Retrieval-Augmented Semantic Parsing: Improving Generalization with Lexical Knowledge

📄 arXiv: 2412.10207v3 📥 PDF

作者: Xiao Zhang, Qianru Meng, Johan Bos

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-13 (更新: 2025-08-20)

备注: Accpted by 16th IWCS

💡 一句话要点

提出检索增强语义解析(RASP)，利用外部知识提升开放域语义解析泛化能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语义解析 大型语言模型 知识检索 开放域 泛化能力

📋 核心要点

  1. 神经语义解析模型依赖启发式方法，难以处理未见过的概念，泛化能力不足。
  2. 提出检索增强语义解析(RASP)，通过检索外部知识融入LLM，提升模型对新概念的理解。
  3. 实验表明，RASP显著提升LLM在开放域语义解析上的性能，尤其是在分布外概念上的表现。

📝 摘要（中文）

开放域语义解析是一项具有挑战性的任务，因为神经模型通常依赖于启发式方法，并且难以处理未见过的概念。本文研究了大型语言模型（LLMs）在该任务中的潜力，并提出了一种简单而有效的检索增强语义解析（RASP）方法，该方法将外部符号知识集成到解析过程中。实验表明，LLMs在语义解析方面优于先前的编码器-解码器基线模型，并且RASP进一步增强了它们预测未见概念的能力，使模型在分布外概念上的性能几乎翻了一番。这些发现突出了利用大型语言模型和检索机制进行鲁棒和开放域语义解析的前景。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决开放域语义解析中，神经模型对未见概念泛化能力不足的问题。现有方法依赖于训练数据中的启发式信息，当遇到训练集中未出现过的概念时，性能会显著下降。这限制了语义解析模型在真实世界场景中的应用。

核心思路：核心思想是利用外部知识来增强大型语言模型（LLMs）的语义解析能力。通过检索与输入相关的外部知识，并将这些知识融入到LLM的解析过程中，模型可以更好地理解和处理未见过的概念。这种方法借鉴了人类在理解新事物时查阅资料的习惯。

技术框架：RASP的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 输入编码：使用LLM对输入自然语言问题进行编码。2) 知识检索：根据编码后的输入，从外部知识库中检索相关的知识片段。3) 知识融合：将检索到的知识片段与原始输入进行融合，形成包含外部知识的增强输入。4) 语义解析：使用LLM对增强输入进行语义解析，生成目标逻辑形式。

关键创新：RASP的关键创新在于将检索机制与大型语言模型相结合，实现了一种知识增强的语义解析方法。与传统的端到端神经语义解析模型相比，RASP能够利用外部知识来弥补训练数据的不足，从而提高模型对未见概念的泛化能力。这种方法也避免了对LLM进行微调，降低了计算成本。

关键设计：RASP的关键设计包括：1) 知识库的选择：论文使用了符号知识库作为外部知识来源。2) 检索策略：使用基于向量相似度的检索方法，从知识库中检索与输入相关的知识片段。3) 融合方式：将检索到的知识片段以文本的形式添加到原始输入中，作为LLM的输入。4) LLM的选择：论文使用了预训练的LLM作为语义解析器。具体的参数设置和损失函数细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RASP显著提升了LLM在开放域语义解析上的性能。尤其是在分布外概念上，RASP的性能几乎是先前模型的两倍。这表明RASP能够有效地利用外部知识来提高模型的泛化能力。此外，实验还表明，RASP在分布内概念上的性能也优于先前的基线模型。

🎯 应用场景

RASP在开放域语义解析方面具有广泛的应用前景，例如智能问答系统、虚拟助手、搜索引擎等。通过提升模型对未见概念的理解能力，可以使这些系统更加智能和实用，更好地满足用户的需求。此外，该方法还可以应用于其他自然语言处理任务，例如文本摘要、机器翻译等。

📄 摘要（原文）

Open-domain semantic parsing remains a challenging task, as neural models often rely on heuristics and struggle to handle unseen concepts. In this paper, we investigate the potential of large language models (LLMs) for this task and introduce Retrieval-Augmented Semantic Parsing (RASP), a simple yet effective approach that integrates external symbolic knowledge into the parsing process. Our experiments not only show that LLMs outperform previous encoder-decoder baselines for semantic parsing, but that RASP further enhances their ability to predict unseen concepts, nearly doubling the performance of previous models on out-of-distribution concepts. These findings highlight the promise of leveraging large language models and retrieval mechanisms for robust and open-domain semantic parsing.