论文小综 | Neuro-Symbolic Reasoning in NLP

本文作者：邓淑敏，浙江大学在读博士，研究方向为低资源条件下知识图谱自动化构建关键技术研究。 深度学习的高速发展使得模型的表达能力逐步完善，在一些感知任务（例如动作识别和事件检测）上取得了显著成果。但是，如果要开发真正的智能系统，需要弥合感知与认知之间的鸿沟。高度认知的任务，例如抽象，推理和解释，与符号系统紧密相关，但是通常无法适应复杂的高维空间。神经符号计算将深度模型的优势与符号方法相结合，从而显

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