awesome natural language reasoning

很棒的自然语言推理论文

与自然语言模型相关的研究论文集合。

主要由Zaiqiao，Moy和Songbo贡献和维护。

所有的PR和CONTICE非常欢迎！

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常识推理

1. Bosselut，Antoine等。彗星：用于自动知识图构造的常识变压器。 2019年6月。论文。
2. DA，Jeff等。分析几乎没有知识模型中的常识出现。 2021年9月。
3. Liu，Jiacheng等。产生的知识促使常识性推理。 2022年3月。
4. ---。产生的知识促使常识性推理。 2022年3月。
5. SAP，Maarten等。自然语言处理的常识推理。 2020。纸。

象征性推理

1. Arabshahi，Forough等。具有神经常识知识和象征性逻辑规则的对话多跳跃推理。 2021年9月。
2. Kassner，Nora等。审慎的语言模型符号推理者是否超过知识？ 。 2020。纸。
3. Minervini，Pasquale等。在大型知识基础和自然语言上可区分推理。 2020年4月。纸。
4. Yang，Kaiyu和Jia Deng。学习以准自然语言推理的符号规则。 2021年11月。

算术推理

1. Rabe，Markus Norman等。通过自我监督的跳过培训进行数学推理。 2020。纸。
2. Wei，Jason等。思想链促使人们在大语言模型中引起推理。 2022年1月。
3. Welleck，Sean等。天然牙线：数学定理以自然语言证明。 2021年6月。纸。

调查文件

图书

• 理性的谜：人类理解的新理论

  雨果·梅西尔（Hugo Mercier）和丹·斯佩伯（Dan Sperber）

• 原因：因果的新科学

  由Judea Pearl和Dana Mackenzie撰写。

推理数据集

• Atomic 2020：具有133m日常推论知识元素的常识知识图。
• TRANSOMCS：Transomcs包含20个常识关系，1万个独特的单词和1,848万个三胞胎。

相关的GitHub存储库

• 深刻的论文：最近的论文，包括神经符号推理，逻辑推理，视觉推理，自然语言推理以及连接深度学习和推理的任何其他主题。

• 令人敬畏的可解释图推理：研究论文和软件的集合与图形机学习中的解释性有关。

• 很棒的深层逻辑很棒