ACLAug, 2021

基于维基数据的多语义解析中的构成性泛化

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TL;DR本篇文章提出了一种基于 Wikidata 的多语言、平行的问句对数据集，即 Multilingual Compositional Wikidata Questions（MCWQ），用于分析语义解析器在英语、希伯来语、卡纳达语和汉语中的组合泛化能力。结果表明，即使使用最先进的预训练多语言编码器，跨语言组合泛化能力也无法实现，文章的方法、数据集和结果将有助于未来关于具有更现实和多样化背景下语义解析的研究。
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发现论文，激发创造
  • 关于利用翻译数据集评估多语言组合泛化能力

    通过翻译 MCWQ 数据集，我们证明不同语言具有不同的组合泛化能力，同时多语种模型仍然难以实现跨语言组成泛化。

    Jun, 2023

  • 基于语言模型的组合概括

    通过扩展语义解析的组成概括工作，我们为生成与知识图谱配对的自然语言问题开发了一种方法，以在不受限于语言模型权重隐式编码的信息的同时，对这些模型从知识图谱中学习和概括程度进行控制性评估，我们发现现有的将语言模型与知识图谱组合的方法在未见过长度序列和新组合的基础组件方面存在泛化问题，因此，我们希望我们的工作和发布的数据集能够促进未来研究并探索如何更好地将语言模型与结构化知识表示相结合的方法。

    Jun, 2024

  • 大型语言模型的组合语义解析

    通过逐步提示的基于句法分析的分解，本研究发现了更多语义分析任务中的挑战。这一最优方法使我们在 CFQ 上取得了最新的技术成果，同时只需要传统方法所需训练数据的 1％。由于我们方法的普适性，我们期望类似的方法将在知识密集型应用中取得新的成果。

    Sep, 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

  • 大型语言模型中面向组合通用语义解析的研究综述

    本文对最近在分析、方法和评估方案上的进展进行了综述，为从业者和研究人员在这一领域提供了一个起点。

    Apr, 2024

  • 组合泛化和自然语言变化：语义解析方法可以同时处理吗？

    探讨如何开发一种语义解析方法，既可应对自然语言变异，又能在组合推理方面具有强大的针对性。我们在非合成数据集上提出了新的训练和测试集分割，证明现有方法在广泛的测试中表现不佳。并提出了 NQG-T5，这是一个混合模型，结合了高精度的基于语法的方法和预先训练的序列到序列模型。它在非合成数据上的多个组合泛化挑战中优于现有方法，在标准评估上也具有竞争力。

    Oct, 2020

  • 评估语义解析与基于简单 Web 的问答模型的对比

    本文探讨通过与基于抽取网页片段的问答基线相比较，基于语义分析的问答模型的评估方法。在 COMPLEXQUESTIONS 数据集上，我们发现我们的模型获得了合理的表现。

    Jul, 2017

  • 半结构表上的组合语义分析

    通过使用问题 - 答案对作为监督，本文在半结构化表格中回答复杂问题的新任务上同时提高了语义解析的知识源的广度和逻辑复合度的深度，提出了一种由强类型约束引导的逻辑形式驱动的解析算法，并创建了一个新的包含 22,033 个复杂问题的维基百科表格数据集进行了评估。

    Aug, 2015

  • 将 GPT-3 与 Few-Shot Sequence-to-Sequence 语义解析结合应用于 Wikidata

    本文介绍了基于 Wikidata 的高质量知识库问答基准测试 ——WikiWebQuestions，并使用 SPARQL 注释的真实人类数据建立基准，探讨了基于 Seq2Seq 语义解析器的有效训练数据合成方法以及大型噪声知识图谱的处理方法。实验结果表明，本方法有效，在 dev 集和 test 集中分别达到 69％和 59％的答案准确率。本文还展示了将语义解析器与 GPT-3 组合以提供可验证的结果和合格的猜测，以回答本基准测试集中 97％的问题。

    May, 2023

  • 组合推理需要组合分析器

    该研究系统比较了序列到序列模型和基于组合原则的模型在 COGS 语料库上处理组合泛化能力的能力，在结构泛化任务中，基于序列的模型表现接近零，而组成模型在结构泛化任务中表现接近完美，这表明结构泛化是组成泛化的关键度量，需要能够处理复杂结构的模型。

    Feb, 2022