Denna uppsats fokuserar på ett system, Wolfie (WOrd Learning from tolked Examples), som förvärvar en semantisk lexicon från en corpus av meningar parade med semantiska representationer. Den lexikon lärd består av fraser parade med betydelse representationer. Wolfie är en del av ett integrerat system som lär sig att omvandla meningar till representationer såsom logiska databasfrågor. Experimentella resultat presenteras som visar Wolfies förmåga att lära sig användbara lexikon för ett databasgränssnitt i fyra olika naturliga språk. Nyttan av de lexikon som Wolfie lärde sig jämförs med dem som förvärvats av ett liknande system, med resultat som är gynnsamma för Wolfie. En andra uppsättning experiment visar Wolfies förmåga att skala till större och svårare, om än artificiellt, corpora. I naturligt språkinhämtning är det svårt att samla in de kommenterade data som behövs för övervakad inlärning, men oannoterade data är ganska rikliga. Aktiva inlärningsmetoder försöker välja för notering och utbildning endast de mest informativa exempel, och därför är potentiellt mycket användbara i naturligt språk tillämpningar. De flesta resultat hittills för aktivt lärande har dock endast ansetts vara standardiserade klassificeringsuppgifter. För att minska anteckningsansträngningen samtidigt som vi bibehåller noggrannheten tillämpar vi aktivt lärande på semantiska lexikon. Vi visar att aktivt lärande avsevärt kan minska antalet kommenterade exempel som krävs för att uppnå en given prestationsnivå.
Senare utvecklade REF ett system som lär sig en lexikon för CHILL som utförde nästan lika bra som det ursprungliga systemet.
Acquiring Word-Meaning Mappings for Natural Language Interfaces
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 18, pages 1-44, 2003', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}