ACLMay, 2018

带有类型语义代数的 AMR 依存解析

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TL;DR我们提出了一种语义解析器，可以将字符串解析为 AMR 图的组成结构的树形表示，利用语言学原则约束标准神经技术进行超标记和依存树解析。我们提出了两种近似解码算法，实现了最先进的准确度并优于强基线。
发现论文，激发创造
  • 具有类型保证的快速语义解析

    本论文研究 AM 依赖解析的新方法，包括 A * 和基于转移的解析器，可以提高解析速度并维持或提高准确性。

    Sep, 2020

  • 抽象意义表示的增量分析器

    介绍了一种基于转移的 AMR 解析器，可以按左到右的线性时间解析 AMR 语义表示的句子。还提出了一个测试套件来评估特定子任务并表明该解析器在处理命名实体和极性方面超过了现有的最佳解析器。

    Aug, 2016

  • 鲁棒子图生成改进抽象意义表示解析

    本文提出了一种新方法，通过文本段的转换来生成 AMR 子图，从而提高 AMR 的 parsing 效果，进而提高自然语言处理和机器翻译等领域的性能表现。

    Jun, 2015

  • 用潜在对齐将 AMR 解析作为图形预测

    本文介绍了一个使用变分自动编码框架和离散对齐的连续轻松方法的神经解析器，其将模型概念、关系和对齐作为联合概率模型的潜在变量用于抽象语义表示 (AMR) 的预测，相较于传统方法，该模型表现优异、更为准确和可行。

    May, 2018

  • 通过语法分解 AMR 生成

    将从 “抽象意义表达”（AMR）生成的过程分解成两个步骤，即首先生成句法结构，然后生成表面形式，从而实现了最先进的单模型性能，同时生成了与原 AMR 图形意义相同的句法释义。

    Apr, 2018

  • 用自學方法突破 AMR 分析的極限

    本文探讨了训练模型可用于提高 AMR 解析性能的不同方式，包括生成合成文本和 AMR 注释以及动作预测的改进。我们证明了这些技术在没有额外的人工注释的情况下提高了一个已经高性能的解析器，并在 AMR 1.0 和 AMR 2.0 上取得了最先进的结果。

    Oct, 2020

  • 利用双语信息更好地进行跨语言 AMR 解析

    该论文介绍了一种跨语言的 AMR 解析器，该解析器通过引入双语输入和辅助任务来提高 AMR 的预测准确性，其在 Smatch F1 得分上超过了现有的最先进解析器。

    Jun, 2021

  • ATP: AMR 化，再解析！利用伪 AMR 增强 AMR 解析

    通过引入更好的语义或形式相关的辅助任务，我们可以更好地提升抽象意义表示（AMR）解析，包括语义角色标注（SRL）和依存解析（DP）。同时，中间任务学习是一种比多任务学习更好的方式，可以更好地提高 AMR 解析的性能。我们的实验结果显示，我们的方法在不同的基准测试上取得了新的最佳性能。

    Apr, 2022

  • 基于语义表示的抽象摘要生成

    本文提出了一种新颖的抽象摘要框架，利用意义表示（AMR）的树库进行研究。在该框架中，源文本被解析为一组 AMR 图，该图被转换为摘要图，然后从摘要图生成文本。我们专注于图形到图形的转换，该转换将源语义图减少为摘要图，并利用现有的 AMR 解析器并假设最终可用 AMR-to-text 生成器。该框架具有数据驱动、可训练性和不特定于特定领域的特点。在金标准 AMR 注释和系统解析上进行的实验显示出有希望的结果。

    May, 2018

  • 对话建模的语义表示

    我们使用抽象意义表示（AMR）来协助神经对话建模，将 AMR 图形构建到对话系统中会更显著地提高对话理解和响应生成任务的效果。

    May, 2021