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基于语法的基础词库学习原创2022-02-21 15:37·阿卡夫论文我们提出了基于语法的基础词典学习(G2L2)这是一种从基础数据(如成对的图像和文本)中学习语言的组成和基础意义表示的词汇方法G2L2的核心是一个词库条目的集合它将每个词映射为一个由句法类型和神经符号语义程序组成的元组例如hiny这个词的句法类型是形容词;它的神经符号语义程序的符号形式是{lambda}x. filter(x, SHINY)其中SHINY这个概念与一个神经网络嵌入相关联它将被用来对shiny对象进行分类给定一个输入句子G2L2首先查找与每个标记相关的词汇表条目然后它通过基于句法的词汇意义的组合将句子的意义推导为可执行的神经符号程序恢复的意义程序可以在接地的输入上执行为了促进在指数级增长的构成空间中的学习我们引入了一个联合解析和预期执行算法该算法对派生进行局部边缘化以减少训练时间我们在两个领域评估了G2L2:视觉推理和语言驱动的导航结果表明G2L2可以从少量的数据中泛化到新的词的组合《Grammar-Based Grounded Lexicon Learning》论文地址:http://arxiv.org/abs/2202.08806v1

发布于:双桥区
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