融合干預(yù)與反事實的知識感知型去偏推理模型

摘要： 溯因自然語言推理任務(wù)旨在根據(jù)給定前提事件和結(jié)果事件選擇更加合理的假設(shè)事件。針對推理過程中由中介變量與混雜變量導(dǎo)致的“邏輯缺陷”與“單句標(biāo)簽泄露”偏差問題，提出一種基于干預(yù)與反事實原理推理模型（KDIC）。該模型中包含了中介變量調(diào)節(jié)器、單句假設(shè)偏差、外部知識融合三個模塊。中介變量調(diào)節(jié)器由因果圖干預(yù)與假設(shè)對比學(xué)習(xí)組成。因果圖干預(yù)旨在基于給定事件構(gòu)建一個因果圖，基于注意力機制和圖卷積... （共12頁）