Jan, 2023

XNLI: NLI-based 视觉数据分析的解释和诊断

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TL;DR本文介绍了一种用于视觉数据分析的可解释自然语言接口系统 XNLI，通过引入 Provenance Generator、交互式小部件以及 Hint Generator 等功能，帮助用户定位问题、调整查询并提供解释。用户研究表明，该系统可以显著提高任务准确性，而不会干扰 NLI 分析过程。
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发现论文，激发创造
  • 基于下一步自然语言查询推荐的交互式数据分析

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    Jan, 2022

  • 利用可解释机器学习揭示跨语言间的事实

    本研究采用可解释的机器学习算法，分析了母语辨别任务的内部机制，以获得其分类决策的解释，并通过三个数据集研究了词汇、形态、句法和统计等语言特征在母语辨别和非母语辨别任务中的有效性。

    Aug, 2022

  • e-SNLI: 自然语言推理和自然语言解释

    通过扩展自然语言推理数据集并引入人工提供的自然语言解释，我们实现了能够学习人类提供解释的机器学习模型，并将其用于提高模型性能和确定其可靠性的研究。

    Dec, 2018

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    Sep, 2022

  • 交互式可视化在解释（大型）NLP 模型中的作用：从数据到推理

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    Jan, 2023

  • LIREx：使用相关解释增强语言推理

    本文提出了一种新的框架 LIREx，该框架包含一个基于原因的解释生成器和一个实例选择器，用于选择只与 NLI 模型相关的合理 NLEs。该框架在 SNLI 数据集上达到了 91.87％的准确度，并在多领域数据集上实现了显著提高的性能。

    Dec, 2020

  • 自然语言推理模型能否验证问答系统的预测？

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    Apr, 2021

  • 自然语言推理的标记级别解释生成

    本文提出一种使用简单 LSTM 架构的零样本句子对标记来生成自然语言推理的 token 级解释的方法，并使用 SNLI 数据集进行了实验，与黑盒方法相比，白盒方法的匹配精度较低。

    Apr, 2019

  • 超越排行榜：揭示自然语言推理数据和模型弱点方法综述

    本文是对近年来有关自然语言推理数据集的研究及其相关算法模型的综述，对模型和数据集中存在的问题进行分类整理，并提出一些可能的研究方向，为未来的研究提供指导建议。

    May, 2020

  • 自然语言推理（NLI）在需求工程任务中的应用经验

    我们研究了自然语言推理 (NLI) 在自动化需求工程任务中的应用。我们集中在需求分类、需求规范缺陷的识别以及利益相关者需求冲突的检测三个任务。通过在不同学习设置下进行的实验，我们明确证明了我们的 NLI 方法在需求规范分析方面超越了传统的 NLP 方法以及基于大型语言模型和聊天机器人模型的其他方法。此外，我们分享了在学习设置方面的经验教训，使 NLI 成为自动化需求工程任务的合适方法。

    Apr, 2024