arXiv · cs.CL· Xiao Zhang·· 18 天前AI 评分28
结构自动机如何改进神经语义解析
Structural Automata for Neural Semantic Parsing
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Xiao Zhang
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.13896v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
arXiv 论文提出接受路径解码（APD），在长度受限下保证语义解析输出可被自动机接受，DRS 上 Smatch++ 较局部掩码提升 5.1 和 2.4 点，AMR 上提升 6.4 和 3.2 点。事后处理方面，训练数据受限时 10.2% 的输入在 8 个无约束采样下仍无有效输出，全量数据时降至 0.4%。训练中惩罚被自动机拒绝的 token 在 10% 训练进度后可将开发集 Smatch++ 提升 3.6-11.0 点，但该优势随训练推进逐渐消失。
来源：arXiv · cs.CL · arxiv.org