典型文献
融合目标端句法的AMR-to-Text生成
文献摘要：
抽象语义表示到文本(AMR-to-Text)生成的任务是给定AMR图,生成相同语义表示的文本.可以把此任务当作一个从源端AMR图到目标端句子的机器翻译任务.目前存在的一些方法都在探索如何更好地对图结构进行建模.然而,它们都存在一个未限定的问题,因为在生成阶段许多句法的决策并不受语义图的约束,从而忽略了句子内部潜藏的句法信息.为了明确考虑这一不足,该文提出一种直接而有效的方法,显式地在AMR-to-Text生成的任务中融入句法信息,并在Transformer和目前该任务最优性能的模型上进行了实验.实验结果表明,在现存的两份标准英文数据集LDC2015E86和LDC2017T10上,该方法取得了显著的性能提升.
文献关键词：
AMR-to-Text生成;句法决策;语义约束;融入句法信息
中图分类号：
作者姓名：
朱杰;李军辉
作者机构：
苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006
文献出处：
引用格式：
[1]朱杰;李军辉-.融合目标端句法的AMR-to-Text生成)[J].中文信息学报,2022(01):31-38
A类：
融入句法信息,LDC2015E86,LDC2017T10,句法决策
B类：
AMR,Text,抽象语义表示,务当,句子,机器翻译,图结构,多句,语义图,潜藏,显式,Transformer,最优性能,两份,性能提升,语义约束
AB值：
0.285856
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