論文の概要: Generalized Quantifiers as a Source of Error in Multilingual NLU Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10615v1
• Date: Fri, 22 Apr 2022 10:21:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-25 19:18:11.539330
• Title: Generalized Quantifiers as a Source of Error in Multilingual NLU Benchmarks
• Title（参考訳）: 多言語NLUベンチマークにおける誤差源としての一般化量子化器
• Authors: Ruixiang Cui, Daniel Hershcovich, Anders S{\o}gaard
• Abstract要約: 我々は、言語に依存しない量化語のセマンティクスの表現に一般化量化理論を頼っている。 定量化器はNLUベンチマークにおいて広く普及しており,テスト時に発生する量化器は性能低下と関連していることがわかった。 マルチリンガルモデルは、不満足な量化子推論能力を示すが、英語以外の言語では必ずしも悪くはない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.818232893255398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Logical approaches to representing language have developed and evaluated computational models of quantifier words since the 19th century, but today's NLU models still struggle to capture their semantics. We rely on Generalized Quantifier Theory for language-independent representations of the semantics of quantifier words, to quantify their contribution to the errors of NLU models. We find that quantifiers are pervasive in NLU benchmarks, and their occurrence at test time is associated with performance drops. Multilingual models also exhibit unsatisfying quantifier reasoning abilities, but not necessarily worse for non-English languages. To facilitate directly-targeted probing, we present an adversarial generalized quantifier NLI task (GQNLI) and show that pre-trained language models have a clear lack of robustness in generalized quantifier reasoning.
• Abstract（参考訳）: 言語を表現する論理的アプローチは19世紀以来、量化語の計算モデルを開発し、評価してきたが、今日のNLUモデルは意味論の獲得に苦慮している。 我々は、NLUモデルの誤りに対するそれらの寄与を定量化するために、言語に依存しない量化語のセマンティクスの表現に一般化量化理論を頼っている。 nluベンチマークでは定量化器が普及しており、テスト時に発生することは性能低下と関連している。 多言語モデルは、不満足な量化子推論能力を示すが、英語以外の言語では必ずしも悪くはない。 直接的探索を容易にするために, 逆一般化量子化子nliタスク(gqnli)を提示し, 一般化量子化子推論において, 事前学習された言語モデルは明らかに頑健さを欠いていることを示す。

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