2019.06 - ACL 2019 自动常识知识库构建

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利用ATOMIC训练GPT模型,该GPT模型又反过来生成了许多全新的且合理的知识,达到了图谱补全的效果。(Allen实验室:自动常识知识库构建)

作者提出Commonsense Transformers(COMET)生成模型,主体框架是Transformer语言模型。

(在问答等领域,可以实现对同一个问题,有不同的回答)

如何利用常识知识辅助阅读理解任务是目前比较热门的方向。

推理能力从ATOMIC的50%提升到56.45%。

自动构建的常识库准确率是77.5%,和ATOMIC人工构建的常识库的86%对应。

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COMET:Commonsense Transformers for Automatic Knowledge Graph Construction