常识问答研究综述

常识问答是一项重要的自然语言理解任务,旨在利用常识知识对自然语言问句进行自动求解,以得到准确答案.常识问答在虚拟助手或社交聊天机器人等领域有着广泛的应用前景,且其蕴涵了知识挖掘与表示、语言理解与计算、答案推理和生成等关键科学问题,因而受到工业界和学术界的广泛关注.首先介绍常识问答领域的主要数据集;其次,归纳不同常识知识源在构建方式、常识来源和表现形式上的区别;同时,重点分析并对比前沿常识问答模型,以及融合常识知识的特色方法.特别地,根据不同问答任务场景中常识知识的共性和特性,建立包含属性、语义、因果、语境、抽象和意图6大类的知识分类体系.以此为支撑,针对常识知识数据集建设,感知知识融合和预训练语言模型的协作机制,以及在此基础上的常识知识预分类技术,进行前瞻性的研究,并具体报告上述模型在跨数据集迁移场景下的性能变化,及其在常识答案推理中的潜在贡献.总体上,包含对现有数据和前沿技术的回顾,也包含面向跨数据知识体系建设、技术迁移与通用化的预研内容,借以在汇报领域技术积累的前提下,为其理论和技术的进一步发展提供参考意见.

融入三维语义特征的常识推理问答方法

现有使用预训练语言模型和知识图谱的常识问答方法主要集中于构建知识图谱子图及跨模态信息结合的研究,忽略了知识图谱自身丰富的语义特征,且缺少对不同问答任务的知识图谱子图节点相关性的动态调整,导致预测准确率低。为解决以上问题,提出一种融入三维语义特征的常识推理问答方法。首先提出知识图谱节点的关系层级、实体层级、三元组层级三维语义特征量化指标;其次,通过注意力机制动态计算关系层级、实体层级、三元组层级三种维度的语义特征对不同实体节点间的重要性;最后,通过图神经网络进行多层聚合迭代嵌入三维语义特征,获得更多的外推知识表示,更新知识图谱子图节点表示,提升答案预测精度。与QA-GNN常识问答推理方法相比,所提方法在CommonsenseQA数据集上的验证集和测试集的准确率分别提高了1.70个百分点和0.74个百分点,在OpenBookQA数据集上使用AristoRoBERTa数据处理方法的准确率提高了1.13个百分点。实验结果表明,所提出的融入三维语义特征的常识推理问答方法能够有效提高常识问答任务准确率。

专利创造性判断中公知常识认定问题研究

公知常识是专利创造性判断中常见理由,但既有的法律法规对其的认定规则并不完善,专利审查和司法裁判中对通过举证证明和说理证明来认定公知常识的顺序和界限并没有明确的规定。因此,在坚持专利创造性判断中,保护具有创造性劳动的前提下,应当明确举证证明和说理证明的先后顺序,并有必要通过引入“众所周知的事实”来对需要举证证明和说理证明的公知常识进行划分。在此基准下,尝试扩大公知常识的载体范围以适应日新月异的技术发展,并使得公知常识的认定趋于客观化和公开化。

药物常识课程教学改革探索与实践

通识教育作为中国高校本科学生素质教育与人才培养的重要内容备受推崇,且高校通识教育课程教学效果的影响因素众多。该文分析通识教育课程——药物常识教学中存在的一些问题,并有针对性地进行教学改革,包括转变授课方式、增加师生互动、改进考核方式、编写课程教材等。教学改革取得一些成果,但课程教学应持续改进。

常识增强训练下的中文故事自动生成算法

为解决现有的神经语言生成模型存在生成故事中重复和长程连贯性缺失的问题,设计出一种常识增强训练的中文故事生成算法。该算法使用经SimBert模块降噪训练后的常识语料库,在Transformer架构下对GPT-2模型进行后训练,并使用OutGen故事集对训练好的模型进行微调;它利用外部知识库的常识进行常识增强训练提升生成文本的逻辑性,并使用常识降噪训练加强常识表述的多样性。实验结果表明,与GPT-2等预训练语言模型相比,本文的模型克服了生成故事的逻辑冲突;与ChatGPT等大型预训练语言模型相比,本文的模型在保证生成故事质量的同时,减少了训练资源的消耗。

常识辅助细粒度数据增强方法

数据增强的代表性研究主要针对ImageNet等常规分类数据集展开。考虑到细粒度识别数据集中测试样本类内及类间关联性与常规分类数据集差异明显,因此针对细粒度识别的数据增强方法尚待深入研究。为此,从细粒度识别任务以及数据集的特殊属性入手提出基于常识辅助的细粒度语义图块混合策略。所提方法利用常识知识挖掘样本标签间潜在关联,以此为基础设计结构化图像混合策略的多支路卷积神经网络结构,使图像混合过程更关注目标的细微差异。通过大量性能测试可验证所提方法的性能明显优于主流的基于图像混合的数据增强方法。同时,通过实验验证,所提出的常识知识有助于多种基于混合图像类的数据增强模型性能提升。

基于动态常识推理与多维语义特征的幽默识别

随着社交媒体的飞速发展,幽默识别任务受到研究者广泛关注。其目标是判断给定文本是否具有幽默表达。现有方法主要基于幽默产生理论,采用规则或神经网络模型提取多种幽默相关特征,如不一致性、情感和语音等。然而,这些方法未充分捕捉文本内部的情感特征,忽视了隐含在幽默文本中的情感表达,影响了幽默识别的准确性。为解决此问题,该文提出了CMSOR方法,以动态常识和多维语义特征为驱动。首先,利用外部常识信息从文本中动态推理说话者的隐式情感表达;然后,引入WordNet词典计算词级语义距离,捕捉不一致性,并计算模糊性特征;最后,基于这三个特征维度构建幽默语义,实现幽默识别。实验证明,CMSOR模型相对于当前基准模型在三个公开数据集上的识别性能均有显著提升。

融合局部特征的多知识库常识问答模型

当前的多知识库融合常识推理模型的输入和特征组合的方式过于简单,导致模型丢失了一些与问题和答案相关的重要信息,限制了融合外部知识的常识推理模型的效果。另外,在进行常识问答的任务时,预训练语言模型输出的问题和答案表示存在的向量各向异性问题没有得到解决。这些问题都是导致常识问答推理性能不够高的因素。针对以上问题,提出了一种基于局部特征融合的多知识库常识问答模型,改进外部知识库和问答文本的融合方式。模型将局部的问题和答案特征融入预训练语言模型全局特征,以丰富模型的特征信息,并在预测层结合了多种维度的特征进行预测;模型对于待匹配的问题和答案句子表示进行了白化处理,然后执行匹配任务。通过白化操作,模型增强了句子表示的各向同性,提升了句子向量的表征能力;还探索了不同预训练编码器(如:ALBERT、ELECTRA)在模型上的效果,以加强对知识文本的特征抽取能力,并证明了模型的稳定性。实验结果证明,在相同BERT-base编码器的实验下,模型的准确率达到78.6%,相较于基线模型,准确率提升了3.5个百分点;在ELECTRA-base编码器的实验下,模型的准确率达到80.1%。

基于解耦常识性关联的图像描述生成算法

基于解耦常识性关联的图像描述生成算法旨在排除各类实体间常识性关联对模型推理的干扰,提高描述生成的流畅性与准确性.针对当前图像描述生成中存在的符合常识但与图像内容不相符的关系语句,该算法先通过一种新颖的训练方式加强关系检测模型对图像中真实关系的关注程度,提高关系推理的准确性.再通过一种关系感知的实体交互方法,对存在关系的实体进行有针对性的信息交互,对关系信息进行强化.实验表明,该算法能够纠正一些常识性的虚假关系,生成较为准确的图像描述,并在各项评价指标上获得了较好的实验结果.

基于多头注意力机制融合常识知识的共情对话生成

当前对话生成技术已取得显著进展,然而为了更好地满足人类交流的需求,研究人员开始将共情引入对话生成领域。共情作为人际交流的重要组成部分,有助于更好地理解他人的情感和感受。通过引入常识知识来加强对用户情感和处境的理解,然而目前方法对非情感知识采用统一编码以及对常识知识融合采用简单的向量拼接,导致某些常识知识特征的影响可能降低,并且各个知识之间的关联刻画模糊。为此,提出一种基于多头注意力机制融合常识知识的共情对话模型ATT-EDM。该模型对引入的5种关系(xReact、xWant、xNeed、xIntent、xEffect)进行单独编码,保留了每种常识各自的特征,并利用多头注意力机制融合常识知识,对每种知识在注意力层进行运算,以更准确地反映它们各自的影响,同时更有效地刻画各个常识知识之间的联系。在数据集EmpatheticDialogues上的实验结果表明,该模型在困惑度(PPL)、准确率和Distinct-2指标上优于基线模型,PPL降低到36.4350,准确率和Distinct-2分别达到37.96%、3.3455,能够生成质量更高、内容更丰富、共情能力更强的同理心响应。

机械领域中公知常识的认定及举证

在机械领域专利审查中运用“三步法”进行创造性评述时,时常会涉及区别技术特征如机械部件结构及驱动、传动方式等具体设置是否为公知常识的判断,因此,深入、全面和系统地研究机械领域审查中公知常识的认定、充分说理方式与技巧、举证时机及策略,以及审查员如何提升自己的公知常识知识积累,对提高审查质量及审查效率具有重要的意义。

浅谈专利审查创造性判断中公知常识的考虑

在专利审查的创造性评判中经常会使用公知常识,但是目前如何对公知常识进行判断、认定和使用等问题,还没有非常明确的规定和标准,当事人就公知常识的和适用和理解存在不小的分歧。本文通过引入分析实际审查中的相关具有代表性的案例,针对公知常识适用中可能普遍出现的问题,提出了在创造性的审查判断中,应当牢固树立举证意识,在确实难以举证的前提下,还应当以现有技术为基础,进行严密的推理,不能脱离发明所要解决的技术问题及其技术效果来运用公知常识,而应该从方案的整体上考虑区别特征是否为公知常识,现有技术在整体上是否存在使得普通技术人员在面对实际要解决的技术问题时,存在将公知常识结合到最接近的现有技术中的动机,从而避免公知常识滥用或错用。

公知常识在纺织机械创造性判断中的认定

创造性是发明实质审查中运用最多的条款,纺织机械专利申请涉及较多细微部件的改动,如何正确把握其创造性高度在审查实践中存在一定难度,尤其是公知常识的滥用导致申请人利益受损。文章对比研究了中欧两局创造性判断的相关规定,并结合实际案例阐述如何准确认定公知常识,认为区别特征是否为公知常识,应当将区别技术特征在发明中实际所要解决的技术问题与区别技术特征的固有功能在公知领域所解决的问题进行对比后综合考量判定。

教育常识概念辨析——基于分析教育哲学的视角

教育常识是在日常教育生活中人所共有的、经常并持续起作用的关于教育的认识。教育常识的世界观、思维方式和价值规范是深入理解教育常识的三个方面。教育常识的世界观呈现了个人对教育世界一般的、总体的理解,这种一般性理解并未得到深入反思,却直接影响着普通人(尤其是未受专业教育学训练的人)的教育行为;教育常识的思维方式是一个人依据教育常识实施具体教育行为的思考方式,显然这种思考方式会受到教育常识世界观的影响,同样是缺少反思的;教育常识的价值规范统摄着教育常识的世界观以及思维方式,它体现了教育常识背后的价值取向,从根本上决定了一个人的教育常识。教育常识的世界观具有重复性、给予性、非批判性、非系统性、矛盾性、差异性的特征。教育常识的思维方式具有非此即彼、简单归纳、模仿、类比和过分一般化的特点。教育常识的价值规范体现为有限的共同性和普遍性、僵化性和保守性、两极对立化的特点。为了更加系统地理解教育常识,需要辨析教育常识与其相似概念的差异,通过辨析教育常识与民间教育学、默会知识、教育习俗、教育民俗、教育习惯、教育信仰的异同,可以系统地了解教育常识在诸多相似概念中的位置。

常识、诗意与革命的复调——试析老舍的《离婚》

老舍小说《离婚》的第一重调性体现为张大哥所代表的常识与老李所代表的诗意,前者周旋于人情世故,后者则要求保有理想主义的追求。没有危机时,常识的生活庸俗但温情,诗意反而显得空幻;危机一旦发生,常识的生活便暴露出弊病,而诗意的生活则呈现出革命性。但诗意的革命性根源于虚无,切实改善现实则需要决断与行动,从而出现了第二重调性,即诗意的革命与行动的革命。《离婚》中的“革命青年”马克同与边缘人丁二爷,前者自诩革命者而不革命,后者不符合革命者形象却做出了真正的革命行动。但《离婚》并没有止步于此,老李与丁二爷隐遁乡村成了第三重调性,构成了对前两种调性的否定。在重重否定中,《离婚》以诙谐的语调勾勒了悲凉的精神群像。

专利法中公知常识的正确认定和使用的条件探究

【目的】针对不同类别的公知常识(教科书、工具书和惯用手段),进行准确认定和使用的条件分别进行探讨,为“公知常识”认定规则的完善提供参考。【方法】采用案例分析和推理总结方法对不同类别的公知常识的认定和使用进行验证。【结果】创造性判断过程中,引用公知常识的频率很高。因此,公知常识的准确认定是对于统一判断标准、化解矛盾,达到公平与效率的统一、推动发明创造都有着重要的作用。【结论】在判断某一手段是否为公知常识时,应同时考虑技术领域,解决的技术问题和被广泛知晓的特性。

初产妇妊娠期医学常识知识获取情况、途径及影响因素分析

目的:调查初产妇妊娠期医学常识知识获取情况、途径及影响因素。方法:对2022年1月-2023年1月80例初产妇进行问卷调查,总结妊娠期医学常识知识获取情况、途径,通过Logistic回归分析筛选影响因素。结果:初产妇医学常识知晓平均分(19.39±2.78)分;获取途径主要为互联网、医务人员;多因素Logisitic回归分析显示,年龄、户籍地、文化程度、配偶文化程度、职业、家庭月收入、产检次数、妊娠期并发症是医学常识知识知晓得分的影响因素。结论:初产妇妊娠期医学常识知识不足且影响因素众多,需进一步加强宣教。

常思常识 花香书香

钱理群曾言:“教育难,难就在回到常识。”作为教育者,最可怕的是对常识的无知和缺乏敬畏。武汉市光谷第十七小学自2018年建校以来,一直提倡“常识教育”。“常识”一般被定义为一种基于社会共识的、基础的、必要的知识体系和思维方式。它包括但不限于生活智慧、社会规范、文化传统以及基本的科学原理等。常识是个体适应社会生活、进行有效沟通和决策的基础。李政涛教授在《教育常识(第二版)》中提出:“不应该把常识缩减为‘操作手册’之类的东西,它还必须有情、有趣、有味,让理解者和运用者因为拥有了、运用了常识,而感受且享受到其中的趣味和欢乐。”由此看来,常识绝不是冷冰冰写在纸上的东西,应该融入理解者和运用者的体验、性情,才是真常识。我们提倡“常识教育”,就是守住教育的底线,理解常识、敬畏常识、尊重常识。

“去中心化”生产、商品橱窗与常识叙事的价值放大——对网络微短剧发展动因的再认知

作为近年迅速崛起的网络视听内容新品类,网络微短剧以碎片化、小体量的内容形式释放了巨大的文化形构能力。网络微短剧的创作者通过“去中心化”生产模式,重构了影视生产供给侧的话语秩序,以追求共感的常识叙事,满足了用户的“下沉”内容消费需求。他们既将网络微短剧作为供观众消费的文化商品来创作,也努力开掘其作为“商品橱窗”的巨大潜能。从创作发生学视角展开对网络微短剧发展动因的探究,有助于解释其发展的内在驱力,进而帮助对其产业模式生命力作出准确预估。

试述汽车机械维修保养的技巧与常识

现如今,汽车已经成为人们日常出行不可或缺的交通工具,但在汽车长期运行过程中,受环境变化、人为损坏、自身磨损等因素影响,容易发生各种故障和隐患,不仅会影响汽车安全运行,还会降低使用寿命。幸运的是,汽车中的确有很多常见故障和安全隐患,能够通过简单的维修和保养方式来解决。所以,本文将结合工作经验,探讨汽车机械维修中的常见问题及保养中容易被忽视的部分,并提出几点行之有效的保养技巧和常识,旨在为汽车安全运行奠定良好基础。