Abstrakt. Semantisk tolkning är processen att kartlägga en mening i ett naturligt språk till en formell representation av dess betydelse. I detta arbete använder vi neurala nätverk metod för att omvandla naturligt språk mening till en fråga till en ontologi databas i SPARQL språk. Denna metod bygger inte på hantverksregler, högkvalitativa lexikon, manuellt byggda mallar eller andra handgjorda komplexa strukturer. Vår strategi är baserad på vektor rymdmodell och neurala nätverk. Den föreslagna modellen bygger på två inlärningssteg. Det första steget genererar en vektor representation för meningen i naturligt språk och SPARQL fråga. Det andra steget använder denna vektor representation som ingång till ett neuralt nätverk (LSTM med uppmärksamhet mekanism) för att generera en modell som kan koda naturligt språk och avkoda SPARQL.
Luz m.fl. REF använde också en LSTM encoder-dekoder-modell, men syftet är att koda naturligt språk och avkoda till SPARQL.
Semantic Parsing Natural Language into SPARQL: Improving Target Language Representation with Neural Attention
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}