跨语言语义解析器的引导

EMNLPApr, 2020

Bootstrapping a Crosslingual Semantic Parser

Tom Sherborne, Yumo Xu, Mirella Lapata

TL;DR本研究的主要目的是使一个语义解析器模型从英语语言转移到其他多种语言和领域上，通过机器翻译、释义、多语言预训练模型，我们得出一个基于 Transformer 的语义解析器，用于在德语和中文中准确解析。实验表明，机器翻译结合多组 MT 引擎释义可以近似于多种语言的训练数据，同时我们还成功地将训练数据减半，最终准确度仅低于完整翻译 2%。

Abstract

Recent progress in semantic parsing scarcely considers languages other than English but professional translation can be prohibitively expensive. We adapt a semantic parser trained on a single language, such as English, to new languages and multiple domains with minimal annotation. We q

semantic parsing machine translation paraphrasing multilingual pre-trained models transformer-based parser

发现论文，激发创造

使用大语言模型引导多语言语义分析器

使用大型语言模型通过少量提示将英文数据集转化为多种语言，以实现多语言语义解析，并在两个公共数据集上与传统的翻译 - 训练方法进行比较，表明使用 LLM 更有效。

Oct, 2022

元学习跨语言语义解析流形

通过元学习算法，利用高语种数据进行训练，在少量带注释的新语言数据上，我们的跨语言语义分析器可以达到较高的准确性和极少的数据采样。

Sep, 2022

零样本跨语言语义解析

本文提出一种多任务编码 - 解码模型，通过多语言领域内语料库和英文 - 逻辑形式对标数据，在没有平行语料的情况下完成跨语言的语义解析，模型加强了语言无关编码，显著优于传统基于翻译的算法，有时能与有监督模型的上线媲美。

Apr, 2021

跨领域语义解析通过释义

本文提出了一种序列到序列的注意力重点改进的方法，用于跨域语义分析的域间适应问题，并且对预先训练的词嵌入进行了标准化，这种方法在 Overnight 数据集上有显着的改进。

Apr, 2017

受限语言模型实现少样本语义分析器

利用大型预处理语言模型作为少型语义解析器，将输入 paraphrase 成类似英语的控制子语言，通过很少的数据和代码快速批量生成语义解析器，表现出令人惊讶的有效性，远超过基线方法。

Apr, 2021

使用机器翻译在一天内对开放本体问答语义解析器进行本地化

本研究提出了一种新的方法，使用神经机器翻译系统来本地化语义解析器，通过在目标语言自动产生的数据中添加一次辅助的人类翻译，我们训练了一种新的模型，可以通过 QA 系统对多个新的领域和语言进行问答。结果表明，我们的方法比以前的最先进方法在几个测试语言的测试数据集上更为有效，QA 系统可以帮助任何软件开发人员在不到 24 小时内为新领域添加新的语言支持。

Oct, 2020

众多语言，一种解析器

使用多语言模型进行依赖解析，通过使用多语言单词聚类和嵌入，令解析器能够在多种语言中进行有效解析，同时基于语言普遍规律和类型相似性实现跨语言推断，从而使其能够更有效地从有限的注释中进行学习。

Feb, 2016

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

融合人工和机器翻译的多语言语义解析与主动学习

该文提出了一种主动学习方法，将小批量的人工翻译添加到机器翻译的训练集中，利用人工和机器翻译的优点，并提出了新颖的聚合获取准则来帮助方法选择要手动翻译的话语，实验证明这种理想话语的选择能显著降低翻译数据中的误差和偏见，从而比仅在机器翻译数据上训练的解析器具有更高的精度。

May, 2023

减少先验知识、增加单语数据的自然语言代码生成

通过利用较大的单语语料库，本研究调查了一个基于通用 transformer 的 seq2seq 模型是否可以在最小限度的代码生成特定归纳偏差下实现与其他语言模型相当的性能，结果显示其在 Django 上实现了 81.03％的完全匹配准确性和 32.57 的 CoNaLa BLEU 分数，均达到了我们所知道的最好水平，这为在实践中构建准确的语义解析器提供了可能更容易的途径。

Jan, 2021