Modellering av informell slutledning i naturligt språk är mycket utmanande. Med den senaste tillgången på stora kommenterade data, har det blivit möjligt att träna komplexa modeller som neurala nätverk för att utföra naturliga språk inference (NLI), som har uppnått toppmoderna prestanda. Även om det finns relativt stora kommenterade data, kan maskiner lära sig all kunskap som behövs för att utföra NLI från data? Om inte, hur kan NLI-modeller dra nytta av extern kunskap och hur man bygger NLI-modeller för att utnyttja den? I detta dokument syftar vi till att besvara dessa frågor genom att berika de toppmoderna neurala naturliga språkinferens modeller med extern kunskap. Vi visar att de föreslagna modellerna med extern kunskap ytterligare förbättrar state of the art on the Stanford Natural Language Inference (SNLI) datasetet.
Qian Chens modell REF berikar neural-network-baserade NLI (Natural language inference) modeller med extern kunskap om co-attention, lokal inference samling och inference sammansättning komponenter.
Neural Natural Language Inference Models Enhanced with External Knowledge
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computation and Language', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}