論文の概要: PaCo: Preconditions Attributed to Commonsense Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08712v3
• Date: Sun, 13 Aug 2023 20:32:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 23:53:11.716738
• Title: PaCo: Preconditions Attributed to Commonsense Knowledge
• Title（参考訳）: PaCo: Commonsenseの知識に貢献する前提条件
• Authors: Ehsan Qasemi, Filip Ilievski, Muhao Chen, Pedro Szekely
• Abstract要約: 人間はコモンセンス知識の状況条件でシームレスに推論することができる。 最先端のSOTA(State-of-the-art language model)は,コモンセンス知識の推測における印象的な性能を示すが,状況条件を理解するかどうかは不明である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.446885798648985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans can seamlessly reason with circumstantial preconditions of commonsense knowledge. We understand that a glass is used for drinking water, unless the glass is broken or the water is toxic. Despite state-of-the-art (SOTA) language models' (LMs) impressive performance on inferring commonsense knowledge, it is unclear whether they understand the circumstantial preconditions. To address this gap, we propose a novel challenge of reasoning with circumstantial preconditions. We collect a dataset, called PaCo, consisting of 12.4 thousand preconditions of commonsense statements expressed in natural language. Based on this dataset, we create three canonical evaluation tasks and use them to examine the capability of existing LMs to understand situational preconditions. Our results reveal a 10-30% gap between machine and human performance on our tasks, which shows that reasoning with preconditions is an open challenge.
• Abstract（参考訳）: 人間は常識知識の状況条件でシームレスに推論することができる。 ガラスが壊れたり、水が有毒でない限り、ガラスが飲料水に使われることは理解できます。 最先端(sota)言語モデル(lms)は常識知識を推測する印象的な性能を誇っているが、状況的前提条件を理解するかどうかは不明である。 このギャップに対処するため,我々は状況条件を用いた推論の新たな挑戦を提案する。 私たちはPaCoと呼ばれるデータセットを収集し、自然言語で表現された常識文の124万の前提条件で構成されています。 このデータセットに基づいて、3つの標準的評価タスクを作成し、既存のLMの能力を調べて状況条件を理解する。 この結果から,タスクにおける機械と人的パフォーマンスの10～30%のギャップが明らかとなり,前提条件による推論がオープンな課題であることが示唆された。

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