論文の概要: Unsupervised Explanation Generation via Correct Instantiations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11160v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 03:10:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 19:39:31.195386
• Title: Unsupervised Explanation Generation via Correct Instantiations
• Title（参考訳）: 正しいインスタンス化による教師なし説明生成
• Authors: Sijie Cheng, Zhiyong Wu, Jiangjie Chen, Zhixing Li, Yang Liu, Lingpeng Kong
• Abstract要約: 本稿では,2フレーズの教師なし説明生成フレームワークNeonを提案する。 まず、Nonは文の修正されたインスタンスを生成する。 次にそれらを使用して、大規模なPLMに競合点を見つけ、説明を完了させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.09610653509394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While large pre-trained language models (PLM) have shown their great skills at solving discriminative tasks, a significant gap remains when compared with humans for explanation-related tasks. Among them, explaining the reason why a statement is wrong (e.g., against commonsense) is incredibly challenging. The major difficulty is finding the conflict point, where the statement contradicts our real world. This paper proposes Neon, a two-phrase, unsupervised explanation generation framework. Neon first generates corrected instantiations of the statement (phase I), then uses them to prompt large PLMs to find the conflict point and complete the explanation (phase II). We conduct extensive experiments on two standard explanation benchmarks, i.e., ComVE and e-SNLI. According to both automatic and human evaluations, Neon outperforms baselines, even for those with human-annotated instantiations. In addition to explaining a negative prediction, we further demonstrate that Neon remains effective when generalizing to different scenarios.
• Abstract（参考訳）: 大きな事前学習された言語モデル(plm)は、識別タスクの解決に優れたスキルを示しているが、説明関連のタスクで人間と比較した場合、大きなギャップは残る。 その中で、文が間違っている理由(例:常識に反する)を説明するのは非常に難しい。 最大の難点は、声明が現実の世界と矛盾する紛争点を見つけることだ。 本稿では,2フレーズの教師なし説明生成フレームワークNeonを提案する。 ネオンはまず文の修正されたインスタンス化(フェーズI)を生成し、それから大きなPLMに衝突点を見つけ、説明を完了させる(フェーズII)。 我々は,ComVE と e-SNLI の2つの標準説明ベンチマークについて広範な実験を行った。 自動評価と人的評価の両方で、Neonは人間に注釈を付けたインスタンス化であってもベースラインを上回っている。 負の予測を説明することに加えて、異なるシナリオに一般化してもネオンは有効であることを示す。

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