Att tolka meningar till språkligtuttryckande semantiska representationer är ett viktigt mål för behandling av naturligt språk. Ändå har den statistiska tolkningen nästan uteslutande fokuserat på gallexiska beroenden eller domänspecifika logiska former. Vi föreslår en neural encoder-dekoder övergångsbaserad parser som är den första full-coverage semantic graf parser för Minimal Recursion Semantics (MRS). Modellarkitekturen använder stack-baserade inbäddning funktioner, förutsäga grafer tillsammans med olexikaliserade predikat och deras token anpassningar. Vår parser är mer exakt än uppmärksamhet-baserade baslinjer på MRS, och på en ytterligare Abstract Meaning Representation (AMR) riktmärke, och GPU batch bearbetning gör det en storleksordning snabbare än en hög precision grammatik-baserad parser. Dessutom är 86,69% Smatch score av vår MRS parser högre än den övre gränsen på AMR tolkning, vilket gör MRS ett attraktivt val som en semantisk representation. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF föreslog en neural kodare-dekoder övergångsbaserad parser för fullständiga MRS-baserade semantiska grafer.
Robust Incremental Neural Semantic Graph Parsing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}