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Semantisches Parsen — Natürliche Sprache in formale Repräsentation

Semantisches Parsen ist eine Aufgabe der Verarbeitung natürlicher Sprache, die Freitextäußerungen in ausführbare formale Repräsentationen wie SQL-Abfragen, logische Formen oder Abstract Meaning Representations (AMR) umwandelt. In seiner überwachten Lernform wurde es 1996 von Zelle und Mooney etabliert und durch den Spider-Benchmark (Yu et al., 2018) auf domänenübergreifende Szenarien skaliert. Es schlägt die Brücke zwischen menschlicher Sprache und maschinenausführbaren Strukturen.

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Quellen

  1. Zelle, J.M. & Mooney, R.J. (1996). Learning to Parse Database Queries Using Inductive Logic Programming. AAAI. link
  2. Yu, T. et al. (2018). Spider: A Large-Scale Human-Labeled Dataset for Complex and Cross-Domain Semantic Parsing. EMNLP. link

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ScholarGate. (2026, June 1). Semantic Parsing (Natural Language to Formal Representation). ScholarGate. https://scholargate.app/de/text-mining/semantic-parsing

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ScholarGateSemantic Parsing (Semantic Parsing (Natural Language to Formal Representation)). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/text-mining/semantic-parsing · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026