論文の概要: ECHo: Event Causality Inference via Human-centric Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14740v1
• Date: Wed, 24 May 2023 05:21:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 19:31:42.631466
• Title: ECHo: Event Causality Inference via Human-centric Reasoning
• Title（参考訳）: ECHo:人間中心推論による事象因果推論
• Authors: Yuxi Xie and Guanzhen Li and Min-Yen Kan
• Abstract要約: 本稿では,視覚・言語的社会的シナリオに基づく事象因果推論の診断データセットであるECHoを紹介する。 我々は、現在のAIシステムの推論能力を評価するために、Chain-of-Thought(CoT)パラダイムと整合した統合フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.606313462183056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce ECHo, a diagnostic dataset of event causality inference grounded in visual-and-linguistic social scenarios. ECHo employs real-world human-centric deductive information collected from crime drama, bridging the gap in multimodal reasoning towards higher social intelligence through the elicitation of intermediate Theory-of-Mind (ToM). We propose a unified framework aligned with the Chain-of-Thought (CoT) paradigm to assess the reasoning capability of current AI systems. This ToM-enhanced CoT pipeline can accommodate and integrate various large foundation models in zero-shot visual-and-linguistic understanding. With this framework, we scrutinize the advanced large language and multimodal models via three complementary human-centric ECHo tasks. Further analysis demonstrates ECHo as a challenging dataset to expose imperfections and inconsistencies in reasoning.
• Abstract（参考訳）: 視覚的・言語的社会シナリオに基づく事象因果推論の診断データセットであるechoを紹介する。 ECHoは、犯罪ドラマから収集された現実の人間中心の誘引情報を採用し、中間理論(ToM)の適用を通じて、高い社会的知性へのマルチモーダル推論のギャップを埋める。 我々は、現在のAIシステムの推論能力を評価するために、Chain-of-Thought(CoT)パラダイムと整合した統合フレームワークを提案する。 このToMで強化されたCoTパイプラインは、ゼロショット視覚言語理解において、様々な大きな基礎モデルに対応および統合することができる。 本フレームワークでは,3つの補完的な人間中心ECHoタスクを用いて,先進的な大規模言語とマルチモーダルモデルを精査する。 さらなる分析は、ECHoが推論における不完全性と矛盾を明らかにするための挑戦的なデータセットであることを示している。

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