摘要
语义解析已经取得了显著进展，但目前大多数语义解析器速度极慢（基于CKY算法）且表示较为原始。我们引入了三种新技术来解决这些问题。首先，我们设计了一种首次实现线性时间增量式移进-归约风格的语义解析算法，其效率远高于传统的立方时间自底向上的语义解析器。其次，我们的解析器以类型驱动而非语法驱动，通过类型检查来决定归约的方向，从而消除了对如CCG等句法文法的需求。第三，为了充分利用类型驱动的语义解析在简单类型（如实体和真值）之外的优势，我们借鉴了编程语言理论中的子类型多态性和参数多态性的概念，丰富了类型系统，以便更好地指导解析过程。我们的系统在GeoQuery、Jobs和Atis领域中学习到了非常精确的解析结果。