論文の概要: PInKS: Preconditioned Commonsense Inference with Minimal Supervision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07920v1
- Date: Thu, 16 Jun 2022 04:50:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-18 12:07:35.421314
- Title: PInKS: Preconditioned Commonsense Inference with Minimal Supervision
- Title（参考訳）: PInKS:ミニマルスーパービジョンによるプレコンディション付きコモンセンス推論
- Authors: Ehsan Qasemi, Piyush Khanna, Qiang Ning, Muhao Chen
- Abstract要約: 最小限の監督によって事前条件付き推論モデルであるPInKSを提案する。
我々は、PInKSがコモンセンス知識の前提条件による推論に焦点を当てたベンチマークの結果を改善することを実証的および理論的に示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.211353699898787
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reasoning with preconditions such as "glass can be used for drinking water
unless the glass is shattered" remains an open problem for language models. The
main challenge lies in the scarcity of preconditions data and the model's lack
of support for such reasoning. We present PInKS, Preconditioned Commonsense
Inference with WeaK Supervision, an improved model for reasoning with
preconditions through minimum supervision. We show, both empirically and
theoretically, that PInKS improves the results on benchmarks focused on
reasoning with the preconditions of commonsense knowledge (up to 40% Macro-F1
scores). We further investigate PInKS through PAC-Bayesian informativeness
analysis, precision measures, and ablation study.
- Abstract（参考訳）: ガラスが粉々にされない限り、水を飲むのにガラスが使える」といった前提条件による推論は、言語モデルには未解決の問題である。
主な課題は、前提条件データの不足と、そのような推論に対するモデルのサポートの欠如である。
我々は, ピンク, 弱い監督を伴う事前条件付きコモンセンス推論, 最小監督による前提条件推論のための改良モデルを提案する。
経験的および理論的に、ピンクスは常識知識の前提条件(最大40%マクロf1スコア)による推論に焦点を当てたベンチマークの結果を改善していることを示している。
PAC-Bayesian informationativeness analysis, precision measures, ablation studyによりPInKSをさらに検討した。
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