論文の概要: Constrained Language Models Yield Few-Shot Semantic Parsers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08768v1
• Date: Sun, 18 Apr 2021 08:13:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 14:07:10.333139
• Title: Constrained Language Models Yield Few-Shot Semantic Parsers
• Title（参考訳）: 制約付き言語モデルによるFew-Shotセマンティックパーザの生成
• Authors: Richard Shin, Christopher H. Lin, Sam Thomson, Charles Chen, Subhro Roy, Emmanouil Antonios Platanios, Adam Pauls, Dan Klein, Jason Eisner, Benjamin Van Durme
• Abstract要約: 我々は,事前学習された大規模言語モデルの利用を,少ない意味論として検討する。 意味構文解析の目標は、自然言語入力によって構造化された意味表現を生成することである。 言語モデルを用いて、入力を英語に似た制御されたサブ言語にパラフレーズし、対象の意味表現に自動的にマッピングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.50960967598654
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explore the use of large pretrained language models as few-shot semantic parsers. The goal in semantic parsing is to generate a structured meaning representation given a natural language input. However, language models are trained to generate natural language. To bridge the gap, we use language models to paraphrase inputs into a controlled sublanguage resembling English that can be automatically mapped to a target meaning representation. With a small amount of data and very little code to convert into English-like representations, we provide a blueprint for rapidly bootstrapping semantic parsers and demonstrate good performance on multiple tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模な事前学習型言語モデルを用いたセマンティックパーサについて検討する。 意味構文解析の目標は、自然言語入力によって構造化された意味表現を生成することである。 しかし、言語モデルは自然言語を生成するように訓練されている。 このギャップを埋めるために、言語モデルを使用して入力を英語に似た制御されたサブ言語にパラフレーズし、対象の意味表現に自動的にマッピングする。 少量のデータとほとんどコードを英語風の表現に変換することで、セマンティックパーサを素早くブートストラップし、複数のタスクで優れたパフォーマンスを示すブループリントを提供する。

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