ACLMay, 2023

CAT: 一种基于语境的通识推理的概念化和实例化框架

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TL;DRCAT 是一种语境化的概念归纳和实例化的半监督学习框架，可大规模概念化常识知识库，并通过实验证明，其获得的抽象常识知识可以显著提高常识推理建模的准确性。
commonsense reasoningconceptual inductioncatsemi-supervised learningknowledge bases
发现论文，激发创造
  • 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

  • CANDLE: 大型语言模型中的常识推理的迭代概念化与实例提炼

    通过引入 CANDLE，一个渗透式谐谑缠绕呼出器，研究人员在常识知识库上进行了环境相关的概念化和实例化，并通过评估验证提出的这些知识类型的杰出质量和多样性，进而得出结论，在学生模型上提取 CANDLE 可以对四个下游任务带来好处。

    Jan, 2024

  • 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

  • 一种基于预备知识库的常识推理教授预训练模型的初步方法

    通过利用 ConceptNet 中的结构化知识，构造逻辑形式并生成常识性逻辑推理的多项选择题进行训练，我们提出了一种简单而有效的方法来教授预训练模型常识性推理，实验结果表明，这种训练可以使预训练模型在需要常识性推理的任务上表现稳定提升，特别是在少样本学习设置下。

    Sep, 2019

  • 多方面常识知识的联合推理

    本文提出了一种多维模型的常识知识语句，以及一种关于相关语句集合的联合推理方法。通过将推理转化为整数线性规划，采用软约束和松弛 LP 的降维成本理论来计算信息化排序，本方法可以应用于多个大型 CSK 收集，最终可以将这些内容转化为更干净和更具表现力的知识。

    Jan, 2020

  • 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

    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。

    Nov, 2022

  • 多视角的语境常识推理：一个新的数据集和任务

    该论文介绍了一个包含多种类型的文本解释的数据集 CICEROv2，提出了一系列的预训练目标来帮助下游任务。结果表明，该论文中的预训练目标对于预训练模型来说是有效的。

    Oct, 2022

  • CAR：基于概念增强的推理器用于零样本常识问题解答

    提出了一种 Zero-shot Commonsense Question Answering 任务的新方法（CAR），通过概念抽象化和知识三元组，大大增加了 CommonSense Knowledge Bases 的语义覆盖范围，使负样本的选择更有效，从而比 GPT3.5 等方法在处理零样本常识情境问题时表现更出色。

    May, 2023

  • CommonsenseVIS: 自然语言模型的常识推理能力可视化与理解

    利用外部常识知识库将模型行为与人类知识对齐，并通过多层次可视化和交互式模型探索和编辑，帮助自然语言处理专家在不同场景中对模型的概念关系推理进行系统且可扩展的可视化分析。

    Jul, 2023

  • 面向对话 AI 的常识推理：现有技术综述

    本论文调查了最近关于常识推理的谈话人工智能研究，列出了相关的训练数据集，并描述了在谈话人工智能中包含常识的主要方法，讨论了用于评估谈话人工智能中常识的基准，最后对两个最先进的开放对话模型 BlenderBot3 和 LaMDA 的常识能力进行了初步观察，并对自然交互产生了负面影响，进一步激发了关于常识推理在谈话人工智能中的研究。

    Feb, 2023