关键词combinatory categorial grammar
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- ACL通过组合范畴语法进行疑问句的计算语义和评估基准
我们在组合范畴语法 (Combinatory Categorial Grammar, CCG) 框架中提出了对各类极性问句和 wh - 问句的组合语义，为了评估我们提出的分析的解释力，我们引入了一个特别设计用于评估疑问句语义的问答数据集 Q - ACLTAG 与 CCG 的强等价性
比较了树相邻语法（TAG）和组合范畴语法（CCG）对于字符串和树的表达能力，发现它们在树上的表达能力基本上是一致的，特别地，只要有限制条件，如 CCG 没有空字符串的词库条目和一阶规则的度数不超过 2，则其表达能力可以达到最大。
- ACL基于日语 CCG 的时序组合语义和推理系统
本研究使用组合类别语法的句法分析方法和基于逻辑的 NLI 系统，利用时态关系公理和自动证明器，分析复杂的日语时态和方面表达方式，实现了针对日语中的时态关系推断。实验测试表明，我们提出的系统优于之前的基于逻辑的系统和现有的深度学习模型。
- EMNLP利用注意力图卷积网络进行超级标注组合范畴语法
通过注意力图卷积网络以图形式建模词库中的信息，加强神经组合范畴语法（CCG）超标记，进而提高语法分析的准确性。实验结果表明，该方法在超标记和语法分析方面优于先前所有研究。
- ACL使用比较和广义量词进行逻辑推理
本研究提出了一种基于组合范畴语法的组成性语义，并与基于自动定理证明的推理系统相结合，成功将英语中各种比较结构映射到语义表示中，本研究在包含比较、量词和数字的三个自然语言推理数据集上的实验证明该系统的表现优于之前的逻辑系统和最新的深度学习模型 - ACL基于 CCG 的比较句组合语义推理系统
基于组合范畴语法（CCG）的框架，本文提出了一种构成语义映射的方式来处理英语中各种比较结构，并引入了一个有效处理比较逻辑推断的推断系统，包括涉及数词形容词、反义词和量化词的比较。我们在 FraCaS 测试套件上评估了我们系统的性能，并表明该 - ACL自动生成高质量 CCGbanks，用于解析领域自适应
本文提出了一种基于依存树的语料库自动生成的领域自适应方法，简单易用且性能显著，适用于最先进的解析器，通过对生物医学文本、问题句子、语音对话和数学问题的实验数据验证，性能提高了 6.3% 到 8.3%。
- ACL多句一致 CCG 解析以改善逻辑推理
本研究提出了一种简单的方法，通过使用马尔可夫随机场进行句间建模，从而实现对一组句子的一致解析，该方法结合现有基于逻辑的系统，在英语和日语语言的 RTE 实验中始终表现出改进。
- CCG 解析的复杂性
本研究研究了 Vijay-Shanker 和 Weir（1994）形式主义下组合范畴语法（CCG）的解析复杂性。我们的主要结果是，在分析中，将语法的大小（而不仅仅是输入句子的长度）考虑进去时，该形式主义的任何解析算法最坏情况下需要指数时间。 - 组合范畴语法的高效正常形式解析
本文介绍了一种高效、正确且易于实现的规范化解析技术，用于处理类别语法，可以在语义等价类的每个可允许解析中完全消除虚假歧义。