I detta dokument presenterar vi en algoritm för att lära sig en generativ modell av naturliga språk meningar tillsammans med deras formella betydelse representationer med hierarkiska strukturer. Modellen tillämpas på uppgiften att kartlägga meningar på hierarkiska representationer av deras underliggande betydelse. Vi introducerar dynamiska programmeringstekniker för effektiv utbildning och avkodning. I experiment visar vi att modellen, i kombination med en diskriminerande omklassificeringsteknik, uppnår toppmodern prestanda när den testas på två offentligt tillgängliga corpora. Den generativa modellen bryts ned kraftigt när den presenteras med exempel som skiljer sig från dem som ses i träning. Detta möjliggör en märkbar förbättring av återkallande jämfört med tidigare modeller.
I REF föreslås en generativ modell för uttalanden och meningsrepresentationer.
A Generative Model for Parsing Natural Language to Meaning Representations
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}