論文の概要: Zero and Few-shot Semantic Parsing with Ambiguous Inputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00824v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 15:46:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 14:57:53.099203
• Title: Zero and Few-shot Semantic Parsing with Ambiguous Inputs
• Title（参考訳）: 曖昧な入力を用いたゼロおよびマイショット意味解析
• Authors: Elias Stengel-Eskin and Kyle Rawlins and Benjamin Van Durme
• Abstract要約: 言語あいまいさを解析するためのフレームワーク、データセット、および課題であるAmPを紹介する。 テンプレートを定義し、十分に文書化された5つの言語的曖昧さのデータを生成します。 我々は,AmPを用いて,複数ショットのセマンティックパーシングシステムがあいまいさをどう扱うかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.62620358670459
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the ubiquity of ambiguity in natural language, it is often ignored or deliberately removed in semantic parsing tasks, which generally assume that a given surface form has only one correct logical form. We attempt to address this shortcoming by introducing AmP, a framework, dataset, and challenge for parsing with linguistic ambiguity. We define templates and generate data for five well-documented linguistic ambiguities. Using AmP, we investigate how several few-shot semantic parsing systems handle ambiguity, introducing three new metrics. We find that large pre-trained models perform poorly at capturing the distribution of possible meanings without deliberate instruction. However, models are able to capture distribution well when ambiguity is attested in their inputs. These results motivate a call for ambiguity to be explicitly included in semantic parsing, and promotes considering the distribution of possible outputs when evaluating semantic parsing systems.
• Abstract（参考訳）: 自然言語におけるあいまいさの多様さにもかかわらず、しばしば意味解析のタスクにおいて無視または故意に排除され、これは一般に、与えられた曲面形式が1つの正しい論理形式しか持たないと仮定する。 言語あいまいさを解析するためのフレームワーク,データセット,課題であるAmPを導入することで,この問題に対処しようとしている。 テンプレートを定義し、5つのよく文書化された言語曖昧さのためのデータを生成する。 我々は,AmPを用いて,複数ショットのセマンティックパーシングシステムがあいまいさをどのように処理し,新しい3つの指標を導入するかを検討する。 大規模事前学習モデルでは,意図的な指示なしに可能な意味の分布を把握できないことが判明した。 しかし、あいまいさが入力で証明されると、モデルは分布をうまく捉えることができる。 これらの結果は、意味解析にあいまいさを明示的に含める動機となり、意味解析システムを評価する際に可能な出力の分布を考慮することを促進する。

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