論文の概要: A Globally Normalized Neural Model for Semantic Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03376v1
• Date: Mon, 7 Jun 2021 07:06:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 18:14:58.574637
• Title: A Globally Normalized Neural Model for Semantic Parsing
• Title（参考訳）: 意味解析のためのグローバル正規化ニューラルモデル
• Authors: Chenyang Huang, Wei Yang, Yanshuai Cao, Osmar Za\"iane, Lili Mou
• Abstract要約: 文脈自由文法(CFG)に基づく意味解析のためのグローバル正規化モデルを提案する。 本モデルでは各ステップで実値スコアを予測し,ラベルバイアス問題に悩まされない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.209064474475944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a globally normalized model for context-free grammar (CFG)-based semantic parsing. Instead of predicting a probability, our model predicts a real-valued score at each step and does not suffer from the label bias problem. Experiments show that our approach outperforms locally normalized models on small datasets, but it does not yield improvement on a large dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,文脈自由文法に基づく意味解析のためのグローバル正規化モデルを提案する。 確率を予測する代わりに、我々のモデルは各ステップで実際のスコアを予測し、ラベルバイアスの問題に悩まされない。 実験により、我々のアプローチは、小さなデータセット上の局所正規化モデルよりも優れているが、大きなデータセットでは改善しないことを示した。

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