Många framgångsrika tillvägagångssätt för semantisk tolkning bygger på den syntaktiska analysen av text, och använder sig av distributions representationer eller statistiska modeller för att matcha parser till ontologi-specifika frågor. Detta dokument presenterar en ny djupinlärningsarkitektur som ger ett semantiskt tolkningssystem genom föreningen av två neurala modeller av språksemantik. Den möjliggör generering av ontologi-specifika frågor från naturliga språk uttalanden och frågor utan behov av tolkning, vilket gör den särskilt lämplig för grammatiskt missbildade eller syntaktiskt atypiska text, såsom tweets, samt möjliggör utveckling av semantiska parsers för resursfattiga språk.
Olika från många tidigare semantiska tolkningsmetoder som bygger på den syntaktiska analysen av text, Grefenstette et al. REF föreslog en ny djupinlärningsarkitektur för semantisk tolkning, den kombinerar två neurala modeller av språksemantik.
A Deep Architecture for Semantic Parsing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}