論文の概要: DiffuCOMET: Contextual Commonsense Knowledge Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17011v2
• Date: Tue, 01 Oct 2024 10:38:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:32:57.180781
• Title: DiffuCOMET: Contextual Commonsense Knowledge Diffusion
• Title（参考訳）: DiffuCOMET: コンテキストコモンセンス知識拡散
• Authors: Silin Gao, Mete Ismayilzada, Mengjie Zhao, Hiromi Wakaki, Yuki Mitsufuji, Antoine Bosselut,
• Abstract要約: 本研究では、拡散を利用して物語コンテキストと関連するコモンセンス知識の間の暗黙的な意味的関係を再構築する一連の知識モデルDiffuCOMETを開発する。 DiffuCOMETを評価するために,知識の多様性と文脈的関連性をより深く測定するコモンセンス推論のための新しい指標を提案する。 ComFact と WebNLG+ の2つの異なるベンチマークの結果から,DiffuCOMET が生成した知識は,コモンセンスの多様性,文脈的関連性,および既知の金の参照との整合性との間のトレードオフを良好に達成できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.23102821128395
• License:
• Abstract: Inferring contextually-relevant and diverse commonsense to understand narratives remains challenging for knowledge models. In this work, we develop a series of knowledge models, DiffuCOMET, that leverage diffusion to learn to reconstruct the implicit semantic connections between narrative contexts and relevant commonsense knowledge. Across multiple diffusion steps, our method progressively refines a representation of commonsense facts that is anchored to a narrative, producing contextually-relevant and diverse commonsense inferences for an input context. To evaluate DiffuCOMET, we introduce new metrics for commonsense inference that more closely measure knowledge diversity and contextual relevance. Our results on two different benchmarks, ComFact and WebNLG+, show that knowledge generated by DiffuCOMET achieves a better trade-off between commonsense diversity, contextual relevance and alignment to known gold references, compared to baseline knowledge models.
• Abstract（参考訳）: 物語を理解するために文脈的に関連があり多様なコモンセンスを推測することは、知識モデルにとって依然として困難である。 本研究では、拡散を利用して物語コンテキストと関連するコモンセンス知識の間の暗黙的な意味的関係を再構築する一連の知識モデルDiffuCOMETを開発する。 複数の拡散過程において,本手法は物語に固定されたコモンセンス事実の表現を段階的に洗練し,文脈的・多種多様なコモンセンス推論を入力コンテキストに対して生成する。 DiffuCOMETを評価するために,知識の多様性と文脈的関連性をより深く測定するコモンセンス推論のための新しい指標を提案する。 ComFact と WebNLG+ の2つの異なるベンチマークの結果から,DiffuCOMET が生成した知識は,ベースライン知識モデルと比較して,コモンセンスの多様性,文脈的関連性,および既知ゴールド参照との整合性の間のトレードオフを良好に達成できることが示された。

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