論文の概要: Unsupervised Dual Paraphrasing for Two-stage Semantic Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13485v3
• Date: Tue, 22 Dec 2020 11:45:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 08:12:49.184908
• Title: Unsupervised Dual Paraphrasing for Two-stage Semantic Parsing
• Title（参考訳）: 2段階セマンティックパーシングのための教師なしデュアルパラフレーズ
• Authors: Ruisheng Cao, Su Zhu, Chenyu Yang, Chen Liu, Rao Ma, Yanbin Zhao, Lu Chen and Kai Yu
• Abstract要約: 非自明な人的労力を減らすための2段階意味解析フレームワークを提案する。 第1段階では、教師なしパラフレーズモデルを用いて、ラベルなし自然言語の発話を標準発話に変換する。 下流のナイーブなセマンティクスは中間出力を受け取り、ターゲット論理形式を返す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.345662724584884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One daunting problem for semantic parsing is the scarcity of annotation. Aiming to reduce nontrivial human labor, we propose a two-stage semantic parsing framework, where the first stage utilizes an unsupervised paraphrase model to convert an unlabeled natural language utterance into the canonical utterance. The downstream naive semantic parser accepts the intermediate output and returns the target logical form. Furthermore, the entire training process is split into two phases: pre-training and cycle learning. Three tailored self-supervised tasks are introduced throughout training to activate the unsupervised paraphrase model. Experimental results on benchmarks Overnight and GeoGranno demonstrate that our framework is effective and compatible with supervised training.
• Abstract（参考訳）: 意味構文解析の厄介な問題は、アノテーションの不足である。 非自明な人的労力を減らすために,第1段階は教師なしパラフレーズモデルを用いて,未ラベルの自然言語を標準発話に変換する2段階意味解析フレームワークを提案する。 下流のナイーブなセマンティックパーサは中間出力を受け取り、ターゲット論理形式を返す。 さらに、トレーニングプロセス全体は、事前トレーニングとサイクル学習の2つのフェーズに分割される。 3つの自己教師付きタスクがトレーニングを通じて導入され、教師なしパラフレーズモデルがアクティベーションされる。 ベンチマークの実験結果とgeogrannoは、我々のフレームワークが教師付きトレーニングと効果的で互換性があることを実証した。

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