論文の概要: Compositional Task-Oriented Parsing as Abstractive Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02068v1
• Date: Wed, 4 May 2022 14:01:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 18:15:02.496615
• Title: Compositional Task-Oriented Parsing as Abstractive Question Answering
• Title（参考訳）: 抽象的質問応答としての構成的タスク指向構文解析
• Authors: Wenting Zhao, Konstantine Arkoudas, Weiqi Sun, and Claire Cardie
• Abstract要約: タスク指向構文解析は、自然言語をアラームの設定など特定のタスクの機械可読表現に変換することを目的としている。 TOP に対する一般的なアプローチは、線形化されたパースツリーを生成するために seq2seq モデルを適用することである。 より最近の研究は、事前訓練されたSeq2seqモデルは、それ自体が自然言語である出力を生成するのに優れており、線形化されたパースツリーを標準自然言語のパラフレーズに置き換えていると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.682923914685063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Task-oriented parsing (TOP) aims to convert natural language into machine-readable representations of specific tasks, such as setting an alarm. A popular approach to TOP is to apply seq2seq models to generate linearized parse trees. A more recent line of work argues that pretrained seq2seq models are better at generating outputs that are themselves natural language, so they replace linearized parse trees with canonical natural-language paraphrases that can then be easily translated into parse trees, resulting in so-called naturalized parsers. In this work we continue to explore naturalized semantic parsing by presenting a general reduction of TOP to abstractive question answering that overcomes some limitations of canonical paraphrasing. Experimental results show that our QA-based technique outperforms state-of-the-art methods in full-data settings while achieving dramatic improvements in few-shot settings.
• Abstract（参考訳）: タスク指向構文解析(TOP)は、自然言語をアラームの設定など特定のタスクの機械可読表現に変換することを目的としている。 topに対する一般的なアプローチは、線形解析木を生成するためにseq2seqモデルを適用することである。 より最近の研究は、事前学習されたseq2seqモデルは、それ自体が自然言語である出力を生成するのに優れており、リニア化構文解析木を標準自然言語パラフラスに置き換えることで、構文解析木に容易に変換でき、いわゆる自然構文解析器(naturalized parser)となると主張している。 本研究では,標準パラフレージングの制限を克服した,トップから抽象的質問応答への一般的な還元を提示することで,自然化意味構文解析を探求する。 実験結果から,本手法は全データ設定において最先端の手法より優れ,数ショット設定では劇的に改善されていることがわかった。

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