Detta dokument beskriver en ny probabilistisk metod för att generera naturliga språk meningar från deras underliggande semantik i form av typed lambda calculus. Metoden bygger på en ny reduktionsbaserad viktad synkron sammanhangsfri grammatikformalism, som underlättar omvandlingsprocessen från typad lambda kalkyl till naturliga språk meningar. Domar kan sedan genereras baserat på sådana grammatikregler med en log-lineär modell. För att automatiskt förvärva sådana grammatikregler på ett oövervakat sätt föreslår vi också ett nytt tillvägagångssätt med en generativ modell, som kartlägger från underuttryck av logiska former till ordsekvenser i meningar i naturligt språk. Experiment på referensdatauppsättningar för både engelska och kinesiska genereringsuppgifter ger betydande förbättringar jämfört med resultat som erhållits av två toppmoderna modeller för maskinöversättning, både i fråga om automatiska mätvärden och mänsklig utvärdering.
Ref fokuserar på att generera naturliga språk meningar från logisk form (dvs. lambda termer) med hjälp av en synkron sammanhangsfri grammatik.
A Probabilistic Forest-to-String Model for Language Generation from Typed Lambda Calculus Expressions
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}