自然言語を機械が解釈できる論理形式に変換するSemantic Parsingのタスクで、既存のサンプルを流用しそれを編集することで論理形式を生成する既存手法を改良し、精度を向上させることを示した

retrieve-and-editによるSemantci Parsingのアプローチはあるが、既存の方法では一つの類似サンプルのみを編集して出力を行っていた点を改良し、複数のサンプルを元にコードを生成できる手法をMeta Learningの手法を応用することで実現した