CGKPN: Cross-Graph Knowledge Propagation Network with Adaptive Connection for Reasoning-Based Machine Reading Comprehension
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The task of machine reading comprehension (MRC) is to enable machine to read and understand a piece of text and then answer the corresponding question correctly. This task requires machine to not only be able to perform semantic understanding but also possess logical reasoning capabilities. Just like human reading, it involves thinking about the text from two interacting perspectives of semantics and logic. However, previous methods based on reading comprehension either consider only the logical structure of the text or only the semantic structure of the text and cannot simultaneously balance semantic understanding and logical reasoning. This single form of reasoning cannot make the machine fully understand the meaning of the text. Additionally, the issue of sparsity in composition presents a significant challenge for models that rely on graph-based reasoning. To this end, a cross-graph knowledge propagation network (CGKPN) with adaptive connection is presented to address the above issues. The model first performs self-view node embedding on the constructed logical graph and semantic graph to update the representations of the graphs. Specifically, a relevance matrix between nodes is introduced to adaptively adjust node connections in response to the challenge posed by sparse graph. Subsequently, CGKPN conducts cross-graph knowledge propagation on nodes that are identical in both graphs, effectively resolving conflicts arising from identical nodes in different views, and enabling the model to better integrate the logical and semantic relationships of the text through efficient interaction. Experiments on the two MRC datasets ReClor and LogiQA indicate the superior performance of our proposed model CGKPN compared to other existing baselines.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle