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上下文中基于对话的时态表达规范化的学习
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于遮蔽语言模型的神经网络方法，用于多语言时间表达式的归一化，显著优于传统规则系统。研究表明，该方法在低资源语言上表现出色，尤其在法语和西班牙语中超越了现有自动化方法。此外，研究还探讨了时间知识图谱的预测及时间推理能力，强调了上下文学习的重要性。
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关键要点
- 提出了一种基于遮蔽语言模型的新型神经网络方法用于归一化时间表达式，优于传统基于规则的系统。
- 该方法在低资源语言上表现出色，尤其在法语和西班牙语中超越了现有自动化方法。
- 研究探讨了时间知识图谱的预测及时间推理能力，强调了上下文学习的重要性。
- 通过训练深度学习模型，可以适应处理时间相关问题，但需对答案直接存在于文本中的问题进行回答。
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延伸问答
这篇文章提出了什么新的方法来处理时间表达式？
文章提出了一种基于遮蔽语言模型的新型神经网络方法，用于归一化时间表达式，优于传统基于规则的系统。
该方法在低资源语言上的表现如何？
该方法在低资源语言上表现出色，尤其在法语和西班牙语中超越了现有的自动化方法。
文章中提到的时间知识图谱的预测有什么重要性？
研究探讨了时间知识图谱的预测及时间推理能力，强调了上下文学习的重要性。
如何训练模型以处理时间相关问题？
通过训练深度学习模型，利用一种被广泛应用于一般问答的方法，即答案提取，来处理时间相关问题。
文章中提到的新的数据集是如何构建的？
新的数据集灵感来自于 SQuAD，专门为提供丰富的时间信息进行了调整，选择了适应于历史上重要冲突的文集 WikiWars。
该研究对自然语言推理（NLI）挑战提出了什么？
研究提出了三个涉及时间表达式的挑战集，包括时间点之间的顺序、时间之间的持续时间及不同单位时间的大小关系。
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