Semantisk tolkning syftar till att kartlägga naturliga språk uttalanden till strukturerade betydelserepresentationer. I detta arbete föreslår vi en strukturmedveten neural arkitektur som bryter ner den semantiska tolkningsprocessen i två steg. Med tanke på ett input-yttrande skapar vi först en grov skiss över dess betydelse, där information på låg nivå (t.ex. variabla namn och argument) slätas över. Sedan fyller vi i saknade detaljer genom att ta hänsyn till det naturliga språket och själva skissen. Experimentella resultat på fyra datauppsättningar som är karakteristiska för olika domäner och betydelse representationer visar att vår strategi konsekvent förbättrar prestanda, uppnå konkurrenskraftiga resultat trots användning av relativt enkla dekodrar.
Ett annat nära arbete är REF, som använder en två-stegs struktur-medveten neural arkitektur.
Coarse-to-Fine Decoding for Neural Semantic Parsing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}