Towards Compositionally Generalizable Semantic Parsing in Large Language Models: A Survey

本文是LLM系列文章，针对《Towards Compositionally Generalizable Semantic Parsing in Large Language Models: A Survey》的翻译。

摘要

组合泛化是指模型能够从只看到基元扩展到复杂的、以前看不见的实体组合类型。这种类型的泛化与面向任务的对话、文本到SQL解析和信息检索等应用程序的语义解析社区特别相关，因为它们可能具有无限的复杂性。尽管大型语言模型（LLM）在广泛的NLP任务中取得了成功，但解锁完美的组合泛化仍然是最后几个未解决的前沿领域之一。过去几年，人们对探索LLM在语义解析任务中的组合泛化能力的局限性、改进方法和评估指标的研究兴趣激增。在这项工作中，我们提出了一项文献调查，旨在综合分析、方法和评估方案的最新进展，为该领域的从业者和研究人员提供一个起点。

1 引言

2 如何定义语义分析的组合泛化？

3 调查方法

4 影响组合泛化性能的因素

5 提高组合泛化能力的方法

6 讨论

7 结论

得益于ChatGPT等指令调优大型语言模型的流行和商业成功&#x