論文の概要: Reasoning over Logically Interacted Conditions for Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12898v1
• Date: Wed, 25 May 2022 16:41:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-26 13:50:09.780121
• Title: Reasoning over Logically Interacted Conditions for Question Answering
• Title（参考訳）: 質問応答のための論理的相互作用条件の推論
• Authors: Haitian Sun, William W. Cohen, Ruslan Salakhutdinov
• Abstract要約: 我々は、論理的に相互作用する条件のリストによって答えが制約される、より困難なタスクについて研究する。 本稿では,この難解な推論タスクのための新しいモデルTReasonerを提案する。 TReasonerは、2つのベンチマーク条件付きQAデータセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.9231035680578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Some questions have multiple answers that are not equally correct, i.e. answers are different under different conditions. Conditions are used to distinguish answers as well as to provide additional information to support them. In this paper, we study a more challenging task where answers are constrained by a list of conditions that logically interact, which requires performing logical reasoning over the conditions to determine the correctness of the answers. Even more challenging, we only provide evidences for a subset of the conditions, so some questions may not have deterministic answers. In such cases, models are asked to find probable answers and identify conditions that need to be satisfied to make the answers correct. We propose a new model, TReasoner, for this challenging reasoning task. TReasoner consists of an entailment module, a reasoning module, and a generation module (if the answers are free-form text spans). TReasoner achieves state-of-the-art performance on two benchmark conditional QA datasets, outperforming the previous state-of-the-art by 3-10 points.
• Abstract（参考訳）: いくつかの質問には、等しく正しくない複数の回答があり、異なる条件下では答えが異なる。 条件は、回答を区別したり、それらをサポートするための追加情報を提供するために使用される。 本稿では, 論理的に相互作用する条件のリストによって, 解答の正当性を決定するためには, 論理的推論を行う必要があるという, より困難な課題について検討する。 さらに難しいのは、条件のサブセットについてのみ証拠を提供するため、いくつかの質問は決定論的回答を持っていないかもしれないということです。 そのような場合、モデルは確率的な答えを見つけ、答えを正すために満たすべき条件を特定するように求められます。 我々はこの挑戦的な推論タスクのために新しいモデルTReasonerを提案する。 TReasonerはエンテーメントモジュール、推論モジュール、生成モジュール(回答が自由形式のテキストスパンであれば)から構成される。 TReasonerは、2つのベンチマーク条件付きQAデータセットで最先端のパフォーマンスを達成し、以前の最先端を3-10ポイント上回る。

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