ICLRNov, 2016

使用神经程序员学习自然语言界面

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TL;DR本文提出一种利用弱监督下的神经网络模型来实现自然语言到程序的转换，并应用于自然语言问答数据集上，可达到与传统自然语言语义分析器相当的精度。
natural language interfaceneural networkprogram inductionend-to-end learningquestion-answering
发现论文，激发创造
  • 半结构化表格问答的神经多步推理

    本文研究使用深度学习技术回答多步推理问题的方法，该方法基于自然语言问句生成机器可理解的逻辑形式，使用字符和单词 CNN 同时嵌入逻辑形式和问句，并使用神经评分函数检索问题的最可能逻辑形式，取得 38.7% 的最佳性能。

    Feb, 2017

  • 神经查询器：自然语言查询表格学习

    本文提出了一种神经网络体系架构 —— 神经调查者（Neural Enquirer），用于自然语言查询知识库以获取答案。Neural Enquirer 通过对查询和知识库进行分布式表示，并实现可组合查询的执行作为一系列可微分操作，以及在多层内存中保存表的注释的中间结果，完成了完全的 “神经化”。实验结果表明， Neural Enquirer 可以学习执行具有丰富结构的表上的相当复杂的自然语言查询。

    Dec, 2015

  • 神经程序员：利用梯度下降诱导潜在程序

    本研究提出了一种新颖的神经程序模型（Neural Programmer），该模型扩展了具有少量基本算术和逻辑运算的不可区分神经网络，此模型可以在多个步骤中调用这些扩展操作，因此产生的组成程序比内置操作更复杂。该模型采用相对较弱的监督信号进行训练，不需要昂贵的编写正确程序的注释，经过训练在很复杂的综合表理解数据集中取得了几乎完美的准确度。

    Nov, 2015

  • NLProlog: 自然语言问答中基于弱一致性的推理

    本文提出一种将神经网络与逻辑编程相结合的方法，用于解决自然语言处理的多跳推理问题，通过底层表示层面上的结合，使得具有逻辑规则的解释型结果可以应用于自然语言处理领域，同时在两个不同的问题回答任务上达到了竞争水平。

    Jun, 2019

  • 基于弱监督嵌入模型的开放式问答

    本文提出一种基于向量特征表示的问题回答方法，使用弱监督资源训练，并结合了优化过的随机梯度下降和微调步骤，实现了在基于弱标注数据下，对知识库回答表现的显著提升。

    Apr, 2014

  • 从用户反馈中学习神经语义解析器

    本研究提出了一种使用神经序列模型直接将话语映射到 SQL 的自然语言接口构建方法，并基于用户反馈实现高质量的语义解析，实验表明这种方法快速适用于任何新领域。

    Apr, 2017

  • 神经符号机器：在 Freebase 上进行语义解析器学习的弱监督

    介绍了一种神经符号机器，该机器结合了神经 ' 编程器 ' 和符号 ' 计算机 '，以直接优化 structured prediction 问题的任务奖励，通过 REINFORCE 算法并结合迭代的最大似然训练流程强化训练，能够在 WebQuestionsSP 数据集上胜过现有技术。

    Oct, 2016

  • 神经符号机：使用弱监督在 Freebase 上学习语义解析器（简化版）

    本文介绍了一种基于神经网络和非可微存储器的 Manager-Programmer-Computer 框架，该框架结合了神经网络的深度学习和 Lisp 解释器的机器学习技术，实现了从弱监督到大规模知识库的语义解析，为前沿的符号推理任务提供了有利条件。

    Dec, 2016

  • SQL 查询生成的最新进展：综述

    该论文综述了最新的自然语言转 SQL 查询方法和模型，并描述了使用深度学习技术的各种架构，阐述了数据集和评估指标。

    May, 2020

  • 一个编码器 - 解码器框架，将自然语言翻译为数据库查询

    本研究考虑将自然语言转换成 SQL，用于关系数据库的数据检索。我们提出了一种新的编码 - 解码框架，包括新的语义特征和语法感知状态等新方法。实证评估结果表明，我们的方法在真实世界的数据库和查询上明显优于现有技术。

    Nov, 2017