論文の概要: Open-ended Commonsense Reasoning with Unrestricted Answer Scope

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11672v2
• Date: Fri, 27 Oct 2023 13:50:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 16:41:13.430657
• Title: Open-ended Commonsense Reasoning with Unrestricted Answer Scope
• Title（参考訳）: 非制限回答スコープによるオープンエンドコモンセンス推論
• Authors: Chen Ling, Xuchao Zhang, Xujiang Zhao, Yanchi Liu, Wei Cheng, Mika Oishi, Takao Osaki, Katsushi Matsuda, Haifeng Chen, Liang Zhao
• Abstract要約: Open-ended Commonsense Reasoning は、1) 回答候補の短いリスト、2) 事前定義された回答スコープを提供することなく、Commonsenseの問題を解決するものとして定義される。 本研究では,事前学習した言語モデルを用いて,外部知識に基づく推論経路を反復的に検索する。 推論パスは、常識的な質問に対する最も正確な答えを特定するのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.14397700770702
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open-ended Commonsense Reasoning is defined as solving a commonsense question without providing 1) a short list of answer candidates and 2) a pre-defined answer scope. Conventional ways of formulating the commonsense question into a question-answering form or utilizing external knowledge to learn retrieval-based methods are less applicable in the open-ended setting due to an inherent challenge. Without pre-defining an answer scope or a few candidates, open-ended commonsense reasoning entails predicting answers by searching over an extremely large searching space. Moreover, most questions require implicit multi-hop reasoning, which presents even more challenges to our problem. In this work, we leverage pre-trained language models to iteratively retrieve reasoning paths on the external knowledge base, which does not require task-specific supervision. The reasoning paths can help to identify the most precise answer to the commonsense question. We conduct experiments on two commonsense benchmark datasets. Compared to other approaches, our proposed method achieves better performance both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: Open-ended Commonsense Reasoningは、提供せずにCommonsenseの問題を解決するものとして定義される 1) 回答候補の短いリスト及び 2) 予め定義された回答範囲。 従来の質問文を質問文形式に定式化したり、外部知識を利用して検索手法を学習する方法は、固有の課題のため、オープンエンド環境では適用できない。 答えの範囲やいくつかの候補を事前に定義せずに、オープンエンドのコモンセンス推論は、非常に大きな検索空間を探索することによって回答を予測する。 さらに、ほとんどの質問は暗黙のマルチホップ推論を必要とし、これは我々の問題にさらに多くの課題をもたらす。 本研究では、事前学習した言語モデルを用いて、タスク固有の監督を必要としない外部知識ベース上の推論経路を反復的に取得する。 推論パスは、常識的な質問に対する最も正確な答えを特定するのに役立つ。 2つのCommonsenseベンチマークデータセットで実験を行う。 他の手法と比較して,提案手法は量的,質的にも良好な性能を実現する。

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