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面向自然语言理解的语义表示方法综述

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语义是自然语言理解的核心研究对象,让机器掌握语义有多种途径,因此产生了不同的语义表示方法。但是,这些不同的途径之间往往缺乏联系,分别散落于不同的研究领域和研究任务中,如知识库问答中的查询图和SparQL、表格问答中的SQL、句子语义分析中的框架语义和AMR图等。虽然形式相近,但相关研究却缺乏协同。随着研究深入,语义表示之间缺少对比、具体任务中语义表示难以选择且性能差异大等缺点也显露出来。为了缓解这个问题,该文综述了常见于各类任务中的语义表示,并以世界和语言的关系为主线将它们重新划分为"外延世界语义表示"和"语言内部语义表示"两大类。总结了前者的技术研究热点及新型语义表示的设计和对比方法,并简单探讨了近期围绕后者是否真正含有语义的辩论。最后,该文综述了结合外延和内部两类语义表示的研究,发现这类方法有较强潜力。
A Survey of Semantic Representation Methods for Natural Language Understanding
Semantic is the core research object of NLU studies.There are multiple approaches to capture semantics,leading to various semantic representations.These approaches are scattered across domains and tasks,such as the query graphs and SparQL for knowledge graph question answering,the SQL for table question answering,and the Frame and AMR for parsing sentence semantics.This paper reviews common semantic representations and categorizes them into two types:External World Semantics(EWS)and the Language Interior Semantics(LIS),following the notable world-language relation.For the former,this paper discusses the research trendings,the design of new representations,and the comparison metrics.For the latter,this paper briefly summarizes the debate around whether LIS truly contains semantics.Finally,this paper introduces researches combining both types,revealing their strong potential.

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张翔、何世柱、张元哲、刘康、赵军

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中国科学院大学人工智能学院,北京 100190

中国科学院自动化研究所复杂系统认知与决策实验室,北京 100190

语义表示 语义解析 自然语言理解

2024

中文信息学报
中国中文信息学会,中国科学院软件研究所

中文信息学报

CSTPCDCHSSCD北大核心
影响因子:0.8
ISSN:1003-0077
年,卷(期):2024.38(12)