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KEHRL: 使用层次强化学习学习知识增强语言表征
💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文介绍了一种使用层次强化学习来增强语言表示的方法，通过整合知识图谱中的关系三元组到语言模型中，提升自然语言理解任务的性能。

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关键要点

  • 本文提出了一种通过层次强化学习来学习知识增强语言表示的方法。
  • 该方法集成了知识图谱中的关系三元组。
  • 通过自监督学习将外部数据源整合到语言模型中。
  • 该方法旨在避免注入不准确或不相关的知识。
  • 有效提升了模型在各种自然语言理解任务上的性能。
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标签

层次强化学习 知识图谱 自然语言理解 自监督学习 语言表示
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