Nov, 2022

基于概率逻辑的常识表征框架：用于建模具有多个前提和变化可能性的推理

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TL;DR本论文研究如何更好地表示常识知识，提出了一种概率逻辑表示方案和一种层次化概念本体论，能够更灵活地表示信念，并在神经符号应用中使用。通过专家注释和群众众包，将这个框架扩展到 PrimeNet 知识库，并展示其在更易解释的语义解析和问题回答中的应用。
commonsense knowledge-graphsprobabilistic logic representationhierarchical conceptual ontologyneuro-symbolic applicationssemantic parsing
发现论文，激发创造
  • 带关系预测器的神经符号常识推理器

    本篇论文提出了一种神经符号推理器，可以处理大规模的动态常识知识图谱，通过学习逻辑规则，提供可解释性的预测，并在 CKGs 的链接预测任务上表现优于现有的技术。

    May, 2021

  • KagNet: 基于知识的图网络用于常识推理

    该研究提出了一种基于知识图谱的语义推理框架，以解决常识性问题，并通过引入 KagNet 模型和 ConceptNet 外部资源，取得了在常识 QA 数据集上的最佳表现。

    Sep, 2019

  • 超越三元组：上下文知识图表示与推理

    本文介绍了知识图谱（KGs）以及其与关系知识的上下文信息的整合，重点讨论了基于三元组的 KGs 存在的局限性和上下文 KGs 的优势，并提出了 KGR$^3$，一个利用大型语言模型（LLMs）进行 KG 推理的范例，实验证明 KGR$^3$ 显著提高了 KG 补全和 KG 问答任务的性能，验证了将上下文信息整合到 KG 表示和推理中的有效性。

    Jun, 2024

  • 基于相似度加权的上下文通识知识图构建，用于知识密集型论证任务

    本文提出了构建上下文常识知识图谱的新方法，使用语义相似性计算知识图谱三元组和文本论点之间的相似度，从而提取连接论点和前提的上下文化路径，并组合成去噪的上下文常识知识图谱来补充没有明确陈述的论证过程，所得结果在评估任务中显示出了很高的正确率。

    May, 2023

  • 常识知识的整合

    通过对常识知识源进行调查，本文提出了构建通识知识图谱的原则、表示模型，将七个独立的常识知识源整合到了第一版集成的通识知识图谱中，并分析了它在四个问答数据集上的应用统计结果和所得到的经验教训。

    Jun, 2020

  • 在预训练模型中加入常识知识图谱以进行社交常识任务

    该研究提出了两种方法，通过外部常识知识图谱，隐式或显式地融入到预先训练好的自然语言处理模型中，以提高社交智能，这种方法对社交常识推理任务 SocialIQA 的表现在有限和完整的训练数据制度下都表现出良好的效果。

    May, 2021

  • 基于上下文和知识图谱的动态表示

    本文提出了一种名为 CKG 的动态表示方法，利用外部知识图谱中的实体信息来提高语言句子的正确语义，实验表明，CKG 在多项任务中达到了最优结果。

    Dec, 2022

  • 通过概念化获取和建模抽象常识知识

    通过使用抽象概念的方法，建立了一个可适用于人类常识推理的抽象通识知识图谱，并通过基于语言特征的启发式规则和神经模型计算与验证其抽象知识的有效性。

    Jun, 2022

  • 知识图谱增强的韩语生成式常识推理

    本文提出一种利用韩语知识图谱数据进行文本生成的方法，并强调使用补充数据可以增强韩语通识推理的效率。

    Jun, 2023

  • 通识知识图谱：CSKG

    本文介绍了五个原则来整合七个主要源的常识知识，创建第一个集成的 CommonSense Knowledge Graph（CSKG），并显示其各种文本和图形嵌入。同时，阐述了 CSKG 可以提供证据来支持下游推理和语言模型的预训练，并公开了 CSKG 及其所有嵌入以支持常识知识整合和推理的进一步研究。

    Dec, 2020