論文の概要: Fact-driven Logical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10334v1
• Date: Fri, 21 May 2021 13:11:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 03:35:34.483645
• Title: Fact-driven Logical Reasoning
• Title（参考訳）: Fact-driven Logical Reasoning
• Authors: Siru Ouyang, Zhuosheng Zhang and Hai Zhao
• Abstract要約: 自然論理単位は文の背骨成分群であると主張する。 我々は,新たに定義されたファクトユニットの上にスーパーグラフを構築するための,より汎用的で便利なファクト駆動アプローチを提案する。 ReClorとLogiQAという2つの困難な論理推論ベンチマークデータセットの実験により、提案モデルであるtextscFocal Reasoner がベースラインモデルより優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.352833140317486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Logical reasoning, which is closely related to human cognition, is of vital importance in human's understanding of texts. Recent years have witnessed increasing attentions on machine's logical reasoning abilities. However, previous studies commonly apply ad-hoc methods to model pre-defined relation patterns, such as linking named entities, which only considers global knowledge components that are related to commonsense, without local perception of complete facts or events. Such methodology is obviously insufficient to deal with complicated logical structures. Therefore, we argue that the natural logic units would be the group of backbone constituents of the sentence such as the subject-verb-object formed "facts", covering both global and local knowledge pieces that are necessary as the basis for logical reasoning. Beyond building the ad-hoc graphs, we propose a more general and convenient fact-driven approach to construct a supergraph on top of our newly defined fact units, and enhance the supergraph with further explicit guidance of local question and option interactions. Experiments on two challenging logical reasoning benchmark datasets, ReClor and LogiQA, show that our proposed model, \textsc{Focal Reasoner}, outperforms the baseline models dramatically. It can also be smoothly applied to other downstream tasks such as MuTual, a dialogue reasoning dataset, achieving competitive results.
• Abstract（参考訳）: 論理的推論は、人間の認識と密接に関連しており、人間のテキスト理解において極めて重要である。 近年、機械の論理的推論能力に注目が集まっている。 しかし、従来の研究では、完全な事実や出来事をローカルに認識することなく、コモンセンスに関連するグローバル知識コンポーネントのみを考慮した名前付きエンティティのリンクなど、事前に定義された関係パターンをモデル化するためのアドホックな手法が一般的であった。 このような手法は明らかに複雑な論理構造を扱うには不十分である。 したがって、自然論理単位は、主観的動詞オブジェクトが生成した「事実」のような文のバックボーン成分群であり、論理的推論の基盤として必要とされるグローバルな知識とローカルな知識の両方をカバーする。 アドホックグラフの構築以外にも,新たに定義されたファクトユニット上にスーパーグラフを構築するための,より汎用的で便利なファクト駆動型アプローチを提案し,局所的な質問やオプションの相互作用に関するより明確なガイダンスでスーパーグラフを強化する。 ReClor と LogiQA の2つの挑戦的論理推論ベンチマークデータセットの実験により,提案したモデルである \textsc{Focal Reasoner} がベースラインモデルより劇的に優れていることが示された。 また、対話推論データセットであるMuTualのような他の下流タスクにもスムーズに適用でき、競合的な結果が得られる。

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