分析一下这篇文献Reasoning with Language Model Prompting: A Survey
时间: 2024-01-24 07:19:32 浏览: 28
这篇文献 "Reasoning with Language Model Prompting: A Survey" 是一篇综述性的论文,主要介绍了近年来在 NLP 领域中,利用语言模型提示(Language Model Prompting)进行推理的技术和方法。该文献的主要贡献在于系统地梳理了这一领域的研究进展,提供了一个全面的视角,帮助读者了解该领域的主要问题、挑战和解决方案。
该文献首先介绍了什么是语言模型提示,以及在自然语言处理中使用语言模型提示的动机和优势。其次,该文献详细介绍了使用语言模型提示进行推理的不同方法和技术,包括基于模板的提示、基于问题的提示、基于图形的提示等。针对每种方法,该文献都进行了详细的介绍和分析,包括其原理、优点和缺点。
接着,该文献介绍了语言模型提示在不同的 NLP 任务中的应用,包括文本分类、命名实体识别、关系抽取、机器翻译、问答系统等。通过这些案例,读者可以了解到语言模型提示在不同任务中的效果和应用情况。
最后,该文献总结了当前语言模型提示的研究进展和未来的研究方向,包括进一步提高提示质量、探索新的提示方法、将提示与其他技术相结合等。总体来说,该文献是一篇非常有价值的综述性论文,对于研究者和从业者来说都有很大的参考价值。
相关问题
complex knowledge base question answering:A survey
Sure, I can help with that. Complex knowledge base question answering refers to the task of answering questions that require deep understanding and reasoning capabilities to extract information from large knowledge bases. This is a challenging task for artificial intelligence, but recent developments in natural language processing and machine learning have greatly improved the ability of AI systems to effectively answer complex questions from knowledge bases. Do you have any specific questions in mind related to complex knowledge base question answering?
基于论文Learning to Discretely Compose Reasoning Module Networks for Video Captioning,写一篇文献综述
根据Learning to Discretely Compose Reasoning Module Networks for Video Captioning论文,本文综述了一种用于视频字幕的推理模块网络组合学习方法。该方法可以有效地提取视频的要素特征,并将其进行组合,以生成有意义的字幕。首先,论文提出了一种基于多层视觉特征提取网络的深度神经网络(DNN)模型,用于视频的特征提取。然后,论文提出了一种基于可分离模块网络(SMN)的模型来推理不同层次视觉特征之间的关系,从而提取有意义的语义结构。此外,论文还提出了一种基于深度双向长短期记忆(LSTM)模型的语义编码器,用于将推理模块网络推理出的语义结构映射为语言表达式。最后,论文进行了大量实验,证明了所提出的方法在视频字幕生成方面的有效性。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)