Seq2seq-modeller baserade på Recurrent Neural Networks (RNN) har nyligen fått mycket uppmärksamhet inom området Semantic Parsing for Question Answering. Även om de i princip kan tränas direkt på par (naturliga språkliga uttalanden, logiska former), är deras prestanda begränsad av mängden tillgängliga data. För att lindra detta problem föreslår vi att man utnyttjar olika källor till förkunskaper: de logiska formernas goda form är modellerad av en viktad kontextfri grammatik; sannolikheten för att vissa enheter som är närvarande i input-uttalandet också är närvarande i den logiska formen är modellerad av viktad finit-state automata. Grammatik och automata kombineras genom en effektiv skärningsalgoritm för att bilda en mjuk guide ("bakgrund") till RNN. Vi testar vår metod på en förlängning av Overnight dataset och visar att det inte bara kraftigt förbättrar över en RNN baslinje, men också överträffar icke-RNN modeller baserade på rika uppsättningar av handgjorda funktioner.
REF utnyttjar förkunskaper såsom viktad kontextfri grammatik och sannolikheten för att enheter uppstår i indata för att bilda "bakgrund" till RNN-modeller.
Symbolic Priors for RNN-based Semantic Parsing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}