基于ASP的文本自然语言问题解答方法

@第{条Pendharkar2021AnAA，title={基于ASP的文本自然语言问题解答方法}，作者={德鲁瓦·彭达尔卡（Dhruva Pendharkar）、金贾尔·巴苏（Kinjal Basu）、法哈德·沙克林（Farhad Shakerin）和戈帕尔·古普塔（Gopal Gupta）}，日志={ArXiv}，年份={2021}，体积={abs/2112.11241}，网址={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:245353643}}
本文描述了CASPR系统，它可以被视为一个通过“理解”文本来回答问题的系统，并在SQuAD数据集上进行了测试，取得了良好的结果。
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3引文

探索者：探索引导推理用于文本强化学习

EXPLORER是一种用于文本强化学习的探索引导推理代理，本质上是神经符号化的，因为它依赖于神经模块进行探索，依赖于符号模块进行开发，还可以学习广义符号策略，并在未发现的数据上表现出色。

自然语言自动推理实验管道（短文）

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常识推理和物联网上下文知识的自动生成：答案集编程方法

36参考文献

基于答案集编程的文本知识表示与查询方法

本文描述了CASPR系统，它可以被视为一个通过“理解”文本来回答问题的系统，并在SQuAD数据集上进行了测试，取得了良好的结果。

SkuARE:基于语义的问答和推理引擎

本文描述了一个通用的基于语义的自然语言QA框架和该框架的应用SkuARE系统，该框架还可以生成答案的解释，同时保持较高的准确性。

英语文本的知识驱动自然语言理解及其应用

一种新的知识驱动的英语文本语义表示方法，能够通过利用VerbNet词典将文本的语法树映射到使用基本知识基元表示的常识意义。

AQuA:基于ASP的可视化问答

AkuA（基于ASP的问答）是一个基于答案集编程（ASP）的可视化问答框架，它真正“理解”输入图片并回答有关以下内容的自然语言问题…

发生了什么？利用动词网络预测程序文本中动作的效果

这项工作利用VerbNet构建一个关于操作的前提条件和效果的规则库，并将其与持久性常识一起用于回答有关描述过程的段落中的更改的问题。

信息提取工具文本2ALM:从叙述到行动语言系统描述

这项工作设计了一个叙事理解工具，该工具使用动作语言ALM对叙事中描述的事件的复杂交互进行推断，并说明Text2ALM方法可以推广到更广泛的叙事范围。

知识表示、推理和智能代理的设计：答案集编程方法

所有概念，如回答查询、规划、诊断和概率推理，都通过ASP程序进行了说明，作者在智能代理的数学分析和实际设计之间保持了平衡。

增强的英语普遍依赖性：自然语言理解任务的改进表征

本文根据最近的Universal Dependencies（UD）倡议，重新审视并扩展了这些依赖关系图表示，并详细介绍了增强型和增强型++英语UD表示。

斯坦福类型依赖性手册

斯坦福类型依存关系表示法旨在简单描述句子中的语法关系，便于人们理解和有效使用…

构建自然语言翻译系统的NL2KR平台

NL2KR平台用于构建可以将文本翻译为不同形式语言的系统，该平台是免费提供的、可定制的，并且附带了交互式GUI支持，这在翻译系统的开发中非常有用。