Ett centralt problem i grundspråksförvärv är att lära sig korrespondensen mellan en rik världsstat och en ström av text som refererar till denna världsstat. För att ta itu med den höga grad av tvetydighet som råder i denna miljö presenterar vi en generativ modell som samtidigt delar upp texten i uttalanden och kartlägger varje uttalande till en betydelserepresentation som grundar sig i världsstaten. Vi visar att vår modell generaliserar över tre områden av ökande svårigheter-Robocup sportcasting, väderprognoser (en ny domän) och NFL recaps.
I REF användes en generativ modell för att lära sig den semantiska överensstämmelsen mellan en text och en världsstat representerad som en uppsättning poster.
Learning Semantic Correspondences with Less Supervision
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}