論文の概要: Dynamic Hybrid Relation Network for Cross-Domain Context-Dependent Semantic Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01686v1
• Date: Tue, 5 Jan 2021 18:11:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-11 11:37:56.141610
• Title: Dynamic Hybrid Relation Network for Cross-Domain Context-Dependent Semantic Parsing
• Title（参考訳）: コンテキスト依存型構文解析のための動的ハイブリッドネットワーク
• Authors: Binyuan Hui, Ruiying Geng, Qiyu Ren, Binhua Li, Yongbin Li, Jian Sun, Fei Huang, Luo Si, Pengfei Zhu, Xiaodan Zhu
• Abstract要約: ドメイン間コンテキスト依存のセマンティック解析は研究の新たな焦点である。 本稿では,コンテキストの発話,トークン,データベーススキーマ,会話の進行に伴う複雑なインタラクションを効果的にモデル化する動的グラフフレームワークを提案する。 提案したフレームワークは既存のモデルを大きなマージンで上回り、2つの大規模ベンチマークで新しい最先端性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.24507547010127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic parsing has long been a fundamental problem in natural language processing. Recently, cross-domain context-dependent semantic parsing has become a new focus of research. Central to the problem is the challenge of leveraging contextual information of both natural language utterance and database schemas in the interaction history. In this paper, we present a dynamic graph framework that is capable of effectively modelling contextual utterances, tokens, database schemas, and their complicated interaction as the conversation proceeds. The framework employs a dynamic memory decay mechanism that incorporates inductive bias to integrate enriched contextual relation representation, which is further enhanced with a powerful reranking model. At the time of writing, we demonstrate that the proposed framework outperforms all existing models by large margins, achieving new state-of-the-art performance on two large-scale benchmarks, the SParC and CoSQL datasets. Specifically, the model attains a 55.8% question-match and 30.8% interaction-match accuracy on SParC, and a 46.8% question-match and 17.0% interaction-match accuracy on CoSQL.
• Abstract（参考訳）: セマンティクス解析は自然言語処理において長い間根本的な問題であった。 近年、クロスドメインなコンテキスト依存意味解析が研究の新たな焦点となっている。 問題の中心は、対話履歴において自然言語発話とデータベーススキーマの両方の文脈情報を活用するという課題である。 本稿では,文脈的発話,トークン,データベーススキーマ,および会話の進行に伴う複雑な相互作用を効果的にモデル化できる動的グラフフレームワークを提案する。 このフレームワークは、帰納バイアスを取り入れた動的メモリ減衰機構を用いて、強化された文脈関係表現を統合する。 この記事の執筆時点では,提案するフレームワークが既存のモデルを大きなマージンで上回り,SParCとCoSQLの2つの大規模ベンチマークで最先端のパフォーマンスを新たに達成していることを示す。 具体的には、SParCでは55.8%の質問マッチと30.8%のインタラクションマッチの精度、CoSQLでは46.8%の質問マッチと17.0%のインタラクションマッチの精度を実現している。

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