Fugu-MT 論文翻訳(概要): Relevant CommonSense Subgraphs for "What if..." Procedural Reasoning

論文の概要: Relevant CommonSense Subgraphs for "What if..." Procedural Reasoning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11187v1
Date: Mon, 21 Mar 2022 17:57:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-22 16:16:53.102487
Title: Relevant CommonSense Subgraphs for "What if..." Procedural Reasoning
Title（参考訳）: 関連論文「もし...」手続き的推論
Authors: Chen Zheng, Parisa Kordjamshidi
Abstract要約: 本研究では、手続き的テキスト上で因果推論を学習して「もし...」質問に答えることの課題について検討する。本稿では,知識グラフから最も関連性の高い情報を持つコモンセンスサブグラフを効率的に抽出する,新しいマルチホップグラフ推論モデルを提案する。我々は,WIQAベンチマークを用いて評価を行い,最近のモデルと比較して最先端の性能を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.06211725256875
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We study the challenge of learning causal reasoning over procedural text to answer "What if..." questions when external commonsense knowledge is required. We propose a novel multi-hop graph reasoning model to 1) efficiently extract a commonsense subgraph with the most relevant information from a large knowledge graph; 2) predict the causal answer by reasoning over the representations obtained from the commonsense subgraph and the contextual interactions between the questions and context. We evaluate our model on WIQA benchmark and achieve state-of-the-art performance compared to the recent models.
Abstract（参考訳）: 我々は,外部コモンセンスの知識が必要な場合,手続きテキスト上で因果推論を学ぶことの課題について検討する。本稿では,新しいマルチホップグラフ推論モデルを提案する。 1) 大規模知識グラフから最も関連性の高い情報を効率的に抽出する。 2)コモンセンスのサブグラフから得られた表現と,質問と文脈間の文脈的相互作用を考察し,因果解を予測する。我々は,WIQAベンチマークを用いて評価を行い,最近のモデルと比較して最先端の性能を実現する。

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