論文の概要: Knowledge-driven Natural Language Understanding of English Text and its Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11707v1
• Date: Wed, 27 Jan 2021 22:02:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-01 19:45:24.121042
• Title: Knowledge-driven Natural Language Understanding of English Text and its Applications
• Title（参考訳）: 英語テキストの知識駆動自然言語理解とその応用
• Authors: Kinjal Basu, Sarat Varanasi, Farhad Shakerin, Joaquin Arias, Gopal Gupta
• Abstract要約: 英文を対象とした知識駆動型意味表現手法を提案する。 SQuARE (Semantic-based Question Answering and Reasoning Engine) と StaCACK (Stateful Conversational Agent using Commonsense Knowledge) の2つのNLUアプリケーションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.417188296231059
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding the meaning of a text is a fundamental challenge of natural language understanding (NLU) research. An ideal NLU system should process a language in a way that is not exclusive to a single task or a dataset. Keeping this in mind, we have introduced a novel knowledge driven semantic representation approach for English text. By leveraging the VerbNet lexicon, we are able to map syntax tree of the text to its commonsense meaning represented using basic knowledge primitives. The general purpose knowledge represented from our approach can be used to build any reasoning based NLU system that can also provide justification. We applied this approach to construct two NLU applications that we present here: SQuARE (Semantic-based Question Answering and Reasoning Engine) and StaCACK (Stateful Conversational Agent using Commonsense Knowledge). Both these systems work by "truly understanding" the natural language text they process and both provide natural language explanations for their responses while maintaining high accuracy.
• Abstract（参考訳）: テキストの意味を理解することは、自然言語理解(NLU)研究の根本的な課題です。 理想的なNLUシステムは、単一のタスクやデータセットに排他的でない方法で言語を処理すべきである。 これを念頭に置いて、我々は英語テキストに対する知識駆動型セマンティック表現アプローチを新たに導入した。 VerbNetレキシコンを利用することで、基本知識プリミティブを用いて表現されるコモンセンスにテキストの構文木をマッピングすることができる。 我々のアプローチから表現される汎用知識は、正当化も可能な推論ベースのNLUシステムを構築するために利用することができる。 SQuARE(Semantic-based Question Answering and Reasoning Engine)とStaCACK(Stateful Conversational Agent using Commonsense Knowledge)の2つのNLUアプリケーションを構築するためにこのアプローチを適用しました。 どちらのシステムも、処理する自然言語のテキストを「真に理解」し、高い精度を維持しながら、応答に対する自然言語の説明を提供する。

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