En central utmaning i semantisk tolkning är att hantera de otaliga sätt på vilka kunskapsbaser kan uttryckas. Traditionellt tränas semantiska parsrar främst från text parat med kunskapsbasinformation. Vårt mål är att utnyttja de mycket större mängder rå text som inte är knuten till någon kunskapsbas. I denna tidning vänder vi semantisk tolkning på huvudet. Med tanke på ett input yttrande använder vi först en enkel metod för att deterministiskt generera en uppsättning kandidat logiska former med en kanonisk insikt i naturligt språk för varje. Sedan använder vi en parafrasmodell för att välja insikten att bäst parafraserar inmatningen och matar ut motsvarande logiska form. Vi presenterar två enkla parafrasmodeller, en associationsmodell och en vektorrymdsmodell, och utbildar dem gemensamt från frågesvarspar. Vårt system PARASEMPRE förbättrar toppmoderna noggrannheter på två nyligen släppta fråge-svar datauppsättningar.
Till skillnad från arbetet med REF, som behandlar problemet med att deterministiskt generera en uppsättning kandidat logiska former med en kanonisk insikt i naturligt språk för varje, vårt arbete behandlar det omvända problemet: med tanke på en logisk form (faktiskt) det ger den tillhörande frågan.
Semantic Parsing via Paraphrasing
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}