Vi anser att problemet med att lära sig tolka meningar till lambda-calculus representationer av deras underliggande semantik och presentera en algoritm som lär sig en viktad kombinatorisk kategorisering grammatik (CCG). En viktig idé är att införa icke-standard CCG kombinatorer som slappnar av vissa delar av grammatiken-till exempel tillåta flexibel ordordning, eller införandet av lexiska objekt med inlärda kostnader. Vi presenterar också en ny online-algoritm för att framkalla en viktad CCG. Resultaten för metoden för ATIS-data visar 86 % F-åtgärd för att återvinna helt korrekta semantiska analyser och 95,9 % F-åtgärd genom ett delmatchkriterium, en mer än 5 % förbättring jämfört med 90,3 % delmatchstal som rapporterats av Han och Young (2006).
REF lär sig en viktad kombinatorisk kategoriserad grammatik (CCG) för flygdatabasfrågor.
Online Learning of Relaxed CCG Grammars for Parsing to Logical Form
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}