論文の概要: Conversational Neuro-Symbolic Commonsense Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10022v3
- Date: Tue, 2 Feb 2021 07:37:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-19 18:59:11.657224
- Title: Conversational Neuro-Symbolic Commonsense Reasoning
- Title（参考訳）: 会話型ニューロシンボリック・コモンセンス推論
- Authors: Forough Arabshahi, Jennifer Lee, Mikayla Gawarecki, Kathryn Mazaitis,
Amos Azaria, Tom Mitchell
- Abstract要約: マルチホップ推論鎖を抽出するニューロシンボリック定理証明器を提案する。
また,脳-記号系上に構築した対話型対話型フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.894217510063086
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In order for conversational AI systems to hold more natural and broad-ranging
conversations, they will require much more commonsense, including the ability
to identify unstated presumptions of their conversational partners. For
example, in the command "If it snows at night then wake me up early because I
don't want to be late for work" the speaker relies on commonsense reasoning of
the listener to infer the implicit presumption that they wish to be woken only
if it snows enough to cause traffic slowdowns. We consider here the problem of
understanding such imprecisely stated natural language commands given in the
form of "if-(state), then-(action), because-(goal)" statements. More precisely,
we consider the problem of identifying the unstated presumptions of the speaker
that allow the requested action to achieve the desired goal from the given
state (perhaps elaborated by making the implicit presumptions explicit). We
release a benchmark data set for this task, collected from humans and annotated
with commonsense presumptions. We present a neuro-symbolic theorem prover that
extracts multi-hop reasoning chains, and apply it to this problem. Furthermore,
to accommodate the reality that current AI commonsense systems lack full
coverage, we also present an interactive conversational framework built on our
neuro-symbolic system, that conversationally evokes commonsense knowledge from
humans to complete its reasoning chains.
- Abstract（参考訳）: 会話AIシステムがより自然で広範に会話を行うためには、会話パートナーの予想外の推測を識別する機能を含む、より一般的な知識が必要である。
例えば、"if it snows at night, then me early because i don't want to be late for work"というコマンドでは、リスナーの常識に基づいて、雪が降って渋滞が遅くなる場合にのみ目を覚ましたいという暗黙の仮定を推測する。
ここでは、「if-(state), then-(action), because-(goal)"文」という形で与えられた不正確な自然言語コマンドを理解するという問題を考察する。
より正確には、要求された行動が与えられた状態から所望の目標を達成することを許容する話者の未定の前提を識別する問題を考える(暗黙の前提を明示することによる詳細化)。
我々はこのタスクのベンチマークデータセットをリリースし、人間から収集し、コモンセンス推定で注釈を付けた。
マルチホップ推論鎖を抽出するニューロシンボリック定理証明器を提案し,この問題に応用する。
さらに、現在のAIコモンセンスシステムが完全なカバレッジを欠いている現実に対応するため、私たちのニューロシンボリックシステム上に構築された対話型会話フレームワークも提供します。
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