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Exploring Graph-Algebraic CCG Combinators for Syntactic-Semantic AMR Parsing

机译:探索图-代数CCG组合器用于句法语义AMR解析

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摘要

We describe a new approach to semantic parsing based on Combinatory Categorial Grammar (CCG). The grammar's semantic construction operators are defined in terms of a graph algebra", which allows our system to induce a compact CCG lexicon. We introduce an expectation maximisation algorithm which we use to filter our lexicon down to 2500 lexical templates. Our system achieves a semantic triple (Smatch) precision that is competitive with other CCG-based AMR parsing approaches.
机译:我们描述了一种基于组合分类语法(CCG)的语义解析新方法。语法的语义构造算符是根据“图代数”定义的,这使我们的系统能够生成紧凑的CCG词典。我们引入了期望最大化算法,该算法用于将我们的词典过滤到2500个词汇模板。我们的系统实现了语义与其他基于CCG的AMR解析方法相比具有三重(Smatch)精度。

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