Abstrakt betydelse representationer (AMRs) är bred täckning mening-nivå semantiska representationer. AMR representerar meningar som rotade märkta riktade acykliska grafer. AMR tolkning är utmanande delvis på grund av bristen på kommenterade anpassningar mellan noder i diagrammen och ord i motsvarande meningar. Vi introducerar en neural parser som behandlar anpassningar som latenta variabler inom en gemensam probabilistisk modell av begrepp, relationer och anpassningar. Som exakt slutsats kräver marginalisering över inriktningar och är ogenomförbar, använder vi variations automatisk kodning ram och en kontinuerlig avslappning av de diskreta anpassningarna. Vi visar att gemensam modellering är att föredra framför att använda en pipeline av anpassning och tolkning. Parsern uppnår de bästa rapporterade resultaten för standardriktmärket (74,4 % för LDC2016E25).
REF presenterade en AMR-tolk som tillsammans lär sig att anpassa och tolka anpassningarna som latenta variabler i en gemensam probabilistisk modell.
AMR Parsing as Graph Prediction with Latent Alignment
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}