Att utnyttja den statistiska kraften hos neurala nätverk för att utföra språkförståelse och symboliskt resonemang är svårt, när det kräver att utföra effektiva diskreta operationer mot en stor kunskapsbas. I detta arbete introducerar vi en Neural Symbolic Machine (NSM), som innehåller (a) en neural "programmerare", d.v.s. en sekvens-till-sekvens modell som kartlägger språkuttalandet till program och använder ett nyckelvariabelt minne för att hantera kompositionalitet (b) en symbolisk "dator", d.v.s. en Lisp-tolk som utför programutförande, och hjälper till att hitta bra program genom att beskära sökytan. Vi tillämpar REINFORCE för att direkt optimera uppgiften belöning av denna strukturerade förutsägelse problem. För att träna med svag handledning och förbättra stabiliteten i REINFORCE vi öka den med en iterativ maximal-likelihood utbildningsprocess. NSM överträffar hjärtats tillstånd på WEBQUESTIONSSP-datauppsättningen endast när den är tränad från frågesvarspar, utan att kräva någon funktionsteknik eller domänspecifika kunskaper.
Förutom FP och NP är arbetet i Neural Symbolic Machines (NSM) REF kanske närmast vårt.
Neural Symbolic Machines: Learning Semantic Parsers on Freebase with Weak Supervision
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}