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面向文本推理的知识增强预训练语言模型
文献摘要：
该文聚焦于利用丰富的知识对预训练语言模型进行增强以进行文本推理.预训练语言模型虽然在大量的自然语言处理任务上达到了很高的性能表现,具有很强的语义理解能力,但是大部分预训练语言模型自身包含的知识很难支撑其进行更高效的文本推理.为此,该文提出了一个知识增强的预训练语言模型进行文本推理的框架,使得图以及图结构的知识能够更深入地与预训练语言模型融合.在文本推理的两个子任务上,该文框架的性能超过了一系列的基线方法,实验结果和分析验证了模型的有效性.
文献关键词：
文本推理;事理图谱;知识图谱;预训练语言模型
中图分类号：
作者姓名：
熊凯;杜理;丁效;刘挺;秦兵;付博
作者机构：
哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心,黑龙江哈尔滨150006;建信金融科技有限责任公司基础技术中心,北京 100032
文献出处：
引用格式：
[1]熊凯;杜理;丁效;刘挺;秦兵;付博-.面向文本推理的知识增强预训练语言模型)[J].中文信息学报,2022(12):27-35
A类：
文本推理
B类：
知识增强,预训练语言模型,自然语言处理,上达,语义理解,理解能力,图结构,模型融合,子任务,分析验证,事理图谱
AB值：
0.180275
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