nli | BriefGPT - AI 论文速递

关键词nli

搜索结果 - 22

ACL低资源科学自然语言推理的共同训练
我们提出了一种新的协同训练方法，通过根据分类器的训练动态为远程监督标签分配权重，反映了它们在后续训练轮次中的使用方式。我们通过分配重要权重而不是基于预测置信度的任意阈值过滤示例，使得自动标记的数据得以最大化利用，同时确保噪声标签对模型训练的
PDF14 days ago
IJCAI基于场景引导适配器的自然语言推理中解决词语模糊问题
我们提出了一种名为 ScenaFuse 的创新型适配器，它同时整合了大规模的预训练语言知识和相关的视觉信息，用于自然语言推理 (NLI) 任务，从而弥补了传统 NLI 模型仅依赖于独立句子中的语义信息、缺乏相关情境视觉信息的不足，提高了 N
PDFa month ago
ACL应用基于制图的新课程学习方法于 RoNLI：首个罗马尼亚自然语言推理语料库
自然语言推理 (NLI) 是一个活跃研究的领域，通过识别句子对中所呈现的蕴涵关系来代表自然语言理解。本文提出了第一个罗马尼亚语 NLI 语料库（RoNLI），其中包括 58K 个通过远程监督获取的训练句子对，以及手动注释了正确标签的 6K
PDFa month ago
大型语言模型中的重新思考：关于 STS 和 NLI
本研究旨在重新思考大型语言模型（LLMs）时代的 STS 和 NLI。我们首先评估五个数据集上的临床 / 生物医学 STS 和 NLI 的准确性，然后评估 LLM 预测置信度及其捕捉人类集体意见的能力。我们发现 LLMs 可能能够为特定主题
PDF10 months ago
一种无需特定语言训练数据的深度自然语言推理预测器
我们提出了一种 NLP 技术，利用通用翻译数据集和知识蒸馏技术，通过两个预训练模型在源语言和目标语言上的表现实现了目标语言的句子关系推理，该技术在多个任务上展现了普适性。
PDF10 months ago
语言模型的新发现：在自然语言推理数据和模型中的鲁棒性 - 偏差互动
本文提出了一种利用语言模型生成词汇变体、对抗性过滤和人工验证相结合的方法扩展现有的 Bias Benchmark for NLI (BBNLI) 测评数据集为 BBNLI-next，并介绍了能够区分模型误差类型的倾向度（bias）测量标准，
PDFa year ago
保持中立：使用自然语言推断改进生成
本研究探讨了把自然语言推理（NLI）整合到文本生成管道中的方法，使用预训练的 NLI 模型评估生成的句子是否与提示和前文相符、矛盾或中立。最终结果表明，NLI 策略最大化中立类提高了生成文本的质量，而不是其他两种策略，无论参数值如何，该策略
PDFa year ago
WeCheck：基于弱监督学习的强事实一致性检查器
本文提出了一种弱监督框架 WeCheck，通过聚合多个资源进行训练，提高了文本生成模型的真实性度量。在多项任务上进行的综合实验表明，WeCheck 在 TRUE 基准测试中的表现优于现有的最先进方法，平均提高了 3.4％。
PDF2 years ago
L3Cube-MahaSBERT 和 HindSBERT：用于印地语和马拉地语的句子 BERT 模型和评估 BERT 句子表示的基准
本文介绍了使用合成的 NLI 和 STS 数据集，针对印地语和马拉地语这两种低资源语言，使用 NLI 预训练和 STSb 微调策略训练生成的高性能 Sentence-BERT 模型，并在下游文本分类和相似性任务中进行了评估。同时，提出了基于
PDF2 years ago
ACL部分输入基线表明自然语言推理模型可以忽略上下文
我们研究了最先进的 NLI 模型是否能够覆盖部分输入基线所做出的默认推断，并引入一个由紊乱的前提组成的评估集来检查 RoBERTa 模型对编辑内容的敏感性。我们的结果表明，尽管训练数据集存在技术性问题，但 NLI 模型仍然能够学习到依赖于上
PDF2 years ago
ACL通过生成文档级别 NLI 实例识别摘要中的事实不一致性
本文研究了神经抽象摘要模型在生成的摘要与其原文存在事实上的不一致可能性，提出使用 NLI 模型进行辨别以及如何借助数据生成来提升辨别效果，最终使用 Falsesum 数据集完成了四个基准测试并有所提升。
PDF2 years ago
ACL重新评估事实一致性评估
TRUE 评测了多个评估度量的实际应用，并推荐大规模 NLI 及基于生成问答的方法作为模型和度量开发者的起点，以期推动更好的评估方法的进步。
PDF2 years ago
ACLBERT 多语言模型的时间？分离跨语言传输的关键要素
该论文在多语言语言模型上进行了大规模实证研究，并发现词嵌入的对齐程度与零 - shot 迁移的性能密切相关，因此需要在多语言模型中专门改善词嵌入的对齐程度。
PDF3 years ago
通过自然语言推理对澄清问题进行排名
教机器提出澄清问题对于自然语言处理系统非常有用，本研究使用 Siamese BERT 模型，将 NLI 的特征运用在 StackExchange 数据集问题排序上，取得了相对于现有基线模型高达 40% 至 60% 的性能提升。
PDF4 years ago
探究自然语言推理中假设偏差的人工模式：HypoNLI
该文探究自然语言推理训练模型中的偏见问题，提取假设中的短语作为人工模式，展示它们对于特定标签的强烈指示作用，并探索缓解假设 - 唯一偏见的多种方法，包括下采样和对抗训练等。
PDF4 years ago
EMNLP合同发现：数据集和具有竞争基线的少样本语义检索挑战
该论文提出了一个新的共享任务来从法律文本中进行语义检索，并给出了在这个方法框架下提出的多个解决方案的评估。此外，针对文本片段相关性检测准确度的问题，提出了一些策略。最终，该论文展示了在法律领域专门化的语言模型方面的成果，这些模型已经公开。
PDF5 years ago
ACL对抗性自然语言推理：自然语言理解新基准
介绍了一个通过迭代对抗人与模型的程序收集的大规模 NLI 基准数据集，并展示了训练模型在这个新数据集上将导致在各种流行的 NLI 基准测试中的最新性能，同时还带来了更困难的挑战。数据收集方法可以在永不停止的学习场景中应用，成为 NLU 的移
PDF5 years ago
探究不同 NLP 任务对机器关于虚词理解方面的学习
本文通过构造一组挑战任务，测试了句子编码器中对功能词语的理解能力，结果显示，在句子编码器的预训练中，语言建模性能表现最佳，支持其广泛用于现有的 NLP 模型预训练，而 CCG 超标记和自然语言推理的预训练表现相当。
PDF5 years ago
AAAI使用神经语义匹配网络结合事实提取与验证
该论文提出了一个连接的系统，包括三个同构神经语义匹配模型，用于联合进行文献检索、句子选择和索证，以进行事实提取和验证。实验结果表明，该神经语义匹配方法在所有证据检索指标上都显著超越了常见的 TF-IDF 和编码器模型，并通过提供内部语义关联
PDF6 years ago
ACLKnowref Coreference 语料库：消除性别和数目线索以解决难题代词指代关系
本文在共指消解和自然语言推理领域引入了一个目标针对常识理解和世界知识的新基准，即 Knowref。我们提出了一个包含超过 8,000 个文本段落的语料库，用于研究具有歧义的代词指代的核心指代功能。我们发现，各种核心参考系统（基于规则的、特征
PDF6 years ago