Modellering av skarpa logiska regler är avgörande för semantisk tolkning, vilket gör det svårt för neurala modeller utan uppgiftsspecifika förkunskaper för att uppnå goda resultat. I detta dokument inför vi datarekombination, ett nytt ramverk för att injicera sådan förkunskap i en modell. Utifrån träningsdata framkallar vi en högprecisionssynkron sammanhangsfri grammatik, som fångar viktiga villkorade självständighetsegenskaper som vanligen finns i semantisk tolkning. Vi tränar sedan en sekvens-till-sekvens återkommande nätverk (RNN) modell med en ny uppmärksamhet-baserad kopieringsmekanism på datapunkter som provtas från denna grammatik, vilket lär modellen om dessa strukturella egenskaper. Datarekombination förbättrar noggrannheten hos vår RNN-modell på tre semantiska parseringsdatauppsättningar, vilket leder till nya toppmoderna prestanda på standarddatauppsättningen GeoQuery för modeller med jämförbar tillsyn.
REF utbildar en sekvens-till-sekvens RNN-modell med en ny uppmärksamhetsbaserad kopieringsmekanism för att lära sig de logiska formulären från frågor.
Data Recombination for Neural Semantic Parsing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}