En grundläggande utmaning när det gäller att utveckla semantiska tolker är bristen på stark tillsyn i form av språkanföranden som kommenteras med logisk form. I detta dokument föreslår vi att man utnyttjar de strukturella reglerna på olika språkområden och utbildar semantiska tolkar över flera kunskapsbaser (KB), samtidigt som man delar information mellan olika datauppsättningar. Vi finner att vi avsevärt kan förbättra tolkningen noggrannhet genom att träna en enda sekvens-to-sekvens modell över flera KBs, när det ger en kodning av domänen vid avkodningstid. Vår modell uppnår state-of-art prestanda på OvernigHT dataset (som innehåller åtta domäner), förbättrar prestanda över en enda KB baslinje från 75,6% till 79,6%, samtidigt som man får en 7x minskning av antalet modellparametrar.
REF förbättrade prestandan hos neurala semantiska parsrar genom att träna över flera kunskapsbaser och tillhandahålla domänkodning vid avkodningstid.
Neural Semantic Parsing over Multiple Knowledge-bases
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}