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题名融合目标端句法的AMR-to-Text生成
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作者
朱杰
李军辉
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022年第1期31-38,共8页
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基金
国家自然科学基金(61876120)。
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文摘
抽象语义表示到文本(AMR-to-Text)生成的任务是给定AMR图,生成相同语义表示的文本。可以把此任务当作一个从源端AMR图到目标端句子的机器翻译任务。目前存在的一些方法都在探索如何更好地对图结构进行建模。然而,它们都存在一个未限定的问题,因为在生成阶段许多句法的决策并不受语义图的约束,从而忽略了句子内部潜藏的句法信息。为了明确考虑这一不足,该文提出一种直接而有效的方法,显式地在AMR-to-Text生成的任务中融入句法信息,并在Transformer和目前该任务最优性能的模型上进行了实验。实验结果表明,在现存的两份标准英文数据集LDC2015E86和LDC2017T10上,该方法取得了显著的性能提升。
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关键词
AMR-to-Text生成
句法决策
语义约束
融入句法信息
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Keywords
AMR-to-Text generation
syntactic decision
semantic constraints
incorporate syntactic information
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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