論文の概要: Prompting Explicit and Implicit Knowledge for Multi-hop Question Answering Based on Human Reading Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19350v6
• Date: Wed, 16 Oct 2024 14:12:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:39:15.206819
• Title: Prompting Explicit and Implicit Knowledge for Multi-hop Question Answering Based on Human Reading Process
• Title（参考訳）: 読解プロセスに基づくマルチホップ質問応答のための明示的・暗黙的知識の証明
• Authors: Guangming Huang, Yunfei Long, Cunjin Luo, Jiaxing Shen, Xia Sun,
• Abstract要約: 心理学的研究は、通過中の明示的な情報と読書中の人間の事前知識の間に重要なつながりがあることを示唆している。 本稿では,明示的知識と暗黙的知識を結び付けるためにプロンプトを利用するPmpting Explicit and Implicit Knowledge (PEI)フレームワークを提案する。 我々のモデルは、暗黙の知識の形式であるプロンプトによる型固有の推論を取り入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.394137489788181
• License:
• Abstract: Pre-trained language models (PLMs) leverage chains-of-thought (CoT) to simulate human reasoning and inference processes, achieving proficient performance in multi-hop QA. However, a gap persists between PLMs' reasoning abilities and those of humans when tackling complex problems. Psychological studies suggest a vital connection between explicit information in passages and human prior knowledge during reading. Nevertheless, current research has given insufficient attention to linking input passages and PLMs' pre-training-based knowledge from the perspective of human cognition studies. In this study, we introduce a Prompting Explicit and Implicit knowledge (PEI) framework, which uses prompts to connect explicit and implicit knowledge, aligning with human reading process for multi-hop QA. We consider the input passages as explicit knowledge, employing them to elicit implicit knowledge through unified prompt reasoning. Furthermore, our model incorporates type-specific reasoning via prompts, a form of implicit knowledge. Experimental results show that PEI performs comparably to the state-of-the-art on HotpotQA. Ablation studies confirm the efficacy of our model in bridging and integrating explicit and implicit knowledge.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された言語モデル(PLM)は、チェーン・オブ・シント(CoT)を利用して、人間の推論と推論プロセスをシミュレートし、マルチホップQAにおける熟練したパフォーマンスを達成する。 しかし、複雑な問題に取り組む際には、PLMの推論能力と人間の推論能力の間にギャップが持続する。 心理学的研究は、通過中の明示的な情報と読書中の人間の事前知識の間に重要なつながりがあることを示唆している。 しかしながら、現在の研究は、人間の認知研究の観点から、入力パスとPLMの事前学習に基づく知識のリンクに十分な注意を払っている。 本研究では,明示的かつ暗黙的な知識を結び付けるためにプロンプトを利用するPmpting Explicit and Implicit Knowledge (PEI)フレームワークを提案する。 我々は、入力文を明示的な知識とみなし、それらを統一的な素早い推論を通して暗黙的な知識を引き出す。 さらに,本モデルでは,暗黙的知識の形式であるプロンプトによる型固有の推論を取り入れている。 実験の結果,PEIはHotpotQAの最先端と同等に機能することがわかった。 アブレーション研究は、明示的で暗黙的な知識のブリッジングと統合における我々のモデルの有効性を確認した。

関連論文リスト

• Do great minds think alike? Investigating Human-AI Complementarity in Question Answering with CAIMIRA [43.116608441891096]
  人間は知識に基づく帰納的、概念的推論においてAIシステムより優れています。 GPT-4やLLaMAのような最先端のLLMは、ターゲット情報検索において優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T03:53:26Z)
• Knowledge Tagging System on Math Questions via LLMs with Flexible Demonstration Retriever [48.5585921817745]
  大きな言語モデル(LLM)は知識タグ付けタスクを自動化するために使われる。 算数問題における知識タグ付けタスクに対するゼロショットと少数ショットの結果の強い性能を示す。 強化学習に基づくデモレトリバーの提案により,異なるサイズのLLMの潜在能力を活用できた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T23:30:01Z)
• Large Language Models are Limited in Out-of-Context Knowledge Reasoning [65.72847298578071]
  大規模言語モデル (LLMs) は、文脈内推論の実行において広範な知識と強力な能力を持っている。 本稿では、複数の知識を組み合わせて新しい知識を推論する、文脈外知識推論(OCKR)という、文脈外推論の重要な側面に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T15:58:59Z)
• Context Retrieval via Normalized Contextual Latent Interaction for Conversational Agent [3.9635467316436133]
  本稿では,会話応答の質を向上させるために,関連情報を正確かつ効率的に識別できる新しい手法であるPK-NCLIを提案する。 実験の結果, PK-NCLIは, 難易度, 知識基盤, 訓練効率において, 最先端のPK-FoCuよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T18:53:51Z)
• Igniting Language Intelligence: The Hitchhiker's Guide From Chain-of-Thought Reasoning to Language Agents [80.5213198675411]
  大規模言語モデル(LLM)は言語知能の分野を劇的に拡張した。 LLMは興味をそそるチェーン・オブ・シークレット(CoT)推論技術を活用し、答えを導き出す途中の中間ステップを定式化しなければならない。 最近の研究は、自律言語エージェントの開発を促進するためにCoT推論手法を拡張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T14:30:55Z)
• In-Context Analogical Reasoning with Pre-Trained Language Models [10.344428417489237]
  我々は、AIシステムにおけるアナロジーを支援するために、直感的な言語ベースの抽象化の使用について検討する。 具体的には,大規模事前学習言語モデル(PLM)を視覚的Raven's Progressive Matrices(RPM)に適用する。 PLMはゼロショットリレーショナル推論に顕著な能力を示し、人間のパフォーマンスを超え、教師付き視覚ベースの手法に近づいた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-28T04:22:26Z)
• Knowledge Rumination for Pre-trained Language Models [77.55888291165462]
  本稿では,学習前の言語モデルが外部コーパスから検索することなく,関連する潜在知識を活用できるようにするための,Knowledge Ruminationと呼ばれる新しいパラダイムを提案する。 本稿では,RoBERTa,DeBERTa,GPT-3などの言語モデルに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T15:47:09Z)
• UNTER: A Unified Knowledge Interface for Enhancing Pre-trained Language Models [100.4659557650775]
  構造化知識と非構造化知識の両方を活用する統一的な視点を提供するために、統一知識インターフェイスUNTERを提案する。 どちらの形態の知識も注入され、UNTERは一連の知識駆動NLPタスクの継続的な改善を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-02T17:33:28Z)
• A Unified End-to-End Retriever-Reader Framework for Knowledge-based VQA [67.75989848202343]
  本稿では,知識に基づくVQAに向けて,エンド・ツー・エンドのレトリバー・リーダー・フレームワークを提案する。 我々は、視覚言語による事前学習モデルからの多モーダルな暗黙の知識に光を当て、知識推論の可能性を掘り下げた。 提案手法では,知識検索のガイダンスを提供するだけでなく,質問応答に対してエラーが発生しやすいケースも排除できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T02:35:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。