"Grounded" språkinlärning använder utbildningsdata i form av meningar parade med relevanta men tvetydiga perceptuella sammanhang. Börschinger m.fl. (2011) införde en metod för grundläggande språkinlärning baserad på icke övervakad PCFG-induktion. Deras tillvägagångssätt fungerar bra när varje mening potentiellt hänvisar till en av en liten uppsättning av möjliga betydelser, såsom i sportscasting uppgiften. Det skalas dock inte till problem med en stor uppsättning potentiella betydelser för varje mening, såsom navigering instruktion efter uppgift studeras av Chen och Mooney (2011). I detta dokument presenteras en förbättring av PCFG:s strategi som tar hänsyn till sådana problem med mycket omfattande tillsyn. Experimentella resultat av navigationsuppgiften visar hur effektiv vår strategi är.
I REF presenteras en förbättring av PCFG-metoden som tar hänsyn till sådana problem med högambitiös tillsyn.
Unsupervised PCFG Induction for Grounded Language Learning with Highly Ambiguous Supervision
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}