今日 Paper | 多人线性模型；身体捕捉；会话问答；自然语言解析；神经语义

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从用户反馈学习的自然语言解析

论文名称：Learning a Neural Semantic Parser from User Feedback

作者：SrinivasanIyer /IoannisKonstas /AlvinCheung

发表时间：2017/4/27

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1704.08760.pdf

推荐原因

核心问题：这篇论文是做语义解析的，核心是将自然语言转成计算机可以理解并执行的SQL语言的生成

创新点：本论文提出了一种快速而容易地为新域构建数据库自然语言接口的方法，搭建了一个端到端的神经序列模型，将自然语言直接转换为SQL表示。然后将模型进行在线学习，通过线上部署，从而直接获取到用户的反馈，之后使用这个反馈来改善模型的效果

研究意义：实验表明，这种方法可以快速部署到任何一个新的目标域，比如从头开始为在线学术数据库获取语义解析器。

神经语义的数据重组模型

论文名称：Data Recombination for Neural Semantic Parsing

作者：Robin Jia /Percy Liang

发表时间：2016/6/11

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1606.03622.pdf

推荐原因

核心问题：这是一篇做语义解析的任务，这也是nlp领域中最重要的领域之一，如何理解一句话，从而完成下游的任务是解决问题的关键所在。

创新点：这篇论文中作者提出了一种新的框架模型，为了建立清晰的逻辑规则，它将先验知识注入到模型中，从而得到高精度的语义表示，然后促进下游任务，下游是一个通用模型，基于注意力的复制机制的RNN模型。

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