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最新推荐文章于 2024-11-08 20:34:01 发布
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分类专栏： 论文笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43643246/article/details/107071553
本文探讨了如何通过融合丰富的背景知识来提升自然语言理解任务的表现，包括阅读理解、问题回答和文本匹配等，强调了知识图谱和常识在提高模型理解和推理能力中的关键作用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.Enhancing Pre-Trained Language Representations with Rich Knowledge for Machine Reading Comprehension

2.Commonsense for Generative Multi-Hop Question Answering Tasks

3.Dynamic Integration of Background Knowledge in Neural NLU Systems

4.Explicit Utilization of General Knowledge in Machine Reading Comprehension

5.Knowledgeable Reader_ Enhancing Cloze-Style Reading Comprehension with External Commonsense Kg

6.simple and effective text matching. with richer alignment features

7.Enhanced LSTM for Natural Language Inference

8.EDA

【论文阅读】Multi-hop Question Answering via Reasoning Chains
没有胡子的猫Asimov
07-10 822
Multi-hop Question Answering via Reasoning Chains 论文：2019-Multi-hop Question Answering via Reasoning Chains 基于推理链的多跳问题回答 任务 ​ 本文提出了一种在文本中提取离散推理链的方法，模型不依赖于gold annotated chains or “supporting facts，使用基于命名实体识别和共指消解的启发式算法得到的pseudogold reasoning chains。 推
论文浅尝 | 在生成式多跳机器阅读任务中引入外部常识知识
开放知识图谱
10-19 1538
Commonsense for Generative Multi-Hop Question Answering Tasks链接： https://arxiv.org/ab...
论文：A Survey on Multi-hop Question Answering and Generation（一份关于多跳式问答和生成的调查）翻译笔记
weixin_56242678的博客
03-22 2284
论文：A Survey on Multi-hop Question Answering and Generation（一份关于多跳式问答和生成的调查）翻译笔记
[论文阅读笔记19]Scalable multi-hop relational reasoning for knowledge-aware question answering
ld326的专栏
02-24 1799
1. 题目 知识感知问答的可扩展性多跳关系推理模型 Feng Y, Chen X, Lin B Y, et al. Scalable multi-hop relational reasoning for knowledge-aware question answering[J]. 2020.emnlp-main.99 链接：https://arxiv.org/pdf/2005.00646.pdf GitHub项目地址：https://github.com/INK-USC/MHGRN 2. 作者 Yanlin
Embodied Question Answering导读
JayShaun的博客
01-10 1521
这篇文章提出了AI领域一项新的具有挑战性的任务EmbodiedQA：在环境中任意位置的agent在得到一个问题后，能够自己在环境中寻找有用的信息并对该问题作出回答。比如：Q: 汽车是什么颜色的？ 要回答这个问题，agent必须学会： 1）active perception（主动感知）：Agent必须学会根据其对世界的感知、潜在的物理约束以及对问题的理解，将其视觉输入映射到正确的行为。 2）comm...
论文学习 论文代读关于最新论文的进展的列表
08-12
论文学习 论文代读关于最新论文的进展的列表 【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。...
如何读论文.pdf
04-14
如何读论文.pdf 本资源摘要信息中，我们将对《如何读论文.pdf》文件中的标题、描述、标签和部分内容进行详细的解读和分析，并生成相关的知识点。 标题解读 《如何读论文.pdf》的标题表明了这篇论文的主要内容，即...
沈向洋：读论文的三个层次
05-30
2020年5月14日，沈向洋博士在全球创新学院（GIX）课程上曾做了一场线上公开课《You are how you read》，分享他对于科研论文阅读、撰写的宝贵经验，引起一时轰动。由于围观网友太多，导致会议系统崩溃，众多网友无法...
AI读论文ChatGPT：让学术阅读变得轻松高效
weixin_53773869的博客
08-25 2664
阿九给头疼的论文的小伙伴还准备了更多的论文傻瓜式工具，已经放在阿九的自留地：《阿九教你用AI》，聪明的你肯定知道怎么寻到自己想要的！阿九给头疼的论文的小伙伴还准备了更多的论文傻瓜式工具，已经放在阿九的自留地：《阿九教你用AI》，聪明的你肯定知道怎么寻到自己想要的！我想强调的是，利用AI读论文不是为了偷懒，而是为了提高效率，让我们能够在有限的时间内阅读更多的文献，获取更多的知识。我想强调的是，利用AI读论文不是为了偷懒，而是为了提高效率，让我们能够在有限的时间内阅读更多的文献，获取更多的知识。
怎么读论文 - AlexNet论文解读
CSBLOG的博客
11-08 1383
这个摘要大致表达的意思是，我训练了一个很大的神经网络，在这个数据集上，我们比第二错误率好很多。从摘要来看，有点像技术报告，可能不是那么好的论文，但看最后一句，他的结果非常的好，所以这时一般会选择往下看。然后直接跳到最后，结果发现没有conclusion结论部分，但有一个讨论。一般讨论是说未来要干什么事情，而结论是跟摘要一一对应。Discussion部分大致是说，我们网络的性能会往下降，去掉一层会降2%，所以深度很重要。接下来，我们去看文中一些重要的图和公式。用的这些测试图片可以看到分类的效果如何。
IBM Watson的Question Answering系统采用了何种技术--笔记
durong123123123的专栏
12-15 932
parsing question classification question decomposition automatic source acquisition and evaluation entity and relation detection logical form generation knowledge representation and reasoning
KBQA知识图谱问答（三）知识图谱Multi-hop QA
BshoterJ的博客
09-19 4403
解决KBQA中问题复杂、联系到多个三元组内容的情况下的问题
【论文阅读】Improving Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs using Knowledge Base Embeddings
qq_39466623的博客
10-19 1908
论文来源：ACL2020
DCN-Net《DYNAMIC COATTENTION NETWORKS FOR QUESTION ANSWERING》阅读理解论文阅读笔记
彭伟的博客
03-04 1773
《DYNAMIC COATTENTION NETWORKS FOR QUESTION ANSWERING阅读理解论文阅读笔记》 这篇文章发表在ICLR2017上，在两个经典模型Match LSTM和Bi-DAF之间。 通过四个方面来介绍这篇论文， Motivation Model Experiment Discussion Question 1、Motivation However, due...
知识图谱最新权威综述论文解读：知识图谱应用部分
ngl567的博客
02-28 1230
知识图谱在人工智能的许多领域都发挥了重要作用，综述论文的这一章引入多个最新的基于深度学习的知识驱动方法，主要包括的应用领域有自然语言理解，推荐系统和问答系统。 1 自然语言理解 知识感知的自然语言理解通过将结构化的知识注入一个统一的语义空间中来提高语言表示能力。最新的知识驱动方法将显式的事实知识和隐式的语言表示用于许多自然语言理解任务中。Chen等人[1] 提出了在两个知识图谱上的双图随机游走方法，这两个知识图谱是基于槽的语义知识图谱和基于词的词汇知识图谱，以考虑口语理解中的内部槽关系。Wang等.
COMMONSENSEQA: A Question Answering Challenge Targeting Commonsense Knowledge
zsf2951186806的博客
04-26 1691
题目与摘要 本文针对什么任务？任务简要介绍下。 创建问答数据集，基于知识图谱 本文发现了什么问题？该文大体是怎么解决的？解决得如何？ 以往的问答都是针对给定文字或者段落，提出问题，选择答案。回答问题所需的广泛知识背景（段落未给出）比较少。 基于CONCEPTNET创建了COMMONSESENSEQA数据集。在CONCEPTNET中抽取具有相同语义关系的source concept和...
Reading Comprehension必读paper汇总
AI蜗牛之家
02-22 4555
文章目录Must-read papers on Machine Reading Comprehension.Model ArchitectureUtilizing Extenal KnolwedgeExplorationOpen Domain Question AnsweringDatasets 文章转自thunlp/RCPapers Must-read papers on Machine R...
2021秋招-机器阅读理解整理
LBJ_King的博客
07-09 4816
机器阅读理解整理 经典模型整理 笔记 后Bert时代机器阅读理解 后续 自己论文整理 已经分类整 大的实验室: UCL MRC_Group: AI2: 微软: THU: PKU: 数据集文章 ROPES | Reasoning Over Paragraph Effects in Situations arXiv: https://arxiv.org/abs/1908.05852 Leadboard: https://leaderboard.allenai.org/ropes Note L
课后作业-阅读任务-阅读笔记2
weixin_30258027的博客
10-06 133
第九章 项目经理 1.PM的能力很重要。有能力并且得到大家认可支持的PM才是一个优秀的PM。自省能力中的“拍屁股”走人是我最讨厌的事情，但是可能谁都有这么一种冲动。——“啊呀，我真做不出来，不做了。你们自己玩吧。”这种心态可能会有一时，但当你勇敢面对这些困难，并认真学习如何打败它时，你是个优秀的人。当你打败困难之后，你会有满满的自豪感。这种感觉比你放弃“拍拍屁股走人”的感觉好多了。再者，得到...
DeepSeek读论文指令
最新发布
05-15
### 如何使用 DeepSeek 模型生成读论文的指令 DeepSeek 是一种基于大语言模型的技术，可以用于多种学术场景下的任务支持，包括但不限于生成论文阅读指令。以下是关于如何利用 DeepSeek 来生成读论文指令的具体说明...
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