論文の概要: Pre-training Language Models for Comparative Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14457v1
• Date: Tue, 23 May 2023 18:28:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 00:06:53.051140
• Title: Pre-training Language Models for Comparative Reasoning
• Title（参考訳）: 比較推論のための事前学習言語モデル
• Authors: Mengxia Yu, Zhihan Zhang, Wenhao Yu, Meng Jiang
• Abstract要約: 本稿では,テキストに対する比較推論能力を高めるための,事前学習型言語モデルのための新しいフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、テキストベースのエンティティ比較のためのスケーラブルなデータ収集方法である。 この研究は、テキストに対する比較推論のための最初の統合ベンチマークもリリースしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.997698796203174
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel framework to pre-train language models for enhancing their abilities of comparative reasoning over texts. While recent research has developed models for NLP tasks that require comparative reasoning, they suffer from costly manual data labeling and limited generalizability to different tasks. Our approach involves a scalable method for collecting data for text-based entity comparison, which leverages both structured and unstructured data, and the design of three novel pre-training tasks. Evaluation on a range of downstream tasks including comparative question answering, question generation, and summarization shows that our pre-training framework significantly improves the comparative reasoning abilities of language models, especially under low-resource conditions. This work also releases the first integrated benchmark for comparative reasoning over texts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキストに対する比較推論能力を高めるための,事前学習型言語モデルのための新しいフレームワークを提案する。 最近の研究は、比較推論を必要とするnlpタスクのモデルを開発したが、それらはコストのかかる手動データラベリングと異なるタスクへの一般化可能性の制限に苦しめられている。 提案手法は,構造化データと非構造化データの両方を活用するテキストベースエンティティ比較のためのスケーラブルなデータ収集手法と,新しい3つの事前学習タスクの設計を含む。 比較質問応答,質問生成,要約を含む下流タスクの評価は,事前学習フレームワークが言語モデルの推論能力,特に低リソース条件において有意に向上することを示す。 この研究は、テキストに対する比較推論のための最初の統合ベンチマークもリリースしている。

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