multi-hop inference | BriefGPT

关键词multi-hop inference

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通过词汇推理类型实现可控自然语言推理
提出了一种用于多前提解释推理的控制型自然语言推理体系结构，通过基于抽象含义表示图的词法推理类型来改进生成过程中的控制和解释分析，实验结果表明，在 T5 瓶颈处引入的推理类型有助于 T5 在明确控制下生成结论。
PDFa year ago
超越近似：通过可微组合求解器对编码约束进行可解释的多跳推理
Diff-Comb Explainer 揭示了现有的不可区分的解算器、转换器和现有的不可区分的约束多跳推理框架中的精度和可解释性改进，是一种基于 Differentiable BlackBox Combinatorial solvers (
PDF2 years ago
ACLRed Dragon AI 参加 TextGraphs 2021 共享任务：通过匹配专家评分进行多跳推理解释重建
通过多跳推理、文本语言模型和排序集成技术，我们的系统在 Textgraphs 共享任务中获得第二名，通过专家的相关性评分，聚焦于收集相关语句，而不仅仅是找到一条 “正确路径”
PDF3 years ago
COLINGRed Dragon AI 在 TextGraphs 2020 共享任务中的表现：LIT：用 LSTM - 交错 Transformer 进行多跳解释排名
本研究提出 LSTM-Interleaved Transformer 作为可解释的科学问题的提问和回答任务的解决方案，该方案采用跨文档交互以提高多跳排名。我们的模型在 TextGraphs 2020 共享任务中排名第三。
PDF4 years ago
COLING基于案例推导的自然语言推理
本文提出了一种基于使用类比方法从类似示例中进行先前的解释传递的情形推理及案例推理自然语言推理模型，即 Case-Based Abductive Natural Language Inference (CB-ANLI)，并在常识和科学问答任务
PDF4 years ago
句子级 TextGraphs 的多跳推理：为科学问题回答有效地结合信息有多具有挑战性？
通过评估来自三个自由文本语料库的知识图构建的通过词汇重叠连接的句子的机会聚合质量的 9,784 个手动注释的判断，我们实证表征了构建或遍历图形的困难，表明语义漂移倾向于很高并且聚合质量很低，高亮最大化有意义地组合信息的情况。
PDF6 years ago
ACL构建跨文档多跳阅读理解数据集
该研究提出了一项新的任务，以鼓励模型跨多个文档进行文本理解并探究现有方法的限制。该任务要求模型学习查找和组合证据，从而实现多跳（别名为多步）推理，但两个先前的竞争性模型都在选择相关信息方面遇到了困难。
PDF7 years ago
NIPS自适应计算的推理学习
本文说明自适应计算对于学习不同难度样例所需推断步骤的有效性，且学习正确推断步数是困难的；还介绍了首个涉及自适应计算时间的模型，不仅在与没有自适应部分的类似模型相比性能更佳，还能深入理解模型的推理过程。
PDF8 years ago