Det antas ofta att "grundläggande" inlärningsuppgifter ligger utanför tillämpningsområdet för grammatiska inferenstekniker. I den här artikeln visar vi att den grundläggande uppgiften att lära sig en semantisk parser från tvetydiga träningsdata som diskuteras i Kim och Mooney (2010) kan reduceras till en probabilistisk kontextfri Grammar inlärningsuppgift på ett sätt som ger toppmoderna resultat. Vi visar vidare att vi dessutom låter vår modell lära sig språkets kanoniska ordordning förbättrar dess prestanda och leder till de högsta semantiska tolkningspoäng som tidigare rapporterats i litteraturen.
REF presenterade problemet med att lära sig en semantisk parser som en PCFG induktion uppgift, uppnå toppmodern prestanda i RoboCup domänen.
Reducing Grounded Learning Tasks To Grammatical Inference
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}