interpretable reasoning | BriefGPT

关键词interpretable reasoning

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通过可解释的神经符号管道增强多领域自动短答案评分
自动评分短问答题并解释评分决策是当下转换器方法的一项具有挑战性的目标。在 ASAG 中，自动检测评分理由并与逻辑推理相结合已经展现出一种有希望的方向，但主要挑战之一是要求学生回答中存在经过注解的评分理由，而这种注解在现有 ASAG 数据集中
PDF4 months ago
图上推理：忠实且可解释的大型语言模型推理
本论文提出了一种理论上基于知识图谱的新方法 —— 图推理（RoG），该方法通过将大型语言模型（LLMs）与知识图谱（KGs）相结合，实现了忠实和可解释的推理，实验结果表明 RoG 在 KG 推理任务上取得了最先进的性能。
PDF9 months ago
COLING寻址再问：透明的逐步推理用于多跳问答
本文提出了一个解释性逐步推理框架，将单跳支持句子识别和单跳问题生成结合起来，并利用当前跳的推理来推导出最终结果。我们使用一个统一的读者模型进行中间跳推理和最终跳推理，并采用联合优化来实现更精确和稳健的多跳推理，取得了良好的实验效果。
PDF2 years ago
IJCAI基於可解釋的 AMR 問題分解的多跳問答
本文提出了一种基于抽象意义表征的问题分解方法，通过将多跳问题分解成简单的子问题并按顺序回答它们，实现了可解释的推理过程。实验结果表明，这种方法在可解释的推理方面具有竞争力，并且由 QDAMR 生成的子问题形式良好，优于现有的基于问题分解的多
PDF2 years ago
AAAI基于偏好推理和解释的知识驱动自适应辅助方法
本文提出了用模拟心理理论来推断用户的意图，并使用提示引擎找到相应的辅助，从而达到解释机器人推理过程的目的，并通过知识驱动的方法透明推理。
PDF4 years ago