Ett centralt problem i grundspråksförvärv är att lära sig korrespondensen mellan en rik världsstat och en ström av text som refererar till denna världsstat. För att ta itu med den höga grad av tvetydighet som råder i denna miljö presenterar vi en generativ modell som samtidigt delar upp texten i uttalanden och kartlägger varje uttalande till en betydelserepresentation som grundar sig i världsstaten. Vi visar att vår modell generaliserar över tre områden av ökande svårigheter-Robocup sportcasting, väderprognoser (en ny domän) och NFL recaps.
REF introducerar en generativ modell av texten med tanke på världstillståndet, och på sätt och vis liknar den i andemeningen vår modell.
Learning Semantic Correspondences with Less Supervision
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}