temporality | BriefGPT - AI 论文速递

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通过结合自然语言处理和机器学习在金融新闻中检测篇章层面的时间性
通过自然语言处理和机器学习技术，我们提出一种能够在语篇层面检测金融相关新闻时态性的新系统，利用了句法和语义依赖等复杂特征，从而提取主要陈述的主导时态。实验结果表明，与一种基于规则的替代方法相比，该系统具有较高的检测精确度，最终有助于发掘金融
PDF3 months ago
因果 Kripke 模型
在可能世界语义环境中，扩展了 Halpern 和 Pearl 关于实际因果模型的研究。使用这个框架，我们引入了一个带有模态运算符的实际因果逻辑，使得我们可以推理涉及多种可能性、时间性、知识和不确定性的因果关系。通过一些例子进行了说明，并讨论
PDFa year ago
抽象论证中的时间性和因果性
研究提出了一种将抽象论证框架的概念重写为一种动作语言的形式化方法，以考虑论证陈述的时间顺序和因果关系，并提出了一种答案集编程实现。
PDFa year ago
金融网络的时间性征：Mercari、JPMC 和 Venmo 平台的研究
研究金融交易网络中的临时特征，以此提高欺诈检测精度，并探讨金融和社交关系的相互作用对于预测友谊、识别供应商和分析时间周期的影响。
PDFa year ago
利用移动记录推断用户社会经济地位
本文提出一个基于移动记录的用户社会经济地位推断方法，利用 DeepSEI 模型从空间、时间、活动等三个方面提取特征，实现在房贷等实际应用中推断用户地位，并通过实验验证了其优越性。
PDF2 years ago
CVPR重新审视视频语言理解中的 “视频
通过提出 atemporal probe 模型，本文探讨了视频和语言任务中现有的模型的局限性和潜力，并发现即使在面向较深层次视频理解的基准测试中，理解事件时间通常也不是实现强大或最新技术的性能所必需的。
PDF2 years ago
在蕴涵图挖掘中引入时间信息
本文提出了一种新颖的方法，通过将时间性注入蕴涵图来解决假的蕴涵问题。我们专注于体育领域，通过不同的结果，多次运用同一对团队的情景，构建了一个无监督模型，旨在学习像胜利 / 失败导致比赛一样的蕴涵关系，同时避免学习类似获胜不蕴含失败的非蕴涵关
PDF3 years ago
ACLRSDD-Time: 自述心理健康诊断的时间标注
本研究介绍了一个新数据集 RSDD-Time，其中包含来自 Reddit 的 598 个手动注释的自报抑郁症诊断帖子，包括有关诊断的时间信息。该数据集为通过社交媒体研究心理健康提供了一些有价值的信息，同时还测试了几种分类和抽取方法。
PDF6 years ago
ACL通过识别叙事获取时间事件知识
本文基于叙述文本中的双重时间特征，提出了一种新颖的方法来获取跨句子的丰富的事件先后顺序知识。通过探索叙述学原则和构建弱监督学习，从三个大型文本语料库中识别了 287k 个叙述段落，并从中提取了丰富的事件时间知识，这种事件知识对于改善时间关系
PDF6 years ago