Semantisk tolkning syftar till att kartlägga naturligt språk till maskintolkbara betydelserepresentationer. Traditionella metoder bygger på högkvalitativa lexikon, manuellt byggda mallar och språkliga funktioner som antingen är domän- eller representationsspecifika. I detta dokument presenterar vi en allmän metod baserad på en uppmärksamhetsstärkt kodare-dekodermodell. Vi kodar indata till vektorrepresentationer, och genererar deras logiska former genom att konditionera utdatasekvenser eller träd på de kodande vektorerna. Experimentella resultat på fyra datauppsättningar visar att vårt arbetssätt fungerar konkurrenskraftigt utan att använda handgjorda funktioner och är lätt att anpassa över domäner och mening representationer.
REF använder en uppmärksamhetsförstärkt kodare-dekoder arkitektur för att lära sig de logiska formerna från naturligt språk utan att använda handgjorda funktioner.
Language to Logical Form with Neural Attention
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}