論文の概要: Back to Square One: Bias Detection, Training and Commonsense Disentanglement in the Winograd Schema

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08161v1
• Date: Fri, 16 Apr 2021 15:17:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-19 14:25:15.929692
• Title: Back to Square One: Bias Detection, Training and Commonsense Disentanglement in the Winograd Schema
• Title（参考訳）: back to square one: winogradスキーマにおけるバイアス検出、トレーニング、コモンセンス乱れ
• Authors: Yanai Elazar, Hongming Zhang, Yoav Goldberg, Dan Roth
• Abstract要約: Winograd(WS)は、モデルの常識能力を測定するテストとして提案されている。 本稿では,WS の現在評価手法が準最適であることを示し,その評価にツイン文を用いる修正を提案する。 私たちは、WSの明らかな進歩の多くは、必ずしも常識推論の進歩を反映していないと結論付けています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.79804048131253
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Winograd Schema (WS) has been proposed as a test for measuring commonsense capabilities of models. Recently, pre-trained language model-based approaches have boosted performance on some WS benchmarks but the source of improvement is still not clear. We begin by showing that the current evaluation method of WS is sub-optimal and propose a modification that makes use of twin sentences for evaluation. We also propose two new baselines that indicate the existence of biases in WS benchmarks. Finally, we propose a method for evaluating WS-like sentences in a zero-shot setting and observe that popular language models perform randomly in this setting. We conclude that much of the apparent progress on WS may not necessarily reflect progress in commonsense reasoning, but much of it comes from supervised data, which is not likely to account for all the required commonsense reasoning skills and knowledge.
• Abstract（参考訳）: Winograd Schema (WS) はモデルの常識能力を測定するテストとして提案されている。 最近、事前訓練された言語モデルベースのアプローチによって、一部のWSベンチマークのパフォーマンスが向上した。 まず、WS の現在の評価方法が準最適であることを示し、評価にツイン文を用いる修正を提案する。 また、WSベンチマークにおけるバイアスの存在を示す2つの新しいベースラインを提案する。 最後に,WS-like文をゼロショット設定で評価する方法を提案し,この設定で一般的な言語モデルがランダムに実行されることを観察する。 WS の明らかな進歩の多くは、必ずしもコモンセンス推論の進歩を反映しているわけではないが、その大部分が教師付きデータによるもので、必要なコモンセンス推論スキルと知識をすべて考慮していない、と結論付けています。

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