NLP新里程碑！清华姚班毕业生发布KEAR：首次常识问答超越有机体

和室内空间算法太高，并能大量的驱动程式和显存数据库量毕竟的情况下，Transformer表现毕竟好

另一方面，Transformer本质上还是黑盒框架，没急于让他像进化一样展开文档理解和悬疑，明白AI为什么诱发这样的假设是很最重要的，KERA通过并用基本知识图解、词典和公开可用的方法学数据库的现代人性基本知识，并能一定相对地反应无误的缺少及框架悬疑全过程。

受控焦虑的借助法则也很单纯，将可用（input）和基本知识（knowledge）反馈上来作为新的可用，然后将既有作为H0经过自焦虑前凯才会。

其之中K(nowledge)的缺少之之外基本知识图解ConceptNet, 词典和锻炼数据库。

可以看不到，自焦虑和受控焦虑的主要区隔就是可用应该只缺少于可用文档，即通过向受控焦虑前凯凯供各有不同缺少的相关背景和基本知识，之之外基本知识图解、词典、语料库和其他语言框架的可用，然后让框架同时对可用展开自焦虑和对基本知识展开受控焦虑，就能达到加进受控基本知识的特性。

加进的受控信息以小写（symbol）的方式存储器，如纯文档或基本知识图解详见，从而并能凯升Transformer在语言理解方面的能力也。

并且KEAR使用的可用和基本知识的文档反馈不会对Transformer框架结构诱发任何偏离，使除此以之外的系统会可以很更易地使用受控焦虑。

因为世界上的基本知识也是在动态变化的，所以受控焦虑的另一个某种相对是，普通用户可以很更易地毕竟新基本知识流来偏离框架的假设可用。

通过加进最新的现代人，例如将在线毕竟新的基本知识图解可用到框架之中，可以使框架的对政府全过程变得毕竟加紫色和可解释。

而用多模块合组优化、以致于之外焦虑加进基本知识库也是苹果公司人工智慧概念化服务项目凯精确度的核心侧向。

著者引介

评论的第一著者是徐一翀，本科毕业于武大所大学姚班，于卡内基梅隆所大学赢得学士学位，主要数据库分析侧向为交互式方法学，自然语言处置和最深处学习。现在是苹果公司AI Cognitive Services数据库分析组的见习数据库分析员。

朱晨光是苹果公司概念化服务项目数据库分析组的总监数据库分析负责人。他领导基本知识和语言团队，从事文档概括、基本知识图解和一个中心护航的对话方面的研发工作。他于2016年在斯坦福所大学赢得计算机科学学士学位和数学方法法学硕士，在此之前于武大所大学姚班赢得计算机科学文学士。

黄学东是苹果公司AI概念化服务项目工程和数据库分析团队的领导人，IEEE/ACM院士(IEEE/ACM Fellow) ，苹果公司首位「潮州人当今世界新科技院士」、苹果公司总监字词数据库分析团队、苹果公司网络服务与人工智慧事业部概念化服务项目团队当今世界新科技院士/当今世界人工智慧总监新科技任官。他先后赢得湖南所大学文学士，武大所大学法学硕士和英国爱丁堡所大学学士学位。

请注意：

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