論文の概要: Weakly Supervised Semantic Parsing with Execution-based Spurious Program Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01161v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 11:45:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 13:48:01.877340
• Title: Weakly Supervised Semantic Parsing with Execution-based Spurious Program Filtering
• Title（参考訳）: Execution-based Spurious Program Filtering を用いた弱教師付き意味解析
• Authors: Kang-il Lee, Segwang Kim, Kyomin Jung
• Abstract要約: 本稿では,プログラムの実行結果に基づくドメインに依存しないフィルタリング機構を提案する。 私たちはこれらの表現に対して多数決を行い、他のプログラムと大きく異なる意味を持つプログラムを特定し、フィルタリングします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.96076749160955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The problem of spurious programs is a longstanding challenge when training a semantic parser from weak supervision. To eliminate such programs that have wrong semantics but correct denotation, existing methods focus on exploiting similarities between examples based on domain-specific knowledge. In this paper, we propose a domain-agnostic filtering mechanism based on program execution results. Specifically, for each program obtained through the search process, we first construct a representation that captures the program's semantics as execution results under various inputs. Then, we run a majority vote on these representations to identify and filter out programs with significantly different semantics from the other programs. In particular, our method is orthogonal to the program search process so that it can easily augment any of the existing weakly supervised semantic parsing frameworks. Empirical evaluations on the Natural Language Visual Reasoning and WikiTableQuestions demonstrate that applying our method to the existing semantic parsers induces significantly improved performances.
• Abstract（参考訳）: スプリアスプログラムの問題は、弱い監督からセマンティックパーサーを訓練する際の長年にわたる課題である。 誤った意味論と正しい意味論を持つプログラムを排除するため、既存の手法はドメイン固有の知識に基づいて例間の類似性を活用することに重点を置いている。 本稿では,プログラム実行結果に基づくドメイン非依存フィルタリング機構を提案する。 具体的には、検索プロセスを通じて得られた各プログラムに対して、まずプログラムのセマンティクスを様々な入力で実行結果としてキャプチャする表現を構築する。 そして、これらの表現に対して多数決を行い、他のプログラムと大きく異なる意味を持つプログラムを特定し、フィルタリングする。 特に,本手法はプログラム検索プロセスと直交するので,既存の弱教師付きセマンティックパーシングフレームワークを簡単に拡張することができる。 自然言語の視覚的推論とwikitablequestionsにおける経験的評価は、既存の意味構文解析器に本手法を適用すると、パフォーマンスが著しく向上することを示している。

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