elBERto: Self-supervised Commonsense Learning for Question Answering
专题命中 知识库问答 :knowledge retrieval(abstract);分类 cs.CL
AI 大模型
检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。
专题命中 知识库问答 :knowledge retrieval(abstract);分类 cs.CL
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
Comments The experimental results are updated by fixing the data leakage issue in the code
专题命中 知识库问答 :dense retrieval(abstract);分类 cs.CL
Comments System description for the Multilingual Information Access 2022 Shared Task
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
Journal ref ACL 2022
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
Comments Accepted by ACL 2022
专题命中 知识库问答 :retrieval-augmented generation(abstract);分类 cs.CL
Comments Published as a conference paper at NAACL 2022 (long). Code available at https://github.com/AkariAsai/evidentiality_qa
专题命中 知识库问答 :knowledge retrieval(abstract);分类 cs.CL
Comments Accepted by NAACL 2022
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
Comments NAACL-HLT 2022 Findings
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
Comments ACL 2022 Main Conference
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.IR
Comments EMNLP 2021 Findings
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
Comments EMNLP 2021
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
Comments 14 pages, Findings of EMNLP 2021
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
Comments ACL 2021. Code available at https://github.com/princeton-nlp/DensePhrases
专题命中 知识库问答 :knowledge retrieval(abstract);分类 cs.CL
Comments Accepted by Findings of ACL 2021
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
Comments NAACL 2021 camera ready (18 pages)
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.AI
专题命中 知识库问答 :dense retrieval(abstract);分类 cs.CL
Comments EACL 2021
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
Comments EMNLP 2020
专题命中 知识库问答 :vector search(abstract);分类 cs.CL
Comments 11 pages
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
Comments Published as a conference paper at ICLR 2020. Code is available at https://github.com/AkariAsai/learning_to_retrieve_reasoning_paths
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
Comments WANLP 2019
专题命中 知识库问答 :hybrid retrieval(abstract);分类 cs.CL
Comments data: http://ai.tencent.com/ailab/nlp/data/stockQA.tar.gz
专题命中 知识库问答 :knowledge retrieval(abstract);分类 cs.CL
Comments Published as conference long paper at EMNLP 2018
专题命中 知识库问答 :分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI;retrieval-augmented generation(comments)
Comments Keywords: Muti-hop Question Answering; Retrieval-Augmented Generation; Tree of Thought; Reasoning TLDR: We proposed a tree-based dynamic, iterative retrieval framework for multi-hop question answering
从回顾到前瞻:面向知识驱动视觉问答的自我鼓励回顾蒸馏
机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(南洋理工大学计算与数据科学学院)
专题命中 知识库问答 :retrieval augmented generation(abstract)
AI总结 本文提出HinD框架,通过知识鼓励偏好优化提升多模态大语言模型的知识推理能力,实验表明其在OK-VQA和A-OKVQA上表现优异。
构建MITRE ATT&CK文本标记的多标签分层分类模型
机构 * JPMorganChase(摩根大通)
专题命中 知识库问答 :RAG(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于经典机器学习的多标签分层分类模型,用于MITRE ATT&CK文本标记,实现了94%的战术层面准确率和82%的技术层面准确率,且无需依赖LLM等复杂方法。