論文の概要: Improving Large Language Models in Event Relation Logical Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09158v2
• Date: Fri, 9 Aug 2024 16:14:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 20:51:27.939461
• Title: Improving Large Language Models in Event Relation Logical Prediction
• Title（参考訳）: イベント関係論理予測における大規模言語モデルの改善
• Authors: Meiqi Chen, Yubo Ma, Kaitao Song, Yixin Cao, Yan Zhang, Dongsheng Li,
• Abstract要約: イベント関係抽出は、綿密な意味的理解と厳密な論理的推論を必要とする課題である。 本稿では,イベント関連論理の理解と適用におけるLLMの能力について,詳細な調査を行う。 本研究により,LLMは論理的に一貫した推論子ではないことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.88499005859982
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event relations are crucial for narrative understanding and reasoning. Governed by nuanced logic, event relation extraction (ERE) is a challenging task that demands thorough semantic understanding and rigorous logical reasoning. In this paper, we conduct an in-depth investigation to systematically explore the capability of LLMs in understanding and applying event relation logic. More in detail, we first investigate the deficiencies of LLMs in logical reasoning across different tasks. Our study reveals that LLMs are not logically consistent reasoners, which results in their suboptimal performance on tasks that need rigorous reasoning. To address this, we explore three different approaches to endow LLMs with event relation logic, and thus enable them to generate more coherent answers across various scenarios. Based on our approach, we also contribute a synthesized dataset (LLM-ERL) involving high-order reasoning for evaluation and fine-tuning. Extensive quantitative and qualitative analyses on different tasks also validate the effectiveness of our approaches and provide insights for solving practical tasks with LLMs in future work. Codes are available at https://github.com/chenmeiqii/Teach-LLM-LR.
• Abstract（参考訳）: 出来事の関係は物語の理解と推論に不可欠である。 イベント関係抽出(ERE)は、厳密なセマンティックな理解と厳密な論理的推論を必要とする課題である。 本稿では,イベント関連論理の理解と適用におけるLLMの能力について,詳細な調査を行う。 より詳しくは、各タスクの論理的推論におけるLLMの欠陥について検討する。 本研究は,LLMが論理的に一貫した推論子ではないことを明らかにする。 これを解決するために,LLMにイベント関係論理を付与する3つの異なるアプローチを検討し,様々なシナリオにおいてより一貫性のある回答を生成できるようにする。 提案手法では,評価と微調整のための高次推論を含む合成データセット(LLM-ERL)も提案する。 各種タスクの定量的・定性的分析は、我々のアプローチの有効性を検証し、今後の作業におけるLCMによる実践的タスクの解決のための洞察を提供する。 コードはhttps://github.com/chenmeiqii/Teach-LLM-LRで公開されている。

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