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Xuyao Feng
Xuyao Feng
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新的神经符号NLI系统提高了命题链接的准确性
研究人员开发了一种新颖的神经符号自然语言推断（NLI）方法，该方法提高了前提句和假设句之间命题链接的准确性。该新系统引入了一个可训练的原子链接器，与先前使用固定基于嵌入的选择或不变的句子级NLI模型不同，它可以联合预测链接存在、源选择和关系类型。该系统仅使用句子级NLI标签进行训练，无需特定的原子对注释，并在SNLI、SICK和MNLI等基准数据集上显示出显著的准确性提高。
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神经符号AI方法识别论证蕴含和矛盾
研究人员开发了一种神经符号方法来识别自然语言论证中的蕴含和矛盾。该方法将文本翻译成抽象意义表示（AMR）图，然后将其转换为命题逻辑，以便使用SAT求解器进行自动推理。为了处理模糊逻辑关系的措辞变化，该系统采用了松弛方法来替换或省略命题。在三个识别文本蕴含（RTE）数据集上的实验证明了该方法的有效性，它提供了论证的逻辑表示以及用于确定其关系的松弛方法。