초록
의미 해석은 큰 발전을 이뤘지만, 현재 대부분의 의미 해석기는 매우 느리고(CKY 기반) 표현이 상당히 원시적입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세 가지 새로운 기술을 소개합니다. 첫째, 우리는 전통적인 세제곱 시간 복잡도의 하향식 의미 해석기보다 효율적인 최초의 선형 시간 점진적 시프트-리듀스 방식의 의미 해석 알고리즘을 설계했습니다. 둘째, 우리의 해석기는 구문에 의존하는 것이 아니라 유형에 의존하며, 유형 검사를 통해 리듀스 방향을 결정하여 CCG와 같은 구문 문법의 필요성을 제거합니다. 셋째, 단순한 유형(예: 개체 및 진리 값)을 넘어서 유형 주도식 의미 해석의 힘을 완전히 활용하기 위해 프로그래밍 언어 이론에서 서브타입 다형성과 매개변수 다형성 개념을 차용하여 유형 시스템을 풍부하게 만들어 파싱을 더 잘 안내할 수 있도록 합니다. 우리의 시스템은 지오쿼리(GeoQuery), 잡스(Jobs), 아티스(Atis) 영역에서 매우 정확한 파싱 결과를 학습합니다.