論文の概要: Jamp: Controlled Japanese Temporal Inference Dataset for Evaluating Generalization Capacity of Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10727v1
• Date: Mon, 19 Jun 2023 07:00:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 18:56:16.948502
• Title: Jamp: Controlled Japanese Temporal Inference Dataset for Evaluating Generalization Capacity of Language Models
• Title（参考訳）: jamp:言語モデルの一般化能力評価のための日本語時間的推論データセット
• Authors: Tomoki Sugimoto, Yasumasa Onoe, Hitomi Yanaka
• Abstract要約: 本稿では、時間的推測に焦点を当てた日本のベンチマークであるJampを紹介する。 我々のデータセットには時間的推論パターンが含まれており、きめ細かい分析を行うことができます。 時制フラグメントに基づいてデータセットを分割することにより,単言語/多言語LMの一般化能力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.874880342410876
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Natural Language Inference (NLI) tasks involving temporal inference remain challenging for pre-trained language models (LMs). Although various datasets have been created for this task, they primarily focus on English and do not address the need for resources in other languages. It is unclear whether current LMs realize the generalization capacity for temporal inference across languages. In this paper, we present Jamp, a Japanese NLI benchmark focused on temporal inference. Our dataset includes a range of temporal inference patterns, which enables us to conduct fine-grained analysis. To begin the data annotation process, we create diverse inference templates based on the formal semantics test suites. We then automatically generate diverse NLI examples by using the Japanese case frame dictionary and well-designed templates while controlling the distribution of inference patterns and gold labels. We evaluate the generalization capacities of monolingual/multilingual LMs by splitting our dataset based on tense fragments (i.e., temporal inference patterns). Our findings demonstrate that LMs struggle with specific linguistic phenomena, such as habituality, indicating that there is potential for the development of more effective NLI models across languages.
• Abstract（参考訳）: 時間的推論を含む自然言語推論(NLI)タスクは、事前訓練された言語モデル(LM)では依然として困難である。 このタスクのために様々なデータセットが作成されているが、主に英語に焦点を当てており、他の言語でのリソースの必要性に対処していない。 現在のLMが言語間の時間的推論の一般化能力を実現するかどうかは不明である。 本稿では,時間的推論に着目したNLIベンチマークであるJampについて述べる。 我々のデータセットには時間的推論パターンが含まれており、きめ細かい分析を可能にする。 データアノテーションプロセスを開始するために、形式的セマンティクステストスイートに基づいた様々な推論テンプレートを作成します。 次に,日本語のケースフレーム辞書とよく設計されたテンプレートを用いて,推論パターンとゴールドラベルの分布を制御しながら,多様なNLIサンプルを自動生成する。 テンスフラグメント(つまり時間的推論パターン)に基づいてデータセットを分割することにより,単言語/多言語lmsの一般化能力を評価する。 本研究は, LMが習慣性などの特定の言語現象に苦しむことを示し, 言語間でより効果的なNLIモデルの開発の可能性を示している。

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