neuro-symbolic method | BriefGPT

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COLINGELLEN：高效命名实体识别的极轻度监督学习
在这项工作中，我们重新审视了半监督命名实体识别（NER）问题，重点是极度轻量级的监督，包括每类仅包含 10 个示例的词典。我们介绍了 ELLEN，这是一种简单、完全模块化的神经符号方法，将经过微调的语言模型与语言规则相结合。ELLEN 在使
PDF3 months ago
语言模型在问题解决中表现出与人类学习者相同的认知偏差吗？
运用大型语言模型（LLMs）作为认知模型的兴趣日益增加，本研究通过研究 LLMs 在解决算术问题时与儿童的认知偏差，得出结论：LLMs 在文本理解和解决方案规划步骤中表现出类似人类的偏差，但在解决方案执行过程中没有类似的偏差。
PDF5 months ago
DeepEdit: 知识编辑作为带约束的解码
我们提出了一种新的知识编辑视角，称之为基于约束的解码，在大型语言模型中进行。我们提出了 DeepEdit（一种基于深度优先搜索的渐进解码知识编辑的神经符号方法），该方法通过更好的推理连贯性、与问题的相关性以及对更新知识的认知来提高知识编辑。
PDF5 months ago
利用大型语言模型生成答案集程序
本文提出了一种神经符号方法，将大型语言模型和答案集编程的优势相结合，以将逻辑谜题的自然语言描述转化为答案集程序。
PDFa year ago
ICML通过模块化运动程序进行动作问答
我们提出了一个名为 HumanMotionQA 的任务来评估模型在长形式人体运动序列上的复杂多步推理能力，同时提出了一种名为 NSPose 的神经符号方法。该方法使用符号推理和模块化设计通过学习运动概念、属性神经算子和时间关系来地面运动。我
PDFa year ago
神经符号常识社会推理
本研究介绍了一种利用神经符号定理证明器将自然语言中的社交经验法则转换成一阶逻辑，从而进行逻辑推理，并通过一种新的算法生成抽象意义表示法（AMR）的替代简化版本，以增加对不同文本措辞和不正确 AMR 解析的稳健性。该系统在社交化学 101 个
PDFa year ago
从语义到执行：将动作规划与强化学习相结合，用于机器人因果问题解决
本文介绍了一种基于奖励稀疏性的桥梁方法，将符号行动计划和强化学习相结合，以解决在噪声条件下涉及工具使用和复杂因果依赖的对象操作问题，并成功利用了数据和知识。
PDF5 years ago