Neurala uppmärksamhetsmodeller har uppnått stor framgång i olika NLP-uppgifter. De har dock inte uppfyllt sitt löfte om AMR:s tolkningsuppgift på grund av frågan om datas gleshet. I detta dokument beskriver vi en sekvens-till-sekvens modell för AMR tolkning och presenterar olika sätt att ta itu med data gleshet problem. Vi visar att våra metoder uppnår betydande förbättringar jämfört med en grundläggande neural uppmärksamhet modell och våra resultat är också konkurrenskraftiga mot state-of-the-art system som inte använder extra språkliga resurser.
REF antar också sekvens-till-sekvens-modellen för neural AMR tolkning och fokuserar på att minska data gleshet i neural AMR tolkning med kategorisering av begreppet och relationsetiketter.
Addressing the Data Sparsity Issue in Neural AMR Parsing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}