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【24h】

Neural Architectures for Multilingual Semantic Parsing

机译:用于多语言语义解析的神经架构

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摘要

In this paper, we address semantic parsing in a multilingual context. We train one multilingual model that is capable of parsing natural language sentences from multiple different languages into their corresponding formal semantic representations. We extend an existing sequence-to-tree model to a multi-task learning framework which shares the decoder for generating semantic representations. We report evaluation results on the multilingual GeoQuery corpus and introduce a new multilingual version of the ATIS corpus.
机译:在本文中,我们解决了多语言上下文中的语义解析。我们训练了一种多语言模型,该模型能够将来自多种不同语言的自然语言句子解析为它们相应的形式语义表示形式。我们将现有的序列到树模型扩展到一个多任务学习框架,该框架共享用于生成语义表示的解码器。我们报告多语言GeoQuery语料库的评估结果,并介绍ATIS语料库的新多语言版本。

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