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Parsing English into Meaning Representation Using Syntax-Based Machine Translation

机译:使用基于语法的机器翻译将英语解析为意义表示

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摘要

We present a parser for Meaning Representation (AMR). We treat English-to-AMR conversion within the framework of string-to-tree, syntax-based machine translation (SBMT). To make this work, we transform the AMR structure into a form suitable for the mechanics of SBMT and useful for modeling. We introduce an AMR-specific language model and add data and features drawn from semantic resources. Our resulting AMR parser significantly improves upon state-of-the-art results.
机译:我们提出了一个意义表示法(AMR)的解析器。我们在基于语法的字符串到树的机器翻译(SBMT)框架内处理英语到AMR的转换。为了完成这项工作,我们将AMR结构转换为适合SBMT原理并对建模有用的形式。我们介绍了一种特定于AMR的语言模型,并添加了从语义资源中提取的数据和功能。我们生成的AMR解析器大大改进了最新的结果。

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