Vi presenterar den första oövervakade inställningen till problemet med att lära sig en semantisk parser, med hjälp av Markovs logik. Vårt USP-system omvandlar beroendeträd till kvasilogiska former, framkallar rekursivt lambdaformer från dessa, och samlar dem för att abstrakta bort syntaktiska variationer av samma betydelse. Den MAP semantiska tolkning av en mening erhålls genom rekursivt tilldela sina delar till lambda-form kluster och komponera dem. Vi utvärderar vår strategi genom att använda den för att ta fram en kunskapsbas ur biomedicinska abstracts och besvara frågor. USP överträffar väsentligt TextRunner, DIRT och en informerad baslinje om både precision och återkalla på denna uppgift.
REF lär sig en semantisk parser med hjälp av Markov logik genom att omvandla beroende träd till kvasi-logiska former som är kluster.
Unsupervised Semantic Parsing
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}