論文の概要: Survey of Abstract Meaning Representation: Then, Now, Future

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03229v1
• Date: Tue, 06 May 2025 06:45:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.238353
• Title: Survey of Abstract Meaning Representation: Then, Now, Future
• Title（参考訳）: 抽象的意味表現に関する調査:その時, 今, 未来
• Authors: Behrooz Mansouri,
• Abstract要約: AMRは文を、ノードが概念に対応し、エッジが関係を表す、ルート付き、有向非巡回グラフとして表現する。 本調査では,AMR機能を中心に,AMRとその拡張について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.450931715128549
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This paper presents a survey of Abstract Meaning Representation (AMR), a semantic representation framework that captures the meaning of sentences through a graph-based structure. AMR represents sentences as rooted, directed acyclic graphs, where nodes correspond to concepts and edges denote relationships, effectively encoding the meaning of complex sentences. This survey investigates AMR and its extensions, focusing on AMR capabilities. It then explores the parsing (text-to-AMR) and generation (AMR-to-text) tasks by showing traditional, current, and possible futures approaches. It also reviews various applications of AMR including text generation, text classification, and information extraction and information seeking. By analyzing recent developments and challenges in the field, this survey provides insights into future directions for research and the potential impact of AMR on enhancing machine understanding of human language.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ構造を用いて文の意味を抽出する意味表現フレームワークである抽象的意味表現(AMR)について調査する。 AMRは、ノードが概念に対応し、エッジは関係を表し、複雑な文の意味を効果的にエンコードする。 本調査では,AMR機能を中心に,AMRとその拡張について検討する。 次に、従来の、現在の、可能な未来のアプローチを示すことによって、構文解析(text-to-AMR)と生成(AMR-to-text)タスクを探索する。 また、テキスト生成、テキスト分類、情報抽出、情報検索など、AMRの様々な応用についても検討した。 この分野における最近の発展と課題を分析することで,研究の今後の方向性や,AMRが人間の言語に対する機械的理解の強化に与える影響について考察する。

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