論文の概要: MetaLogic: Logical Reasoning Explanations with Fine-Grained Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12487v1
• Date: Sat, 22 Oct 2022 16:01:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 14:22:58.272248
• Title: MetaLogic: Logical Reasoning Explanations with Fine-Grained Structure
• Title（参考訳）: メタ論理:微細構造を持つ論理的推論記述
• Authors: Yinya Huang, Hongming Zhang, Ruixin Hong, Xiaodan Liang, Changshui Zhang and Dong Yu
• Abstract要約: 複雑な実生活シナリオにおけるモデルの論理的推論能力を調べるためのベンチマークを提案する。 推論のマルチホップ連鎖に基づいて、説明形式は3つの主成分を含む。 この新たな説明形式を用いて,現在のベストモデルの性能を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 129.8481568648651
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a comprehensive benchmark to investigate models' logical reasoning capabilities in complex real-life scenarios. Current explanation datasets often employ synthetic data with simple reasoning structures. Therefore, it cannot express more complex reasoning processes, such as the rebuttal to a reasoning step and the degree of certainty of the evidence. To this end, we propose a comprehensive logical reasoning explanation form. Based on the multi-hop chain of reasoning, the explanation form includes three main components: (1) The condition of rebuttal that the reasoning node can be challenged; (2) Logical formulae that uncover the internal texture of reasoning nodes; (3) Reasoning strength indicated by degrees of certainty. The fine-grained structure conforms to the real logical reasoning scenario, better fitting the human cognitive process but, simultaneously, is more challenging for the current models. We evaluate the current best models' performance on this new explanation form. The experimental results show that generating reasoning graphs remains a challenging task for current models, even with the help of giant pre-trained language models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複雑な実生活シナリオにおけるモデルの論理的推論能力を調べるための総合ベンチマークを提案する。 現在の説明データセットは単純な推論構造を持つ合成データを用いることが多い。 したがって、推論ステップへの反論や証拠の確実性の程度など、より複雑な推論プロセスを表現することはできない。 この目的のために,包括的論理推論説明形式を提案する。 推論のマルチホップ連鎖に基づき、説明形式は、(1)推論ノードが挑戦できるような反論条件、(2)推論ノードの内部テクスチャを明らかにする論理式、(3)確実度によって示される推論強度の3つの主成分を含む。 きめ細かい構造は、実際の論理的な推論シナリオに合致し、人間の認知プロセスに合致するが、同時に現在のモデルにとってより困難である。 この新たな説明形式を用いて,現在のベストモデルの性能を評価する。 実験結果から,学習済みの巨大言語モデルの助けを借りても,推論グラフの生成は現在のモデルにとって難しい課題であることがわかった。

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