論文の概要: COSMO: Conditional SEQ2SEQ-based Mixture Model for Zero-Shot Commonsense Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00777v1
• Date: Mon, 2 Nov 2020 07:08:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 11:58:07.981166
• Title: COSMO: Conditional SEQ2SEQ-based Mixture Model for Zero-Shot Commonsense Question Answering
• Title（参考訳）: COSMO: ゼロショットコモンセンス質問応答のための条件付きSEQ2SEQに基づく混合モデル
• Authors: Farhad Moghimifar, Lizhen Qu, Yue Zhuo, Mahsa Baktashmotlagh, Gholamreza Haffari
• Abstract要約: 社会的文脈の暗黙的な原因と影響の特定は、機械が常識的推論を実行できるようにする駆動能力である。 この領域における現在のアプローチには、目に見えない状況に直面して常識推論を行う能力がない。 本稿では,動的かつ多様なコンテンツ生成機能を備えた条件付きSEQ2SEQベースの混合モデル(COSMO)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.65816570279115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Commonsense reasoning refers to the ability of evaluating a social situation and acting accordingly. Identification of the implicit causes and effects of a social context is the driving capability which can enable machines to perform commonsense reasoning. The dynamic world of social interactions requires context-dependent on-demand systems to infer such underlying information. However, current approaches in this realm lack the ability to perform commonsense reasoning upon facing an unseen situation, mostly due to incapability of identifying a diverse range of implicit social relations. Hence they fail to estimate the correct reasoning path. In this paper, we present Conditional SEQ2SEQ-based Mixture model (COSMO), which provides us with the capabilities of dynamic and diverse content generation. We use COSMO to generate context-dependent clauses, which form a dynamic Knowledge Graph (KG) on-the-fly for commonsense reasoning. To show the adaptability of our model to context-dependant knowledge generation, we address the task of zero-shot commonsense question answering. The empirical results indicate an improvement of up to +5.2% over the state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 常識推論(commonsense reasoning)とは、社会的状況を評価し、それに応じて行動する能力のこと。 社会的文脈の暗黙的な原因と影響の特定は、機械が常識的推論を行うことができる駆動能力である。 社会的相互作用の動的な世界は、そのような基盤となる情報を推測するためにコンテキスト依存のオンデマンドシステムを必要とする。 しかし、この領域における現在のアプローチは、多種多様な暗黙の社会的関係を識別できないために、目に見えない状況に直面して常識的推論を行う能力が欠如している。 したがって、正しい推論経路を見積もることができない。 本稿では,条件付きSEQ2SEQに基づく混合モデル(COSMO)を提案する。 我々は,コモンセンス推論のための動的知識グラフ(kg)を形成する文脈依存節の生成にコスモを用いる。 このモデルの文脈依存型知識生成への適応性を示すため,ゼロショットコモンセンス質問応答の課題に対処した。 実験結果は、最先端のモデルよりも最大5.2%改善したことを示している。

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