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summarized by : shirouchi satoshi
AdaNSP: Uncertainty-driven Adaptive Decoding in Neural Semantic Parsing

概要

自然言語文を、セマンティック表現に変換するニューラルセマンティックパーサーの提案。既存手法は、セマンティック表現の基礎の文法をまず学習するために、一度スケッチやツリーにデコードした後、その情報を用いてセマンティック表現のトークンをデコードしていた。しかし、一度目のデコードでスケッチ、ツリーにするためには専門知識が必要だった。そこで本研究ではエンコーダーで、まずセマンティック表現のトークンを推定し、デコーダーでその中でも不適切なトークンを検出し、再推定する適応型デコーディングを提案。
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新規性

不適切なトークンを検出し、再推定する。追加の専門知識を必要とせず、高い精度。

結果

GeoQueryデータセットでは精度がSOTAと同程度の88.9、ATISデータセットはSOTAの88.6を達成。