Новости из мира науки, технологий и авто
Источник фото: pixabay.com Проверка фактов на основе структурированных данных важна для многих реальных приложений и представляет собой сложную исследовательскую задачу, особенно когда она включает как символьные операции, так и неформальный вывод на основе понимания языка.
Ученые создали расширенную программную сеть вербализации и внимания к графику (ProgVGAT) для интеграции программ и выполнения в модели текстового вывода. В частности, предлагается вербализация с моделью выполнения программы для накопления свидетельств, которые встроены в операции над таблицами.
Основываясь на этом, они построили сети проверки внимания на графах, которые предназначены для объединения различных источников свидетельств из вербализованного выполнения программы, структур программы и исходных утверждений и таблиц для принятия окончательного решения о проверке.
Чтобы поддержать вышеуказанную структуру, специалисты предложили модуль выбора программ, оптимизированный с учетом новой стратегии обучения, основанной на потерях маржи, для создания более точных программ, которые, являются эффективными для улучшения окончательных результатов проверки.
Экспериментальные результаты показывают, что предлагаемая структура обеспечивает новую современную производительность и точность 74,4% на тестовом наборе данных TABFACT.
