De nuvarande metoderna för semantisk tolkning bygger på en övervakad metod som kräver en betydande mängd utbildningsuppgifter som är dyra och svåra att få tag på. Denna flaskhals för övervakning är en av de största svårigheterna med att skala upp semantisk tolkning. Vi hävdar att en semantisk parser kan tränas effektivt utan kommenterade data, och införa en oövervakad inlärningsalgoritm. Algoritmen tar en självträningsmetod driven av förtroendeuppskattning. Utvärderad över Geoquery, en standard dataset för denna uppgift, vårt system uppnådde 66% noggrannhet, jämfört med 80% av dess helt övervakade motsvarighet, visar löftet om oövervakade strategier för denna uppgift.
Det är också möjligt att själv träna en semantisk parser utan några märkta data REF.
Confidence Driven Unsupervised Semantic Parsing
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}