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竞争与组合：学习模块化世界模型的独立机制
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们开发了一系列以DiffuCOMET为基础的知识模型，通过扩散学习重建叙事背景和相关常识之间的内在语义联系，提供了一种解决方案。DiffuCOMET在常识多样性、上下文相关性和与已知参考文献的一致性方面的平衡优于基准知识模型。
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关键要点
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我们开发了一系列以DiffuCOMET为基础的知识模型。
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利用扩散学习重建叙事背景和相关常识之间的内在语义联系。
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提供了一种推断上下文相关和多样性常识的解决方案。
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逐步优化与叙事相关的常识事实表示。
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DiffuCOMET在常识多样性、上下文相关性和与已知参考文献的一致性方面优于基准知识模型。
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在ComFact和WebNLG+两个基准测试上取得了良好结果。
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