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Proponemos una técnica de inducción gramatical para el análisis semántico de AMR. Mientras que las técnicas de inducción gramatical anteriores estaban diseñadas para volver a aprender un nuevo analizador para cada aplicación objetivo, el recientemente anotado AMR Bank proporciona una oportunidad única para inducir un único modelo para entender texto de noticias de amplia cobertura y apoyar una amplia gama de aplicaciones. Presentamos un nuevo modelo que combina el análisis CCG para recuperar aspectos composicionales del significado y un grafo factorial para modelar fenómenos no composicionales, como las dependencias anafóricas. Nuestro enfoque logra un puntaje F1 de 66.2 en el AMR bank, superando significativamente el estado del arte previo.
Artzi et al. (jue,) estudiaron esta cuestión.