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From Word Models to World Models-将自然语言转换为计算机理解的框架

本文提出了一种将自然语言转换为计算机能够理解的形式的框架,该框架将自然语言的任务、实体和关系翻译成概率性世界模型,并使用概率性程序来表示和推理这个世界模型。

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本文提出了一种将自然语言转换为计算机能够理解的形式的框架,该框架将自然语言的任务、实体和关系翻译成概率性世界模型,并使用概率性程序来表示和推理这个世界模型。
From Word Models to World Models的特点:
1. 将自然语言翻译成概率性世界模型
2. 支持推理和问答
3. 能够在概念层次进行翻译

From Word Models to World Models的功能:
1. 用于自然语言处理任务
2. 支持构建智能问答系统
3. 可用于机器学习模型的推理

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