马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程 | 客座讲座常识推理 (Lorraine Li)

这是一堂关于马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程常识推理的客座讲座。讲座首先介绍了常识知识的重要性,并提出了目前对常识知识表示的挑战。接着讲座介绍了一种基于盒子表示的方法,用于表示常识知识的层次结构。讲座还讨论了如何在自然语言处理中使用盒子表示来学习词语的向量表示。此外,讲座还介绍了一些关于常识推理的最新研究和评估方法。总的来说,这堂讲座提供了关于常识推理的基本知识,并介绍了一些相关的研究进展。

关于常识的重要性:这是一个关于马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程常识的客座讲座。常识是人们对事物的实际判断和基本能力,是几乎所有人都共享的知识。在自然语言处理中,常识知识在机器翻译和智能家居助手等方面非常重要。在机器翻译中,软件需要理解单词的不同含义以获得正确的翻译。在智能家居助手中,人们的常识知识有助于实现更好的交互体验。因此,了解和应用常识对于人工智能的发展至关重要。

逻辑系统的应用和限制:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程中讲述了关于常识知识的重要性及其在人工智能系统中的应用。从上世纪70年代开始,研究人员尝试使用逻辑公式来表示常识知识,但由于计算能力、数据和计算模型等方面的限制,进展缓慢。视频提到了一些逻辑系统的应用,包括命题逻辑、一阶逻辑、概率逻辑和模糊逻辑等。讲述者还提到了一些影响常识知识表示失败的原因,包括计算能力不足、数据不足等。最后,视频提到了今后的研究方向,如学习正确的表示方式以及构建评估基准数据集。

自然语言处理中的向量表示方法:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程中讲述了自然语言处理中的向量表示方法,以及通过学习表示向量来展示单词之间的语义相似性。然而,传统的表示方法无法捕捉到概念的大小和不对称关系。为了解决这个问题,研究人员提出了高斯分布表示方法,将概念表示为高斯分布的区域,可以更好地捕捉概念之间的关系。然而,高斯分布表示方法不适用于交集操作,于是又提出了基于锥体的表示方法,可以解决这个问题。此外,还有一种基于概率的扩展方法。

高斯分布表示概念的方法:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了一种用高斯分布表示概念的方法,其中每个概念都用两个向量表示。作者提出了一种基于区域、不对称和不相交的概念表示方法,以解决概率模型中的问题。该方法使用轴对齐的超矩形框表示概念,并通过限制硬币嵌入的上限来保证概念的一致性和独立性。作者还解释了为什么需要这些属性以及它们在表示中的重要性。这种方法使得概念的计算更容易,并且可以更准确地表示概念之间的关系。

盒子表示法的概念:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了盒子表示法的概念,即将两个盒子的交集仍然看作一个盒子。同时,使用盒子模型可以表示共同概念,并训练模型来捕捉电影之间的相似性。盒子表示是一种概率模型,可以表示任何类型的联合分布。盒子的表示由左下角和右上角的坐标确定,有一定的几何约束。然而,模型训练中存在难点,即处理一个盒子在另一个盒子内部的情况。这会导致损失函数的梯度为零,使得训练困难。

盒子的表示和训练困难:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了盒子的表示和训练困难。作者介绍了口香糖盒和平滑盒的概念,并解释了如何通过这种表示来解决训练问题。作者还提到了常识知识的表示和预训练语言模型的重要性。他们在一个数据集上进行了实验,并展示了不同条件下的概率变化。总的来说,这个章节强调了几何表示的优势和应用。

适用于几何表示的目标函数:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了关于设计适用于几何表示的目标函数的方法。研究人员正在尝试通过训练结构化数据来达到这个目标,以实现一些显而易见的理想属性。另外,讨论了语言模型在应用于下游任务时的表现问题,以及如何使用知识库和语言模型来探索语言模型是否具有常识知识。还介绍了一种自动生成提示标记的方法,并探讨了这种方法对预测标签的影响。

语言模型的生成能力和常识理解:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了语言模型的生成能力以及对常识的理解。研究者通过探测语言模型的特性来检查其是否能正确区分概念,并列举了一些属性的例子。然而,模型在某些属性上的性能比较差,生成的高排名答案也存在错误。研究者指出,模型虽然能区分属性,但并不完全正确。因此,我们需要进行更深入的研究,以了解语言模型对常识的理解能力。

基于语言模型的常识知识问题和挑战:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程中的章节介绍了关于基于语言模型的常识知识的问题和挑战。虽然语言模型中可能存在一些知识,但并不是所有都是可信的。目前已经有一些研究尝试创建基准数据集,以评估模型对常识的理解能力。这些数据集包括多项选择问题、自然语言推理和物理推理等。然而,现有的模型在这些数据集上的表现与人类表现之间仍存在较大差距。因此,需要进一步研究和改进模型的常识理解能力。

多项选择与生成性评估:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了在常识推理任务中,多项选择并不是最好的解决方式。人类在常识推理时通常不是选择两个选项之间的答案,而是通过生成答案来表达观点。为了解决这个问题,研究人员提出了一个名为Proto-QA的数据集,其中每个问题有多个正确答案,并通过生成性评估来评估模型的表现。此外,他们还提出了词网络匹配和向量距离等方法来衡量答案之间的相似性。另外,该视频还提到了使用gpt2模型进行训练,并对结果进行微调的情况。总的来说,视频讨论了解决常识推理问题的一种新方法,并介绍了相关的研究工作。

GP2的泛化问题:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了关于GP2的泛化问题,作者通过阅读他们的训练数据发现GP2在泛化方面存在困难。此外,其他模型与人类表现相比有很大差距,说明这是一个困难的任务。演讲的总结部分提到了关于常识知识的讨论,以及如何在模型中引入其他模态和经验来更好地学习这些知识。作者还提到了一些问题和他们研究的方向。

模型生成和匹配答案的过程:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了关于模型生成和匹配答案的过程。模型会生成答案列表,然后将其与回答集群进行匹配。回答集群包含了同一个概念的不同表达形式。模型会根据回答集群的大小给予不同的奖励,并将每个答案匹配到一个回答集群中。之后会计算一个奖励矩阵,并根据最大答案数量和错误数量进行评估。最后,还讨论了盒子嵌入研究和模型评估的主观性问题。

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