斯坦福知识图谱课程 | 构建用于语言理解的因果知识图谱

斯坦福知识图谱课程介绍了使用知识图谱来改善自然语言理解的方法。作者首先讨论了自然语言理解中的常识推理问题,并展示了神经网络模型在这方面的局限性。然后,作者介绍了一种新的方法,通过从众包中收集因果知识,并将其整合到神经网络模型中,以提高语言理解的准确性和解释性。作者还展示了他们提出的一种基于规则的系统的性能,该系统能够生成逻辑解释。最后,作者讨论了他们的研究对于推动神经符号系统的发展和解决传统知识表示系统的不足的意义。

知识图谱在语言理解中的应用:斯坦福知识图谱课程介绍了知识图谱在自然语言理解中的应用。首先,讲者提到了故事关闭任务,要求根据给定的故事选择最合适的结局,这需要常识知识。对于人类而言,这个任务很简单,但对于人工智能系统来说却很有挑战性。接着,讲者介绍了转换器模型,这是一种用于处理序列的神经模型,相较于传统模型具有非递归特性。这些模型的引入使得人工智能系统在故事关闭任务上的准确率有了显著提升。

基于注意力机制的神经网络模型:斯坦福知识图谱课程介绍了基于注意力机制的神经网络模型,如GPT-1和BERT。这些模型可以一次处理整个文本序列或标记,比之前的顺序和递归模型更高效。它们通过学习单词或标记的嵌入来捕捉其含义,并根据上下文确定关注程度。这些模型可以预训练在大规模数据集上,再微调用于不同的NLP任务,如问答、情感检测和总结。这些模型在NLP基准测试中表现出色,但也存在一些限制和弱点。

深度学习模型的两个主要问题:斯坦福知识图谱课程讨论了深度学习模型的两个主要问题。首先,这些模型很难调试和解释预测结果。其次,当模型应用于不同领域时,它们的性能会大幅下降。视频还介绍了一项研究,该研究旨在通过构建逻辑概念模型来解决这些问题,并强调了人工智能与人类的协作过程。通过比较人类阅读故事时的理解过程和深度学习模型的不足,视频呼吁建立一个能够读懂、推理和理解文本的系统。

人工智能系统的常识知识问题:在斯坦福知识图谱课程中,提到了人类和人工智能系统在理解信息时的差异。人类擅长构建丰富的情境心理模型,但人工智能系统在此方面表现糟糕。原因是人工智能系统缺乏常识知识,并且没有有效的方法来获取这些知识。此外,人工智能系统在将常识知识整合到推理系统中时也存在问题。为了解决这些问题,研究人员提出了一个名为”葡萄糖”的数据集,旨在捕捉因果关系和常识解释。他们通过定义十个维度来收集关于故事中事件的因果规则。这些规则由先行词和结果连接,并使用简单的句法模板进行收集。

故事中特定和一般规则的提取方法:斯坦福知识图谱课程讨论了在故事中提取特定和一般规则的方法。通过对故事中事件和动机的因果关系进行迷你因果理论的跟踪,可以建立一个库,用于进行常识推理。为了收集这些数据,研究人员使用了多阶段的众包平台,通过问卷调查和审查来收集高质量的注释数据。这种方法可以帮助人类更好地理解故事中的关键信息。

推理规则的收集和应用:在斯坦福知识图谱课程中,研究人员收集了大约620,000个推理规则,来自4,700个故事和372名参与者。参与者平均每项任务不到5分钟。研究人员将这些规则与开放可用的概念网络和原子知识库进行比较,发现只有很少的重叠,葡萄糖维度捕获了很多新的信息。为了将这些知识应用于人工智能系统,研究人员使用了神经模型,并进行了人工评估。基于评估结果,他们发现传统的基线模型表现较差,而GPT模型作为标准基线表现较好。

预训练语言模型在常识推理中的实验:斯坦福知识图谱课程讲述了一个关于使用预训练语言模型进行常识推理的实验。作者们发现,使用GPT-2模型在特定规则下的表现很差,但将GPT-2模型微调到葡萄糖任务上后,效果有了显著提升。作者们还提到,使用T5模型在常识推理任务上表现也不佳,因为这些模型缺乏隐含和未明确提到的常识知识。实验结果显示,将预训练模型微调到高质量的常识规则上,即使在非常具有挑战性的常识推理任务上,仍然能获得很好的结果。这一研究结果对于理解模型的泛化能力以及常识推理的重要性具有启发意义。

通过模型训练获得常识知识:斯坦福知识图谱课程讲述了一个幼儿园的故事,一个叫汤姆的孩子在课堂上饿了,他从背包里拿出一个苹果吃。这个故事展示了通过模型训练可以获得常识知识,模型可以自动生成规则来填补推理过程中的空白。这种方法为机器获取常识知识提供了一种有前景的途径。

费尔南多购买薄荷植物的动机:费尔南多去植物销售,喜欢叶子的薄荷味,买了一棵植物放在窗边。为什么费尔南多买了薄荷植物?Squad系统无法回答。使用NLP系统提取事实,但与动机之间存在差距。通过核心理论规则,推断出植物有薄荷味,费尔南多喜欢植物的薄荷味,这可能是他购买的动机。通过动态生成规则,解释了这个答案。这种技术能超越静态知识库,提供解释,解决传统知识库和端到端模型的问题。

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