记忆网络中用于常识推理的 Top k 记忆候选
人工智能
2019-11-18 v2
摘要
成功完成推理任务要求智能体具备相关的先验知识或关于世界动态的一些给定上下文。通常，为推理任务提供给系统的信息仅为查询或一些支撑故事，这对于常见推理任务往往不够。这里的目标是，如果随问题提供的信息不足以正确回答问题，模型应选择 k 个最相关的文档来辅助其推断过程。在本工作中，模型动态选取 top k 个最相关的记忆候选，用于成功解决推理任务。我们在 Winograd Schema Challenge（WSC）问题的一个子集上进行了实验，表明所提模型具有常识推理的潜力。WSC 是一项机器智能测试，旨在改进图灵测试。
引用
@article{arxiv.1801.04622,
title = {Top k Memory Candidates in Memory Networks for Common Sense Reasoning},
author = {Vatsal Mahajan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.04622},
year = {2019}
}
备注
3 pages