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基于知识的神经符号结合的离散推理研究.pdf

上传人: 2*** 编号:122050 2023-04-04 44页 145.98MB

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知识的神经符号结合
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本文主要介绍了京东科技算法科学家鲍军威关于基于知识的神经&符号结合的离散推理研究。研究包括离散推理型阅读理解任务,如数值推理、离散推理、长文推理和情感推理等。OPERA模型通过预测离散推理操作和执行策略,取得了DROP数据集的Top1成绩。UniRPG模型则通过程序生成,实现了对异构知识的通用性和可扩展性。大模型时代的语义解析表明,大模型可以直接依赖内部知识进行推理,无需检索外部知识源。思维链推理和程序推理等方法也被提出,以提升模型的推理能力。未来研究方向包括结合外部知识图谱的可信大模型研究、基于人类规则知识的可控解码等。
如何将大模型应用于离散推理?" 离散推理研究的新进展" 离散推理技术如何改变智能客服?"
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