Gemensamma modeller för syntaktisk och semantisk tolkning har potential att förbättra prestandan för båda uppgifterna – men hittills har de bästa resultaten uppnåtts med pipelines. Vi introducerar en gemensam modell med CCG, som motiveras av den nära kopplingen mellan CCG-syntax och semantik. Semantiska roller återvinns genom märkning av de djupberoende strukturer som produceras av grammatiken. Dessutom, eftersom CCG är lexicalized, visar vi att det är möjligt att faktorisera tolkning modell över ord och införa en ny A * tolkning algoritm som vi visar är snabbare och mer exakt än adaptiv supertagging. Vår gemensamma modell är den första som avsevärt förbättrar både syntaktisk och semantisk noggrannhet över en jämförbar pipeline, och även uppnår toppmoderna resultat för en nonensemble semantisk rollmärkningsmodell.
REF presenterar en gemensam modell för CCG-tolkning och semantisk rollmärkning (SRL), som har ett nära samband med vår strategi.
Joint A* CCG Parsing and Semantic Role Labelling
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}