Vi föreslår en icke-parametrisk Bayesiansk modell för oövervakad semantisk tolkning. Efter Poon och Domingos (2009), vi anser en semantisk tolkning inställning där målet är att 1) bryta ner syntaktiskt beroende träd av en mening i fragment, (2) tilldela var och en av dessa fragment till en kluster av semantiskt likvärdiga syntaktiska strukturer, och (3) förutsäga predikat-argument relationer mellan fragmenten. Vi använder hierarkiska PitmanYor processer för att modellera statistiska beroenden mellan betydelse representationer av predikat och deras argument, liksom kluster av deras syntaktiska insikter. Vi utvecklar en modifiering av MetropolisHastings split-fusion sampler, vilket resulterar i en effektiv inference algoritm för modellen. Metoden utvärderas experimentellt genom att använda den inducerade semantiska representationen för frågesvarsuppgiften inom det biomedicinska området.
REF upplöste ett syntaktiskt beroendeträd i fragment och modellerade semantiken som relationer mellan fragmenten.
A Bayesian Model for Unsupervised Semantic Parsing
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}