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declarative knowledge
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COLING
元认知分析：对数据集和大型语言模型中的陈述性和程序性知识进行评估
本文从新的角度为 LLMs 提供基本知识并评估其有效性，通过广泛实验得出结论：（1）在大多数任务中，声明性知识比过程性知识产生更多益处。（2）只有在简单逻辑推理任务中，过程性知识的收益才大于声明性知识。（3）随着预训练的进行和规模的增大，模
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4 months ago
EMNLP
利用文本和一阶逻辑中的声明性知识进行细粒度宣传检测
本文介绍了一种注入 fine-grained propaganda 技术的声明式知识的方法，该方法通过利用一阶逻辑和自然语言表达的声明知识进行训练，以提高模型的准确性。通过在粗粒度和细粒度预测之间保持逻辑一致性来规范训练过程，同时利用字面定
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4 years ago
ACL
利用一阶逻辑增强神经网络
本文介绍了一种新的框架，将逻辑语句编译成计算图，用于指导神经网络的训练和预测，在机器理解、自然语言推理、文本分块等任务表现出较高性能，特别是在低数据情况下表现出色。
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5 years ago
ACL
映射为声明性知识以解决数学应用题
本文探讨了将自然语言描述的概念转换成数学表达式的声明性规则，并提出了一种将此类声明性知识纳入解决数学问题的框架。通过学习如何选择与解决方案表达式的每个操作相关的声明性知识，实现了将算术单词问题文本映射到数学表达式，同时支持答案表达式的可解释
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7 years ago
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