Vi presenterar en metod för att utbilda en statistisk modell för att kartlägga meningar i naturligt språk till semantiska uttryck. Semantiken är uttryck för en underspecificerad logisk form som har egenskaper som gör den särskilt lämplig för statistisk kartläggning från text. En kodning av semantiska uttryck i beroendeträd med automatiskt genererade etiketter gör det möjligt att tillämpa befintliga metoder för statistisk beroendetolkning på kartläggningsuppgiften (utan behov av separata traditionella beroendeetiketter eller delar av tal). Kodningen resulterar också i en naturlig per-word semantisk-mappning noggrannhet mått. Vi rapporterar om resultaten av utbildning och testning av statistiska modeller för att kartlägga meningar i Penn Treebank i semantiska uttryck, för vilka per ord semantisk kartläggning noggrannhet varierar mellan 79 % och 86 % beroende på experimentella förhållanden. Det speciella valet av algoritmer som används innebär också att vår utbildade kartläggning är deterministisk (i betydelsen deterministisk tolkning), vilket banar väg för storskalig text-till-semantisk kartläggning.
REF, till exempel använda skift-reducera tolkning för att kartlägga meningar till naturlig logisk form.
Deterministic Statistical Mapping of Sentences to Underspecified Semantics
{'venue': 'Proceedings of the Ninth International Conference on Computational Semantics (IWCS 2011)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}