EMNLPAug, 2019

不改写，检测！用于语义解析的快速有效数据收集

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TL;DR本文针对自然语言和逻辑形式之间的映射、基于众包的数据收集方式存在的问题进行了深入分析，提出了一种结合模型和众包技术的数据收集方法，以减轻众包方法带来的偏差，实验结果表明，该方法对于自然语言和逻辑形式解析的准确度相对更高。
发现论文，激发创造
  • 众包改写收集中任务设计权衡的理解

    本研究是对众包方法进行语义重述数据采集的系统研究，旨在探讨任务设计中准确性和多样性之间的平衡关系，并提出未来语义重述集采集的指导意见。

    Apr, 2017

  • 利用释义生成快速启动对话系统

    该研究提出了一种基于改写生成的方法，可以减少创建新对话代理所需要的时间和成本，同时提高其性能，使其能够实际与真实用户进行交互。实验证明该方法提高了意图分类模型的泛化能力，有助于在组织范围内规模化部署这项技术。

    Apr, 2022

  • 双阶段语义解析的无监督双重释义

    该研究提出了一种两阶段的语义解析框架，第一阶段利用无监督的语义模型将未标记的自然语言转化为规范化语句，第二阶段使用自然语言解析器解析输出结果得到目标逻辑形式，该训练过程被分成了预训练和循环学习两个阶段，通过三项定制的自监督任务激活无监督的语义模型，实验结果表明该框架是有效的且与监督式训练相兼容。

    May, 2020

  • 一个不断增长的句子释义数据集

    本文提出了一种从 Twitter 采集大规模句子释义的新方法，通过链接共享的 URL，并展示了可以轻松捕捉新的句子释义以及利用其进行下游自然语言处理任务的效用。

    Aug, 2017

  • 海事问答系统的释义技术

    本文研究通过开发将人类自然语言自动翻译为机器可理解语言的能力，从而增强人机交流效率，重点是如何利用传统方法训练有限的数据集训练语义解析器，在海事领域的实验结果表明被翻译成 SQL 格式的语句和逻辑方面的形式是一种有用的训练数据集。

    Mar, 2022

  • 通过自动爬取和对齐的句子对进行神经重述

    本文介绍了一种基于语言约束的相似性搜索方法，用于自动产生大规模对齐语料库，以解决基于神经网络的释义生成面临的数据缺乏问题。该方法在意大利语的情况下进行评估，并使用基于指针的深度神经网络架构实验。

    Feb, 2024

  • 非自然语言处理：弥合合成语言与自然语言数据之间的差距

    通过 “模拟到真实” 的技术，本文提出通过合成数据生成程序与训练能够准确解释这些合成数据的模型，再利用学习到的句子嵌入来定义距离度量，从而实现将自然语言映射到合成数据集的支撑上，训练出只使用合成训练数据的自然语言处理模型，其在多个领域的表现已经与使用自然语言数据训练的最先进的模型相匹配或超越。

    Apr, 2020

  • 弱监督下的选择性学习用于释义生成

    本文提出了利用元学习框架解决弱监督下的释义生成任务，并通过检索式的伪释义扩展获取大量弱标注平行句子，进而选择有价值的样本对预训练语言模型 BART 进行微调，从而生成高质量释义的方法，与目前的无监督学习方法相比具有显著的改进。

    Sep, 2021

  • 学习改写以进行问答

    利用释义学习问题表达的多样性来提高询问回答系统在 Freebase 和句子选择上的准确性。通过训练端到端来直接学习最有可能产生正确答案的语言表达，得到了有竞争力的结果。

    Aug, 2017

  • 通过对抗性改写任务提升释义检测

    通过对抗方法提出了一个新的数据集创建方式 —— 对抗性同义句生成任务（Adversarial Paraphrasing Task， APT），以更好地检测句级别的意义相等，从而加速数据集生成并提高同义句识别模型的性能。

    Jun, 2021