Vi presenterar en ny semantisk tolkningsmodell för att besvara kompositionsfrågor på halvstrukturerade Wikipedia-bord. Vår parser är en kodare-dekoder neurala nätverk med två viktiga tekniska innovationer: (1) en grammatik för dekoder som bara genererar väl-typade logiska former; och (2) en enhet inbädda och länka modul som identifierar entitet nämner samtidigt generalisera över tabeller. Vi introducerar också en ny metod för att träna vår neurala modell med frågesvarsövervakning. På WIKITABLEQUESTIONs-datamängden uppnår vår tolk en toppmodern noggrannhet på 43,3% för en enda modell och 45,9% för en 5-modell ensemble, vilket förbättrar på bästa tidigare poäng på 38,7% satt av en 15-modell ensemble. Dessa resultat tyder på att typ begränsningar och enhet länkning är värdefulla komponenter att införliva i neurala semantiska parsrar.
REF introducerar också en neural semantisk parser som avkodar regler i en grammatik för att erhålla välskrivna logiska former.
Neural Semantic Parsing with Type Constraints for Semi-Structured Tables.
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}