ACLAug, 2019

解析全部：句法和语义、依存关系和跨度

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TL;DR本研究提出了一种新的基于神经网络的两种表征形式（span 和 dependency）的句法和语义联合模型，该模型有效地整合了句法信息，最大化优化联合目标，试验结果表明语义和句法可以相互促进，以全新的表现水平取得了 Propbank 基准测试集上的最好成绩。
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发现论文，激发创造
  • 联合通用句法语义分析

    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

  • 基于依赖的混合树用于语义解析

    本研究提出了一种新的基于依存的混合树模型，将自然语言转换成机器可解释的含义表示，并通过在标准多语言 GeoQuery 数据集上进行的大量实验证明，我们的方法能够在多种语言上实现最先进的性能。

    Sep, 2018

  • 听觉中大脑的句法结构处理

    本文从语法分析的角度出发，通过探索不同的句法分析方法和语法特征对大脑语言网络的影响，以及与语义信息的关系，研究了其对大脑活动的预测能力，发现不同的语法分析方法在大脑不同区域的编码效果不同，而语法信息和语义信息的结合能够更好地预测大脑活动。

    Feb, 2023

  • 语义解析调研

    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

  • 更简单但更准确的语义依赖分析

    本研究使用 LSTM 神经网络对句法解析器进行扩展，使其能够训练并生成图形结构的语义依存关系，并获得了最新的高性能表现。

    Jul, 2018

  • 语义角色标注作为句法依存分析

    本文针对英文和中文的语义角色标注进行了实证分析，并通过联合标签的转换方案，将 SRL 注释打包至依存树表示中，并证明该表示法有望进一步将句法方法结合到语义角色标注中。

    Oct, 2020

  • 为自然语言理解学习可执行的语义解析器

    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

  • 语义解析的深度体系结构

    本文介绍了一种新颖的深度学习架构，通过将两个语言语义的神经模型相结合，提供了一个语义分析系统，无需解析即可从自然语言语句和问题中生成本体库特定的查询，使其特别适用于语法错误或句法非典型的文本，例如 Twitter，也允许开发受资源限制的语言的语义解析器。

    Apr, 2014

  • 利用成分句法进行共指消解

    通过使用基于图的方法，利用句法结构中的成分结构，包括语法树的长距离依赖和结构信息，实现了较强的代词消解技术。实验结果显示，在 OntoNotes 5.0 基准测试的英语和中文部分中，提出的模型要么超过了强基线要么实现了新的最高水平。

    Feb, 2022

  • 高效大规模特征选择的语义依存解析整合

    本文提出了一种整合了一切的语义分析模型，采用词对分类问题的方法，运用最大熵分类器和特征选择工程解决了该领域迄今为止最大的特征空间问题，获得了 CoNLL-2008 共享任务评估数据集的最好性能。

    Jan, 2014