Vi betraktar problemet med att översätta frågor om text i naturligt språk till reguljära uttryck som representerar deras innebörd. Obalansen i graden av abstraktion mellan det naturliga språkets representation och det reguljära uttryckets representation gör detta till ett nytt och utmanande problem. Ett givet reguljärt uttryck kan dock skrivas i många semantiskt likvärdiga former, och vi utnyttjar denna flexibilitet för att underlätta översättningen genom att hitta en form som mer direkt motsvarar det naturliga språket. Vi utvärderar vår teknik på en uppsättning naturliga språkfrågor och deras tillhörande reguljära uttryck som vi samlat från Amazon Mechanical Turk. Vår modell överträffar väsentligt en toppmodern semantisk tolkningsbaslinje, vilket ger en absolut förbättring av noggrannheten med 29 %.
Till exempel, REF bygga en beroendetolk för att översätta naturliga språk textfrågor till reguljära uttryck.
Using Semantic Unification to Generate Regular Expressions from Natural Language
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}