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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于知识增强和半监督校验的常识推理方法，主要用于常识生成，帮助人们更好地理解数据和知识。本发明对于给定的前提原子[X]t[Y]，首先尝试进行关系对齐。其次，构建提示模板，进行融入本体信息的常识预生成，接着，进行基于正样本和无标签学习的无监督后校验，根据少量正确常识推理样本和大量无标记常识样本训练校验二元分类器，以减轻预训练语言模型知识幻觉的影响。最后，本发明扩充了常识数据集完成对本发明所述模型的训练与测试，并通过一系列实验验证所述方法的有效性。进一步的消融实验表明，本发明的方法在有效降低常识生成错误率的同时，保持了生成常识的多样性。
主权项：1.一种基于知识增强和半监督校验的常识推理方法，其特征在于，包括如下步骤：1对于给定的前提原子[X]t[Y]，明确常识推理任务；2对所述步骤1定义的常识推理任务，对于前提原子[X]t[Y]，尝试进行关系对齐，获取本体的相关信息；3对所述步骤2得到的本体信息，通过构建提示模板，进行融入本体信息的常识预生成，包括基于类别信息的常识推理与基于逻辑层次关系的常识生成；4对所述步骤3得到的常识，进行基于正样本和无标签学习的常识后校验，根据少量正确常识样本和大量无标记常识样本训练校验二元分类器，以减轻预训练语言模型知识幻觉的影响；5对现有数据集进行扩充，以构造符合常识及知识库知识的正确样本集合，完成对模型的训练与测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于知识增强和半监督校验的常识推理方法
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