論文小綜 | Neuro-Symbolic Reasoning in NLP

本文作者：鄧淑敏，浙江大學在讀博士，研究方向爲低資源條件下知識圖譜自動化構建關鍵技術研究。 深度學習的高速發展使得模型的表達能力逐步完善，在一些感知任務（例如動作識別和事件檢測）上取得了顯著成果。但是，如果要開發真正的智能系統，需要彌合感知與認知之間的鴻溝。高度認知的任務，例如抽象，推理和解釋，與符號系統緊密相關，但是通常無法適應複雜的高維空間。神經符號計算將深度模型的優勢與符號方法相結合，從而顯

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