基于弱监督的Freebase语义解析神经符号机器

讲 Neural Symbolic Machines 配套 PPT Neural Symbolic Machines 是一种学习语义解析器的方法，它可以在 Freebase 上以弱监督方式学习语义解析。该方法的主要动机是解决语义解析和程序 induction 问题。 首先，语义解析是将自然语言转换为逻辑形式的过程。这是一个很难的问题，因为自然语言具有多义性和不确定性，而逻辑形式则需要明确和确定。程序 induction 则是从示例中学习程序的过程，这也是一个很难的问题，因为需要从有限的示例中学习出通用的程序。 Neural Symbolic Machines 方法使用了神经网络和符号计算相结合的方式来解决语义解析和程序 induction 问题。该方法的关键组件包括 Key-Variable Memory、Code Assistance 和 Augmented REINFORCE。 Key-Variable Memory 是一种基于神经网络的记忆机制，它可以存储和检索符号信息。Code Assistance 是一种基于符号计算的代码生成机制，它可以生成逻辑形式的代码。Augmented REINFORCE 是一种基于强化学习的优化机制，它可以优化语义解析和程序 induction 的过程。 在实验中，Neural Symbolic Machines 方法在 Freebase 数据集上的表现优于其他方法。Freebase 是一个非常大的知识图谱数据集，它包含 23K 个谓词、82M 个实体和 417M 个三元组。实验结果表明，Neural Symbolic Machines 方法可以学习到高质量的语义解析器，且可以 generalize 到未见过的数据上。 此外，该方法还可以应用于其他自然语言处理任务，例如问答和文本生成。例如，在问答任务中，可以使用 Neural Symbolic Machines 方法来学习问答模型，然后使用该模型来回答问题。在文本生成任务中，可以使用 Neural Symbolic Machines 方法来学习文本生成模型，然后使用该模型来生成文本。 Neural Symbolic Machines 方法是一种非常有前景的方法，它可以解决语义解析和程序 induction 问题，并且可以应用于其他自然语言处理任务。 知识点： 1. 语义解析是将自然语言转换为逻辑形式的过程。 2. 程序 induction 是从示例中学习程序的过程。 3. Neural Symbolic Machines 方法使用了神经网络和符号计算相结合的方式来解决语义解析和程序 induction 问题。 4. Key-Variable Memory 是一种基于神经网络的记忆机制。 5. Code Assistance 是一种基于符号计算的代码生成机制。 6. Augmented REINFORCE 是一种基于强化学习的优化机制。 7. Neural Symbolic Machines 方法可以学习到高质量的语义解析器。 8. 该方法可以 generalize 到未见过的数据上。 9. Neural Symbolic Machines 方法可以应用于其他自然语言处理任务，例如问答和文本生成。