【阿姆斯特丹博士论文】以实体为中心的神经模型用于自然语言处理

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来源：专知 本文 约3000字 ，建议阅读 5 分钟 这篇论文探讨了如何通过将实体信息纳入神经网络模型来增强自然语言理解。 这篇论文探讨了如何通过将实体信息纳入神经网络模型来增强自然语言理解。它解决了三个关键问题： 利用实体进行理解任务：本文引入了Entity-GCN模型，该模型在一个图上执行多步推理，其中节点代表实体提及，边代表关系。这种方法在一个多文档问答数据集上取得了最先进的结果。 使用大型语言模型识别和消歧实体：该研究提出了一种新颖的系统，通过逐字生成实体名称来检索实体，克服了传统方法的局限性，并显著减少了内存占用。该方法还扩展到了多语言环境，并进一步优化了效率。 解释和控制模型中的实体知识：本文提出了一种事后解释技术，用于分析神经模型各层的决策过程，允许对知识表示进行可视化和分析。 ………………………………