Survey of Abstract Meaning Representation: Then, Now, Future

要約

このホワイトペーパーでは、グラフベースの構造を介して文の意味をキャプチャする意味表現フレームワークである抽象的な意味表現（AMR）の調査を紹介します。
AMRは、ノードが概念に対応し、エッジが関係を示し、複雑な文の意味を効果的にエンコードする根本化された、指示された非環式グラフとして文を表します。
この調査では、AMRとその拡張機能を調査し、AMR機能に焦点を当てています。
次に、従来、現在、および可能な先物アプローチを示すことにより、解析（テキストからAMR）および生成（AMRからテキスト）タスクを調査します。
また、テキスト生成、テキスト分類、情報抽出、情報探索を含むAMRのさまざまなアプリケーションもレビューします。
この調査では、最近の開発と課題を分析することにより、この調査では、研究のための将来の方向性と、人間の言語の機械の理解を高めるためのAMRの潜在的な影響に関する洞察を提供します。

要約(オリジナル)

This paper presents a survey of Abstract Meaning Representation (AMR), a semantic representation framework that captures the meaning of sentences through a graph-based structure. AMR represents sentences as rooted, directed acyclic graphs, where nodes correspond to concepts and edges denote relationships, effectively encoding the meaning of complex sentences. This survey investigates AMR and its extensions, focusing on AMR capabilities. It then explores the parsing (text-to-AMR) and generation (AMR-to-text) tasks by showing traditional, current, and possible futures approaches. It also reviews various applications of AMR including text generation, text classification, and information extraction and information seeking. By analyzing recent developments and challenges in the field, this survey provides insights into future directions for research and the potential impact of AMR on enhancing machine understanding of human language.

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