Vi föreslår objektorienterad neural programmering (OONP), ett ramverk för semantiskt tolkning av dokument inom specifika områden. I grund och botten läser OONP ett dokument och tolkar det till en fördesignad objektorienterad datastruktur (som kallas ontologi i detta dokument) som återspeglar dokumentets domänspecifika semantik. En OONP-tolk modellerar semantisk tolkning som en beslutsprocess: en neural nätbaserad läsare går sekventiellt igenom dokumentet, och under processen bygger och uppdaterar den en mellanliggande ontologi för att sammanfatta sin partiella förståelse av texten som den täcker. OONP stöder en rik familj av operationer (både symboliska och olika) för att komponera ontologin, och en stor variation av former (både symboliska och olika) för att representera staten och dokumentet. En OONP tolk kan tränas med övervakning av olika former och styrka, inklusive övervakad lärande (SL), förstärkning lärande (RL) och hybrid av de två. Våra experiment på både syntetiska och verkliga dokument tolkning uppgifter har visat att OONP kan lära sig att hantera ganska komplicerade ontologi med träningsdata i blygsamma storlekar. * Arbetet görs när författarna arbetade som praktikanter på DeeplyCurious.ai. ArXiv:1709.08853v4 [cs. LG] 8 okt 2017 * Det är inte helt korrekt, eftersom det Inline Memory kan ändras under läsningsprocessen det också registrerar en del av tillståndet information.
REF presenterar objektorienterad neural programmering (OONP), vilket möjliggör neural och symbolisk representation och resonemang över komplexa strukturer för semantiskt tolkning av dokument.
Object-oriented Neural Programming (OONP) for Document Understanding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}