implicit knowledge | BriefGPT

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利用问题 - 锁定推理器揭示隐式表格知识的洞察性表格摘要
我们提出了一个新颖的表格推理框架 —— 问题 - 指明框架，旨在揭示表格单元中隐含的知识，以生成高质量的表格摘要，并为总结器提供可解释的指导。通过引导教师语言模型按照由粗到细的推理路径进行训练，采用两种质量提升策略，有选择性地提炼高质量的知
PDF16 days ago
ChatGPT 是一种很好的即插即用的少样本人体动作预测模型
利用 ChatGPT 这种离线语言模型和 FMP-OC 框架，我们提出了一种新的少样本运动预测方法，通过提取 ChatGPT 中的隐式知识和采用上下文学习机制，直接进行非语言任务的运动预测，实验证明了我们提出的框架的有效性。
PDFa month ago
LMC：基于交叉评估的大型模型协作的训练免费开放集物体识别
通过合作不同的现有大模型，在无需训练的情况下，提出了一种名为大型模型协作（LMC）的新框架来处理减少对虚假辨别特征依赖的挑战，并有效地从大模型中提取隐式知识。
PDF9 months ago
BeamSearchQA: 大型语言模型是强大的零样本问答求解器
本研究提出了一个名为 BeamSearchQA 的新型问题回答管道，它通过使用大型语言模型迭代地生成关于原始问题的新问题，从而启用一个迭代推理过程，以便更好地捕捉和利用隐藏知识。实验结果表明，BeamSearchQA 明显优于其他零 - s
PDFa year ago
使用显性和隐性知识加强 AI 药物发现
DeepEIK 是一种统一的深度学习框架，将知识图谱和生物医学文献中的显性和隐性知识结合起来，采用特征融合和注意机制来处理多模态输入，能够更深入地理解分子，为药物发现应用提供了有前途的潜力。
PDFa year ago
EMNLP多模态仇恨表情包分类
提出一种基于简单 Prompt 的预训练语言模型的分类方法，以解决针对具有文化背景的恶意表情包分类任务中，缺乏外部知识库提供文化信息的问题，并在两个公开的恶毒和冒犯表情包数据集上进行实验，其实验结果表明，PromptHate 能够实现高达
PDFa year ago
统一网络多任务学习之一表示学习
该论文提出了一种统一的网络结构，用于编码人类所学习到的显性知识和潜意识下的隐性知识，并能够同时服务于多种任务，并通过在卷积神经网络中引入隐性知识，进一步提高了各个任务的性能表现。
PDF3 years ago
KRISP: 整合隐式与符号知识用于开放领域基于知识的视觉问答
本文研究了视觉问答中的开放域知识问题，并提出了一种结合隐式知识和符号知识表示的方法 KRISP，大大提高了模型的性能和泛化能力。
PDF4 years ago
开放世界节点分类的图神经网络终身学习
本文提出了一种在图上进行终身学习的增量训练方法，通过 $k$- 邻居时间差的方法解决历史数据的差异，并在五种典型的 GNN 体系结构上进行训练，结果表明相对于对完整图数据的训练，只需要保留至多 50% 的 GNN 感受野，就能保证至少 95
PDF4 years ago
理性飞跃：教授预训练模型系统性地推理隐含知识
该研究证明，通过使用既有的预训练模型中的隐含知识以及显式的自然语言陈述，神经网络可以可靠地执行系统性推理任务，这为开放领域的系统不断与用户交互、持续改进的路径铺平了道路。
PDF4 years ago