Vi presenterar en ny strategi för att lära semantiska tolker från flera datauppsättningar, även när målet semantiska formalismer är drastiskt olika, och den underliggande corpora inte överlappar. Vi hanterar sådana "söndrade" data genom att behandla kommentarer för oobserverade formalismer som latenta strukturerade variabler. Med utgångspunkt i toppmoderna baslinjer visar vi på förbättringar både inom ram-semantisk tolkning och semantiskt beroende genom att modellera dem gemensamt. Vår kod är öppen källkod och finns tillgänglig på https://github.com/ Noahs-ARK/NeurboParser.
Nyligen tillämpade REF ett liknande tillvägagångssätt för gemensam ramsemantisk tolkning och semantisk tolkning av beroende, med hjälp av separata datauppsättningar, och rapporterade ytterligare förbättringar.
Learning Joint Semantic Parsers from Disjoint Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}