Vi introducerar en neural semantisk parser som omvandlar naturliga språk uttalanden till mellanliggande representationer i form av predikat-argument strukturer, som induceras med ett övergångssystem och därefter kartläggs till måldomäner. Den semantiska parsern tränas end-to-end med hjälp av kommenterade logiska former eller deras beteckningar. Vi uppnår state of the art på SPADES och GRAPHQUESTIONS och få konkurrenskraftiga resultat på GEOQUERY och WEB-QUESTIONS. De inducerade predikatargumentstrukturerna kastar ljus över de typer av representationer som är användbara för semantisk tolkning och hur dessa skiljer sig från språkligt motiverade. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF använde predicate-argument strukturer för att lagra naturliga språk uttalanden som mellanliggande och domän-allmänna representationer.
Learning Structured Natural Language Representations for Semantic Parsing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}