論文の概要: Memory-Based Semantic Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07358v1
• Date: Tue, 7 Sep 2021 16:15:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 22:35:21.618605
• Title: Memory-Based Semantic Parsing
• Title（参考訳）: メモリに基づく意味解析
• Authors: Parag Jain, Mirella Lapata
• Abstract要約: 文脈依存型セマンティック解析のためのメモリベースモデルを提案する。 逐次的ユーザ発話の累積的意味を維持することにより,メモリ管理を行うコンテキストメモリコントローラを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.48882899104997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a memory-based model for context-dependent semantic parsing. Previous approaches focus on enabling the decoder to copy or modify the parse from the previous utterance, assuming there is a dependency between the current and previous parses. In this work, we propose to represent contextual information using an external memory. We learn a context memory controller that manages the memory by maintaining the cumulative meaning of sequential user utterances. We evaluate our approach on three semantic parsing benchmarks. Experimental results show that our model can better process context-dependent information and demonstrates improved performance without using task-specific decoders.
• Abstract（参考訳）: 文脈依存意味解析のためのメモリベースモデルを提案する。 以前のアプローチでは、現在のパースと前のパースの間に依存性があると仮定して、デコーダが前の発話からパースをコピーまたは修正できるようにすることに重点を置いている。 本研究では,外部メモリを用いた文脈情報表現を提案する。 逐次的ユーザ発話の累積的意味を維持することにより,メモリ管理を行うコンテキストメモリコントローラを学習する。 提案手法を3つの意味解析ベンチマークで評価する。 実験結果から,タスク固有のデコーダを使わずにコンテキスト依存情報を処理し,性能を向上できることが示された。

関連論文リスト

• Improving Image Recognition by Retrieving from Web-Scale Image-Text Data [68.63453336523318]
  本稿では,メモリから抽出した各サンプルの重要性を学習するアテンションベースのメモリモジュールを提案する。 既存の手法と比較して,提案手法は無関係な検索例の影響を排除し,入力クエリに有益であるものを保持する。 我々は、ImageNet-LT、Places-LT、Webvisionのデータセットで最先端の精度を実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T12:12:05Z)
• LaMemo: Language Modeling with Look-Ahead Memory [50.6248714811912]
  右側トークンへの漸進的参加により再帰記憶を向上させるLook-Ahead Memory(LaMemo)を提案する。 LaMemoは、メモリ長に比例した追加のオーバーヘッドで、双方向の注意とセグメントの再発を受け入れる。 広く使われている言語モデリングベンチマークの実験は、異なる種類のメモリを備えたベースラインよりも優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-15T06:11:25Z)
• Pin the Memory: Learning to Generalize Semantic Segmentation [68.367763672095]
  本稿ではメタラーニングフレームワークに基づくセマンティックセグメンテーションのための新しいメモリ誘導ドメイン一般化手法を提案する。 本手法は,セマンティッククラスの概念的知識を,ドメインを超えて一定であるカテゴリ記憶に抽象化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-07T17:34:01Z)
• Memory Wrap: a Data-Efficient and Interpretable Extension to Image Classification Models [9.848884631714451]
  Memory Wrapは、任意の画像分類モデルのプラグアンドプレイ拡張である。 データ効率性とモデル解釈性の両方を改善し、コンテンツアテンションメカニズムを採用する。 メモリラップは,限られたデータ集合から学習すると,標準的な分類器よりも優れることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T07:24:19Z)
• Kanerva++: extending The Kanerva Machine with differentiable, locally block allocated latent memory [75.65949969000596]
  エピソディックメモリとセマンティックメモリは、人間のメモリモデルの重要なコンポーネントです。 我々は、エピソードメモリとセマンティックメモリのギャップを埋める新しい原理ベイズメモリ割り当てスキームを開発しました。 この割り当て方式がメモリ条件画像生成の性能を向上させることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-20T18:40:40Z)
• Learning to Learn Variational Semantic Memory [132.39737669936125]
  我々はメタラーニングに変分セマンティックメモリを導入し、数ショットラーニングのための長期的知識を得る。 セマンティックメモリはスクラッチから成長し、経験したタスクから情報を吸収することで徐々に統合される。 アドレスコンテンツから潜在記憶変数の変動推論としてメモリリコールを定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T15:05:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。