跨域上下文相关语义解析的动态混合关系网络

作者: | Binyuan Hui | Ruiying Geng | Qiyu Ren | Binhua Li | Yongbin Li | Jian Sun | Fei Huang | Luo Si | Pengfei Zhu | Xiaodan Zhu |

摘要:语义分析一直是自然语言处理中的一个基本问题。近年来,跨领域上下文依赖语义分析已成为一个新的研究热点。问题的核心是如何在交互历史中利用自然语言话语和数据库模式的上下文信息。本文提出了一个动态图形框架,能够有效地模拟会话过程中的语境话语、标记、数据库模式及其复杂的交互。该框架采用了一种动态记忆衰减机制,该机制结合归纳偏倚来集成丰富的上下文关系表示,并通过一个强大的重命名模型对其进行了进一步的增强。在撰写本报告时,我们证明了所提出的框架在很大程度上优于现有的所有模型,在两个大型基准(SPARC和CoSQL数据集)上实现了最新的性能。具体来说,该模型达到55。SPARC的问题匹配和交互匹配准确率分别为8%和30.8%,CoSQL上的问题匹配和交互匹配准确率分别为46.8%和17.0%.

论文地址

https://arxiv.org/abs/2101.01686v1

下载地址

https://arxiv.org/pdf/2101.01686v1.pdf

全部源码

https://github.com/huybery/r2sql 类型: pytorch

文本到sql的语义解析

相关推荐

暂无评论

微信扫一扫,分享到朋友圈

跨域上下文相关语义解析的动态混合关系网络