論文の概要: On Reality and the Limits of Language Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11981v1
• Date: Thu, 25 Aug 2022 10:21:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-26 13:01:37.867658
• Title: On Reality and the Limits of Language Data
• Title（参考訳）: 言語データの現実性と限界について
• Authors: Nigel H. Collier, Fangyu Liu and Ehsan Shareghi
• Abstract要約: ニューラルネットワーク言語モデルの最近の進歩は、言語的関連性を活用して表現的意味表現を導出できることを示している。 重要な疑問は、言語データだけで、物理的世界に関する必要な真実をコンピュータがどの程度理解できるのかということだ。 本研究の目的は、新鮮で厳密に制御された推論テストを用いてこの問題を探求し、純粋な言語データから直接学習するモデルについて強調することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.02997544238235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in neural network language models have shown that it is possible to derive expressive meaning representations by leveraging linguistic associations in large-scale natural language data. These potentially Gestalt representations have enabled state-of-the-art performance for many practical applications. It would appear that we are on a pathway to empirically deriving a robust and expressive computable semantics. A key question that arises is how far can language data alone enable computers to understand the necessary truth about the physical world? Attention to this question is warranted because our future interactions with intelligent machines depends on how well our techniques correctly represent and process the concepts (objects, properties, and processes) that humans commonly observe to be true. After reviewing existing protocols, the objective of this work is to explore this question using a novel and tightly controlled reasoning test and to highlight what models might learn directly from pure linguistic data.
• Abstract（参考訳）: 近年のニューラルネットワークモデルの進歩により、大規模自然言語データにおける言語関連を利用して表現的意味表現を導出できることが示されている。 これらのgestalt表現は、多くの実用的なアプリケーションで最先端のパフォーマンスを実現している。 私たちは、堅牢で表現力のある計算可能な意味論を経験的に導き出す道のりにいるようです。 重要な疑問は、言語データだけでは、コンピュータが物理的世界に関する必要な真実をどこまで理解できるかということだ。 この疑問への注意は、我々の知的機械との将来の相互作用は、人間が一般的に観察する概念(対象、性質、プロセス)をいかに正しく表現し処理するかに依存しているため保証される。 既存のプロトコルをレビューした後、本研究の目的は、新鮮で厳密に制御された推論テストを用いてこの問題を探求し、純粋な言語データから直接モデルがどのように学習するかを明らかにすることである。

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