論文の概要: SpartQA: : A Textual Question Answering Benchmark for Spatial Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05832v1
• Date: Mon, 12 Apr 2021 21:37:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-14 13:48:13.061449
• Title: SpartQA: : A Textual Question Answering Benchmark for Spatial Reasoning
• Title（参考訳）: SpartQA : 空間推論のためのテキスト質問回答ベンチマーク
• Authors: Roshanak Mirzaee, Hossein Rajaby Faghihi, Qiang Ning, Parisa Kordjmashidi
• Abstract要約: 本稿では,自然言語テキストにおける空間推論のベンチマークを提案する。 ビジュアルシーンと対応するQAペアの空間的な記述を自動的に生成する文法と推論ルールを設計します。 実験により、これらの自動生成データに対する lms のさらなる事前学習は空間理解における lms の能力を大幅に向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.810615375345511
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a question-answering (QA) benchmark for spatial reasoning on natural language text which contains more realistic spatial phenomena not covered by prior work and is challenging for state-of-the-art language models (LM). We propose a distant supervision method to improve on this task. Specifically, we design grammar and reasoning rules to automatically generate a spatial description of visual scenes and corresponding QA pairs. Experiments show that further pretraining LMs on these automatically generated data significantly improves LMs' capability on spatial understanding, which in turn helps to better solve two external datasets, bAbI, and boolQ. We hope that this work can foster investigations into more sophisticated models for spatial reasoning over text.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来の作業でカバーされていないより現実的な空間現象を含む自然言語テキスト上での空間推論のための質問応答(QA)ベンチマークを提案する。 我々は,この課題を改善するための遠隔監視手法を提案する。 具体的には、視覚シーンと対応するQAペアの空間的記述を自動的に生成する文法と推論ルールを設計する。 実験により、これらの自動生成データに対するさらなる事前学習は、空間的理解におけるLMの能力を大幅に向上することを示し、それによって2つの外部データセットであるbAbIとboolQの解決に役立ちます。 この研究が、テキストによる空間的推論のためのより洗練されたモデルの調査を促進することを願っている。

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