Apr, 2024

自然语言推理（NLI）在需求工程任务中的应用经验

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 结构推理要求工程中的自然语言 —— 一个综合性的回顾

    评估自然语言处理（NLP）工具在需求工程中的应用，发现目前没有开源的方法可以直接从文本中提取信息结构，认为需要不同的方法，可以通过管理算法、知识库和文本语料库来实现。

    Feb, 2022

  • 探究预训练和知识增强模型在自然语言推理中的应用的多个实验

    该研究探索了无监督预训练和外部知识对自然语言推断任务的影响，以了解其如何帮助自然语言理解和解决 NLP 问题。

    Apr, 2019

  • 利用领域外知识提升科学问题领域自然语言推断

    本文提出了一种运用知识图谱的结合方法来提高自然语言推理问题（NLI）领域中性能的技术，该技术在文本、图形和文本到图形的模型上均取得了最新的最优表现，并讨论了外部知识在解决 NLI 问题中的实际意义。

    Sep, 2018

  • 要求规范化的自然语言处理：如何得出新方法？

    自然语言处理在需求工程中的半自动化规范化过程中起着重要作用，提供了更好的辅助，并可适用于特定用例和领域。

    Sep, 2023

  • 自然语言推理模型能否验证问答系统的预测？

    本文探讨如何利用自然语言推理来验证问答系统提供的答案是否正确，并通过使用大型预训练模型和最新的数据集来构建 QA 实例的前提 - 假设配对，进而将 QA 和 NLI 数据集结合以训练 NLI 模型，以此提高 QA 模型的准确性和置信度。

    Apr, 2021

  • 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

  • 利用自然语言推理构建高效的通用分类器

    通过自然语言推理作为通用分类任务，利用较小的 BERT 模型训练出的通用分类器在 33 个数据集上训练，有 389 种不同类别，能在零样本和少样本学习中取得更高的性能。

    Dec, 2023

  • 自然语言推理的压力测试评估

    本文提出了一个评估方法，即通过自动构建的 “压力测试” 来测试 NLI 模型的推理能力，评估了六种句子编码模型在这些测试中的表现，揭示了模型在面对复杂语言现象时的优势和劣势，为以后的研究方向提供了重要的指导意义。

    Jun, 2018

  • 一种无需特定语言训练数据的深度自然语言推理预测器

    我们提出了一种 NLP 技术，利用通用翻译数据集和知识蒸馏技术，通过两个预训练模型在源语言和目标语言上的表现实现了目标语言的句子关系推理，该技术在多个任务上展现了普适性。

    Sep, 2023

  • 不确定的自然语言推断

    本文介绍了不确定的自然语言推断（UNLI），它是自然语言推断（NLI）的一种改进，通过预测主观概率评估来预测结果，利用概率评估重新标记了部分 SNLI 数据集，并使用现有的分类标签化的 NLI 数据进行预训练，最终模型展示了超越分类标签化的 NLI 任务的更微妙推断的人类表现水平。

    Sep, 2019