Maskininlärning erbjuder en rad verktyg för utbildningssystem från data, men dessa metoder är bara så bra som den underliggande representationen. I detta dokument föreslås att man skaffar sig representationer för maskininlärning genom att läsa text skriven för att ta hänsyn till mänskligt lärande. Vi föreslår en ny form av semantisk analys som kallas läsning för att lära, där målet är att få en hög nivå semantisk abstrakt av flera dokument i en representation som underlättar lärande. Vi får detta abstrakt genom en generativ modell som inte kräver några märkta data, istället utnyttjar repetition över flera dokument. Det semantiska abstraktet omvandlas till en transformerad funktionsyta för lärande, vilket resulterar i förbättrad generalisering av en relationell inlärningsuppgift.
REF använder semantiska abstraktioner på hög nivå av dokument i en representation för att underlätta relationsbaserat lärande med hjälp av induktiv logisk programmering och en generativ språkmodell.
Reading to Learn: Constructing Features from Semantic Abstracts
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}