2019.06 - ACL 2019 自动常识知识库构建
概览
利用ATOMIC训练GPT模型,该GPT模型又反过来生成了许多全新的且合理的知识,达到了图谱补全的效果。(Allen实验室:自动常识知识库构建)
作者提出Commonsense Transformers(COMET)生成模型,主体框架是Transformer语言模型。
(在问答等领域,可以实现对同一个问题,有不同的回答)
如何利用常识知识辅助阅读理解任务是目前比较热门的方向。
推理能力从ATOMIC的50%提升到56.45%。
自动构建的常识库准确率是77.5%,和ATOMIC人工构建的常识库的86%对应。
来源:CSDN
作者:谁怕平生太急
链接:https://blog.csdn.net/jinselizhi/article/details/103928105