論文の概要: Logical Inferences with Comparatives and Generalized Quantifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07954v1
• Date: Sat, 16 May 2020 11:11:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 13:25:12.457382
• Title: Logical Inferences with Comparatives and Generalized Quantifiers
• Title（参考訳）: 比較と一般化量化器による論理的推論
• Authors: Izumi Haruta, Koji Mineshima, Daisuke Bekki
• Abstract要約: 自然言語推論タスクでは,比較のための論理推論システムが十分に開発されていない。 英語の様々な比較構成をカテゴリー文法(CCG)を通して意味表現にマッピングする構成意味論を提案する。 このシステムは,最近のディープラーニングモデルと同様に,従来の論理ベースのシステムよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.58482811176484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Comparative constructions pose a challenge in Natural Language Inference (NLI), which is the task of determining whether a text entails a hypothesis. Comparatives are structurally complex in that they interact with other linguistic phenomena such as quantifiers, numerals, and lexical antonyms. In formal semantics, there is a rich body of work on comparatives and gradable expressions using the notion of degree. However, a logical inference system for comparatives has not been sufficiently developed for use in the NLI task. In this paper, we present a compositional semantics that maps various comparative constructions in English to semantic representations via Combinatory Categorial Grammar (CCG) parsers and combine it with an inference system based on automated theorem proving. We evaluate our system on three NLI datasets that contain complex logical inferences with comparatives, generalized quantifiers, and numerals. We show that the system outperforms previous logic-based systems as well as recent deep learning-based models.
• Abstract（参考訳）: 比較構成は自然言語推論(nli: natural language inference)において問題となる。 比較は構造的に複雑であり、量化子、数字、語彙アントロニムなどの他の言語現象と相互作用する。 形式的意味論では、次数の概念を用いた比較と階調表現に関する豊富な研究がある。 しかし,NLIタスクでは,比較のための論理推論システムが十分に開発されていない。 本稿では,英語における様々な比較構成をコンビネータ型分類文法(ccg)パーサを用いて意味表現にマッピングし,自動定理証明に基づく推論システムと組み合わせた合成意味論を提案する。 比較,一般化量子化子,数値付き複雑な論理推論を含む3つのnliデータセットについて評価を行った。 このシステムは,従来の論理系システムや近年の深層学習型モデルよりも優れていることを示す。

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