論文の概要: Life is a Circus and We are the Clowns: Automatically Finding Analogies between Situations and Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12197v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 18:54:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 13:29:25.288558
• Title: Life is a Circus and We are the Clowns: Automatically Finding Analogies between Situations and Processes
• Title（参考訳）: 人生はサーカスであり、我々は道化師である:状況と過程の類似物を自動的に見つける
• Authors: Oren Sultan, Dafna Shahaf
• Abstract要約: 多くの研究が、新しいドメインに適応できる非脆性システムにとって、アナログが鍵であることを示唆している。 アナロジーの重要性にもかかわらず、NLPコミュニティではほとんど注目されなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.8252101640812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Analogy-making gives rise to reasoning, abstraction, flexible categorization and counterfactual inference -- abilities lacking in even the best AI systems today. Much research has suggested that analogies are key to non-brittle systems that can adapt to new domains. Despite their importance, analogies received little attention in the NLP community, with most research focusing on simple word analogies. Work that tackled more complex analogies relied heavily on manually constructed, hard-to-scale input representations. In this work, we explore a more realistic, challenging setup: our input is a pair of natural language procedural texts, describing a situation or a process (e.g., how the heart works/how a pump works). Our goal is to automatically extract entities and their relations from the text and find a mapping between the different domains based on relational similarity (e.g., blood is mapped to water). We develop an interpretable, scalable algorithm and demonstrate that it identifies the correct mappings 87% of the time for procedural texts and 94% for stories from cognitive-psychology literature. We show it can extract analogies from a large dataset of procedural texts, achieving 79% precision (analogy prevalence in data: 3%). Lastly, we demonstrate that our algorithm is robust to paraphrasing the input texts.
• Abstract（参考訳）: アナロジー作りは、推論、抽象化、フレキシブルな分類、反事実推論といった、今日の最高のaiシステムにも欠けている能力を生み出します。 多くの研究が、新しいドメインに適応できる非脆性システムにとって、アナログが鍵であることを示唆している。 アナロジーの重要性にもかかわらず、NLPコミュニティではほとんど注目されず、ほとんどの研究は単純な単語のアナロジーに焦点を当てた。 より複雑な類似に対処する作業は手作業で構築された大規模な入力表現に大きく依存した。 私たちの入力は、状況やプロセス(例えば、心臓がどのように機能するか、ポンプがどのように機能するか)を記述する、自然言語の手続きテキストのペアです。 私たちの目標は、テキストからエンティティとその関係を自動的に抽出し、関係の類似性に基づいて異なるドメイン間のマッピングを見つけることです(例えば、血液は水にマッピングされます)。 解釈可能でスケーラブルなアルゴリズムを開発し,手続きテキストの87%,認知心理学文献の94%の正確なマッピングを識別できることを実証した。 手続きテキストの大規模なデータセットから類似物を抽出し、79%の精度(データにおける解析精度:3%)が得られることを示す。 最後に,提案アルゴリズムは入力テキストの表現に頑健であることを示す。

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