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[PMLR 2018] Hyperbolic entailment cones for learning hierarchical embeddings
Contents IntroductionEntailment Cones in the Poincar BallConvex cones in a complete Riemannian manifoldAngular cones in the Poincar ballfour intuitive propertiesClosed form expression of the optimal ψ \psi ψEuclidean entailment cones Learning with entai…
文献笔记：2022-EMNLP-MABEL: Attenuating Gender Bias using Textual Entailment Data
目录
1. 摘要
2. 引言
2. 背景
3. 方法
3.1 训练数据
3.2 训练目标
（1）基于蕴含的对比损失
（2）对齐损失
（3）掩码语言建模损失 MABEL：a Method for Attenuating Gender Bias using Enta…
论文阅读——Multi-Task Learning Framework for Extracting Emoton Cause Span and Entailment in Conversations
文章目录 摘要引言相关工作RECCON任务模型任务1：Causal Span Extraction任务2：Causal Emotion EntailmentE2E Cause Span and Entailment model 实验部分Causal Span ExtractionCausal Emotion Entailment 分析总结参考文献 摘要
论文出自印度坎普尔理工…
《Reasoning about Entailment with Neural Attention》阅读笔记
题目直译的话就是使用神经网络注意力机制实现蕴涵推理，文章主要讲述了如何使用LSTM和Attention做英文阅读理解，结合数据集讲就是给出一段话或者说是上下文文本1（hypothesis），然后给出一个结论或者摘要文本2（…
论文阅读——Knowledge-Bridged Causal Interaction Network for Causal Emotion Entailment
文章目录 摘要引言相关工作CEEECE 方法任务定义特征抽取并行知识桥接的因果交互CSK-Enhanced Graph Attention ModuleEmotional Interaction ModuleActional Interaction Module 原因话语预测 实验基线和比较的模型实验结果消融实验总结 摘要
论文出自哈工大赵妍妍老师和秦兵老…
Reasoning about Entailment with Neural Attention
前面几篇文章分享的都是seq2seq和attention model在机器翻译领域中的应用，在自动文摘系列文章中也分享了六七篇在自动文摘领域中的应用。本文将分享的这篇文章研究了seq2seqattention在textual entailment领域的应用。本文题目是REASONING ABOUT ENTAILMENT WITH NE…
Textual Entailment（自然语言推理－文本蕴含） - AllenNLP
自然语言推理是NLP高级别的任务之一，不过自然语言推理包含的内容比较多，机器阅读，问答系统和对话等本质上都属于自然语言推理。最近在看AllenNLP包的时候，里面有个模块：文本蕴含任务(text entailment)，它的…
【论文笔记】Reasoning about Entailment with Neural Attention
Reasoning about Entailment with Neural Attention
这篇论文主要讲了他们第一次应用深度学习取得了比现阶段人工特征更好的结果（201509），模型架构大体是:LSTM—Attention—FC分类 https://arxiv.org/pdf/1509.06664v1.pdf
LSTM层
他们使…
Reasoning about Entailment with Neural Attention-学习笔记
Reasoning about Entailment with Neural Attention
LSTM可以学习丰富的语句表示，这些语句适合于确定文本含义。LSTM神经网络很适用于文本蕴含类的任务。针对识别文本蕴含(RTE)任务提出了一个带有注意力的神经网络。文中的模型能够处理以前提为条件的假设来推理词…
相似度系列-6：单维度方法：Evaluating Coherence in Dialogue Systems using Entailment
Evaluating Coherence in Dialogue Systems using Entailment
coherence 英文中意味着连贯性、条理性。
这篇文章是面向对话应用的，更加关注于对话中上下位的连贯性。1. 直接转换为 NLI问题，premise-hypothesis问题。——2. 数据集是自己构造的。——数…
GPT微调任务之一：文本蕴含有关研究简介Texual Entailment
1 文本蕴含的研究背景
随着自然语言处理(Natural LanguageProcessing, NLP)领域研究的不断深入，如何让机器能够真正地理解自然语言，而不是仅仅简单地处理语句的表层信息，渐渐成为了许多学者面临的问题。实现对文本深层次理解，是…
Multi-Task Video Captioning with Video and Entailment Generation阅读笔记
这篇文章提出多任务学习去优化Video Captioning框架，模型框架图如上所示，共3个任务。 其中，UNSUPERVISED VIDEO PREDICTION（无监督视频预测）：一个视频由n帧组成，首先对这些帧提取特征࿰…
2021:Check it again:Progressive Visual Question Answering via Visual Entailment通过视觉暗示进行渐进式视觉问答
摘要 虽然复杂的视觉问答模型取得了显著的成功，但它们往往只根据问题和答案的表面关系回答问题。最近已经开发了几种方法来解决语言先验问题，但大多数根据一个最好的输出来预测正确答案，不考虑答案的真实性，此外，他们只探索图像和问题间的相互作用，而不考虑候选答案的语义…
＜＜视觉问答＞＞2022：CLIP Models are Few-shot Learners: Empirical Studies on VQA and Visual Entailment
目录
摘要：
一、介绍
二、Preliminaries
2.1、CLIP
2.2、Vision-Language Understanding Tasks
三、Zero-shot VQA
3.1、A Two-Step Prompt Generation Method
Step I: Automatic Template Generation
Step II: Answer Filtering
3.2 TAP-C Method for V…
论文阅读Check it again:Progressive Visual Question Answering via Visual Entailment
论文：Check it again:Progressive Visual Question Answering via Visual Entailment 代码：https://github.com/PhoebusSi/SAR 本文特点：处理语言先验，vqa-cp v2准确率66.73%，框架通用，基于暗示程度对最可能…
论文- Neutral Utterances are Also Causes: Enhancing Conversational Causal Emotion Entailment with Soci
中立的语句也是原因: 用社交常识知识增强对话中的情绪原因蕴含 1 引言2 知识增强的对话图结构KEC2.1 数据与任务额外说明2.2 图的构造2.2.1 对说话者和情绪感知的知识选择策略2.2.2 知识增强的“有向无环图”网络3 实验结果3.1 Baseline3.2 评测3.3 结果分析3.4 消融实验论文地…
【人工智能】— 逻辑Agent、一般逻辑、Entailment 蕴涵、命题逻辑、前向链接、反向链接、Resolution归结
【人工智能】— 逻辑Agent、 逻辑智能体Knowledge bases一个简单的基于知识的智能体 一般逻辑Entailment 蕴涵Models模型蕴涵与推理 命题逻辑逻辑连接词枚举推理有效性可满足性 推导和证明霍恩子句Forward chaining 前向链接Proof of completeness（完备性࿰…
Check It Again: Progressive Visual Question Answeringvia Visual Entailment（SAR）
什么是视觉蕴含：
视觉蕴涵是最近提出的多模态推理任务，其目标是预测一段文本与一幅图像的逻辑关系，是来自 Visual Entailment Task for Visually-Groundwd Language Learning 这篇论文，将图像作为验证假设的前提，来验…
Learning to Memorize Entailment and Discourse Relations for Persona-Consistent Dialogues论文学习
一、大纲 二、详细内容
abstract
■ 对话系统的engagement和consistency非常重要
■ 现有方法● 复杂的网络结构->大量的标注语料● 忽视了篇章的连贯性（discourse coherence）
■ 本文● 方法○ entailment（限定继承）&#x…
论文阅读笔记----《Explaining Answers with Entailment Trees》
本文为论文的部分翻译
Abstract
在开放域文本问答 (QA) 的背景下，我们的目标是通过显示从已知到答案的推理线来解释答案，而不是简单地显示文本证据的片段（“基本原理” ）。如果能做到这一点，理解和调试系统推理的新机…