【阿姆斯特丹博士論文】以實體為中心的神經模型用于自然語言處理

AIGC動態歡迎閱讀

原標題：【阿姆斯特丹博士論文】以實體為中心的神經模型用于自然語言處理
關鍵字：實體,模型,報告,語言,知識
文章來源：人工智能學家
內容字數：0字

內容摘要：

來源：專知
這篇論文探討了如何通過將實體信息納入神經網絡模型來增強自然語言理解。它解決了三個關鍵問題：
利用實體進行理解任務：本文引入了Entity-GCN模型，該模型在一個圖上執行多步推理，其中節點代表實體提及，邊代表關系。這種方法在一個多文檔問答數據集上取得了最先進的結果。
使用大型語言模型識別和消歧實體：該研究提出了一種新穎的系統，通過逐字生成實體名稱來檢索實體，克服了傳統方法的局限性，并顯著減少了內存占用。該方法還擴展到了多語言環境，并進一步優化了效率。
解釋和控制模型中的實體知識：本文提出了一種事后解釋技術，用于分析神經模型各層的決策過程，允許對知識表示進行可視化和分析。此外，提出了一種編輯實體事實知識的方法，使得在無需昂貴的重新訓練的情況下能夠修正模型預測。實體在我們表示和匯總知識的方式中處于中心地位。例如，像這樣的百科全書是按實體組織的（例如，每篇文章對應一個實體）。書面百科全書已有約兩千年的歷史（例如，《自然史》可以追溯到公元77年），在此期間，它們在形式、語言、風格及許多其他方面都有了很大的發展。《百科全書，或科學、藝術和工藝詳解詞典》（在1751年至

原文鏈接：【阿姆斯特丹博士論文】以實體為中心的神經模型用于自然語言處理