تمثيل المعنى التجريدي (AMR) هو لغة تمثيل معنى رسومي مصممة لتمثيل معلومات الاقتراح حول هيكل الوسيطة. ومع ذلك، فإنه غير قادر في الوقت الحاضر على تمثيل السياقات غير التابعة غير التابعة بشكل مرضي، وغالبا ما ترخيص الاستدلالات غير اللائقة. في هذه الورقة، نظهر كيفية حل مشكلة عدم اليريدية دون جاذبية الرسوم البيانية الطبقات من خلال رسم خرائط من AMRS في حساب التفاضل والتكامل Lambda المكتوبة ببساطة (STLC). على الأقل بالنسبة لبعض الحالات، يتطلب ذلك إدخال دور جديد: المحتوى الذي يعمل كمشغل متباين. الترجمة المقترحة مستوحاة من أدب اللغويات الرسمية في دلالات الأحداث في تقارير الموقف. بعد ذلك، نتعلم تفاعل نطاق الكمي والمشغلين المتهمين في غمائم دي / دي ديكتو المزعومة. نعتمد عقدة النطاق من الأدب وتوفير دلالات صريحة متعددة الأبعاد تستخدم تخزين كوبر يتيح لنا أن تستمد قراءات DE RE و De De Di Dicto بالإضافة إلى قراءات نطاق الوسيط والتي تثبت صعوبة في الحسابات دون عقدة نطاق.
Abstract Meaning Representation (AMR) is a graphical meaning representation language designed to represent propositional information about argument structure. However, at present it is unable to satisfyingly represent non-veridical intensional contexts, often licensing inappropriate inferences. In this paper, we show how to resolve the problem of non-veridicality without appealing to layered graphs through a mapping from AMRs into Simply-Typed Lambda Calculus (STLC). At least for some cases, this requires the introduction of a new role :content which functions as an intensional operator. The translation proposed is inspired by the formal linguistics literature on the event semantics of attitude reports. Next, we address the interaction of quantifier scope and intensional operators in so-called de re/de dicto ambiguities. We adopt a scope node from the literature and provide an explicit multidimensional semantics utilizing Cooper storage which allows us to derive the de re and de dicto scope readings as well as intermediate scope readings which prove difficult for accounts without a scope node.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تمثيل المعنى التجريدي (AMR) هو تمثيل معنى على مستوى الجملة بناء على هيكل الوسائد المسند.أحد التحديات التي نجدها في تحليل عمرو هي التقاط هيكل الجمل المعقدة التي تعبر عن العلاقة بين المسندات.إن معرفة الجزء الأساسي من هيكل الجملة مقدما قد يكون مفيدا في
تقدم هذه الورقة نهجا جديدا للتعلم بزيادة المعنى بصريا تمثيل الكلمات باعتبارها تضمين عقدة منخفضة الأبعاد في التسلسل الهرمي في الرسم البياني الأساسي.المستوى الأدنى من عروض الكلمات التسلسل الهرمية الخاصة بالكلمة، مشروط إلى طريقة أخرى، من خلال الرسوم الب
الشبكات العصبية هي طريقة أحدثت لآلة التعلم للعديد من المشاكل في NLP.نجاحهم في الترجمة الآلية ومهام NLP الأخرى هي ظاهرة، لكن قابلية الترجمة الشفوية تحديا.نريد معرفة كيف تمثل الشبكات العصبية معنى.من أجل القيام بذلك، نقترح فحص توزيع المعنى في تمثيل المس
حاولَ هذا البحثُ من خلال استقراء بعضِ الّنصوص الّنبوية التي ورد فيها ذكر الأعداد، و استقراءِ شروحها، و تحليلِ كلام العلماء فيها، حاول جمع القرائنِ التي ذكرها العلماء في ترجيحِ حملِ المعنى المرادِ من العدد في النص النبوي على معناه المجازي البلاغي دون
لقد حقق مجال NLP تقدما كبيرا في بناء تعويضات المعنى.ومع ذلك، تم تجاهل جانب مهم من المعنى اللغوي، والمعنى الاجتماعي، إلى حد كبير.نقدم مفهوم المعنى الاجتماعي ل NLP ومناقشة كيفية إبلاغ رؤى Sociolinguics بالعمل على التعلم في التمثيل في NLP.نحدد أيضا التحديات الرئيسية لهذا الخط الجديد من البحث.