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提升生物医学 NLI 模型的健壮性：临床试验的探测方法
大型语言模型在医学领域中的应用是分析和调查临床试验的任务，本研究使用记忆探测方法研究在临床试验上训练的 Sci-five 模型，通过训练任务特定的探测器，调整模型以提高准确性，并发现探测器的大小对调整流程产生影响。
PDF5 months ago
EMNLPQA-NatVer: 自然逻辑为基础的事实验证的问答
使用问题回答预测自然逻辑运算符，不依赖标注数据、具有确定性推理系统的方法，在少样本设置下，在 FEVER 上的准确度比最佳基线提高了 4.3 个百分点，并且在丹麦验证数据集上超过了所有其他方法，展示了系统的鲁棒性和可移植性，通过人工评估得出
PDF8 months ago
高维度干预检测：自然语言推理案例研究
本文研究探索了在自然语言推理任务中探测语言模型中自然逻辑之外的中间语义特征的方法，通过不同的干预探测方法以及限制模型表示能力的探测方法，得出了有关 NLI 模型表示和干预探测的因果推断和分析。同时，带出了干预探测研究的一些局限性和难题。
PDFa year ago
EMNLP基于自然语言逻辑的自回归多跳文档检索方法用于事实核查
我们提出了一种基于自回归公式的检索和重新排序方法，该方法用自然逻辑为基础，使用证明系统动态终止检索过程，同时使用比竞争系统少 5 到 10 倍的记忆，对 FEVER、HoVer 和 FEVEROUS-S 等数据集具有与当前最先进方法相当的性
PDF2 years ago
ACL具有内省修正的神经符号自然逻辑用于自然语言推理
本文介绍了一个基于强化学习和内省修订的神经符号自然逻辑框架，通过策略梯度对特定推断路径进行采样和奖励，并利用外部知识缓解虚假推理和训练低效问题。该模型具有内在的可解释性，在单调性推理、系统泛化和可解释性方面表现出优越能力，相对于先前的模型在
PDF2 years ago
ACLProoFVer: 用于事实验证的自然逻辑定理证明系统
该论文提出 ProoFVer，使用 seq2seq 模型生成自然逻辑推理作为证明，以此决定索赔真实性，它拥有最高的标签准确性和第二优秀的 FEVER 排行榜得分，证明了它的鲁棒性。
PDF3 years ago
探索端到端可微的自然逻辑建模
我们提出了一种基于自然逻辑的神经网络模型，该模型使用模块网络模拟自然逻辑操作，并使用内存组件模拟上下文信息以有效建模单调性推理和聚合。实验表明，该模型可以有效地建模单调性推理，因此在聚合时得到更好的性能。
PDF4 years ago
学习自然逻辑推理的分布式词表示
研究了两种基于神经网络学习嵌入的模型，试图支持自然逻辑所捕捉的丰富、多样的逻辑推理。实验结果表明，学习分布式表示在逻辑语义应用建模方面具有积极的前景。
PDF10 years ago