En central utmaning i semantisk tolkning är att hantera de otaliga sätt på vilka kunskapsbaser kan uttryckas. Traditionellt tränas semantiska parsrar främst från text parat med kunskapsbasinformation. Vårt mål är att utnyttja de mycket större mängder rå text som inte är knuten till någon kunskapsbas. I denna tidning vänder vi semantisk tolkning på huvudet. Med tanke på ett input yttrande använder vi först en enkel metod för att deterministiskt generera en uppsättning kandidat logiska former med en kanonisk insikt i naturligt språk för varje. Sedan använder vi en parafrasmodell för att välja insikten att bäst parafraserar inmatningen och matar ut motsvarande logiska form. Vi presenterar två enkla parafrasmodeller, en associationsmodell och en vektorrymdsmodell, och utbildar dem gemensamt från frågesvarspar. Vårt system PARASEMPRE förbättrar toppmoderna noggrannheter på två nyligen släppta fråge-svar datauppsättningar.
Berant och Liang REF använder en övervakad parafraseringsmodell som finner den logiska formen vars maskingenererade verbalisering bäst parafraserar inmatningsfrågan.
Semantic Parsing via Paraphrasing
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}