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知识增强的推理蒸馏：面向知识密集型任务的小型语言模型
提出了知识增强推理提炼（KARD）这一新颖的方法，以从外部知识库检索的增强知识 fine-tune 小型 LM，来生成 rationale，并且进一步提出了神经重新排序器以获取与理性产生相关的文档。该方法在知识密集型推理数据集上显著提高了小
PDFa year ago
IXA/Cogcomp 参加 SemEval-2023 第 2 项任务：基于知识库的上下文增强的多语言命名实体识别
本文介绍了一种新的命名实体识别级联方法，它由三个步骤组成：首先在输入句子中识别候选实体，然后将每个候选实体链接到现有的知识库中，最后预测每个实体候选的细粒度类别。实验证明，外部知识库在准确分类细粒度和新兴实体方面具有重要意义，并且我们的系统
PDFa year ago
利用外部百科知识生成图像描述
本文提出了一种使用图像特定的百科全书数据生成上下文化标题的新方法，并通过在编码和解码阶段将其整合到标题生成流程中来使其与图像相关。在新数据集上测试，结果表明该方法能有效地生成准确有关图像的标题。
PDF2 years ago
提升检索增强生成模型（RAG）在开放领域问答中的领域自适应能力
本论文旨在研究将 RAG 用于领域适应的可行性，提出了一种名为 RAG-end2end 的新模型，相较于 RAG 模型，它通过联合训练 RAG 组件以及外部知识库的更新，实现了针对特定领域的知识库自适应以及更准确的问答任务。在 COVID-
PDF2 years ago
COLING面向任务的端到端对话的自回归实体生成
本文提出了一种基于语义实体自回归的端到端任务导向对话系统，通过逐步生成语义实体并结合当前对话上下文，生成更高质量、一致性更强的对话回复。
PDF2 years ago
多模态事件图：走向多模态世界的事件中心理解
本研究提出了多模态事件关系的新任务，并开发了一个大规模数据集和一种基于外部知识库的弱监督多模态方法，为人工智能系统实现媒体理解和跨媒体事件关系建立提供了支持。
PDF2 years ago
EMNLP知识增强微调：更好地处理对话生成中的未知实体
本篇论文提出了通过外部知识库训练对话系统，解决无法预测未知实体的问题，具有良好的实验效果。
PDF3 years ago
MOOCs 中基于外部知识和互动游戏的课程概念扩展
本研究提出了一种基于外部知识库的新概念搜索边界，通过异构特征验证高质量结果，并设计了一个基于游戏的交互式优化机制来提高 MOOC 用户学习效果，实验证明此方法优于现有方法。
PDF5 years ago
ACL知识增强语言模型及其在无监督命名实体识别中的应用
用知识增强的语言模型（KALM）通过使用外部知识库和优化文本困惑度的端到端预测目标培训，在不需要任何其他信息（如命名实体标签）的情况下，能够成功地建模命名实体（及可能的其他类型的世界知识）并在无监督的方式上对其进行识别，并实现与最先进的监督
PDF5 years ago