論文の概要: Zero-Shot Classification by Logical Reasoning on Natural Language Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03252v2
• Date: Thu, 25 May 2023 06:01:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 23:47:40.838102
• Title: Zero-Shot Classification by Logical Reasoning on Natural Language Explanations
• Title（参考訳）: 自然言語による論理推論によるゼロショット分類
• Authors: Chi Han, Hengzhi Pei, Xinya Du, Heng Ji
• Abstract要約: 我々はCLOREフレームワークを提案する(説明の論理的推論による分類)。 CLOREは、説明を論理構造にパースし、入力のthess構造に沿って明示的に理由付け、分類スコアを生成する。 また、我々のフレームワークは視覚的モダリティのゼロショット分類にまで拡張可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.42922904777717
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans can classify data of an unseen category by reasoning on its language explanations. This ability is owing to the compositional nature of language: we can combine previously seen attributes to describe the new category. For example, we might describe a sage thrasher as "it has a slim straight relatively short bill, yellow eyes and a long tail", so that others can use their knowledge of attributes "slim straight relatively short bill", "yellow eyes" and "long tail" to recognize a sage thrasher. Inspired by this observation, in this work we tackle zero-shot classification task by logically parsing and reasoning on natural language expla-nations. To this end, we propose the framework CLORE (Classification by LOgical Reasoning on Explanations). While previous methods usually regard textual information as implicit features, CLORE parses explanations into logical structures and then explicitly reasons along thess structures on the input to produce a classification score. Experimental results on explanation-based zero-shot classification benchmarks demonstrate that CLORE is superior to baselines, which we further show mainly comes from higher scores on tasks requiring more logical reasoning. We also demonstrate that our framework can be extended to zero-shot classification on visual modality. Alongside classification decisions, CLORE can provide the logical parsing and reasoning process as a clear form of rationale. Through empirical analysis we demonstrate that CLORE is also less affected by linguistic biases than baselines.
• Abstract（参考訳）: 人間は、言語の説明に基づいて、目に見えないカテゴリのデータを分類することができる。 この能力は言語の合成の性質によるもので、以前の属性を組み合わせて新しいカテゴリを記述することができる。 例えば、sage thrasher は、"スリムなストレートな、比較的短い、黄色い目と長い尾を持っている"と表現できるので、他の人は、sage thrasher を認識するために、"slim straight relative short bill" 、"yellow eyes" 、"long tail" といった属性の知識を使うことができる。 この観察に触発されて,本研究では自然言語展開の論理的解析と推論によりゼロショット分類タスクに取り組む。 そこで本研究では,CLORE (LOGical Reasoning on Explanations) というフレームワークを提案する。 従来の手法ではテキスト情報を暗黙的な特徴とみなすことが多いが、CLOREは説明を論理構造に解析し、入力のthess構造に沿って明示的に理由を解析して分類スコアを生成する。 説明に基づくゼロショット分類ベンチマークによる実験の結果,cloreはベースラインよりも優れていることが示された。 また,視覚的モダリティのゼロショット分類にも拡張可能であることを示す。 分類決定の他に、CLOREは論理解析と推論プロセスを明確な論理形式として提供することができる。 経験的分析を通して、CLOREはベースラインよりも言語バイアスの影響を受けないことを示した。

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