論文の概要: JECC: Commonsense Reasoning Tasks Derived from Interactive Fictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15456v1
• Date: Tue, 18 Oct 2022 19:20:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-30 11:43:50.548774
• Title: JECC: Commonsense Reasoning Tasks Derived from Interactive Fictions
• Title（参考訳）: JECC:インタラクティブフィクションから得られた常識推論タスク
• Authors: Mo Yu, Xiaoxiao Guo, Yufei Feng, Yi Gu, Xiaodan Zhu, Michael Greenspan, Murray Campbell, Chuang Gan
• Abstract要約: 本稿では,人間のインタラクティブ・フィクション(IF)ゲームプレイ・ウォークスルーに基づく新しいコモンセンス推論データセットを提案する。 新しいデータセットは、様々な推論タイプの自然な混合を提供し、マルチホップ推論を必要とする。 実験によると、導入されたデータセットは、人間の専門家と比較して20%のパフォーマンスの差が顕著な、以前のマシン読み取りモデルに挑戦している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.42526766746515
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Commonsense reasoning simulates the human ability to make presumptions about our physical world, and it is an essential cornerstone in building general AI systems. We propose a new commonsense reasoning dataset based on human's Interactive Fiction (IF) gameplay walkthroughs as human players demonstrate plentiful and diverse commonsense reasoning. The new dataset provides a natural mixture of various reasoning types and requires multi-hop reasoning. Moreover, the IF game-based construction procedure requires much less human interventions than previous ones. Experiments show that the introduced dataset is challenging to previous machine reading models with a significant 20% performance gap compared to human experts.
• Abstract（参考訳）: commonsenseの推論は、私たちの物理的な世界について推定する人間の能力をシミュレートし、一般的なaiシステムを構築する上で重要な基礎となる。 本研究では,人間プレイヤーが多様かつ多様なコモンセンス推論を実証する際,人間のインタラクティブフィクション(IF)ゲームプレイスルーに基づく新しいコモンセンス推論データセットを提案する。 新しいデータセットは、様々な推論タイプの自然な混合を提供し、マルチホップ推論を必要とする。 さらに、IFゲームベースの建設手順は、以前のものよりもはるかに少ない人間の介入を必要とする。 実験によると、導入されたデータセットは、人間のエキスパートに比べて20%のパフォーマンスギャップがある以前の機械学習モデルに挑戦している。

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