論文の概要: On the Paradox of Learning to Reason from Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11502v1
• Date: Mon, 23 May 2022 17:56:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 15:16:42.217720
• Title: On the Paradox of Learning to Reason from Data
• Title（参考訳）: データから推論する学習のパラドックスについて
• Authors: Honghua Zhang, Liunian Harold Li, Tao Meng, Kai-Wei Chang, Guy Van den Broeck
• Abstract要約: BERTは,同じ問題空間上での他のデータ分布への一般化に失敗しながら,分布内テスト例に対してほぼ完全な精度が得られることを示す。 このパラドックスは、正しい推論関数をエミュレートする学習ではなく、論理的推論問題に本質的に存在する統計的特徴を実際に学習している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.13662838603761
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Logical reasoning is needed in a wide range of NLP tasks. Can a BERT model be trained end-to-end to solve logical reasoning problems presented in natural language? We attempt to answer this question in a confined problem space where there exists a set of parameters that perfectly simulates logical reasoning. We make observations that seem to contradict each other: BERT attains near-perfect accuracy on in-distribution test examples while failing to generalize to other data distributions over the exact same problem space. Our study provides an explanation for this paradox: instead of learning to emulate the correct reasoning function, BERT has in fact learned statistical features that inherently exist in logical reasoning problems. We also show that it is infeasible to jointly remove statistical features from data, illustrating the difficulty of learning to reason in general. Our result naturally extends to other neural models and unveils the fundamental difference between learning to reason and learning to achieve high performance on NLP benchmarks using statistical features.
• Abstract（参考訳）: 論理的推論は幅広いNLPタスクで必要とされる。 自然言語で提示される論理的推論問題を解くためにBERTモデルをエンドツーエンドで訓練することは可能か? 論理的推論を完全にシミュレートするパラメータの集合が存在するような狭い問題空間において、この問題に答えようとする。 BERTは、全く同じ問題空間上の他のデータ分布に一般化するのに失敗しながら、流通中の試験例でほぼ完全な精度を達成します。 このパラドックスは、正しい推論関数をエミュレートする学習ではなく、論理的推論問題に本質的に存在する統計的特徴を実際に学習している。 また,データから統計的特徴を共同で取り除くことは不可能であり,理性一般への学習の難しさを示す。 その結果、自然に他のニューラルモデルに拡張され、統計的特徴を用いたnlpベンチマークで高いパフォーマンスを達成するための推論と学習の基本的な違いが明らかにされる。

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