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ViANLI: 针对越南语的对抗自然语言推理
通过预训练模型在标注过程中使用，本文介绍了对自然语言推理进行研究的越南 NLVS 数据集 ViANLI，并证明基于该数据集训练的模型显著提高了其他越南自然语言推理数据集的结果。
PDF9 days ago
一种用于 NLI 模型领域泛化的合成数据方法
自然语言推理是语言模型的重要基准任务，在领域泛化上的问题中，我们通过生成多样化的合成 NLI 数据，使得模型在全新的下游测试环境中具有最佳的泛化性能。
PDF4 months ago
EMNLP利用文本蕴涵数据缓解性别偏见
MABEL 是一种中间预训练方法，用于减轻上下文表示中的性别偏见，它通过对自然语言推理（NLI）数据集中对应增强的性别平衡蕴含对的对比学习目标，以及在相反性别方向上拉伸相同蕴含对的对准器，大量评估了我们的方法，表明 MABEL 在公平性方面
PDF2 years ago
ACL无监督文本风格转移的鲁棒和语义组织潜在表示
该研究提出了一种基于 EPAAEs 的方法，通过在连续嵌入空间中添加一个可调整噪音组件来完善扰动模型，从而更好地聚类风格相似的句子，且在文本风格转移任务上表现优异，同时还将文本风格转移任务扩展到 NLI 数据集，并证明了该方法最适合学习具有
PDF2 years ago
SciNLI：科学文本自然语言推理语料库
本文介绍了 SciNLI，它是一个用于 NLU 的大型 NLI 数据集，旨在捕捉科学文本中的规范性，并包含 107,412 个从 NLP 和计算语言学方面的学术论文中提取的句子对。我们的实验表明，SciNLI 比现有的 NLI 数据集更难分
PDF2 years ago
ACL众包工作者撰写蕴含示例的具体实施：从众多不良方案中挑选最优选项
本研究探讨了三种自然语言推理数据集的构建方法 ——crowdworker writing，自动构建以及折衷方案，并在此基础上收集了新的英文 NLI 数据集。实验结果表明，crowdworker writing 仍是 NLI 数据集构建的最佳
PDF4 years ago
自然语言推理中假设偏见的对抗消除
本文探讨如何通过对手博弈学习在自然语言推断任务中减弱假设偏见和虚假关联，结果表明通过对手博弈学习得到的表征可能更加公正且与任务精度下降不大。
PDF5 years ago
ACL将蕴涵关系应用于多跳问答任务中
通过引入 Multee, 一种能够有效使用预训练自然语言推理模型的通用结构，本文在 MultiRC 和 OpenBookQA 这两个多阶段问题回答的数据集上进行了实验。使用 NLI 预训练模型的 Multee 模型在性能上明显优于仅在目标数
PDF5 years ago
ACL测试神经网络模型在自然语言推理基准数据集中的泛化能力
研究发现大部分神经网络模型在自然语言推理任务中无法很好地泛化，即使假设相同或相似，基准测试集得分很高的模型也很难在其他基准测试集上表现良好。此外，使用大型预训练语言模型有助于转移学习。当前自然语言推理数据集的涵盖范围不足以覆盖不同推理细节。
PDF6 years ago
将问答数据集转化为自然语言推断数据集
本研究提出了一种基于句子转换模型的新方法，从庞大数量的大型问答数据集中自动派生自然语言推理（NLI）数据集，并展示了其将多种问答数据集成功应用于自然语言推理数据集的能力，从而新派生出包含 50 万个以上 NLI 示例的免费数据集 (QA-N
PDF6 years ago
自然语言推理中仅基于假设的基准线
在十个不同的自然语言推理数据集上进行实验后，我们发现使用一种仅基于假设的模型，即使忽略上下文，也可以显著优于大多数 NLI 数据集的大多数基线，分析表明统计异常性可能允许模型在某些数据集中执行 NLI，超出不带上下文访问时本应实现的界限。
PDF6 years ago
EMNLP收集多样化的自然语言推理问题用于句子表示评估
该研究从 13 个不同领域的语料库中抽取出超过 50 万个标记好的内容假设对，并将它们重新组织成一个名为 DNC 的大规模多样化自然语言推理数据集，以探究语句表示在不同类型推理问题中的表现。
PDF6 years ago