論文の概要: Generation of Explanations for Logic Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13455v1
- Date: Wed, 22 Nov 2023 15:22:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 14:37:59.549163
- Title: Generation of Explanations for Logic Reasoning
- Title（参考訳）: 論理推論のための説明の生成
- Authors: Yanyi Pu
- Abstract要約: この研究は、GPT-3.5-turboを用いて、フォーティオリの議論の分析を自動化することに集中している。
この論文は人工知能と論理的推論の分野に多大な貢献をしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This thesis delves into a fortiori arguments in deductive reasoning,
underscoring their relevance in various domains such as law, philosophy, and
artificial intelligence. The research is centred on employing GPT-3.5-turbo to
automate the analysis of these arguments, with a focus on understanding
intricate reasoning processes, generating clear and coherent explanations, and
creating novel arguments. The methodology encompasses a series of tasks
including detailed reasoning, interpretation, and the augmentation of a
fortiori arguments. It involves meticulously identifying these arguments in
diverse contexts, differentiating comparative elements, and categorizing them
based on their logical structure.
Extensive experiments reveals the challenges encountered by GPT-3.5-turbo in
accurately detecting and classifying a fortiori arguments. Nevertheless, the
model demonstrates a performance that rivals specialized models, particularly
in extracting key components and interpreting underlying properties. The
integration of external information into the model's processing significantly
elevates the quality of the generated explanations. Additionally, the model
exhibits a noteworthy capability in augmenting arguments, thus contributing to
the enrichment of the data set.
Despite facing certain limitations, this thesis makes significant
contributions to the fields of artificial intelligence and logical reasoning.
It introduces novel methodologies, establishes a rigorous evaluation framework,
and provides deep insights that set the stage for future advancements in
automated logical reasoning. The findings and methodologies presented herein
not only underscore the potential of AI in complex reasoning tasks but also
highlight areas for future research and development.
- Abstract（参考訳）: この論文は、法、哲学、人工知能といった様々な領域におけるそれらの関連性を強調し、推論におけるfortioriの議論に発展する。
この研究はgpt-3.5-turboを用いてこれらの議論の分析を自動化し、複雑な推論過程の理解、明確で一貫性のある説明の生成、新しい議論の作成に焦点を当てている。
この方法論は、詳細な推論、解釈、fortiori引数の拡張を含む一連のタスクを含んでいる。
様々な文脈でこれらの議論を慎重に識別し、比較要素を区別し、それらの論理構造に基づいてそれらを分類する。
広範な実験により、gpt-3.5-turboがfortiori引数の正確な検出と分類において直面する課題が明らかになった。
それでもこのモデルは、特に重要なコンポーネントの抽出と基礎となる特性の解釈において、特別なモデルに匹敵する性能を示す。
モデル処理への外部情報の統合は、生成された説明の質を大幅に高める。
さらに、モデルは引数を拡大する上で注目すべき能力を示し、データセットの強化に寄与する。
一定の限界に直面したにもかかわらず、この論文は人工知能と論理的推論の分野に大きな貢献をしている。
新たな方法論を導入し、厳密な評価フレームワークを確立し、自動化論理推論の今後の進歩の舞台となる深い洞察を提供する。
ここで提示された発見と方法論は、複雑な推論タスクにおけるAIの可能性だけでなく、将来の研究開発の領域も強調している。
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