I detta dokument kartlägger vi nyttan av allmän-ändamåls-, öppen-domän-semantisk tolkning för textförståelse genom att kombinera graf-strukturerade betydelserepresentationer med semantiska tekniker och formella resonemangsverktyg. Vårt tillvägagångssätt uppnår hög precision, och i två fallstudier visar vi att när resonemang över n-bästa analyser från tolken vårt systems prestanda når state-of-the-art för regelbaserade textsystem. De senaste åren har intresset ökat för allmänsemantisk tolkning av grafbaserade betydelserepresentationer, som ger större uttryckskraft än trädbaserade strukturer. Nya insatser i denna anda inkluderar, till exempel, Abstract Means Representation (Banarescu et al., 2013), och Semantic Dependency Parsing (SDP) Oepen et al., 2015). Samtidigt har en rad generiska semantiska tekniker för lagring och bearbetning av grafstrukturerade data gjorts tillgängliga i den semantiska webbmiljön, men dessa har inte använts särskilt mycket för behandling av naturligt språk. Vi föreslår en flexibel, generisk ram för precisionsorienterad Textual Entailment (TE) erkännande som kombinerar semantisk tolkning, grafbaserade representationer av meningsbetydelse, och semantisk teknik. Under det årtionde som gått sedan arbets- och näringsbyråns uppgift definierades har (logiska) slutledningsbaserade metoder gett ett antal viktiga bidrag till området. System som Bos och Markert (2006) och Tatu och moldaviska (2006) använder automatisk korrektursökning över logiska representationer av inmatningsmeningarna. Andra system, såsom Bar-Haim et al. (2007), tillämpa transformativa regler på språkliga representationer av meningsparen, och bestämma påförande genom graf subkonsumtion. Eftersom inferensbaserade system är sårbara för ofullständiga kunskaper i regeluppsättningen och fel i kartläggningen från meningar i naturligt språk till logiska former eller lingvistik representationer, och eftersom definitionen av TE-uppgiften uppmuntrar till ett mer avslappnat, icke-logiskt begrepp om inblandning, har majoriteten av TE-systemen dock använt sig av mer robusta metoder. Vårt arbete stödjer en idé om logisk slutledning för TE genom att resonera med formella regler över grafstrukturerade betydelserepresentationer, samtidigt som vi uppnår resultat som är jämförbara med robusta metoder. Vi använder en fritt tillgänglig, grammatikdriven semantisk parser och en väldefinierad minskning av underspecificerad logisk form betydelse representationer i variabla-fria semantiska grafer som kallas Elementary Dependency Structures (EDS) (Oepen och Lønning, 2006). Vi drar nytta av en redan befintlig lagrings- och sökinfrastruktur för EDS med hjälp av generisk semantisk teknik. För conventionsklassificering skapar vi inferensregler som berikar EDS-graferna, tillämpar reglerna med en generisk resonans och använder grafjustering som beslutsverktyg. För att testa vår allmänna installation utför vi två fallstudier där vi replikerar väl fungerande TE-system, en från Parser Evaluation med hjälp av Textual Entailments (PETE) uppgift (Yuret et al., 2010) och en från SemEval 2014 Task 1 (Marelli et al., 2014). De mest publicerade resultaten för PETE-uppgiften, Lien (2014), erhölls genom heuristiska regler som anpassar betydelsen representationer baserat på strukturell likhet. Lien och Kouylekov (2014) utvidgar samma grundläggande strategi för SemEval 2014 genom att inkludera lexical relations och negation hantering. Vi omarbetar de handskrivna heuristiska reglerna från dessa system som formella Semantic Web Rule Language (SWRL) regler, och kör dem med ett generiskt resonemang verktyg över EDS 40 mening representationer. Den PETE bidrag Lien (2014) experimenterade med att använda n-bästa analyser från tolken för att öka TE-återkallelse, och vi kan enkelt inkludera n-bästa resonemang i vår installation. I avsnitten 2 och 3 skisserar vi vår strategi och beskriver den semantiska tolknings- och semantiska teknik vi använder. Avsnitt 4 och 5 beskriver vår upprepning av de två arbets- och näringsbyråns gemensamma uppgifter. Slutligen sammanfattar vi i avsnitt 6 våra ansträngningar och pekar på riktlinjer för det framtida arbetet. General-purpose, open-domain semantic parsing systems that output logisk-form mening representationer är fritt tillgängliga idag, men har ännu inte varit allmänt används i TE-system. För vår replikering av PETE och SemEval uppgifter använder vi den engelska resurs Grammar (ERG) (Flickinger, 2000), en bred täckning HPSG-baserad parser. ERG har utvecklats kontinuerligt sedan omkring 1993, och idag kommer att tillåta tolkning av 90-95% av meningarna i naturligt förekommande kör texter av olika domäner och genrer vid genomsnittliga pars gånger av ett par sekunder per mening. ERG innehåller en maximal Entropy parse rankning modell som är tränad på cirka 50.000 blandade-domän meningar; tolken tillämpar exakt slutsats, dvs, konstruerar en komplett parse skog och underlättar utvinning av n-bästa listor av analyser i globalt optimal rankning ordning. I våra experiment använder vi ERG i dess 1212 version, tillsammans med dess standard PET parser (Callmeier, 2002), och off-the-shelf modeller och inställningar. ERG outputs underspecificerad betydelse representationer i ramverket Minimal Recursion Semantics (MRS) (Copestake et al., 2005). MRS-logikform betyder representationer kan konverteras till EDS, som är variabla-fria semantiska beroende grafer. Kouylekov och Oepen (2014) visade nyligen att Resursbeskrivningsramen (RDF) är lämplig för att representera olika typer av semantiska grafer, och visade hur man bäddar in EDS-betydelse representationer i RDF. Vi väljer EDS över MRS eftersom dess variabla fria form integreras mer naturligt med RDF-teknik, samtidigt som den semantiska information som krävs för att medföra erkännande. I EDS-exemplet i figur 1 visar varje linje en grafnod (var och en motsvarar en elementär predikering i den ursprungliga MRS), med nodidentifierare prefixed till nodetiketter (separat av kolon), och en uppsättning utgående bågar (roll-argument par) inneslutna i parenteser. De semantiska argumenten till relationen representerar noden är riktade bågar till andra noder i EDS-grafen. Till exempel, noden för skulle v modal är ansluten till noden för och c genom en båge märkt ARG1. Noden märkt och c i sin tur har utgående bågar att väcka v upp och oroa v om. De två pron noderna har inte utgående bågar, de är anslutna till strukturen genom inkommande bågar från verb noderna. Slutligen är var och en av pronomen q noderna ansluten till en pron nod genom en BV ("bunden variabel") båge. En grafisk visualisering av samma graf visas i figur 3 (avtändande noder och bågar som visas i grönt där, som läggs till av vår medföljande processor). Det finns två anmärkningsvärda exempel på logikbaserade TE-system som har använt ERG-tolken och MRS-betydelserepresentationer: Wotzlaw och Coote (2013) presenterar ett TE-system som kombinerar resultaten av djupa och ytliga språkliga analyser med räckviddsupplösta MRS-representationer. MRS-uttrycken översätts till ett annat, semantiskt likvärdigt första ordningens logikformat som, berikat med bakgrundskunskap, används för den faktiska slutsatsen. Bergmair (2010) använder även MRS som ett mellanformat för att konstruera representationer. Input meningar tolkas med ERG, och de resulterande MRSs översätts till logiska formler som kan prosessed av en inference motor. I motsats till dessa tidigare tillämpningar av generisk semantisk tolkning med hjälp av ERG till TE-uppgiften förenklar vårt arbete de skopalt underspecificerade logiska formerna av MRS till mer kompakta graf-strukturerade representationer av kärn-predikat-argument relationer, och vi definierar TEspecialiserade föreställningar om inferens över dessa semantiska grafer. Kouylekov och Oepen (2014) kartlägger olika typer av betydelse representationer, inklusive EDS som används i vårt arbete, till RDF grafer, lagras i offthe-shelf RDF trippel butiker, och sökte med hjälp av SPARQL frågor. I vårt arbete bygger vi ett TE-system som använder sin infrastruktur som grund för resonemang över EDS-grafer. Textdetaljer definierades av Dagan et al. (2006) som uppgift att erkänna om den ena textens betydelse innebär betydelsen av den andra texten med tanke på två textfragment. Textfragmenten kallas konventionellt text T respektive hypotes H. Begreppet "detaljisering" som används inom TE är informellt och bygger åtminstone delvis på allmänna kunskaper i språk och i världen. Vårt textbaserade system använder grafanpassning över EDS-strukturer som grund för beslut. Vi utökar tillvägagångssättet genom att berika graferna i en framåtkedjande anda med hjälp av SWRL regler, och Jena reapeler 1. Efter resonemanget steg, den faktiska justeringen utförs med en SPARQL fråga som försöker matcha hypotesen graf till textkurvan. Tillsammans med ett klassificeringsbeslut ger systemet ett "säkert" genom att lista varje SWRL-regel som användes i resonemanget. På sätt och vis följer vi det klassiska resonemanget om att försöka dra slutsatsen om hypotesen från texten. Vår subsumption strategi för att medföra erkännande kräver en del omskrivning av EDS grafer som produceras av ERG parser. Till exempel måste EDS-grafen i figur 1 skrivas om så att beroenden sprids in i koordinatstrukturen, vilket underlättar subgrafernas subkonsumtion. Vi använder SPRL, en semantisk webbstandard för resonemang över ontologier 2, för att koda omskrivningsregler för EDS grafer. Grafstrukturerna är berikade med en uppsättning framåtkedjade SPRL-regler, och därför kan vår grafskrivande metod ses som en form av framåtkedjande 1 https://jena.apache.org/ 2 http://www.w3.org/Submission/SWRL/ inference. Systemet använder två uppsättningar SPRL-regler, en för texten och en för hypotesgrafen. Funktionen för dessa regler är att ytterligare normalisera och lägga till information till båda graferna för att göra matchning möjlig. Vi anpassar regeluppsättningarna för olika datauppsättningar till accommodate variation i implementation fenomen. Regeluppsättningarna innehåller fem typer av regler: • abstraction regler • predikat förenkling regler • strukturella regler • lexical relation regler • polaritet märkning regler Abstraction regler Vi använder ett antal abstraktion regler för att tillåta matchning av obestämda och personliga pronomen i H grafen till NPs i T grafen. Att kunna matcha det obestämda pronomenet med det personliga pronomenet han t.ex. Han har en poäng han vill göra [...]  på någon vill göra en punkt (PETE id 1026), reglerna märker båda pronomen med samma abstraktion etikett, dvs, de lägger till en ytterligare rdf:type egenskap till dessa noder, som kan användas i efterföljande testning för nodlikvärdighet. Våra regler är också abstrakta över vissa kvantifieringar. I de datamängder som vi har undersökt, texten och hypotes meningen i en inducering par ofta har kvantifier variationer som är tydligt inte relevanta för att erkänna inducering förhållandet (t.ex., En kvinna städar en räkor  på kvinnan städar en räkor, SemEval id 3364). Vi grupperar dessa kvantifiatorer i kandidat ekvivalensklasser med hjälp av formulärens regler: 42
MRS har med framgång använts för uppgiften att erkänna textförseelse (RTE) REF.
Semantic Parsing for Textual Entailment
{'venue': 'IWPT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}