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首页> 外文会议>Conference on the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies >A Corpus and Semantic Parser for Multilingual Natural Language Querying of OpenStreetMap
【24h】

A Corpus and Semantic Parser for Multilingual Natural Language Querying of OpenStreetMap

机译：用于OpenStreetMap多语言自然语言查询的语料库和语义解析器

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We present a corpus of 2,380 natural language queries paired with machine readable formulae that can be executed against world wide geographic data of the OpenStreetMap (OSM) database. We use the corpus to learn an accurate semantic parser that builds the basis of a natural language interface to OSM. Furthermore, we use response-based learning on parser feedback to adapt a statistical machine translation system for multilingual database access to OSM. Our framework allows to map fuzzy natural language expressions such as "nearby", "north of, or "in walking distance" to spatial polygons on an interactive map. Furthermore, it combines syntactic complexity and compositionality with a reasonable lexical variability of queries, making it an interesting new publicly available dataset for research on semantic parsing.
机译：我们提供了一个2380种自然语言查询的语料库，以及可针对OpenStreetMap（OSM）数据库的全球地理数据执行的机器可读公式。我们使用语料库来学习准确的语义解析器，该解析器为OSM建立自然语言接口的基础。此外，我们在解析器反馈上使用基于响应的学习，以使统计机器翻译系统适应OSM的多语言数据库访问。我们的框架允许将模糊的自然语言表达形式（例如“附近”，“北方”或“步行距离”）映射到交互式地图上的空间多边形，此外，它还结合了句法复杂性和组成性以及合理的查询词法变异性，它是一个有趣的新的公开可用的数据集，用于语义解析研究。

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