整合多种知识源以实现稳健语义解析
计算与语言
2007-05-23 v1 人工智能
摘要
本工作探索了一种用于解析不受限制文本的新型稳健方法。我们的方法将语义解析视为一致标记问题 (CLP)，允许来自不同来源（语言学和统计）的多种知识类型（语法和语义）的整合。当前实现在模型识别上达到 95% 的准确率，在角色填充上达到 72% 的准确率。
引用
@article{arxiv.cs/0109023,
title = {Integrating Multiple Knowledge Sources for Robust Semantic Parsing},
author = {Jordi Atserias and Lluis Padro and German Rigau},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0109023},
year = {2007}
}