論文の概要: SLFNet: Generating Semantic Logic Forms from Natural Language Using Semantic Probability Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19936v1
• Date: Fri, 29 Mar 2024 02:42:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 16:34:41.944846
• Title: SLFNet: Generating Semantic Logic Forms from Natural Language Using Semantic Probability Graphs
• Title（参考訳）: SLFNet:意味確率グラフを用いた自然言語から意味論理形式を生成する
• Authors: Hao Wu, Fan Xu,
• Abstract要約: 自然言語インターフェースの構築は通常、ユーザの自然言語を解析し、構造化された textbfSemantic textbfLogic textbfForms (SLFs) に変換するために semanticSlot を使用する。 本研究では,依存構文情報を先行知識として組み込んだニューラルネットワークSLFNetを提案し,文脈情報と単語間の長距離相互作用を捉える。 実験の結果,中国QCI-TSデータセットとオカピデータセットのSLFNetによる最先端のパフォーマンス,ATISデータセットの競合性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.689539418123863
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building natural language interfaces typically uses a semantic parser to parse the user's natural language and convert it into structured \textbf{S}emantic \textbf{L}ogic \textbf{F}orms (SLFs). The mainstream approach is to adopt a sequence-to-sequence framework, which requires that natural language commands and SLFs must be represented serially. Since a single natural language may have multiple SLFs or multiple natural language commands may have the same SLF, training a sequence-to-sequence model is sensitive to the choice among them, a phenomenon recorded as "order matters". To solve this problem, we propose a novel neural network, SLFNet, which firstly incorporates dependent syntactic information as prior knowledge and can capture the long-range interactions between contextual information and words. Secondly construct semantic probability graphs to obtain local dependencies between predictor variables. Finally we propose the Multi-Head SLF Attention mechanism to synthesize SLFs from natural language commands based on Sequence-to-Slots. Experiments show that SLFNet achieves state-of-the-art performance on the ChineseQCI-TS and Okapi datasets, and competitive performance on the ATIS dataset.
• Abstract（参考訳）: 自然言語インターフェースの構築は通常、ユーザの自然言語を解析するためにセマンティックパーサを使用し、構造化された \textbf{S}emantic \textbf{L}ogic \textbf{F}orms (SLFs) に変換する。 主流のアプローチはシーケンス・ツー・シーケンスのフレームワークを採用することであり、自然言語コマンドとSLFを直列に表現する必要がある。 一つの自然言語が複数のSLFを持つ場合や、複数の自然言語コマンドが同じSLFを持つ場合があり、シーケンス・ツー・シーケンスのモデルを訓練することはそれらの選択に敏感であり、「順序事項」として記録される現象である。 この問題を解決するために,まず依存構文情報を先行知識として組み込んだ新しいニューラルネットワーク,SLFNetを提案し,文脈情報と単語間の長距離相互作用を捉える。 次に、予測変数間の局所的依存関係を得るために意味確率グラフを構築する。 最後に、シーケンス・トゥ・スロットに基づく自然言語コマンドからSLFを合成するマルチヘッドSLFアテンション機構を提案する。 実験の結果,中国QCI-TSデータセットとオカピデータセットではSLFNetが最先端のパフォーマンス,ATISデータセットでは競合性能を実現していることがわかった。

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