最新最全论文合集——常识知识

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近年来，常识知识(commonsense knowledge)越发成为NLP领域，乃至多模态，跨学科的研究热点。尽管以BERT为代表的的预训练语言模型已经在实体识别、机器翻译、情感分析等任务上取得了亮眼的表现，它们在面对一些人类可以使用常识轻易解决的问题时仍然表现不佳，面对对抗样本时也极为脆弱。似乎这些模型知识只是学到了一些浅层线索和语义，而与人类的知识体系并不相同。因此，将常识知识融入机器学习中就成为了一个充满前景的解决方案。不过，如何抽取常识知识，如何利用常识知识，乃至如何定义“常识本身”依然是有待研究的难题。

该论文集共收录53篇论文，最高引用数是12868，来自华盛顿大学的Yejin Choi在该领域发表了10篇论文，在所有学者中最多。

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