textual entailment | BriefGPT

关键词textual entailment

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用于解决文本蕴含的双曲句子表示
利用 Poincare 球来嵌入句子，证明了超几何空间可以用于解决文本蕴含问题。使用四个数据集评估并与多个基准模型比较，结果表明我们在 SICK 数据集上表现最好，在 SNLI 数据集的蕴含任务的二分类版本中仅次于 Order Embedd
PDF14 days ago
面向可信、可靠的长文档理解的事后答案归因：任务、洞见和挑战
长文理解中对答案文本进行归因对于建立可信赖、可靠和负责任的系统至关重要，而缺乏长文崭新性和信息查找性的归因数据集使得我们需要重构现有数据集以评估现有基于检索和提出的答案分解和文本蕴含为基础的最佳选择归因系统在这一任务上的优势和不足，同时也突
PDF18 days ago
SEME 在 SemEval-2024 任务 2 中：对临床试验的自然语言推理进行屏蔽和生成式语言模型的比较
本论文通过在临床试验报告中应用自然语言推理模型进行的一项多证据文本蕴含（NLI）任务，描述了基于微调和合并遮蔽语言模型以及使用模板的大型语言模型（如类比思维链和对比类比思维链）的两种不同方法的测试。使用辅助 Flan-T5 large 模型
PDF3 months ago
利用非正式逻辑增强系统化分解的自然语言推理
我们通过构建和评估直观的基于证明的文本蕴涵树，消除对脆弱形式逻辑的依赖，提出了一种一致且理论基础的方法来注释解构蕴涵的数据集，我们发现生成的 RDTE 数据集在内部一致性上比以前的数据集高出 9％，并且通过在现代神经符号推理引擎中使用 RD
PDF4 months ago
EntailE: 建立在常识知识图谱完备性基础上的文本蕴含
本文提出了一种采用文本蕴含来找到共享常识知识图谱节点之间的隐式蕴含关系的方法，以有效地增加相同概念类中节点之间连接的子图密度，从而提高 CSKG 完成任务的性能。
PDF4 months ago
在对象预测中进行有效三元验证的文本蕴涵
使用文本蕴涵来验证从语言模型通过填充式语句中提取的事实，结果表明基于文本蕴涵的三元验证改进了语言模型的预测能力。
PDF5 months ago
ACL分治法用于依存关系感知的多跳证据检索
通过考虑多种相关性信号，我们将多跳问题回答的证据检索任务划分为两个子任务：语义文本相似度和推理相似度检索。我们提出了两种集成模型 EAR 和 EARnest，分别处理每个子任务，然后考虑不同的相关性信号对句子进行重新排序。在 HotpotQ
PDF8 months ago
应用人工智能技术进行打击虚假信息的实验：IDMO 项目
意大利数字媒体观察项目旨在解决虚假信息和假新闻问题，通过创建新的数据集、自动分类模型以及利用 GPT-4 等方法来提高文字蕴涵识别的准确性，同时还通过国家事件中的游戏提高公众对假新闻的认识。
PDF8 months ago
X-PARADE: 跨语言文本蕴涵和段落信息差异
X-PARADE 是第一个跨语言段落级别信息差异分析数据集，研究了不同语言之间的信息一致性问题，并探索了跨语言 NLI 的可能方法，结果表明各种方法都无法达到人类的表现水平。
PDF9 months ago
THiFLY Research at SemEval-2023 Task 7: 基于 CTR 的文本蕴涵和证据检索的多粒度系统
本文介绍了一种基于多层次推理网络 (MGNet) 和 T5-based model SciFive 的多粒度文字蕴含和证据检索系统，并集成了模型集成和联合推理等方法，实现了在 NLI4CT 任务中的最佳表现。
PDFa year ago
ACL从对齐到蕴涵：面向实体对齐的统一文本蕴涵框架
该研究提出了一种新的实体对齐方法，将实体的三元组转化为文本序列，并以双向文本蕴含任务的形式对齐两个知识图谱中的实体，该方法利用预训练语言模型，能够更好地捕捉实体之间的联系，并在五个跨语言实体对齐数据集上表现优异。
PDFa year ago
NLI4CT: 临床试验报告的多证据自然语言推理
本篇论文介绍了一个新的 NLI4CT 资源，包括两个主要任务：确定自然语言陈述和 CTR 之间的推理关系以及检索支持事实以证明预测关系。该资源暴露了现有 NLI 模型的局限性，为 CTR 推理提供了基础，大大推进了 CTR 的个性化医疗领域
PDFa year ago
经验人工智能研究中基准排名的零样本蕴含
这篇论文探究了零样本学习的现象在特定的文本蕴涵识别 (RTE) 任务类别中的应用，即自动挖掘带有实验证据的人工智能研究排行榜。作者通过实验检验两个现有最先进的模型是否具有泛化能力或者蕴涵的显现能力，进一步提出了零样本标签数据集的构建方法。
PDFa year ago
WiCE：维基百科索赔的真实世界蕴含关系
提出了 WiCE 文本蕴涵数据集，该数据集围绕在文本中验证声明，建立在维基百科的现实声明和证据基础之上，并通过 GPT-3 将假设分解成子句单元，每个单元都与源文档中的证据句子的一个子集标记。通过这个数据集，我们展示了真实声明涉及具有挑战性
PDFa year ago
语言模型了解单词义项吗？使用语言模型和领域库进行零样本词义消歧
本文探讨了语言模型在推理时区分词义的能力，并将词义消歧视为文本蕴含问题，通过领域分类的方式在常用语言模型上进行了实验，结果表明这种方法的效果接近于有监督学习系统。
PDFa year ago
基于模式引导的语义准确性：面向任务导向的对话响应生成中的正确性
这篇研究论文探讨了如何提高面向任务的对话回应生成中生成回应的质量评估问题，并提出了一种新的评估方法：基于模式的语义准确性评估，并利用预训练模型的前缀调优技术解决了在生成非分类槽的回应时的困难，得到了在不同对话场景下较好的评估结果。
PDFa year ago
OpineSum: 基于蕴含的自训练方法用于抽象意见摘要
本文提出了一种基于自我训练的抽象化意见摘要方法 OpineSum，该方法使用文本蕴涵的新颖应用程序来捕捉一个项目的各种评论中的意见共识，从而在大规模上获得银标准摘要并训练无监督和少量样本的摘要系统，而在结构中实现了最先进的性能。
PDF2 years ago
PropSegmEnt: 一个用于命题级别分割和蕴含识别的大规模语料库
本论文提出了 PropSegmEnt，这是一个超过 35K 的已由人类专家标注的命题语料库，用于 NLI 任务中的命题分割和关系分类，证明了这个框架有助于理解和解释 NLI 标签的组合性。
PDF2 years ago
EMNLPMANTIS 参加 TSAR-2022 共享任务：基于预训练编码器的无监督词汇简化改进
该研究是关于 TSAR-2022 共享任务中字词简化的贡献，采用 RoBERTa 转换器语言模型扩展了无监督识别的词汇简化系统，通过采取一系列特征加权方案和基于文本蕴含的简化筛选方法，提高了系统的性能表现达 5.9％的精度，排名第二。
PDF2 years ago
AAAI学习从多个选项中选择
本文提出了一种基于文本蕴涵的上下文化选择模型 Context-TE，以及一种能够快速进行推理的并行选择模型 Parallel-TE，这两种模型在三项常见选择问题任务中实现了 state-of-the-art 的性能表现，其中 Paralle
PDF2 years ago