本文介绍了一种基于深度学习的语义依存图形式分析系统，该系统采用效率高且几乎拓扑结构简单的推理方法，通过组合双向 - LSTM 和多层感知机，能够在不使用手工特征或语法的情况下显著提高语义依存分析的技术水平。作者还对多任务学习策略进行了研究，并获得了新的技术成果。

Apr, 2017

本文提出了一种基于领域本体的框架，通过生成人类可理解的自然语言模板，从而将自然语言句子转化为机器可读的含义表示；并解决了语义解析在大规模领域中由训练数据的获取以及模型推广的复杂度所面临的挑战，该框架在六个领域进行数据训练，证明了其能快速且低成本地进行语义解析。

Dec, 2018

本文介绍了语义解析的组成部分和主要挑战，旨在从数据中学习语义解析器并将其应用于问题回答系统和自然语言界面，提供丰富的逻辑与统计学二合一的领域。

Mar, 2016

本文提出了一种深度学习的体系结构，用于基于轮询槽位的语音问答系统中的语义解码器组件，该语义解码器利用分布式语义表示学习来克服显式去词汇化的限制，通过使用卷积神经网络和长短时记忆网络对句子和上下文表示进行建模，并基于 DSTC2 和 In-car 数据集，对模型进行了实验验证。

Oct, 2016

本论文研究了使用神经机器翻译范式进行问题解析的应用，采用序列到序列模型来学习 SPARQL 图查询语言及其组合中的图形模式。通过模板构建问题和查询之间的对齐情况，探讨半监督学习方法代替问题 - 答案对诱导程序，并且借助自然语言生成的新进展扩展语言表达的覆盖范围。

Jun, 2018

本文综述了语义解析系统的各种组件及从初始基于规则的方法到当前程序综合的神经方法的重要进展，重点探讨了使用不同程度监督的方法，并强调了学习此类系统所涉及的关键挑战。

Dec, 2018

本文提出了一种使用双重学习算法的语义解析框架，通过与逻辑形式的查询之间的博弈，使语义解析器充分利用数据从而达到更好的性能。实验结果表明，该方法在 ATIS 数据集上取得了最新的最好性能，并在 Overnight 数据集上取得了有竞争力的性能表现。

Jul, 2019

当前的开放域神经语义解析器表现出色，但对于它们产生的符号意义表示进行近距离检查后发现存在显著的弱点：有时它们倾向于仅从源文本中复制字符序列以形成符号概念，并根据训练分布中的最常见词义为默认。通过利用词汇本体的层次结构，我们介绍了一种基于概念在分类层次中位置的新颖组合符号表示。该表示提供了更丰富的语义信息和更强的可解释性。我们引入了一种名为 “分类” 的神经语义解析器，以利用这种新的谓词表示系统，并将其与训练在传统意义表示格式上的标准神经语义解析器进行了比较，并使用新的挑战集和评估指标进行评估。我们的实验发现表明，基于更丰富和复杂的意义表示进行训练的 “分类” 模型在性能上略为次于使用标准指标进行评估的传统模型，但在处理词汇表外概念时表现优于传统模型。这个发现对于旨在将数据驱动的分布式含义与基于知识的符号表示相结合的计算语义研究非常鼓舞。

Apr, 2024

本研究探讨了多种模型构型，借助通用分解语义数据（UDS）集中丰富的句法和语义注释，联合解析通用依赖和 UDS，以获得两种形式主义的最新结果，同时分析了句法和语义联合模型的行为。我们还研究了联合建模在多语言环境下的普适性，并发现了 8 种语言中相似的趋势。

Apr, 2021

本综述探讨了基于知识库的问题回答（KBQA）的两个独特挑战，并综述了现有 KBQA 方法的解决方法，其中建议通过深度学习领域的语义分析研究成果，解决当前 KBQA 研究遇到的瓶颈，特别是在预训练语言模型的时代。

Sep, 2022