语义解析

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1.思路
自然语言语义分析--->知识库看懂的语义表示/逻辑表示（Logic Form）--->推理（Inference）查询（Query）--->答案
如：自然语言”Number of dramas starring Tom Cruise“
逻辑形式： count（Genre.Drama ∩ Performance.Actor.TomCruise）

2. 框架
自底向上构造语法树的过程，树的根节点，就是逻辑形式表达
步骤：
      词汇映射：构造树节点，将短语或单词映射到知识库实体或者关系所对应的逻辑形式。构造词汇表（Lexicon）
      构建（Composition）：对节点进行两两合并，最后生成根节点。连接 Join,交 Intersection,聚合 Aggregate,桥接 Bridging

3. 训练分类器
计算每一种语义结果d（Derivation）的概率
discriminative log-linear model
softmax进行概率归一化

 x代表自然语言问题，

 是一个从语义解析结果和中提取出来的特征向量（关联特征，词汇特征，文本相似度特征，桥接特征，组合特征）

是模型参数

训练数据问题-答案对，最大化log-likelihood损失函数，通过AdaGrad算法

 4.构建词汇表

语义解析

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原文地址：https://www.cnblogs.com/hapyygril/p/12167977.html