implicit relationships | BriefGPT

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ERA-CoT: 通过实体关系分析改进思维链
我们提出了一种新的方法 ERA-CoT，通过捕捉实体之间的关系并通过思维链条（CoT）支持多样化任务的推理，从而帮助大型语言模型（LLMs）理解上下文，实现了在 GPT3.5 上相较于现有的 CoT 提示方法，平均提升了 5.1％的显著改进
PDF4 months ago
ACL使用密集检索束搜索进行非结构化文本的多步推理
通过密集检索方法和波束搜索，我们在不使用半结构化信息的情况下，提出了一种多步骤的检索方法（BeamDR），以迭代方式形成证据链，可用于复杂问题的回答，可以捕获证据间的隐式关系。
PDF3 years ago
Causal BERT: 文本中事件因果检测的语言模型
本篇论文探讨了使用句子语境与事件信息以及利用掩码事件语境和领域内外数据分布来识别自然语言文本中事件之间的因果关系，并证明该方法在三个不同的数据集上均取得了最新技术的表现，可用于从非结构化文本中提取因果关系图或建立事件链。
PDF4 years ago
ICLR动态自适应网络智能
本文介绍了一种高效的弱监督学习模型 Dynamic Adaptive Network Intelligence (DANI)，用于准确地学习数据中的显式和隐含关系，该模型在 bAbI 数据集的问答任务上取得了最先进的结果。
PDF9 years ago
AAAI基于项目耦合的矩阵分解
提出了基于属性关联度的相似度度量方法，将属性耦合关系融入矩阵分解方法来解决推荐系统中的冷启动和稀疏性等问题，并在两个开放数据集上实验验证模型优越性。
PDF10 years ago