초록
의미 분석은 자연어 문장을 구조화된 의미 표현으로 매핑하는 것을 목표로 합니다. 본 연구에서는 의미 분석 과정을 두 단계로 분해하는 구조 인식 신경망 아키텍처를 제안합니다. 입력 문장이 주어지면, 먼저 변수 이름과 인수와 같은 저수준 정보를 생략한 그 문장의 대략적인 의미 스케치를 생성합니다. 그런 다음, 자연어 입력과 스케치 자체를 고려하여 누락된 세부 사항을 채웁니다. 네 개의 데이터셋(다양한 영역과 의미 표현을 특징으로 함)에서 수행한 실험 결과는 우리의 접근 방식이 성능을 일관되게 향상시키며, 비교적 간단한 디코더를 사용함에도 불구하고 경쟁력 있는 결과를 달성한다는 것을 보여줍니다.