Detta dokument tar upp problemet med att kartlägga naturliga språk meningar till lambda-calculus kodning av deras betydelse. Vi beskriver en inlärningsalgoritm som tar som ingång en utbildning uppsättning meningar märkta med uttryck i lambda kalkyl. Algoritmen inducerar en grammatik för problemet, tillsammans med en log-lineär modell som representerar en fördelning över syntaktiska och semantiska analyser betingade på inmatningsmeningen. Vi tillämpar metoden för att lära sig naturliga språkgränssnitt på databaser och visar att de inlärda tolkarna överträffar tidigare metoder inom två referensdatabasdomäner.
Det arbete som föreslås av REF som kartlägger en NL-mening till sin logiska form genom strukturerad klassificering, med hjälp av en loglinjär modell som representerar en fördelning över syntaktiska och semantiska analyser som är beroende av inmatningsmeningen.
Learning to Map Sentences to Logical Form: Structured Classification with Probabilistic Categorial Grammars
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}