Vi presenterar en metod för att träna en semantisk parser med endast en kunskapsbas och en omärkt text corpus, utan några individuellt kommenterade meningar. Vår viktigaste iakttagelse är att flera former av svag övervakning kan kombineras för att träna en korrekt semantisk parser: semantisk övervakning från en kunskapsbas, och syntaktisk övervakning från beroendeparserade meningar. Vi tillämpar vårt tillvägagångssätt för att träna en semantisk parser som använder 77 relationer från Freebase i sin kunskapsrepresentation. Denna semantiska parser extraherar fall av binära relationer med state-of-theart noggrannhet, samtidigt återhämta mycket rikare semantiska strukturer, såsom samband av flera relationer med delvis delade argument. Vi visar återhämtning av denna rikare struktur genom att extrahera logiska former från naturliga språkfrågor mot Freebase. På denna uppgift uppnår den utbildade semantiska parsern 80% precision och 56% minns, trots att aldrig ha sett en kommenterad logisk form.
Dessutom, REF ) presentera en semantisk parser som bygger partiella betydelse representationer med Freebase för informationsextraktion applikationer.
Weakly Supervised Training of Semantic Parsers
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}