論文の概要: Just-DREAM-about-it: Figurative Language Understanding with DREAM-FLUTE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16407v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 21:14:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 16:51:21.819873
• Title: Just-DREAM-about-it: Figurative Language Understanding with DREAM-FLUTE
• Title（参考訳）: Just-DREAM-about-it: DREAM-FLUTEを用いた図形言語理解
• Authors: Yuling Gu, Yao Fu, Valentina Pyatkin, Ian Magnusson, Bhavana Dalvi Mishra and Peter Clark
• Abstract要約: DREAM-FLUTE(英語版)は、これを実現した図形言語理解システムである。 DREAM-FLUTEは既存のシーン編集モデルであるDREAMを使って「メンタルモデル」を構築している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.225825794155188
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Figurative language (e.g., "he flew like the wind") is challenging to understand, as it is hard to tell what implicit information is being conveyed from the surface form alone. We hypothesize that to perform this task well, the reader needs to mentally elaborate the scene being described to identify a sensible meaning of the language. We present DREAM-FLUTE, a figurative language understanding system that does this, first forming a "mental model" of situations described in a premise and hypothesis before making an entailment/contradiction decision and generating an explanation. DREAM-FLUTE uses an existing scene elaboration model, DREAM, for constructing its "mental model." In the FigLang2022 Shared Task evaluation, DREAM-FLUTE achieved (joint) first place (Acc@60=63.3%), and can perform even better with ensemble techniques, demonstrating the effectiveness of this approach. More generally, this work suggests that adding a reflective component to pretrained language models can improve their performance beyond standard fine-tuning (3.3% improvement in Acc@60).
• Abstract（参考訳）: 形容詞的言語(例えば「風のように飛んだ」)は、表面形態だけから暗黙の情報を伝えることが困難であるため、理解するのが困難である。 我々は、このタスクをうまく実行するには、読者は言語の意味を識別するために説明されているシーンを精神的に精巧にする必要があると仮定する。 DREAM-FLUTEは、まず、前提と仮説で記述された状況の「メンタルモデル」を作成し、その後、係り受け/係り受け決定を行い、説明を生成するための図形言語理解システムである。 DREAM-FLUTEは既存のシーン編集モデルであるDREAMを使って「メンタルモデル」を構築している。 figlang2022の共有タスク評価では、dream-fluteが1位(acc@60=63.3%)を獲得し、アンサンブル技術によりさらにパフォーマンスが向上し、このアプローチの有効性が実証された。 より一般的に、この研究は、事前訓練された言語モデルにリフレクティブコンポーネントを追加することで、標準的な微調整(Acc@60では3.3%改善)以上のパフォーマンスを向上させることを示唆している。

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