Ett centralt problem i grundspråksförvärv är att lära sig korrespondensen mellan en rik världsstat och en ström av text som refererar till denna världsstat. För att ta itu med den höga grad av tvetydighet som råder i denna miljö presenterar vi en generativ modell som samtidigt delar upp texten i uttalanden och kartlägger varje uttalande till en betydelserepresentation som grundar sig i världsstaten. Vi visar att vår modell generaliserar över tre områden av ökande svårigheter-Robocup sportcasting, väderprognoser (en ny domän) och NFL recaps.
I en mindre begränsad datainställning utvecklades generativa modeller för att samtidigt segmentera texten till uttalanden och kartlägga uttalanden till betydelse representationer av händelsetillstånd REF.
Learning Semantic Correspondences with Less Supervision
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}