Fugu-MT 論文翻訳(概要): Defeasible Reasoning with Knowledge Graphs

論文の概要: Defeasible Reasoning with Knowledge Graphs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12731v1
Date: Fri, 22 Sep 2023 09:27:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-25 15:10:40.939363
Title: Defeasible Reasoning with Knowledge Graphs
Title（参考訳）: 知識グラフを用いた難解な推論
Authors: Dave Raggett
Abstract要約: 本稿では,不完全な知識を持つ難解な推論のための直観的表記法とモデルについて紹介する。この論文は、大規模言語モデルの時代における象徴的アプローチの観察を締めくくっている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Human knowledge is subject to uncertainties, imprecision, incompleteness and inconsistencies. Moreover, the meaning of many everyday terms is dependent on the context. That poses a huge challenge for the Semantic Web. This paper introduces work on an intuitive notation and model for defeasible reasoning with imperfect knowledge, and relates it to previous work on argumentation theory. PKN is to N3 as defeasible reasoning is to deductive logic. Further work is needed on an intuitive syntax for describing reasoning strategies and tactics in declarative terms, drawing upon the AIF ontology for inspiration. The paper closes with observations on symbolic approaches in the era of large language models.
Abstract（参考訳）: 人間の知識には不確実性、不正確性、不完全性、矛盾がある。また、日常用語の意味は文脈によって異なる。これはセマンティックウェブにとって大きな課題となる。本稿では,不完全な知識を持つ難解な推論のための直観的表記法とモデルについて紹介し,議論理論に関する以前の研究と関連付ける。 PKN は N3 に縮退論理であるからである。推論戦略と戦術を宣言的用語で記述するための直感的な構文に関するさらなる作業は、インスピレーションのためのAIFオントロジーを参考にする必要がある。この論文は、大規模言語モデルの時代における象徴的アプローチの観察を締めくくっている。

関連論文リスト

Conceptual and Unbiased Reasoning in Language Models [98.90677711523645]
本稿では,抽象的質問に対する概念的推論をモデルに強制する,新しい概念化フレームワークを提案する。既存の大規模言語モデルは概念的推論では不足しており、様々なベンチマークでは9%から28%に低下している。ハイレベルな抽象的推論が不偏で一般化可能な意思決定の鍵となるので、モデルがどのように改善できるかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-30T00:53:53Z)
UNcommonsense Reasoning: Abductive Reasoning about Uncommon Situations [62.71847873326847]
異常、予期せぬ、そしてありそうもない状況をモデル化する能力について検討する。予期せぬ結果のコンテキストが与えられた場合、このタスクは説明を生成するために故意に推論する必要がある。私たちはUNcommonsenseという新しい英語コーパスをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-14T19:00:55Z)
DiPlomat: A Dialogue Dataset for Situated Pragmatic Reasoning [89.92601337474954]
プラグマティック推論は、実生活における会話でしばしば起こる暗黙の意味を解読する上で重要な役割を担っている。そこで我々は,現実的な推論と会話理解の場所に関するマシンの能力のベンチマークを目的とした,新しい挑戦であるDiPlomatを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-15T10:41:23Z)
Large Language Models are In-Context Semantic Reasoners rather than Symbolic Reasoners [75.85554779782048]
大規模言語モデル(LLM)は、近年、自然言語と機械学習コミュニティを興奮させています。多くの成功を収めたアプリケーションにもかかわらず、そのようなコンテキスト内機能の基盤となるメカニズムはまだ不明である。本研究では,学習した言語トークンのテクストセマンティクスが推論過程において最も重い処理を行うと仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-24T07:33:34Z)
Natural Language Reasoning, A Survey [16.80326702160048]
概念的には、NLPにおける自然言語推論の明確な定義を提供する。我々はNLPにおける自然言語推論に関する総合的な文献レビューを行う。論文はまた、多段階推論の強力なパラダイムである後方推論を特定し、考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-26T13:44:18Z)
Logical Reasoning over Natural Language as Knowledge Representation: A Survey [43.29703101875716]
本稿では,自然言語を知識表現として,事前学習した言語モデルを推論として利用する論理推論の新しいパラダイムについて概説する。この新たなパラダイムは、形式表現の多くの課題を軽減するだけでなく、エンドツーエンドのニューラルメソッドよりもアドバンテージを持つため、有望である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-21T16:56:05Z)
MetaLogic: Logical Reasoning Explanations with Fine-Grained Structure [129.8481568648651]
複雑な実生活シナリオにおけるモデルの論理的推論能力を調べるためのベンチマークを提案する。推論のマルチホップ連鎖に基づいて、説明形式は3つの主成分を含む。この新たな説明形式を用いて,現在のベストモデルの性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-22T16:01:13Z)
Thirty years of Epistemic Specifications [8.339560855135575]
我々は、主観的リテラルと呼ばれるモーダル構造を持つ安定モデルセマンティクスの下で、解法論理プログラムを拡張した。主観的リテラルを用いることで、プログラムのすべての安定モデルで正規リテラルが真かどうかを確認することができる。形式的な意味論によって言語の基礎となる直観を捉えようとするいくつかの試みが与えられた。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-17T15:03:10Z)
Social Commonsense Reasoning with Multi-Head Knowledge Attention [24.70946979449572]
社会的コモンセンス推論には、テキストの理解、社会イベントに関する知識、その実践的な意味、およびコモンセンス推論スキルが必要である。本稿では,半構造化コモンセンス推論規則を符号化し,それをトランスフォーマーベースの推論セルに組み込むことを学習する,新しいマルチヘッド知識アテンションモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-12T10:24:40Z)
Logical Neural Networks [51.46602187496816]
ニューラルネットワーク(学習)と記号論理(知識と推論)の両方の重要な特性をシームレスに提供する新しいフレームワークを提案する。すべてのニューロンは、重み付けされた実数値論理における公式の構成要素としての意味を持ち、非常に解釈不能な非絡み合い表現をもたらす。推論は事前に定義されたターゲット変数ではなく、オムニであり、論理的推論に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-23T16:55:45Z)

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。