Vi presenterar en strategi för att snabbt och enkelt bygga naturliga språkgränssnitt till databaser för nya domäner, vars prestanda förbättras med tiden baserat på användarens feedback, och kräver minimala insatser. För att uppnå detta, vi anpassar neurala sekvens modeller för att kartlägga uttalanden direkt till SQL med sin fulla expressivitet, förbi alla mellanliggande betydelse representationer. Dessa modeller används omedelbart online för att begära feedback från riktiga användare för att flagga felaktiga frågor. Slutligen, populariteten av SQL underlättar samla kommentarer för felaktiga förutsägelser med hjälp av publiken, som används direkt för att förbättra våra modeller. Denna kompletta feedback loop, utan mellanliggande representationer eller databas specifik teknik, öppnar upp nya sätt att bygga högkvalitativa semantiska parsers. Experiment tyder på att detta tillvägagångssätt kan användas snabbt för alla nya måldomäner, som vi visar genom att lära en semantisk parser för en online akademisk databas från grunden.
Senaste arbete REF utbildar en online språk-till-SQL-tolk från användarens feedback.
Learning a Neural Semantic Parser from User Feedback
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}