structural generalization | BriefGPT

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ACL神经机器翻译中的结构泛化评估
本研究探讨了机器翻译和语义解析中的复合通用性问题，并发现神经机器翻译模型在句法结构的通用性上存在困难，而语义解析和机器翻译具有不同的性能趋势。
PDF15 days ago
EMNLPSLOG：语义解析的结构化概括评估
通过引入 SLOG 数据集，我们展示了模型在构造化泛化任务中对词汇和结构的泛化能力存在巨大差异。相比 COGS 数据集，在 SLOG 数据集上，Transformer 模型（包括预训练模型）的泛化准确率仅达到 40.6%，而结构感知解析器仅
PDF8 months ago
ACL使用多重集标记和潜在置换实现无需树形结构的组合泛化
我们利用新的参数化和置换预测方法，提出了一种将语义解析理解为两步处理，并通过规则化线性规划求解器来预测排列，进而取得了比预训练 seq2seq 模型和之前的工作更好的性能，实现了在深度递归上的高准确度的泛化。
PDFa year ago
关于超图神经网络的表达能力和泛化性
研究了超图神经网络的表达能力、学习和（结构）通用性的框架，着重研究如何从有限数据集中学习，并对任意输入大小的图推理问题进行结构上的泛化。
PDFa year ago
文本转 SQL 中结构概括的研究
本文讨论了文本到 SQL 任务的结构概括问题。通过研究现有数据集和实验结果，我们观察到了（自然语言，SQL）模式过分拟合的实践限制。
PDFa year ago
TRAC: 一个关于动作和变化推理的文本基准
使用基于 Transformer 的语言模型，针对行动与变化的推理问题提出了 TRAC 基准测试，该测试提供了各种复杂性的问题，旨在更加精准地评估模型的结构泛化能力。实验结果表明，需要额外努力来解决 TRAC 带来的挑战。
PDF2 years ago
组合推理需要组合分析器
该研究系统比较了序列到序列模型和基于组合原则的模型在 COGS 语料库上处理组合泛化能力的能力，在结构泛化任务中，基于序列的模型表现接近零，而组成模型在结构泛化任务中表现接近完美，这表明结构泛化是组成泛化的关键度量，需要能够处理复杂结构的模
PDF2 years ago