論文の概要: CASE: Commonsense-Augmented Score with an Expanded Answer Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01684v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 03:15:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 15:25:05.571835
• Title: CASE: Commonsense-Augmented Score with an Expanded Answer Space
• Title（参考訳）: 症例:拡張アンサー空間を有するCommonsense-Augmented Score
• Authors: Wenkai Chen and Sahithya Ravi and Vered Shwartz
• Abstract要約: 拡張アンサー空間を有するCASE(Commonsense-Augmented Score)を提案する。 ケースは、入力中の他の単語とのセマンティックな関係に基づいて、個々の単語の重み付けを割り当てることで制限に対処する。 また、この選択と概念的に類似した語彙的に発散した回答を生成することにより、解空間を拡大する以前の作業も追従する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.915710684653174
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLMs have demonstrated impressive zero-shot performance on NLP tasks thanks to the knowledge they acquired in their training. In multiple-choice QA tasks, the LM probabilities are used as an imperfect measure of the plausibility of each answer choice. One of the major limitations of the basic score is that it treats all words as equally important. We propose CASE, a Commonsense-Augmented Score with an Expanded Answer Space. CASE addresses this limitation by assigning importance weights for individual words based on their semantic relations to other words in the input. The dynamic weighting approach outperforms basic LM scores, not only because it reduces noise from unimportant words, but also because it informs the model of implicit commonsense knowledge that may be useful for answering the question. We then also follow prior work in expanding the answer space by generating lexically-divergent answers that are conceptually-similar to the choices. When combined with answer space expansion, our method outperforms strong baselines on 5 commonsense benchmarks. We further show these two approaches are complementary and may be especially beneficial when using smaller LMs.
• Abstract（参考訳）: LLMは、彼らがトレーニングで得た知識のおかげで、NLPタスクで印象的なゼロショットのパフォーマンスを示した。 複数選択QAタスクでは、各回答選択の妥当性の不完全な尺度としてLM確率が使用される。 基本スコアの主な制限の1つは、すべての単語を等しく重要なものとして扱うことである。 拡張アンサー空間を有するCASE(Commonsense-Augmented Score)を提案する。 caseはこの制限に対処し、入力中の他の単語との意味関係に基づいて個々の単語の重要性重みを割り当てる。 動的重み付けアプローチは、重要でない単語からノイズを除去するだけでなく、質問に答えるのに役立つ暗黙のコモンセンス知識のモデルを伝えるため、基本的なLMスコアよりも優れている。 さらに,概念的に選択に類似した語彙的多様性のある回答を生成することにより,回答空間を拡大する先行研究にも従う。 回答空間拡大と組み合わせると、5つのcommonsenseベンチマークの強いベースラインを上回る。 さらに,これら2つのアプローチは相補的であり,より小さなlmsを使用する場合に特に有用であることを示す。

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