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Neural Rule Inducer
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新的基础模型利用对称性改进逻辑规则归纳
研究人员开发了一种新颖的逻辑规则归纳基础模型，该模型利用对称性来提高跨不同命题模式的可迁移性。通过在架构、推理和训练中强制执行精确对称性，该模型可以在不重新训练的情况下扩展到超出其初始训练数据。这种方法在神经规则归纳器上得到实现，在更大的模式上显示出稳定的准确性，并在新输入上提高了规则保真度，尤其是在真实世界数据方面。
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新基础模型实现零样本逻辑规则归纳
研究人员开发了一种名为神经规则归纳器（NRI）的新模型，该模型专为零样本逻辑规则归纳而设计。与之前需要为每个新任务重新训练的方法不同，NRI 利用字面量的领域无关统计特性来跨不同数据集进行泛化。该模型包含一个统计编码器和一个并行基于槽的解码器，其可微分的规则执行支持端到端训练。