道翰天琼认知智能机械人平台API接口大脑为您揭秘。国际语义评测研讨会(International Workshop on Semantic Evaluation, SemEval)是由ACL下属的SIGLEX主理,是全球范围内影响力最强、规模最大、参赛人数最多的自然语言语义评测竞赛。

在本届SemEval-2020国际语义评测大赛中,中国科学院信息工程研究所胡玥先生率领的参赛团队雏鹰团队(系统名:III-ENLP-NUT)(团队成员:邢璐茜、谢玉强、彭伟)在Task4: Commonsense Validation and Explanation (知识验证与注释, 子义务A-知识验证及子义务B-知识注释选择上均取得了Top-3的好成绩。https://competitions.codalab.org/competitions/21080

论文链接:https://arxiv.org/abs/2007.00924以下胡玥团队将为人人带来详细的大赛分享。
1
义务先容&剖析
义务先容
SemEval-2020 知识验证与注释义务由西湖大学博士生王存翔、 SUTD博士生梁帅龙、西湖大学张岳教授和Queen’s University 朱晓丹教授配合举行。该赛题进一步划分为三个子义务,划分是a) Commonsense Validation,b) Commonsense Explanation(Multi-Choice),c) Commonsense Explanation(Generation)子义务A: Commonsense Validation知识验证子义务中,输入为两个有相似结构的陈述,要求系统判断出哪个陈述是相符知识的,哪个陈述相对不相符知识。评价指标接纳准确率。子义务B: Commonsense Explanation (Multi-Choice)知识注释选择子义务中,输入为子义务A中不相符知识的错误陈述,以及三个可能为不相符知识陈述的注释选项,要求系统从候选选项聚集中,选出最能够注释不相符知识陈述失足的缘故原由。评价指标接纳准确率。子义务C: Commonsense Explanation (Generation)知识注释天生子义务中,输入同样为子义务A中不相符知识的错误陈述,要求系统⽣成可以注释不相符知识陈述的缘故原由。评价指标接纳文本天生的评价指标BLEU以及人工评价。
义务剖析
子义务A的目的是磨练模子是否具有区分违反知识的自然语言陈述的能力。子义务A的主要挑战在于,违反知识的陈述在句法层面通常是相符语言学结构的,然则在语义层面上,其寄义是不相符通常的知识知识,磨练模子所具备的知识知识。子义务B的目的是通过选择合适的注释的方式,磨练模子是否真正地明白了一个陈述为什么是违反知识的。子义务B的挑战在于,只管所有的候选注释都与违反知识陈述的内容有关,然则有些候选项并不包罗注释不相符知识的主要缘故原由,反而由于在内容上存在关联,会涣散模子的判断能力。近期一些事情解释,预训练语言模子除了在语言明白上具有很好的性能之外,通过在大规模语料上举行学习,其内部已经习得了某些知识知识。因此,我们不仅仅将预训练语言模子看做上下文编码器,用以发生句子的示意,同时,我们还把预训练语⾔模子看做知识存储器,希望在问答过程中可以隐式地行使预训练语言模子提供知识知识。针对上述挑战,我们从以下两个主要指导意图出发,以多选型问答的式设计两个⼦义务的解决方式:(1)意图1:若何“叫醒”并行使预训练语言模子内部的隐式知识来辅助完成知识验证和注释义务?(2)意图2:厚实违反知识陈述的上下文是否能够/若何辅助系统更好地选择准确的注释?针对第一点,我们设计了一种基于提醒模板(prompt template)的方式,用于重构子义务输入以适用于问答义务。针对第二点,我们为子义务B构建了一个提醒问题(prompt question),而且利⽤分外的信息对其举行扩展,以提供对比信息,辅助模子能够定位到造成违反知识的缘故原由。此外,我们还探索了基于预训练语言模子打分的方式来完成知识验证子义务,并探索了预训练语言模子内部隐含的知识知识能够在多大水平上辅助知识验证子义务。
2
摘要&先容
摘要本文先容了针对SemEval Task4的前两个子义务的系统:知识验证和注释。为了说明判断的意图并注入对比信息以供选择,我们提出了带有模板的输入重修计谋。详细来说,我们将子义务形式化为多项问题,并使用提醒模板组织输入,然后,将最终回覆展望视为子义务的效果。实验效果解释,与基准系统相比,我们的方式具有显着的性能。我们的方式在前两个子义务的两个正式测试集中都获得了第三名,其准确度划分为96.4和94.3。先容自然语言明白(NLU)要求系统不仅能够弄清文本的语义,而且能够在现实天下的知识知识的约束下明白文本。识别无意义的自然语言陈述,并发生对无意义的文本的注释的能力是实现对自然语言明白的基础。SemEval-2020义务4提供了结构优越的评估义务,旨在评估基于知识验证和注释的系统能力。知识验证和注释(ComVE)义务分为三个子义务:验证、注释选择、注释天生。我们主要关注并介入前两个子义务。第一个子义务(subtaskA)的目的是检查系统区分区别于知识的自然语言语句(即,无意义/错误语句)的能力。第二个子义务(subtaskB)的目的是测试系统是否可以准确明白造成反事实的缘故原由。在子义务A中,区分无意义的陈述所面临的挑战在于,这种陈述通常在句法层面上相符语言结构,但其寄义却不相符语义层面上的一样平常知识。在子义务B中,为虚伪陈述选择适当的注释的难题在于,只管候选注释与虚伪陈述的内容相关,但它们可能不包罗注释虚伪陈述的主要缘故原由,而且会涣散系统的注意力。为了解决上述挑战,我们首先将两个子义务形式化为一种多选问答(QA)义务。此外,我们将PLM用作上下文编码器来天生句子的示意形式,还通过两阶段的预训练将PLM视为知识存储,可以在回覆问题时隐式提供知识知识。为了应对前面提到的挑战,我们设计了多选QA方式解决两个子义务的方式,具有以下两个指导意图:(a)若何叫醒和行使PLM的隐性知识举行知识验证和注释 。(b)上下文的扩展将若何辅助系统为错误陈述选择准确的注释。对于第一点,我们探索了一种基于模板的方式来重修编码器的输入。在子义务A中,我们设计了一个提醒性问题,并将此子义务转换为多项选择QA样式花样,其中将语句用作候选谜底。在子义务B中,我们将带有提醒模板的错误陈述重新花样化,好比A陈述是反事实的,是由于B注释。提醒模板旨在激活预训练模子内部的知识知识,而且可以将其视为查询以检索PLM中的知识知识。另外,提醒模板厚实了PLM的输入,以明确表达子义务的意图。对于第二点,我们建议在子义务B中用更多上下文扩展prompt question,带有更多文本信息,好比准确和错误陈述的对比信息。

3
方式
义务界说 :5个元素 ${S^1, S^2, O^1, O^2, O^3}$划分示意两个陈述和三个注释。${S^1, S^2}$ 一个是真实事实。一个是反事实。$O^i$ 只有一个是准确的注释缘故原由。我们把两个子义务转成多选问题,包罗一个PLM的编码器和一个义务确定的分类层。对于每一个问题谜底对,我们可以获得下面的盘算公式。inp,示意的是经由重构的输入 。$C^i$示意的是陈述的First Token,即[CLS]。拥有打分更高的候选谜底将会被视为最后的展望。
 Sense-Making 陈述验证方式
在第1个子义务中,模子要求能够去选择一个反事实的陈述。我们把这个子义务转成多选的qa问题。其中问题是我们人工组织的一个prompt question。这个prompt question有两个功效:第一,他能够去检索(激活)预训练语言模子内部的知识知识;第二,饰演一个潜在问题的角色,用有意义的陈述来回覆。因此我们直接组织了一个启发式的prompt question,好比:If the followingstatement is in common sense?我们以为这种方式,从语义角度来说,能够包罗子义务的背后的意图(验证知识).以是对每一个样例,我们都能够去组织一个这样子的问题和陈述对。然后划分取每一个陈述的cls向量,作为分类层的输入,获得最后的效果。除此之外,思量到长度的限制以及盘算效率,我们用另一个方式去连系问题和陈述。好比:[CLS] If “ Si ” is in common sense? [SEP].注释选择方式对于第二个来说系统需要从三个候选当中去选择最合理的注释。这也是一个很直觉的多选义务,然则we argue:错误的陈述从语法上来说是一个完全准确的自然语言的句子,若是直接把这个错误的陈述和每一个候选注释毗邻起来,可能会滋扰模子的显示。也就是说模子异常容易去关注到陈述和注释之间的相似性,而不是我们所需要的因果关系。基于上述思量,我们会组织一个prompt template,为了能够让模子去明白作为待回覆的问题假陈述。因此我们组织的模板如下:[CLS] Sf is against common sense because Oj [SEP] .下划线会被这个候选的注释去替换。然而若是仅仅是使用这种错误的事实信息是不足够的。他会滋扰模子发现在错误事实和候选注释间的因果关系的能力。我们对数据举行了考察,发现 true statement经常会和false statement,共享同一个主题。另外true statement的内容是in come sense的。以是我们重新行使上真实陈述的信息,可以与错误的事实形成了一个对比的信息。因此我们又组织了如下的模板:[CLS] If St is in common sense. [SEP] Sf is against common sense because Oj [SEP]
4
实验&效果
详细的实验设置人人可以移步论文,这里就不作赘述了。下图是我们对两个子义务组织的模板:
主实验
我们在两个子义务上举行了实验。其中omcs是指我们用分外的知识语料对模子举行二阶段训练。P和C示意对应的模板。在子义务一上,我们发现通过增添模板信息能够使模子效果提升,通过分外的语料去预训练语言模子,能够到达一个更好的效果,然则两个模板在子义务一上面的显示并不是很显著,我们以为这个缘故原由是由于这两个模板带来的效果是一致的,纵然他们的显示形式有所差别。对于第2个子义务来说,我们的模子通过增添P和增添P+C,模子的效果都在提升,说明这两个模板组织获得的语义信息也是有所差异的。和我们的假设一致,通过增添对比信息,模子的效果能够到达最好。
5
讨论
探索PLM中的知识知识
我们想要去探讨预训练语言模子当中是否真的隐含了知识知识。因此我们举行如下的操作:对每一个陈述中的token顺序的mask,然后能够获得每一个token的概率值。所有的token概率值乘起来获得这个陈述的概率。因此我们能够去获得真实事实和错误事实的打分。若是模子足够理想的话,那么真实事实的打分肯定是大于错误事实的。若是模子把真实事实的打分,误判成小于错误事实的打分,那么error+1。因此我们可以盘算一个准确率,最后我们发现:RoBERTaLarge 到达79.5%的准确率,RoBERTaOMCS 保持了86.3%的准确率。子义务A上提问模板效果表征RoBERTa的原始输入花样我们在义务a上做了一些case study。对于第1个例子来说,增添模板能够使得模子都判断准确。说明模板能够去对模子有一定的表示作用。对于第2个例子来说,第1个模板任然不奏效,然则第2个模板提供了一个更好的hint。对于第3个例子来说,所有的模子都做错了。有可能是模子自己的问题,语料当中的偏置或者是TV这个词泛起的词频等等。总之,模板能够辅助模子去明白这个义务中的一些工具,然则在数据集内里仍然有一些还未被解决的问题。同时我们在义务b上也做了一些case study的展示,我们发现通过增添p+c这个模板,能够对大部门的数据都预判准确,说明这个模板给模子带来的信息照样比较厚实的,好比说显式给出因果关系,以及真实事实和错误事实的对比关系。除此之外,我们还尝试了数据增强,由于我们发现数据中的错误事实部门是对真实事实举行主语替换,词位置顺序改变等方式,然则增添了部门数据加入训练发现效果并没有带来很大的提升,缘故原由可能是由于模子的效果已经到达了96%+,在通过增添部门数据,效果难以有显著的提升。
团队先容
中科院信息工程研究所雏鹰团队主要研究偏向包罗智能对话、机械翻译、阅读明白、跨媒体智能剖析等。在ACL,AAAI 、IJCAI、TMM等顶级集会及期刊揭晓论文70余篇。团队指导先生为胡玥教授,中国科学院信息工程研究所研究员/博士生导师,主要研究偏向为人工智能、自然语言处置。
道翰天琼认知智能未来机械人接口API简介先容
认知智能是盘算机科学的一个分支科学,是智能科学生长的高级阶段,它以人类认知系统为基础,以模拟人类焦点能力为目的,以信息的明白、存储、应用为研究偏向,以感知信息的深度明白和自然语言信息的深度明白为突破口,以跨学科理论系统为指导,从而形成的新一代理论、手艺及应用系统的手艺科学。 认知智能的焦点研究范围包罗:1.宇宙、信息、大脑三者关系;2.人类大脑结构、功效、机制;3.哲学系统、文科系统、理科系统;4.认知融通、智慧融通、双脑(人脑和电脑)融通等焦点系统。 认知智能四步走:1.认知宇宙天下。支持理论系统有三体(宇宙、信息、大脑)论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论系统;2.清晰人脑结构、功效、机制。支持学科有脑科学、心理学、逻辑学、情绪学、生物学、化学等学科。3.清晰信息内在纪律规则。支持学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学科。4.系统落地能力。支持学科有盘算机科学、数学等学科。
认知智能CI机械人是杭州道翰天琼智能科技有限公司旗下产物。认知智能机械人是依托道翰天琼10年研发的认知智能CI系统为焦点而打造的认知智能机械人大脑,是全球第一个认知智能机械人大脑。具有突破性,创新性,领航性。是新一代智能认知智能的最好的产物支持。 认知智能机械人手艺系统加倍先进,加倍智能,是新一代智能,认知智能领域天下范围内唯一的认知智能机械人。 认知智能机械人是新时代的产物,是新一代智能认知智能的产物。代表了新一代智能认知智能最焦点的优势。和人工智能机械人大脑相比,优势异常显著。智能度高,客户粘性大,客户满意度高,易于推广和流传等焦点特点。 依托认知智能机械人平台提供的机械人大脑服务,可以赋能各个行业,各个领域的智能装备,各种需要人机互动的领域等。认知智能机械人平台网址:www.weilaitec.com,www.citec.top。迎接注册使用,走进更智能机械人天下。
认知智能和人工智能的优劣势对比主要可以分为四大方面: 第一:时代生长差别。人工智能是智能时代生长的第二个阶段,认知智能是智能时代生长的第三个阶段。时代生长上决议了认知智能更显具有时代领先性。 第二:基础理论系统差别。人工智能的基础理论系统以数学为基础,以统计概率系统为基础。认知智能基础理论系统以交织允许理论系统为基础。包罗古今中外哲学系统,心理学系统,逻辑学系统,语言学系统,符号学系统,数学系统等学科。其基础理论系统加倍具有创新性,突破性和领先性。且交织学科理论系统的研究也是未来智能生长的大偏向。其详细理论系统,还包罗三体论(宇宙,信息,大脑三者关系),融智学,和HNC等。 第三:手艺系统差别。人工智能的焦点手艺系统主要是算法,机械学习,深度学习,知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其焦点主要是在模拟人类的感知能力。认知智能的焦点手艺系统是以交织学科理论系统而衍生出来的。详细包罗三大焦点手艺系统,认知维度,类脑模子和万维图谱。认知智能的手艺系统焦点以类脑的认知系统为基础。以全方位模拟类脑能力为目的。人工智能以感知智能为基础的系统,只能作为认知智能中的类脑模子手艺系统中的感知层手艺系统。类脑模子大致包罗,感知层,影象层,学习层,明白层,认知层,逻辑层,情绪层,相同层,意识层等9大焦点手艺层。因此人工智能的焦点只是作为认知智能类脑模子中的感知层。因此在手艺系统上,人工智能和认知智能基本上没有太多的可比性。 第四:智能度成本等方面的差别:人工智能产物的综合智能水平,普遍在2-3岁左右的智力水平。认知智能产物其智能水平大致在5-8岁左右。认知智能系统构建的机械人加倍智能。且更省时间,更省人力和资金。优势异常多。详细请看下列的逐项对比。
道翰天琼CiGril机械人API
道翰天琼CiGril认知智能机械人API用户需要按步骤获取基本信息:
1.在平台注册账号
2.登录平台,进入后台治理页面,建立应用,然后查看应用,查看应用相关信息。
3.在应用信息页面,找到appid,appkey秘钥等信息,然后写接口代码接入机械人应用。
最先接入
请求地址:http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr
请求方式:post
请求参数:
参数 类型 默认值 形貌
userid   String   无 平台注册账号
appid   String   无 平台建立的应用id
key   String   无 平台应用天生的秘钥
msg   String   "" 用户端新闻内容
ip   String   "" 客户端ip要求唯一性,无ip等可以用QQ账号,微信账号,手机MAC地址等取代。

接口毗邻示例:http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552

注意事项:参数名称都要小写,五个参数不能遗漏,参数名称都要写对,且各个参数的值不能为空字符串。否则无法请求乐成。userid,appid,key三个参数要到平台注册登录建立应用之后,然后查看应用详情就可以看到。userid就是平台注册账号。
示例代码JAVA:

import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;

,

www.px111.net

欢迎进入平心在线官网(原诚信在线、阳光在线)。平心在线官网www.px111.net开放平心在线会员登录网址、平心在线代理后台网址、平心在线APP下载、平心在线电脑客户端下载、平心在线企业邮局等业务。

,

public class apitest {

    /*
    
Get请求,获得返回数据
     @param urlStr
    
@return
     /
    private static String opUrl(String urlStr)
    {        
        URL url = null;
        HttpURLConnection conn = null;
        InputStream is = null;
        ByteArrayOutputStream baos = null;
        try
        {
            url = new URL(urlStr);
            conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
            conn.setReadTimeout(5
10000);
            conn.setConnectTimeout(5 * 10000);
            conn.setRequestMethod("POST");
            if (conn.getResponseCode() == 200)
            {
                is = conn.getInputStream();
                baos = new ByteArrayOutputStream();
                int len = -1;
                byte[] buf = new byte[128];

                while ((len = is.read(buf)) != -1)
                {
                    baos.write(buf, 0, len);
                }
                baos.flush();
                String result = baos.toString();
                return result;
            } else
            {
                throw new Exception("服务器毗邻错误!");
            }

        } catch (Exception e)
        {
            e.printStackTrace();
        } finally
        {
            try
            {
                if (is != null)
                    is.close();
            } catch (IOException e)
            {
                e.printStackTrace();
            }

            try
            {
                if (baos != null)
                    baos.close();
            } catch (IOException e)
            {
                e.printStackTrace();
            }
            conn.disconnect();
        }
        return "";
    }
    
    
    public static void main(String args []){        
            //msg参数就是传输已往的对话内容。            
            System.out.println(opUrl("http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552"));
            
    }
}