procedural knowledge | BriefGPT

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ICCV用显式的程序化知识引导视频预测
我们提出了一种将领域的程序化知识集成到深度学习模型中的通用方法，并通过基于物体为中心的深度模型对视频预测进行应用，表明这比仅使用数据驱动模型能够获得更好的性能。我们开发了一种使潜在空间解缠结的架构，以利用集成的程序化知识，并建立了一个允许模
PDF8 days ago
COLING元认知分析：对数据集和大型语言模型中的陈述性和程序性知识进行评估
本文从新的角度为 LLMs 提供基本知识并评估其有效性，通过广泛实验得出结论：（1）在大多数任务中，声明性知识比过程性知识产生更多益处。（2）只有在简单逻辑推理任务中，过程性知识的收益才大于声明性知识。（3）随着预训练的进行和规模的增大，模
PDF4 months ago
CVPR为何不使用教科书？知识增强的教学视频程序规划
该研究探讨了代理程序在构建逻辑动作步骤序列方面的能力，从而组装战略性的过程计划。利用来自训练数据的程序化知识图，我们提出了一种名为 KEPP 的新型知识增强程序规划系统，该系统在各种复杂度设置下的实验评估结果表明，KEPP 取得了卓越的、最
PDF4 months ago
进入单细胞多元宇宙：生物医学文本中的程序化知识提取的端到端数据集
FlaMB'e 是一个专家策划的数据集合，包含了生物医学文本中多个互补任务，捕捉了程序化知识的过程，提供了生物医学研究领域中最大的手工命名实体识别和消岐数据集。
PDF10 months ago
PDPK：一种用于制造业的综合流程数据和相应流程知识的框架
使用一个可用于不同领域的综合数据集生成框架，模拟参数化流程并提供一致的流程数据，将出色的嵌入方法与知识图形进行比较，验证合成数据集的整体特征与真实数据集的可比性。
PDFa year ago
规划、消除和跟踪 —— 语言模型是装备智能体的良师益友
使用大型语言模型的知识来简化控制问题，而不是直接解决它，作者提出了 Plan, Eliminate, and Track (PET) 框架，并在 AlfWorld 指令跟随基准测试中取得了显着的 15% 性能提升。
PDFa year ago
使用深度强化学习填补声明性、程序性和条件元认知知识之间的差距
本研究使用了深度强化学习的方法，在智能辅助教学系统中为学生提供适应性元认知干预，从而填补了三种不同类型知识之间的差距，有效提高了学生的学习表现。
PDFa year ago
使用自然语言处理推理过程：教程
该论文全面深入地讲解了自然语言处理中关于过程的研究，包括过程的获取、推断以及应用，着重探讨了人类标注和从网络资源中抽取等收集方法以及不同角度的理解和表示方法，提出了实际应用过程知识的场景。
PDF2 years ago
对象文件和模式：动态系统中声明性和过程性知识分解
该研究提出了一种基于对象状态和过程知识的模块化体系结构，使用注意力机制来管理不同对象的状态和更新规则，能够在视频游戏建模等领域具有更好的泛化性能。
PDF4 years ago
EMNLP从烹饪视频中提取结构化程序化知识的基准
本文提出了从烹饪视频中提取结构化过程知识的基准测试，研究了现有模式的性能。
PDF4 years ago
EMNLPRecipeQA: 多模态烹饪食谱理解挑战数据集
本文介绍了适用于多模态理解和推理任务的 “RecipeQA” 数据集，其中包含大约 20,000 个有多个模态（如标题，描述和一组对齐的图像）的烹饪配方的指令，与其对应的 36,000 多个问题答案对。我们利用自动生成的问题，设计了一组需要
PDF6 years ago
将专业技能融入链接数据云
本文提出了第一个将程序性知识或 “技能” 集成到 Linked Data Cloud 中的框架，通过将通用技能表示为 Linked Data 和自动获取 Web 上现有资源的表示，自动生成不同知识资源之间和其他在线知识库（例如 DBpedi
PDF8 years ago
MM专业技能的语义化网络：面向社区中心任务的联结数据
该论文探讨如何将社区技术知识在语义 Web 上进行表述，并提出了一种能够自动获取真实任务的过程性知识的新型框架。
PDF10 years ago