論文の概要: Generalised Winograd Schema and its Contextuality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16498v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 07:00:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 15:34:30.680956
• Title: Generalised Winograd Schema and its Contextuality
• Title（参考訳）: 一般化ウィノグラードスキーマとその文脈性
• Authors: Kin Ian Lo (University College London, London, UK), Mehrnoosh Sadrzadeh (University College London, London, UK), Shane Mansfield (Quandela, Paris, France)
• Abstract要約: 機械の知性を評価するために、2011年にレレスケが提案したウィノグラードチャレンジ(WSC)について検討する。 WSCは、ウィノグラードスキーマに従って構成された文の曖昧な代名詞を必要とする複数の選択質問の集合で構成されている。 オリジナルのWinogradは本質的に、文脈性を促進するには単純すぎる、と我々は主張する。 本稿では,Bell-CHSH測定シナリオに類似したスキーマを一般化するための新しいメカニズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ambiguities in natural language give rise to probability distributions over interpretations. The distributions are often over multiple ambiguous words at a time; a multiplicity which makes them a suitable topic for sheaf-theoretic models of quantum contextuality. Previous research showed that different quantitative measures of contextuality correlate well with Psycholinguistic research on lexical ambiguities. In this work, we focus on coreference ambiguities and investigate the Winograd Schema Challenge (WSC), a test proposed by Levesque in 2011 to evaluate the intelligence of machines. The WSC consists of a collection of multiple-choice questions that require disambiguating pronouns in sentences structured according to the Winograd schema, in a way that makes it difficult for machines to determine the correct referents but remains intuitive for human comprehension. In this study, we propose an approach that analogously models the Winograd schema as an experiment in quantum physics. However, we argue that the original Winograd Schema is inherently too simplistic to facilitate contextuality. We introduce a novel mechanism for generalising the schema, rendering it analogous to a Bell-CHSH measurement scenario. We report an instance of this generalised schema, complemented by the human judgements we gathered via a crowdsourcing platform. The resulting model violates the Bell-CHSH inequality by 0.192, thus exhibiting contextuality in a coreference resolution setting.
• Abstract（参考訳）: 自然言語の曖昧さは解釈よりも確率分布をもたらす。 分布は一度に複数の曖昧な単語にまたがることが多く、この多重性は量子文脈性の層理論モデルに適した話題となる。 これまでの研究では、文脈性の異なる定量的尺度は、語彙的曖昧性に関する心理学的な研究とよく相関していた。 本研究では,2011年にレレスケが提案した機械の知性評価試験であるWinograd Schema Challenge (WSC) について検討する。 WSCは、ウィノグラードスキーマに従って構築された文で不明瞭な代名詞を必要とする複数の選択質問の集合で構成されており、機械が正しい参照を判断することが困難であるが、人間の理解には直感的である。 本研究では,量子物理学の実験としてウィノグラードスキーマを類似的にモデル化する手法を提案する。 しかし、元のWinograd Schemaは本来、文脈性を促進するには単純すぎると論じる。 スキーマを一般化するための新しいメカニズムを導入し,bell-chsh測定シナリオと類似させる。 クラウドソーシングプラットフォームを通じて収集した人間の判断を補完する,この汎用スキーマの例を報告する。 その結果、ベル=チェシュの不等式は0.192で破られ、コリファレンス解像度設定において文脈性を示す。

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