Datawhale AI 夏令营——从零入门NLP竞赛 Task 01 笔记

一、引言

AI（人工智能）在各个领域得到了广泛应用，其中包括逻辑推理。逻辑推理是通过逻辑关系进行推导和判断的过程，对于构建智能系统至关重要。这篇学习笔记将介绍如何跑通一个AI+逻辑推理的baseline，包括基本概念、模型选择、数据准备、训练与测试等步骤。

二、基本概念

1. AI与逻辑推理

• AI（Artificial Intelligence）：通过计算机程序模拟人类智能的技术，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
• 逻辑推理：通过逻辑关系进行推导和判断的过程，主要分为演绎推理、归纳推理和类比推理。

2. 基础模型

• 规则推理模型：基于预定义的规则和知识库进行推理。
• 基于机器学习的推理模型：通过数据训练机器学习模型，进行推理任务。
• 基于深度学习的推理模型：通过神经网络结构处理复杂的推理任务。

三、数据准备

1. 数据收集

选择适合的逻辑推理数据集，如常见的逻辑推理数据集：

• bAbI任务数据集：由Facebook提供，用于测试AI系统在不同类型推理任务上的性能。
• 图形逻辑推理数据集：如CLEVR，用于视觉问答和推理任务。

2. 数据预处理

• 数据清洗：处理缺失值、重复数据等问题。