Aug, 2023

用二分图来增强情感推理与常识知识

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TL;DR基于 Bipartite Heterogeneous Graph 方法和 Multi-dimensional Heterogeneous Graph Transformer 的知识融入方法，在情绪推理中利用上下文感知和常识知识，且能够通用地适用于多类型和多粒度的知识源，以提高情绪推理方法的效率和性能。
发现论文，激发创造
  • 学习常识推理的情境化知识结构

    该研究提出一种名为 Hybrid Graph Network（HGN）的知识图谱（KG）增强模型，通过在一个统一的图结构中同时推理提取和生成的知识来解决 KG 边缘稀疏和嘈杂的问题，证明了该模型在四个常识推理基准测试中取得的相当大的性能增益，并研究了边缘有效性和帮助性。

    Oct, 2020

  • 基于图的异构外部知识推理用于常识问答

    本文提出了一种基于知识库和维基百科文本的异构证据自动提取方法以回答常识问题，通过构建图形结构并使用图形卷积网络对邻居信息进行编码并利用图形注意力机制聚合证据来预测最终答案，成功地提高了 CommonsenseQA 数据集上的准确性达到了最先进水平。

    Sep, 2019

  • 为移情式对话生成建立知识桥梁

    通过利用外部知识，包括常识和情感词汇知识，显式理解和表达情感，以生成共情响应，并通过情感交叉注意力机制从情感上理解和表达情感交互。

    Sep, 2020

  • 异构图学习用于视觉常识推理

    本文提出了一种新的异构图学习框架（HGL），用于在视觉和语言领域之间建立联系，以帮助解决视觉常识推理的挑战，该框架包括主要的 VAHG 模块和双重 QAHG 模块以及上下文投票模块，能更好地进行全局推理。在大规模的视觉常识推理基准测试中，实验结果表明，我们提出的模块在三个任务中均取得了优异的表现。

    Oct, 2019

  • Commonsense 知识图谱上的多跳推理语言生成

    本文提出了一种利用常识知识图谱，将结构信息和语义信息结合到推理中，提高语言模型在生成任务中处理常识知识的准确性。通过动态多跳推理模块，本文建立了 Generation with Multi-Hop Reasoning Flow (GRF) 模型，实验表明该模型在三个包含常识知识推理的生成任务中的表现优于现有基线模型。

    Sep, 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

  • CADGE：基于图结构知识聚合的上下文感知对话生成

    本文提出一种基于上下文感知的图注意力模型 (Context-aware GAT)，可以在知识聚合流程中有效地整合相关知识图的全局特征，并且优于传统基于图神经网络 (GNNs) 的语言框架。

    May, 2023

  • 扩展图上可解释推理的知识感知对话生成

    提出了一种基于知识图谱和语料库文本的对话机器人，结合了三个组件：增强的知识图谱、知识选择器和知识感知的响应生成器，并使用多跳图推理解决了知识选择问题，证明相比现有方法更易解释和灵活。

    Mar, 2019

  • 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

  • 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