論文の概要: Exploring End-to-End Differentiable Natural Logic Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04044v1
• Date: Sun, 8 Nov 2020 18:18:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 08:01:51.512691
• Title: Exploring End-to-End Differentiable Natural Logic Modeling
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンド微分可能自然論理モデリングの探索
• Authors: Yufei Feng, Zi'ou Zheng, Quan Liu, Michael Greenspan, Xiaodan Zhu
• Abstract要約: ニューラルネットワークに自然言語を統合する、エンドツーエンドでトレーニングされた差別化可能なモデルについて検討する。 提案モデルでは,モジュールネットワークを用いて自然言語操作をモデル化し,メモリコンポーネントで拡張してコンテキスト情報をモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.994060519995855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explore end-to-end trained differentiable models that integrate natural logic with neural networks, aiming to keep the backbone of natural language reasoning based on the natural logic formalism while introducing subsymbolic vector representations and neural components. The proposed model adapts module networks to model natural logic operations, which is enhanced with a memory component to model contextual information. Experiments show that the proposed framework can effectively model monotonicity-based reasoning, compared to the baseline neural network models without built-in inductive bias for monotonicity-based reasoning. Our proposed model shows to be robust when transferred from upward to downward inference. We perform further analyses on the performance of the proposed model on aggregation, showing the effectiveness of the proposed subcomponents on helping achieve better intermediate aggregation performance.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークと自然言語を融合したエンドツーエンドの学習可能な微分モデルについて検討し、サブシンボリックベクトル表現とニューラルコンポーネントを導入しながら、自然言語の論理形式に基づく推論のバックボーンを維持することを目的とした。 提案モデルでは,モジュールネットワークを用いて自然言語操作をモデル化し,メモリコンポーネントで拡張してコンテキスト情報をモデル化する。 実験により,提案フレームワークは,単調性に基づく推論の帰納バイアスを組み込まないベースラインニューラルネットワークモデルと比較して,効果的に単調性に基づく推論をモデル化できることが示された。 提案手法は,上向きから下向きの推論にロバストであることが判明した。 本研究は,提案モデルのアグリゲーション性能に関するさらなる解析を行い,中間アグリゲーション性能の向上に寄与するサブコンポーネントの有効性を示す。

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