Apr, 2021

神经符号程序综合在 Web 问答中的应用

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TL;DR本文提出了一种基于程序合成的技术，用于从网页中提取信息，其使用神经符号 DSL、优化合成算法和转导学习等技术，可实现对不同领域的多个任务的有效信息提取，并显著胜过现有的提问回答模型和包装器归纳系统。
program synthesiswebpage information extractionneurosymbolic dsloptimal synthesis algorithmtransductive learning
发现论文，激发创造
  • 自然语言程序合成

    本论文提出了一个用自然语言输入构造程序合成器的框架，其使用 NLP 特征和关键词编程翻译的排名学习最优权重和分类器来代替学习并使用各种领域特定语言，可以用于编辑、智能教育系统和飞行信息查询等多个领域。通过 1200 多个英语说明，各合成器为 80％和 90％的说明将期望的程序排名为最好的一个和三个。

    Sep, 2015

  • 神经程序搜索：从描述和示例中解决编程任务

    本文提出了一种用自然语言描述和少量输入 / 输出样例来生成程序的算法，称之为神经程序搜索。该算法将深度学习和程序合成领域的方法结合起来，通过设计丰富的领域特定语言和根据 Seq2Tree 模型进行指导的高效搜索算法。通过一个半合成的描述和测试案例数据集对该方法的质量进行了评估，结果表明我们的算法明显优于基线的带注意力的序列到序列模型。

    Feb, 2018

  • 神经符号 VQA: 从视觉和语言理解中分离推理

    该论文介绍了神经符号视觉问答系统，结合深度表示学习和符号程序执行，具有更好的数据和内存效率以及对推理过程的全透明度。

    Oct, 2018

  • 学习推理程序草图

    本文介绍一种用于程序自动合成的方法，通过结合模式识别和显式推理来解决这些复杂的编程问题，同时使用新颖的中间表示和训练算法，使程序合成系统能够自学，从而在简单的英文描述编程问题数据集上取得了最先进的性能表现。

    Feb, 2019

  • 使用查询的神经程序合成

    本篇研究提出了一个基于查询的框架用于自动生成并交互式提供信息丰富的输入输出样例，其可用于编程合成中的无监督学习以解决缺少先验知识的问题。

    May, 2022

  • 基于神经引导的演绎式搜索：以示例为基础的实时程序综合

    本文介绍了神经引导演绎搜索 (NGDS) 技术，应用于编写用户意图程序的问题，结合了符号逻辑技术和统计模型，通过演绎搜索框架来学习神经网络组件，以找到最适合提供的规范的程序，并在真实客户场景中验证其实用性。

    Apr, 2018

  • 分层神经程序合成

    本文提出了一种可扩展的程序合成框架，通过层级组合程序实现程序合成，该框架可以从输入 / 输出对中合成比之前更长、更复杂的程序，并通过任务嵌入空间和程序解码器将任务嵌入解码为程序。

    Mar, 2023

  • 可解释性视觉问答的概率神经符号模型

    本研究提出了一种新的概率神经符号模型，其拥有作为潜在随机变量的符号功能程序，并在视觉问题回答的背景下实例化，相比之前的神经符号模型，我们的模型提供了两个关键概念上的优势，第一，我们的模型生成的程序更易理解，需要较少的教学示例； 第二，我们展示了我们可以向该模型提出反事实情景，来探究其对于给定图像可以导致特定答案的程序的信念，我们对 CLEVR 和 SHAPES 数据集的结果验证了我们的假设，在低数据情况下，模型具有更好的方案（和答案）预测准确性，并允许人们探究所执行推理的连贯性和一致性。

    Feb, 2019

  • 神经符号程序合成

    本文提出了一种 Neuro-Symbolic Program Synthesis 技术，通过计算机程序自动构建特定领域的语言。我们通过使用两种新颖的神经模型，交叉相关的 I/O 网络和递归反向递归神经网络，证明了该方法的有效性。

    Nov, 2016

  • 神经符号机器：在 Freebase 上进行语义解析器学习的弱监督

    介绍了一种神经符号机器，该机器结合了神经 ' 编程器 ' 和符号 ' 计算机 '，以直接优化 structured prediction 问题的任务奖励，通过 REINFORCE 算法并结合迭代的最大似然训练流程强化训练，能够在 WebQuestionsSP 数据集上胜过现有技术。

    Oct, 2016