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COMET：Commonsense Transformers for Automatic Knowledge Graph Construction

COMET：Commonsense Transformers for Automatic Knowledge Graph Construction

2019.06 - ACL 2019 自动常识知识库构建

论文笔记 论文数据、demo 论文代码

概览

利用ATOMIC训练GPT模型，该GPT模型又反过来生成了许多全新的且合理的知识，达到了图谱补全的效果。（Allen实验室：自动常识知识库构建）

作者提出Commonsense Transformers(COMET)生成模型，主体框架是Transformer语言模型。

（在问答等领域，可以实现对同一个问题，有不同的回答）

如何利用常识知识辅助阅读理解任务是目前比较热门的方向。

推理能力从ATOMIC的50%提升到56.45%。

自动构建的常识库准确率是77.5%，和ATOMIC人工构建的常识库的86%对应。

本文标签： transformersCommonsenseCOMETAutomaticConstruction

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