Vi betraktar problemet med att lära sig kontextberoende kartläggningar från meningar till logisk form. Utbildningsexempel är sekvenser av meningar kommenterade med lambda-calculus betydelse representationer. Vi utvecklar en algoritm som upprätthåller explicita, lambda-calculus representationer av framträdande diskurs entiteter och använder en kontextberoende analys pipeline för att återställa logiska former. Metoden använder en dold variant av perceptionsalgoritmen för att lära sig en linjär modell som används för att välja den bästa analysen. Experiment om kontextberoende uttalanden från ATIS corpus visar att metoden återhämtar sig helt korrekt logiska former med 83,7% noggrannhet.
2 REF tog itu med problemet med lambdakalkyl med hjälp av en semantisk parser som utbildats separat med kontextoberoende data.
Learning Context-Dependent Mappings from Sentences to Logical Form
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}