論文の概要: Logical Reasoning over Natural Language as Knowledge Representation: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12023v1
• Date: Tue, 21 Mar 2023 16:56:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 14:02:41.457551
• Title: Logical Reasoning over Natural Language as Knowledge Representation: A Survey
• Title（参考訳）: 知識表現としての自然言語の論理的推論--サーベイ
• Authors: Zonglin Yang, Xinya Du, Rui Mao, Jinjie Ni, Erik Cambria
• Abstract要約: 本稿では、自然言語を知識表現として利用する論理的推論の新しいパラダイムと、推論として事前学習された言語モデルについて概説する。 この新たなパラダイムは、形式表現の多くの課題を軽減するだけでなく、エンドツーエンドのニューラルメソッドよりもアドバンテージを持つため、有望である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.90651746035709
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Logical reasoning is central to human cognition and intelligence. Past research of logical reasoning within AI uses formal language as knowledge representation~(and symbolic reasoners). However, reasoning with formal language has proved challenging~(e.g., brittleness and knowledge-acquisition bottleneck). This paper provides a comprehensive overview on a new paradigm of logical reasoning, which uses natural language as knowledge representation~(and pretrained language models as reasoners), including philosophical definition and categorization of logical reasoning, advantages of the new paradigm, benchmarks and methods, challenges of the new paradigm, desirable tasks & methods in the future, and relation to related NLP fields. This new paradigm is promising since it not only alleviates many challenges of formal representation but also has advantages over end-to-end neural methods.
• Abstract（参考訳）: 論理的推論は人間の認知と知性の中心である。 aiにおける論理推論の過去の研究では、形式言語を知識表現として使っている。 しかし、形式言語による推論は困難であることが証明されている(例えば、脆さと知識獲得のボトルネック)。 本稿では、論理的推論の哲学的定義と分類、新しいパラダイムの利点、ベンチマークとメソッド、新しいパラダイムの課題、将来の望ましいタスクとメソッド、関連するNLP分野との関係など、自然言語を知識表現として利用する論理的推論の新しいパラダイムについて概観する。 この新しいパラダイムは、形式表現の多くの課題を緩和するだけでなく、エンドツーエンドのニューラルメソッドよりも優れているため、有望である。

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