QA 분야 쪽에 꽤 알려져있는 오픈소스로 스탠포드 학생이 만든 Semantic Parser다.
기본적으로 beam-based bottom up parser 이며, 모호한 질의가 들어왔을 때 수십만개가 될 수 있는데 beam-based로 전부 순회하지 않고 최적의 top K개 best-first search로 후보를 얻는다. 여하튼 결론적으로, maximum likelihood (w/ adagrad)로 k = 500 최적의 probabilistic parse tree 를 찾았다는 얘기다.
물론 요즘은 딥 뉴럴 네트워크로 넘어가는 것이 추세고, 그와 동시에 1년 사이 Sempre 기록은 박살 났으나 기본적인 학습 알고리즘은 같다. 다음 블로그에서는 MSR에서 내놓은 검색이나 QA에서 사용되는 CNN 기반 Deep Semantic Similarity Model을 알아보자!
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