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

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

本文介绍了使用自然语言处理技术的语义解析器，将用户的自然语言问题转化为有形式定义的查询语句，通过大规模知识图谱实现。作者提供了一个数据集，其中，用户问题采用 Sparql 语言解析，并对执行结果对系统回答进行注释。通过两种不同的语义解析方法，我们提出了挑战：如何处理大规模词汇，如何建模对话语境，如何处理多实体查询语句，并实现对新问题进行泛化。作者希望我们的数据集能够为开发会话式语义解析器提供有效的测试平台。本文的数据集和模型已经发布，详情请见链接。

Jan, 2023

本综述探讨了基于知识库的问题回答（KBQA）的两个独特挑战，并综述了现有 KBQA 方法的解决方法，其中建议通过深度学习领域的语义分析研究成果，解决当前 KBQA 研究遇到的瓶颈，特别是在预训练语言模型的时代。

Sep, 2022

本文介绍了一种神经语义解析器，可以将自然语言表达式映射到逻辑形式，以在特定任务环境中执行，如知识库或数据库，生成响应。解析器使用基于转换的方法生成具有树形结构的逻辑形式，结合由逻辑语言定义的通用树生成算法和领域一般性操作。解析器的生成过程由结构化循环神经网络建模，提供句子上下文和生成历史的丰富编码，以进行预测。为了解决自然语言和逻辑形式标记之间的不匹配，探讨了各种注意机制。最后，我们考虑了神经语义解析器的不同训练设置，包括全监督训练、弱监督训练和远程监督训练。对各种数据集的实验表明了我们解析器的有效性。

Nov, 2017

探讨了一种医学自然语言处理系统，其框架受到人类认知机制的启示，该系统通过一种分层语义组成模型（HSCM）来指导解释过程，其中包括语义记忆、语义组合、语义激活和分层预测编码等认知方面。为了将自由文本句子转换为其意义的逻辑表示，研究设计了一种生成语义模型和一个相关的语义解析器。

Apr, 2022

本研究研究了一种交互式语义解析框架，它可以通过自然语言一步一步地解释预测的逻辑形式，并允许用户通过自然语言反馈进行更正，主要关注问答和知识库的关系，构建了 INSPIRED 数据集，并进行了实验，有望大大提高总体解析精度。

Oct, 2021

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

本文设计了程序为基础的模型（NLQ2Program）以利于未来拓展医疗多模态数据和解决复杂推理的电子健康记录问答任务，该模型在没有金标程序的情况下表现良好，运用不确定性分解方法可测度输入问题的模糊性。

Mar, 2022

本文介绍了一个基于转移学习的可执行语义分析框架，并在不同领域的数据集上进行了实验，表明可执行语义分析可以统一自然语言处理的不同领域，例如问答 (Q&A) 和口语理解 (SLU).

Mar, 2019