要約
意味解析は大きな進歩を遂げていますが、現在のほとどの意味解析器は非常に遅く（CKYベース）、表現が原始的なものとなっています。本研究では、これらの問題に対処するための3つの新技術を導入します。まず、従来の立方時間のボトムアップ型意味解析器よりも効率的な最初の線形時間増分シフト-リダースタイルの意味解析アルゴリズムを設計しました。次に、当該解析器は構文駆動ではなく型駆動であり、型チェックを使用してリダクションの方向を決定することで、CCGなどの構文法則の必要性を排除しています。さらに、単純な型（エンティティや真偽値など）を超えて型駆動意味解析の力を完全に活用するために、プログラミング言語理論からサブタイプ多態性とパラメトリック多態性の概念を取り入れ、型システムを豊かにしてより良いパーシングガイドを提供しています。当システムはGeoQuery、JobsおよびAtisドメインで非常に正確な解析結果を学習しました。