DISCOS公司 swMATH编号： 42598 软件作者： 方天庆、张洪明、王伟奇、宋阳秋、何斌 描述： DISCOS：弥合话语知识和常识知识之间的差距。常识知识对于人工智能系统理解自然语言至关重要。以前的常识知识获取方法通常依赖人工注释（例如，ATOMIC）或文本生成模型（例如，COMET）。人工注释可以提供高质量的常识知识，但其高昂的成本往往导致相对较小的规模和较低的覆盖率。另一方面，生成模型具有自动生成更多知识的潜力。尽管如此，机器学习模型通常很好地适应训练数据，因此很难生成高质量的新知识。为了解决以往方法的局限性，本文提出了另一种常识知识获取框架DISCOS（从DIScourse到commonsense），它可以自动将昂贵的复杂常识知识填充到更经济的语言知识资源中。实验表明，我们可以成功地将关于事件的话语知识从大规模话语知识图ASER转换为ATOMIC中定义的if-then常识知识，而无需任何额外的注释工作。进一步的研究表明，DISCOS在新颖性和多样性方面明显优于以前的监督方法，且质量相当。总之，通过在ASER的核心部分填充ATOMIC，我们可以获得类似于3.4M ATOMIC的推理常识知识。有关代码和数据，请访问https://github.com/HKUST-KnowComp/DISCOS-commonsense 主页： https://arxiv.org/abs/2101.00154 源代码： https://github.com/HKUST-KnowComp/DISCOS-commonsense 依赖项： 蟒蛇 相关软件： BERT（误码率）;捷运局;事件2Mind;宾州树库;GPT-3级;CoCoLM公司;跨OMCS;ASER公司;罗伯塔;专业基地;DBpedia（数据库）;自由基;BabelNet公司;github;雅高;概念网;WordNet（文字网） 引用于： 1文件 全部的 前5名7位作者引用 1 方天清 1 柯浩文 1 刘欣 1 欧杰福 1 潘浩杰 1 宋阳秋 1 张洪明 连载1篇 1 人工智能 在1个字段中引用 1 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文