論文の概要: Language Models as Inductive Reasoners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10923v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 11:12:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 13:43:06.487950
• Title: Language Models as Inductive Reasoners
• Title（参考訳）: 帰納的推論としての言語モデル
• Authors: Zonglin Yang, Li Dong, Xinya Du, Hao Cheng, Erik Cambria, Xiaodong Liu, Jianfeng Gao, Furu Wei
• Abstract要約: 本稿では,自然言語の事実から自然言語規則を誘導するタスクを提案する。 自然言語を論理言語ではなく知識の表現として使用し、事前学習した言語モデルを「推論者」として使用します。 我々は、事前訓練された言語モデルが自然言語の事実から自然言語規則をいかに誘導できるかを、初めてかつ包括的な分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 141.32161860251864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inductive reasoning is a core component of human intelligence. In the past research of inductive reasoning within computer science, logic language is used as representations of knowledge (facts and rules, more specifically). However, logic language can cause systematic problems for inductive reasoning such as disability of handling raw input such as natural language, sensitiveness to mislabeled data, and incapacity to handle ambiguous input. To this end, we propose a new task, which is to induce natural language rules from natural language facts, and create a dataset termed DEER containing 1.2k rule-fact pairs for the task, where rules and facts are written in natural language. New automatic metrics are also proposed and analysed for the evaluation of this task. With DEER, we investigate a modern approach for inductive reasoning where we use natural language as representation for knowledge instead of logic language and use pretrained language models as ''reasoners''. Moreover, we provide the first and comprehensive analysis of how well pretrained language models can induce natural language rules from natural language facts. We also propose a new framework drawing insights from philosophy literature for this task, which we show in the experiment section that surpasses baselines in both automatic and human evaluations.
• Abstract（参考訳）: 帰納的推論は人間の知性の中核的な要素である。 コンピュータ科学における帰納的推論の研究において、論理言語は知識(事実と規則、具体的には規則)の表現として使用される。 しかし、論理言語は、自然言語のような生の入力を扱う障害、誤ったラベルされたデータに対する感度、あいまいな入力を扱う能力の欠如といった帰納的推論の体系的な問題を引き起こす可能性がある。 そこで本研究では,自然言語の事実から自然言語ルールを誘導する新たなタスクを提案し,そのタスクのための1.2kのルールファクトペアを含むデータセットDEERを作成し,ルールと事実を自然言語で記述する。 また、このタスクの評価のために、新しい自動メトリクスを提案し、分析する。 DEERでは、自然言語を論理言語ではなく知識の表現として使用し、事前学習した言語モデルを'理性'として使用する、帰納的推論の現代的なアプローチについて検討する。 さらに,事前学習された言語モデルが自然言語の事実から自然言語ルールをいかに引き起こすかを,最初に総合的に分析する。 また,本課題に対する哲学文献からの洞察を引き出す新たな枠組みを提案する。

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