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explicit reasoning
搜索结果 - 5
利用显式推理进行常识增强式对话模型中的推理整合
通过将常识推理分解为明确步骤，从而更好地生成、选择和整合常识来提高对话交互的自然性、参与度、特定性和整体质量，从而在常识推理增强的响应生成领域取得了最新技术进展。
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21 days ago
推进大型多模型：明确的推理链与视觉问题生成
本文介绍了一种通过图像内容和文字指令进行显式推理的新方法，采用大型多模态模型（LMM），并引入了一个能够提问以获取必要知识以增强推理过程鲁棒性和可解释性的系统。实验结果表明我们的方法能够在面对模糊的视觉输入时，朝着更具鲁棒性、准确性和可解释
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6 months ago
图代理：图的明确推理代理
通过将图结构转换为文本数据，Graph Agent（GA）将大型语言模型（LLMs）、归纳推理模块和长期记忆与符号推理和现有图嵌入方法相结合，为复杂的图推理任务提供了一种创新方法，实现了与人类可解释的解释一起进行处理、推理和预测，并通过对节
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8 months ago
EMNLP
关于模糊确指的推理
利用模糊的限定描述创建并发布基准数据集，展示自然语言推理在解决上下文相关歧义中的作用及大规模语言模型在此方面的挑战。
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8 months ago
一种可解释的神经符号推理框架，用于任务导向的对话生成
本文旨在研究任务驱动对话系统的可解释性，提出了一种采用前后明确逻辑推理的神经符号学方法，并设计了一种由假设生成器和推理器构成的两阶段方法来克服多跳推理带来的错误传播问题，实验结果证明该方法不仅获得了更好的效果，而且具有可解释性决策过程。
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2 years ago
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