【摘 要】
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语义解析的目标是将自然语言表达映射为机器可理解的逻辑表达,该任务的关键挑战在于难以刻画自然语言中蕴含的组合语义。目前,结合深度神经网络模型的语义解析方法已经成为该
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室,中国科学院大学计算机与控制学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(91746301,61802370,61425016,61902380)
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语义解析的目标是将自然语言表达映射为机器可理解的逻辑表达,该任务的关键挑战在于难以刻画自然语言中蕴含的组合语义。目前,结合深度神经网络模型的语义解析方法已经成为该领域的主流方法,该类方法通常采用编码器—解码器框架,通过设计树形结构的解码器或者在解码器中添加语法限制,从语法层面上提升逻辑表达生成的准确率。与现有的神经语义解析方法不同,该文从语义建模角度出发,以语义框架作为中间形式,通过自顶向下的生成方式,显式地建模自然语言表达中蕴含的层次化语义结构。模型先根据自然语言输入,自顶向下地生成语义框架,再将语义框
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