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rule-based reasoning
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基于案例或规则:Transformer 模型如何进行数学计算?
尽管现代大型语言模型在各种复杂任务中表现出色,但它们仍然难以处理一些对人类来说很简单直观的数学问题,如加法。我们通过精心设计的干预实验,确认变压器在数学问题中执行基于案例的推理,无论是否使用 scratchpad。为了解决这些问题,我们提出
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4 months ago
逻辑链:基于大语言模型的基于规则的推理
以 IRAC 框架为灵感,我们引入了一种新的提示方法 - 逻辑链,通过分解(作为独立的逻辑线索解决元素)和重组(将这些子答案重新组合以解决潜在的逻辑表达式)来引发基于规则的推理。我们在涉及三个不同组合规则的八个基于规则的推理任务中对逻辑链进
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5 months ago
动作原理理解下的 Therbligs 应用
本篇论文介绍了使用 Therbligs 作为原子的基于规则、组合和分层的行动建模方法,通过可微的规则推理方法,我们实现了逻辑一致性的规则化。我们在两个流行的视频数据集上发布了第一个基于 Therblig 的注释,并通过对以下任务的评估(动作
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a year ago
通过联合建模知识图谱和软规则进行知识推理
本文提出了一种新的方法,通过迭代学习来注入规则并学习表示以充分利用规则和嵌入,取得了高效性和可扩展性的良好平衡,并通过两个公共数据集的评估,优于当前最先进方法,提高了均值倒数排名(MRR)2.7%和 4.3%。
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a year ago
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迭代学习知识图谱推理的嵌入和规则
本文提出了 IterE 框架,通过迭代学习嵌入和规则,将嵌入和规则学习相结合并互相补充。使用 IterE 进行的实验显示出,迭代学习嵌入和规则可以同时提高知识库中稀疏度实体的嵌入质量和链接预测结果,而且,在规则学习效率和规则质量方面都优于
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5 years ago
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