Det sammanhang i vilket språket används ger en stark signal om att lära sig att återfå sin mening. I detta dokument visar vi att det kan användas inom en baserad CCG semantisk tolkningsmetod som lär sig en gemensam modell av mening och sammanhang för tolkning och utförande av instruktioner i naturligt språk, med hjälp av olika typer av svag övervakning. Den gemensamma naturen ger avgörande fördelar genom att tillåta lokaliserade köer, såsom uppsättningen synliga objekt, att direkt påverka lärandet. Det möjliggör också algoritmer som lär sig medan man utför instruktioner, till exempel genom att försöka replikera mänskliga handlingar. Experiment på ett riktmärke för navigeringsdata visar på starka resultat under olika former av övervakning, bland annat korrekt utförande av 60 % fler instruktionsuppsättningar jämfört med den senaste tekniken.
REF studerar användningen av markbaserad CCG semantisk tolkning med hjälp av svag övervakning för att tolka navigationsrobotkommandon.
Weakly Supervised Learning of Semantic Parsers for Mapping Instructions to Actions
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}