EMNLPSep, 2021

HypoGen：利用常识与反事实知识进行夸张生成

PDF
TL;DR本文旨在研究句子级夸张生成的计算探索，通过系统研究程度强化的代表性句法模式以及其中每个成分间的语义关系，借助 COMeT 和 reverse COMeT 模型进行共识和反事实推理并生成多个夸张候选，通过训练神经分类器来排名和选择高质量的夸张表达，实现了具有高成功率和强度评分的创造性夸张生成。
发现论文，激发创造
  • 借助因果推理增强语言理解

    本研究提出了反事实推理模型，在学习少量反事实样本的基础上，通过生成对于每个正面事实样本的代表性反事实样本，并使用回顾模块根据对比反事实和正事实样本来检查模型预测，从而模拟对于困难测试样本的人类反事实思维。该方法在情感分析和自然语言推理方面的广泛实验验证了其有效性。

    Jun, 2021

  • 神经逆向生成：更为丰富的数据增强方法

    本文提出了 NeuroCounterfactuals 方法，通过松散的对比事实产生更大规模的编辑，从而使得生成的文本包含语言多样性，同时与原始文档相似，使得训练数据增强在情感分类方面取得了良好的效果。

    Oct, 2022

  • 探究自动生成的反事实数据在情感分析中的有效性

    提出了一种自动产生对立数据的方法，基于此数据增广训练集可以有效提高 NLP 模型的性能。

    Jun, 2021

  • 反事实推理：测试语言模型对假设场景的理解

    通过调查五种预训练语言模型在特殊条件下进行的逆向推理，发现这种逆向推理主要受到基于单词关联的影响，只有 GPT-3 能够展现对语言细微差别的敏感性。

    May, 2023

  • 解释、编辑、生成：为多跳事实验证的理由敏感的反事实数据增强

    论文提出了一种理性敏感的方法来生成语言多样且标签翻转的反事实数据，同时保持逻辑关系，并通过检查和过滤模块对反事实数据进行规范化，实验结果表明该方法优于基准模型，并且能够生成语言多样的反事实数据而不破坏其逻辑关系。

    Oct, 2023

  • IITK-RSA 参加 SemEval-2020 任务 5：检测反事实

    本文描述了解决 SemEval-2020 任务 5 的努力，该任务涉及检测称为反事实的一类文本表达式并将其分解为其组成部分。

    Jul, 2020

  • 最大化利用少量反事实增强情感分类鲁棒性

    针对文本分类任务中的模型过度依赖模式数据的问题，本文提出了一种新的解决方案，使用编码向量空间的自动生成机制减少新数据生成的人工成本，只需对原始训练数据的一小部分（例如 1％）进行注释即可获得明显的准确性改进。实验证明，该方法对情感分类有效，并在使用 IMDb 数据进行训练和 Amazon、SemEval 和 Yelp 等其他数据集进行 OOD 测试时，仅添加 1％手动反事实数据即可获得 + 3％的准确性提升，相比于添加 100％的训练样本和其他反事实方法比较，准确性提高了 1.3％。

    Oct, 2022

  • 反事实编辑器的反事实分析：一种基于回译的方法

    通过提出一个新的反向翻译的评估方法，我们针对自然语言处理模型和任务的解释方法的一致性问题进行了调查和分析，并提出了一种新的测量指标来评估不同特征的反事实生成方法的一致性。

    May, 2023

  • 询问以了解更多：为虚假声明生成反事实解释

    本文提出了采用反事实解释的方法，通过三步：提问，寻找矛盾，合理推理，来让读者理解为什么一个特定新闻被认定为虚假，通过在 FEVER 数据集的实验评估表明，这种方法相比于现有成果更具有帮助性。

    Jun, 2022

  • 柔性文本生成用于反事实公平探究

    本文介绍了一种使用大型语言模型生成对抗样本的方法，该方法克服了现有方法的局限性，能够产生复杂的对抗样本，并在 Civil Comments 数据集上比较了各种方法的性能和价值，并展示了其在评估毒性分类器方面的价值。

    Jun, 2022