Modellering av skarpa logiska regler är avgörande för semantisk tolkning, vilket gör det svårt för neurala modeller utan uppgiftsspecifika förkunskaper för att uppnå goda resultat. I detta dokument inför vi datarekombination, ett nytt ramverk för att injicera sådan förkunskap i en modell. Utifrån träningsdata framkallar vi en högprecisionssynkron sammanhangsfri grammatik, som fångar viktiga villkorade självständighetsegenskaper som vanligen finns i semantisk tolkning. Vi tränar sedan en sekvens-till-sekvens återkommande nätverk (RNN) modell med en ny uppmärksamhet-baserad kopieringsmekanism på datapunkter som provtas från denna grammatik, vilket lär modellen om dessa strukturella egenskaper. Datarekombination förbättrar noggrannheten hos vår RNN-modell på tre semantiska parseringsdatauppsättningar, vilket leder till nya toppmoderna prestanda på standarddatauppsättningen GeoQuery för modeller med jämförbar tillsyn.
REF använder en högprecisionssynkron sammanhangsfri grammatik för att generera nya semantiska tolkningsexempel.
Data Recombination for Neural Semantic Parsing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}