Oct, 2022

通过分类器对基于法律案例推理器进行建模和解释

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TL;DR本文结合了案例推理的基于因素的模型和分类器逻辑规范的两条研究线索，将 Horty（2011）的基于因素的先例模型与 Liu＆Lorini（2021）的逻辑方法相结合，重新制定了 Horty 的情况库，并提供了几个表示结果。
发现论文，激发创造
  • 基于语言模型的案例推理在逻辑谬误分类中的应用

    提出了基于案例推理和语言建模技术的方法，探讨在检测 Web 上的逻辑谬误方面提高模型精确性和泛化能力的策略，并在实验中证实关键识别案例在模型精确性中具有重要作用。

    Jan, 2023

  • 基于案例推理的自然语言查询知识库

    本文提出了一种神经符号 CBE 方法，包括非参数记忆库和参数模型，能够对大型知识库中的问题进行问答，展示了在 ComplexWebQuestions 数据集上超越当前最新技术 11％的性能并显示出只需少量的人工标记示例，就能使用新案例的能力。

    Apr, 2021

  • 基于案例推理的辅助领域专家处理黑盒机器学习模型欺诈警报

    本研究提出了一种基于事例推理的方法来评估机器学习模型预测的可信度，并通过可视化的方式呈现之前相似的情况，进一步证明了该方法对于处理欺诈检测中的机器学习警报具有实用性和易用性。

    Jul, 2019

  • 基于抽象论证的案例相关性学习的技术报告

    在这篇论文中，我们关注于一种最近的基于案例的推理方法，通过采用抽象论证的实例来支持案例推理，其中论证代表案例，论证之间的攻击来自于案例之间的结果分歧与关联概念。在这个背景下，相关性与案例的特异性形式有关。我们探讨如何通过决策树的帮助在实践中自动学习相关性，并研究在法律环境中案例推理与抽象论证（AA-CBR）以及案例相关性学习在预测方面的组合。具体而言，我们表明，在两个法律数据集中，AA-CBR 和基于决策树的案例相关性学习与决策树相比具有竞争力。我们还表明，AA-CBR 结合基于决策树的案例相关性学习具有比决策树更紧凑的表示形式，这对于获得认知可处理的解释可能是有益的。

    Oct, 2023

  • 基于概率的案例推理用于开放世界知识图谱补全

    通过借鉴类似实体在知识库中的推理路径，使用基于案例的推理系统来预测实体的属性，并引入使用路径统计量有效计算模型参数的概率性方法。在开放世界设置中，该方法的性能显著优于其他规则学习方法并与最先进的基于嵌入的方法相当。

    Oct, 2020

  • 基于案例推理的金融问答解决方法

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    May, 2024

  • 基于模式的文本分类器的争论性说明

    本文针对可解释模型的解释方法进行研究，提出了一种基于计算论证的 AXPLR 方法， 用于从特定的可解释模型 PLR 中提取易于理解的解释，并在人工智能协作方面进行了实证评估和两个实验的研究。

    May, 2022

  • 一种基于案例的大型语言模型的持久性内存

    基于案例推理作为问题解决的方法可以使用任何适当的计算技术。该立场论文认为，案例推理研究者在近期的深度学习和大型语言模型方面存在一定的忽视。这些技术发展背后的基础为人工智能的最新突破提供了强大的协同效应，可以用于为大型语言模型提供持久性记忆，从而向人工通用智能迈进。

    Oct, 2023

  • 深度 CBR 的双生系统：深度学习和基于案例推理组合的动物园，用于解释和数据扩充

    本文介绍运用深度情景案例推理与处理 (Case Based Reasoning) 方法让深度学习模型变得透明可解释，进一步探讨了深度学习在数据扩充和可解释 AI 方面的应用。

    Apr, 2021

  • 逻辑规则作为法律案例检索的解释

    通过使用逻辑规则解释法律案件检索结果，提供合乎逻辑、真实可信且解释性强的法律案件检索模型。

    Mar, 2024