Fugu-MT 論文翻訳(概要): Abstract Meaning Representation-Based Logic-Driven Data Augmentation for Logical Reasoning

論文の概要: Abstract Meaning Representation-Based Logic-Driven Data Augmentation for Logical Reasoning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12599v5
Date: Wed, 5 Jun 2024 12:54:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-07 04:36:49.851436
Title: Abstract Meaning Representation-Based Logic-Driven Data Augmentation for Logical Reasoning
Title（参考訳）: 論理推論のための抽象的表現に基づく論理駆動型データ拡張
Authors: Qiming Bao, Alex Yuxuan Peng, Zhenyun Deng, Wanjun Zhong, Gael Gendron, Timothy Pistotti, Neset Tan, Nathan Young, Yang Chen, Yonghua Zhu, Paul Denny, Michael Witbrock, Jiamou Liu,
Abstract要約: 本稿では,論理駆動型データ拡張手法AMR-LDAを提案する。 AMR-LDAは元のテキストを抽象的意味表現(AMR)グラフに変換する。修正されたAMRグラフは、拡張データを生成するためにテキストに変換される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.224364543134094
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Combining large language models with logical reasoning enhances their capacity to address problems in a robust and reliable manner. Nevertheless, the intricate nature of logical reasoning poses challenges when gathering reliable data from the web to build comprehensive training datasets, subsequently affecting performance on downstream tasks. To address this, we introduce a novel logic-driven data augmentation approach, AMR-LDA. AMR-LDA converts the original text into an Abstract Meaning Representation (AMR) graph, a structured semantic representation that encapsulates the logical structure of the sentence, upon which operations are performed to generate logically modified AMR graphs. The modified AMR graphs are subsequently converted back into text to create augmented data. Notably, our methodology is architecture-agnostic and enhances both generative large language models, such as GPT-3.5 and GPT-4, through prompt augmentation, and discriminative large language models through contrastive learning with logic-driven data augmentation. Empirical evidence underscores the efficacy of our proposed method with improvement in performance across seven downstream tasks, such as reading comprehension requiring logical reasoning, textual entailment, and natural language inference. Furthermore, our method leads on the ReClor leaderboard\footnote{\url{https://eval.ai/web/challenges/challenge-page/503/leaderboard/1347}}. The source code and data are publicly available\footnote{\href{https://github.com/Strong-AI-Lab/Logical-Equivalence-driven-AMR-Data-Augmentation-for-Representation -Learning}{AMR-LDA GitHub Repository}}.
Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルと論理的推論を組み合わせることで、堅牢で信頼性の高い方法で問題に対処する能力が向上する。それでも、論理的推論の複雑な性質は、Webから信頼できるデータを収集して包括的なトレーニングデータセットを構築する際に問題を引き起こし、その後、下流タスクのパフォーマンスに影響を及ぼす。そこで我々はAMR-LDAという新しい論理駆動型データ拡張手法を提案する。 AMR-LDAは、元のテキストを抽象的意味表現(AMR)グラフに変換する。修正されたAMRグラフは、拡張データを生成するためにテキストに変換される。特に,本手法は,GPT-3.5 や GPT-4 などの生成的大言語モデルと,論理駆動型データ拡張による対照的な学習による識別的大言語モデルの両方をアーキテクチャに依存しない。実験的な証拠は,論理的推論,テキストの包含,自然言語推論など,7つの下流タスクにおける性能向上を図り,提案手法の有効性を裏付けるものである。さらに、この手法はReClor Leaderboard\footnote{\url{https://eval.ai/web/challenges/challenge-page/503/ Leaderboard/1347}}に導かれる。ソースコードとデータは公開されている。footnote{\href{https://github.com/Strong-AI-Lab/Logical-Equivalence-driven-AMR-Data-Augmentation-for-Representation -Learning}{AMR-LDA GitHub Repository}}。

関連論文リスト

Improving Complex Reasoning over Knowledge Graph with Logic-Aware Curriculum Tuning [89.89857766491475]
大規模言語モデル(LLM)に基づくKG上の複雑な推論スキーマを提案する。任意の一階論理クエリを二分木分解により拡張し、LLMの推論能力を刺激する。広く使われているデータセットに対する実験では、LACTは高度な手法よりも大幅に改善されている(平均+5.5% MRRスコア)。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-02T18:12:08Z)
LogicAsker: Evaluating and Improving the Logical Reasoning Ability of Large Language Models [63.14196038655506]
大規模言語モデル(LLM)の論理的推論能力を評価・拡張するための新しいアプローチであるLogicAskerを紹介する。提案手法は, LLMが論理規則を学習する際の大きなギャップを明らかにし, 異なるモデル間で29%から90%の推論失敗を識別する。 GPT-4oのようなモデルにおける論理的推論を最大5%向上させることで、これらの知見を活用して、ターゲットとなる実演例と微調整データを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-01T13:53:53Z)
Prompt-based Logical Semantics Enhancement for Implicit Discourse Relation Recognition [4.7938839332508945]
Inlicit Discourse Relation Recognition (IDRR) のための Prompt-based Logical Semantics Enhancement (PLSE) 法を提案する。提案手法は,事前学習した言語モデルに対する対話関係に関する知識を,素早い接続予測によってシームレスに注入する。 PDTB 2.0 と CoNLL16 データセットによる実験結果から,本手法は現状の最先端モデルに対して優れた一貫した性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-01T08:38:08Z)
EXPLAIN, EDIT, GENERATE: Rationale-Sensitive Counterfactual Data Augmentation for Multi-hop Fact Verification [28.453817513380276]
言語学的に多様でラベルに富む対物を生成するための有理感な手法を開発した。具体的には、多様で流動的なカウンターファクトは、Explain-Edit-Generateアーキテクチャを介して生成される。実験の結果,提案手法はSOTAベースラインよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-23T02:39:14Z)
Assessing and Enhancing the Robustness of Large Language Models with Task Structure Variations for Logical Reasoning [25.496627355906966]
我々は「ReClor-plus」、「LogiQA-plus」、「LogiQAv2-plus」という3つの新しい論理推論データセットを開発した。実験により、これらの単純な拡張がモデルの性能を著しく損なうことが示されている。微調整とプロンプトのためのロジック駆動型データ拡張の適用は、識別モデルと生成モデルの両方における一般化を促進することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-13T22:29:15Z)
MURMUR: Modular Multi-Step Reasoning for Semi-Structured Data-to-Text Generation [102.20036684996248]
多段階推論を用いた半構造化データからテキストを生成するための,ニューロシンボリックなモジュラーアプローチであるMURMURを提案する。 WebNLG や LogicNLG のような2つのデータ・テキスト生成タスクについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-16T17:36:23Z)
MERIt: Meta-Path Guided Contrastive Learning for Logical Reasoning [63.50909998372667]
テキストの論理的ReasonIngに対して,Metaパスを用いたコントラスト学習手法であるMERItを提案する。 2つの新しい戦略が我々の手法の必須要素である。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-01T11:13:00Z)
Making a (Counterfactual) Difference One Rationale at a Time [5.97507595130844]
本研究では,人的支援を伴わない反現実的データ拡張が,セレクタの性能を向上させることができるかどうかを考察する。以上の結果から,CDAは関心のシグナルをよりよく捉えた合理性を生み出すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-13T19:05:02Z)
Logic-Driven Context Extension and Data Augmentation for Logical Reasoning of Text [65.24325614642223]
論理的な記号や表現をテキストで理解し、答えにたどり着くよう提案します。このような論理的情報に基づいて,文脈拡張フレームワークとデータ拡張アルゴリズムを提案する。本手法は最先端の性能を実現し,論理駆動コンテキスト拡張フレームワークとデータ拡張アルゴリズムの両方が精度向上に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-08T10:09:36Z)
Lightweight, Dynamic Graph Convolutional Networks for AMR-to-Text Generation [56.73834525802723]
軽量な動的グラフ畳み込みネットワーク (LDGCN) を提案する。 LDGCNは入力グラフから高次情報を合成することにより、よりリッチな非局所的な相互作用をキャプチャする。我々は,グループグラフの畳み込みと重み付き畳み込みに基づく2つの新しいパラメータ保存戦略を開発し,メモリ使用量とモデル複雑性を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-09T06:03:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。