Vi presenterar en ny statistisk metod för semantisk tolkning, WASP, för att konstruera en fullständig, formell innebörd representation av en mening. Man lär sig en semantisk parser med en uppsättning meningar med deras rätta betydelserepresentationer. Den viktigaste innovationen av WASP är dess användning av toppmoderna statistiska maskinöversättningstekniker. En ordjusteringsmodell används för lexikalt förvärv, och själva tolkningsmodellen kan ses som en syntaxbaserad översättningsmodell. Vi visar att WASP presterar gynnsamt i termer av både noggrannhet och täckning jämfört med befintliga inlärningsmetoder som kräver liknande mängd övervakning, och visar bättre robusthet till variationer i uppgifts komplexitet och ordordning.
WASP REF ) är ett system som motiveras av statistiska maskinöversättning tekniker.
Learning For Semantic Parsing With Statistical Machine Translation
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}