في التطبيقات العملية للجدل الدلالي، نريد في كثير من الأحيان تغيير سلوك المحلل بسرعة، مثل تمكينه من التعامل مع الاستعلامات في مجال جديد، أو تغيير تنبؤاتها على بعض الاستفسارات المستهدفة. على الرغم من أنه يمكننا إدخال أمثلة تدريبية جديدة تظهر السلوك المستهدف، فإن آلية سن تغييرات السلوكية دون إعادة تدريب طراز باهظ الثمن سيكون أفضل. تحقيقا لهذه الغاية، نقترح المحلل الدلالي القابل للتحكم عبر استرجاع Exemplar (Casper). نظرا لاستعلام المدخلات، يسترد المحلل تحليل الخرزات ذات الصلة من مؤشر استرجاع، ويعززها إلى الاستعلام، ثم يطبق نموذج SEQ2SEQ Generative لإنتاج تحليل إخراج. تعمل EXEMPLARS كآلية مراقبة على النموذج العام العام: من خلال معالجة مؤشر الاسترجاع أو كيفية إنشاء الاستعلام المعزز، يمكننا معالجة سلوك المحلل المحلل. على مجموعة بيانات MTOP، بالإضافة إلى تحقيق أحدث من الفن في الإعداد القياسي، نظهر أن كاسبر يمكن أن تحليل الاستعلامات في مجال جديد، أو تكييف التنبؤ باتجاه الأنماط المحددة، أو التكيف مع مخططات الدلالات الجديدة دون الحاجة إلى الحاجة إلى مزيد من إعادة تدريب النموذج.