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猕猴：基于熵抽样和思维链合并的日志解析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种神经语义解析器，将自然语言表达式映射到逻辑形式，以执行特定任务。解析器使用转换方法生成树形结构的逻辑形式，并使用循环神经网络进行预测。实验验证了解析器的有效性。
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关键要点
- 本文介绍了一种神经语义解析器，能够将自然语言表达式映射到逻辑形式。
- 解析器用于特定任务环境，如知识库或数据库，以生成响应。
- 解析器采用基于转换的方法生成树形结构的逻辑形式。
- 解析器结合逻辑语言定义的通用树生成算法和领域一般性操作。
- 生成过程由结构化循环神经网络建模，提供丰富的句子上下文和生成历史编码。
- 探讨了各种注意机制以解决自然语言和逻辑形式标记之间的不匹配。
- 考虑了不同的训练设置，包括全监督训练、弱监督训练和远程监督训练。
- 实验结果表明解析器在各种数据集上的有效性。
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