【论文标题】Dynamic Hybrid Relation Network for Cross-Domain Context-Dependent Semantic Parsing 【作者团队】Binyuan Hui, Ruiying Geng, Qiyu Ren, Binhua Li, Yongbin Li, Jian Sun, Fei Huang, Luo Si, Pengfei Zhu, Xiaodan Zhu 【发表时间】2020/01/05 【机 构】天津大学&阿里巴巴 【论文链接】https://arxiv.org/abs/2101.01686

【推荐理由】 在本文中，作者提出了一个动态图框架，该框架能够在对话进行时有效地建模上下文话语，token，数据库模式及其复杂的交互。 长期以来，语义分析一直是自然语言处理中的一个基本问题。近年来，跨域上下文相关的语义解析已成为研究的新焦点。问题的核心是在交互历史中利用自然语言话语和数据库模式的上下文信息的挑战。在本文中，作者提出了一个动态图框架，该框架能够在对话进行时有效地建模上下文话语，token，数据库模式及其复杂的交互。该框架采用了动态记忆衰减机制，该机制结合了归纳偏差来整合丰富的上下文关系表示，并通过强大的重新排序模型进一步增强了该机制。在撰写本文时，作者证明了所提出的框架在很大程度上超越了所有现有模型，并在SParC和CoSQL数据集这两个大型基准上实现了最新的性能。具体来说，该模型在SParC上达到55.8％的问题匹配和30.8％的交互匹配精度，在CoSQL上达到46.8％的问题匹配和17.0％的交互匹配精度。