論文の概要: Acquiring and Modelling Abstract Commonsense Knowledge via Conceptualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01532v1
• Date: Fri, 3 Jun 2022 12:24:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-06 12:59:54.849919
• Title: Acquiring and Modelling Abstract Commonsense Knowledge via Conceptualization
• Title（参考訳）: 概念化による抽象常識知識の獲得とモデル化
• Authors: Mutian He, Tianqing Fang, Weiqi Wang, Yangqiu Song
• Abstract要約: 本稿では,コモンセンス推論における概念化の可能性について考察する。 そこで我々は,大規模人間の注釈付きCKGであるATOMICの文脈的概念化ツールを開発した。 実験では、抽象的な三重項でデータを直接拡張することで、コモンセンスモデリングに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.925713490764867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conceptualization, or viewing entities and situations as instances of abstract concepts in mind and making inferences based on that, is a vital component in human intelligence for commonsense reasoning. Although recent artificial intelligence has made progress in acquiring and modelling commonsense, attributed to large neural language models and commonsense knowledge graphs (CKGs), conceptualization is yet to thoroughly be introduced, making current approaches ineffective to cover knowledge about countless diverse entities and situations in the real world. To address the problem, we thoroughly study the possible role of conceptualization in commonsense reasoning, and formulate a framework to replicate human conceptual induction from acquiring abstract knowledge about abstract concepts. Aided by the taxonomy Probase, we develop tools for contextualized conceptualization on ATOMIC, a large-scale human annotated CKG. We annotate a dataset for the validity of conceptualizations for ATOMIC on both event and triple level, develop a series of heuristic rules based on linguistic features, and train a set of neural models, so as to generate and verify abstract knowledge. Based on these components, a pipeline to acquire abstract knowledge is built. A large abstract CKG upon ATOMIC is then induced, ready to be instantiated to infer about unseen entities or situations. Furthermore, experiments find directly augmenting data with abstract triples to be helpful in commonsense modelling.
• Abstract（参考訳）: 概念化(conceptization)、あるいは、概念を念頭に置いた抽象概念の例としてエンティティや状況を見ること、それに基づく推論を行うことは、常識推論において人間の知性において不可欠な要素である。 最近の人工知能は、大規模なニューラルネットワークモデルとコモンセンス知識グラフ(CKG)によるコモンセンスの獲得とモデル化に進歩しているが、概念化はまだ完全には導入されていない。 この問題に対処するために,コモンセンス推論における概念化の役割を徹底的に検討し,抽象概念に関する抽象的知識を得ることから人間の概念誘導を再現する枠組みを定式化する。 そこで本研究では,ヒトの大規模注釈付きCKGであるATOMICの文脈的概念化ツールを開発した。 我々は,ATOMICの概念化の妥当性を示すデータセットをイベントレベルとトリプルレベルの両方でアノテートし,言語的特徴に基づく一連のヒューリスティックルールを開発し,抽象知識の生成と検証のために一連のニューラルネットワークを訓練する。 これらのコンポーネントに基づいて、抽象知識を取得するパイプラインを構築する。 ATOMIC上の大きな抽象CKGが誘導され、未確認の実体や状況について推論するようにインスタンス化される。 さらに、実験では、抽象三重項によるデータを直接拡張することで、コモンセンスモデリングに役立ちます。

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