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利用语言模型生成常识解释 

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申请/专利权人:硕动力公司

摘要:根据一些实施方案,提供了用于开发或提供常识自动生成解释CAGE的系统和方法,用于由人工智能、神经网络或深度学习模型使用的推理进行预测。在一些实施方案中,系统和方法使用对语言模型LM的有监督微调而生成这样的解释。这些解释然后可以用于下游分类。

主权项:1.一种方法,包括:通过嵌入模块,通过将输入文本分解为多个令牌对所述输入文本进行编码和嵌入,所述输入文本是针对问答集的结构化源文本以及结构化解释文本的串联,所述问答集包括问题和多个回答选择,其中所述结构化解释文本是基于响应于训练问答文本从人类注释器接收的自然语言应答获得的;通过多层变换器模块,基于与来自先前迭代的结构化解释文本相关的所述多个令牌的子集而迭代地解码所述嵌入模块的输出,其中来自所述多个令牌的所述子集的每个令牌注意所述结构化源文本中的所述每个令牌左侧的语境,以生成用于推断哪个回答选择对于所述问题正确的解释文本;将生成的解释文本提供给分类模块;和使用所述生成的解释文本,在所述分类模块处生成哪一个回答选择对于所述问题正确的预测。

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