-
题名图神经网络和数值诱导正则化的数值推理方法
- 1
-
-
作者
白宇康
陈彦敏
樊小超
孙睿军
李炜杰
-
机构
新疆师范大学计算机科学技术学院
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
新疆大学软件学院
-
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第5期1268-1276,共9页
-
基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2022D01A227)
国家自然科学基金项目(62066044).
-
文摘
数值推理是机器阅读理解的一项关键能力,而数值推理任务中的数据类型多样,数值之间潜在的运算关系对数值推理任务有着更高的要求。为了进一步提升数值推理能力,一方面继承图神经网络方法并探索新的图结构,采用异构图神经网络结构进行数值推理,另一方面在预训练语言模型中引入数值诱导正则化方法,增强模型的数值理解能力。在DROP数据集上实验的结果表明,2种方法得到76.5%的精准匹配率,与基线模型对比以及对方法的消融实验表明,上述2种方法能够提升机器的数值推理能力。
-
关键词
数值推理
机器阅读理解
图神经网络
异构图
数值诱导正则化
命名实体识别
预训练模型
抽取式
-
Keywords
numerical reasoning
machine reading comprehension
graph neural network
heterogeneous graph
numerical induced regularization
named entity recognition
pre-trained model
extractive
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
