融合目标端句法的AMR-to-Text生成

摘要

抽象语义表示到文本(AMR-to-Text)生成的任务是给定AMR图,生成相同语义表示的文本.可以把此任务当作一个从源端AMR图到目标端句子的机器翻译任务.目前存在的一些方法都在探索如何更好的对图结构进行建模.然而,它们都存在一个未限定的问题,因为在生成阶段许多句法的决策并不受语义图的约束,从而忽略了句子内部潜藏的句法信息.为了明确考虑这一不足,该文提出一种直接而有效的方法,显式的在AMR-to-Text生成的任务中融入句法信息,并在Transformer和目前该任务最优性能的模型上进行了实验.实验结果表明,在现存的两份标准英文数据集LDC2018E86和LDC2017T10上,都取得了显著的提升,达到了新的最高性能.