EMNLPOct, 2018

使用分层表示进行任务导向对话的语义解析

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TL;DR本文提出了一种基于层级标注的语义解析方案，能够有效且准确地分析复杂的组合查询，同时发布了包含 44000 个标注查询的数据集，并证明此方案在标准句法分析模型上的表现优于序列到序列的方案。
task-oriented dialog systemssemantic framescompositional querieshierarchical annotation schemeconstituency parsing models
发现论文，激发创造
  • 任务导向对话的词典注入语义分析

    本文提出一种新的基于层次表示的语义分析模型，使用分裂跨度和词汇注入技术，解决动态槽值的问题，取得了 TOP 数据集上最新的最佳结果。

    Nov, 2022

  • 对话式语义解析

    本论文提出了一种适用于面向任务的对话系统的语义表示形式，该表示形式可以表示诸如共参照和上下文传递等概念，实现了对话过程中的全面理解。此外，更提出了一种新的 Seq2Seq 模型用于基于会话的解析，并在 ATIS、SNIPS、TOP 和 DSTC2 等数据集上获得了更好或相当的性能。

    Sep, 2020

  • 提高任务导向对话中的语义解析

    本文针对基于任务导向的对话提出了基于分层表示的语义分析方法，并通过嵌入上下文、集成学习和基于语言模型的成对重新排名等三种不同的改进方式来优化模型，将可能存在的分层表示错误进行分类，并展示了三种方法分别纠正不同类型的错误，进而通过将三种技术相结合，提高了 6.4％的准确度和 33％的错误率降低，使其在 TOP 数据集上首次实现了最新的状态 - of-the-art 结果。

    Feb, 2019

  • 利用层次表示生成面向任务的语义分析合成数据

    本研究探讨了使用预训练去噪序列到序列模型（即 BART）生成神经语义分析的合成数据的可能性，并使用辅助解析器（AP）过滤生成的数据，结果表明这一方法在导航领域的 Facebook TOP 数据集上具有潜力。

    Nov, 2020

  • 面向知识图谱的对话问答的语义解析

    本文介绍了使用自然语言处理技术的语义解析器，将用户的自然语言问题转化为有形式定义的查询语句，通过大规模知识图谱实现。作者提供了一个数据集，其中，用户问题采用 Sparql 语言解析，并对执行结果对系统回答进行注释。通过两种不同的语义解析方法，我们提出了挑战：如何处理大规模词汇，如何建模对话语境，如何处理多实体查询语句，并实现对新问题进行泛化。作者希望我们的数据集能够为开发会话式语义解析器提供有效的测试平台。本文的数据集和模型已经发布，详情请见链接。

    Jan, 2023

  • 基于任务无关本体和简单标签的零样本帧语义解析

    本文介绍了 OpenFSP 框架，它可以以少量简单的标签为基础，实现对话系统中领域分类与语义解析的任务，并获得了在 TopV2 数据集上的显著表现。

    May, 2023

  • 对话状态跟踪的语义表述

    采用层次表示的语义分析任务，以实现对话状态跟踪，并通过 TreeDST 数据集的编码器 - 解码器框架实现了比现有技术水平的 DST 方法更好的结果。

    Oct, 2020

  • 多语言任务导向对话的情境语义解析

    通过机器翻译自动翻译对话数据集并使用新的上下文语义解析模型，该方法在多个数据集上提高了准确性并创建了高准确度的多语言对话数据集。

    Nov, 2021

  • 从领域本体构建神经语义解析器

    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

  • 通过固有建模实现低资源任务导向语义解析

    本研究提出了一种基于任务的语义解析模型来提高在低资源环境下的学习效率，并通过预处理和训练过程探索了本体标签的内在属性，以作为知识库，最终实现了在模型效率和性能方面的提升。

    Apr, 2021