Fugu-MT 論文翻訳(概要): Language Models As or For Knowledge Bases

論文の概要: Language Models As or For Knowledge Bases

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04888v1
Date: Sun, 10 Oct 2021 20:00:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-15 10:38:57.808152
Title: Language Models As or For Knowledge Bases
Title（参考訳）: 知識ベースとしての言語モデル
Authors: Simon Razniewski, Andrew Yates, Nora Kassner, Gerhard Weikum
Abstract要約: 我々は、事前学習言語モデル(LM)と明示的知識ベース(KB)の長所と短所を識別する。我々は、潜在LMは明示的なKBの代用には適さないが、KBの増補とキュレーションにおいて重要な役割を担っていると論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.089955948497405
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Pre-trained language models (LMs) have recently gained attention for their potential as an alternative to (or proxy for) explicit knowledge bases (KBs). In this position paper, we examine this hypothesis, identify strengths and limitations of both LMs and KBs, and discuss the complementary nature of the two paradigms. In particular, we offer qualitative arguments that latent LMs are not suitable as a substitute for explicit KBs, but could play a major role for augmenting and curating KBs.
Abstract（参考訳）: 事前学習された言語モデル(lms)は、最近、明示的な知識ベース(kbs)の代替(あるいは代替)として注目を集めている。本稿では,この仮説を検証し,lms と kbs の強みと限界を特定し,両パラダイムの相補的性質について考察する。特に、潜在 lms は明示的な kb の代用として適さないが、kb の強化とキュレーションには大きな役割を果たす可能性があるという定性的な議論がある。

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