BriefGPT.xyz
Apr, 2022
学习分离的否定和不确定性表示
Learning Disentangled Representations of Negation and Uncertainty
HTML
PDF
Jake Vasilakes, Chrysoula Zerva, Makoto Miwa, Sophia Ananiadou
TL;DR
通过使用变分自动编码器，监督潜在表示仅然可达到好的结果，然而基于对抗学习和互信息最小化的辅助目标可以提供额外的脱缰效果，以此来将否定，不确定性和内容的表示相分离。
Abstract
negation
and
uncertainty
modeling are long-standing tasks in natural language processing. Linguistic theory postulates that expressions of
negati
→