Exploiting Rich Syntactic Information for Semantic Parsing with Graph-to-Sequence Model

[tm4roon]

Exploiting Rich Syntactic Information for Semantic Parsing with Graph-to-Sequence Model

近年のSemantic ParsingではLSTMをベースとしたSequence-to-Sequence modelを採用している。しかしながら、LSTMをベースとしたモデルでは語順情報は考慮されるが、その他の構文情報は利用していない. 本研究では, 依存構造解析や句構造解析などの構文的な情報を入力可能なGraph-to-Sequence modelを提案し、構文情報を利用した変換を行った. 結果として、Jobs640やGeo880, ATISといったデータセットでSOTAを達成した. また, 敵対的サンプルによる実験で構文情報を利用したことによる頑健性を示した.

文献情報

• 著者: Kun Xu, Lingfei Wu, Zhiguo Wang, Mo Yu, Liwei Chen, Vadim Sheinin
• リンク: https://www.aclweb.org/anthology/D18-1110/
• 学会: EMNLP2018
• コード: https://github.com/IBM/Text-to-LogicForm