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Dense-ATOMIC: 在 ATOMIC 基础上构建密集连接和多跳常识知识图谱
本文提出了一种基于关系预测模型的常识知识图谱完备性方法，用于填补常识知识图谱中双方之间缺失的知识链接，并构建了一种密集连接和多跳的常识知识图谱 Dense-ATOMIC，实验证明该方法提高了 ATOMIC 的效率。
PDF2 years ago
WWWDISCOS: 架桥于话语知识与常识知识之间
本文提出了一种基于 DISCOS 算法的常识知识获取框架，能够将更昂贵的复杂常识知识自动转化为更可承担的语言知识资源，以此来获取大规模常识推理知识。此方法在 novelty 和 diversity 方面表现优越，拥有着与监督学习方法相当的质
PDF4 years ago
利用上下文感知变分自编码器对 If-Then 常识推理的事件背景建模
提出了一个名为 Atomic 的 If-Then 常识推理数据集，结合基于 RNN 的 Seq2Seq 模型进行推理。针对 Seq2Seq 模型的语义相似性问题和理解事件所需的外部知识，提出了一种新的上下文感知变分自编码器来指导推理。实验结
PDF5 years ago
ACLCOMET: 用于自动知识图谱构建的常识 Transformer
我们提出了 COMET，一种生成通用语言的丰富多样的常识知识描述的模型，并在 ATOMIC 和 ConceptNet 这两个通用常识图的自动知识库构建方面取得了优秀的结果。
PDF5 years ago
AAAIATOMIC: 机器常识图谱用于 If-Then 推理
ATOMIC 是一种以常识推理为组织形式的图表，其中包括了 877k 个基于变量的 if-then 关系类型，使用这种类型，神经模型可以获得简单的常识能力并进行推理，证实了将多任务模型引入到 if-then 关系结构中可以得到比独立训练的模
PDF6 years ago