基于结构化重排序与繁衍层的组合泛化

Seq2seq模型已被证明在组合泛化方面存在困难，即泛化到训练期间未见过的、且可能更为复杂的结构。受擅长组合泛化的基于语法的模型启发，我们提出了一个灵活端到端可微神经模型，其组合了两个结构操作：本文引入的繁衍（fertility）步骤，以及基于先前工作（Wang et al., 2021）的重排序步骤。为保证可微性，我们对每步使用期望值。在需要泛化到更长样本的、具挑战性的现实语义解析任务的组合切分上，我们的模型以大幅优势超越seq2seq模型。它与其他针对组合泛化的模型相比也具竞争力。