Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Fine-grained Causal Reasoning and QA

論文の概要: Towards Fine-grained Causal Reasoning and QA

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07408v1
Date: Fri, 15 Apr 2022 10:12:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-18 14:40:23.736267
Title: Towards Fine-grained Causal Reasoning and QA
Title（参考訳）: きめ細かい因果推論とQAを目指して
Authors: Linyi Yang, Zhen Wang, Yuxiang Wu, Jie Yang, Yue Zhang
Abstract要約: 因果性は、特に高い領域において、NLPアプリケーションの成功の鍵となる。本稿では,新しい微粒な因果推論データセットを提案する。因果検出、事象因果抽出、因果QAなど、NLPにおける一連の新しい予測タスクを提示する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.15261898532854
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Understanding causality is key to the success of NLP applications, especially in high-stakes domains. Causality comes in various perspectives such as enable and prevent that, despite their importance, have been largely ignored in the literature. This paper introduces a novel fine-grained causal reasoning dataset and presents a series of novel predictive tasks in NLP, such as causality detection, event causality extraction, and Causal QA. Our dataset contains human annotations of 25K cause-effect event pairs and 24K question-answering pairs within multi-sentence samples, where each can have multiple causal relationships. Through extensive experiments and analysis, we show that the complex relations in our dataset bring unique challenges to state-of-the-art methods across all three tasks and highlight potential research opportunities, especially in developing "causal-thinking" methods.
Abstract（参考訳）: 因果関係を理解することは、特に高い領域において、NLPアプリケーションの成功の鍵となる。因果関係は、その重要性にもかかわらず、文学においてほとんど無視されている可能性や予防といった様々な観点から生じる。本稿では,新たな因果推論データセットを導入し,因果検出,事象因果抽出,因果QAなど,NLPにおける一連の新しい予測課題を提示する。本データセットは,複数の因果関係を持つ多文サンプルに25Kの因果イベントペアと24Kの問合せペアのアノテーションを含む。大規模な実験と分析を通じて、我々のデータセットの複雑な関係は、3つのタスクすべてにわたる最先端の手法に固有の課題をもたらし、特に「因果思考」手法の開発において潜在的研究の機会を強調します。

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