論文の概要: Logical Negation Augmenting and Debiasing for Prompt-based Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04872v1
• Date: Wed, 8 May 2024 08:05:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 15:04:15.610637
• Title: Logical Negation Augmenting and Debiasing for Prompt-based Methods
• Title（参考訳）: プロンプト法における論理的否定の増大とデバイアス
• Authors: Yitian Li, Jidong Tian, Hao He, Yaohui Jin,
• Abstract要約: 本稿では,一階述語論理推論におけるプロンプトに基づく手法の有効性に着目した。 ボトルネックは論理的否定にあることが分かっています。 提案手法は単純だが効果的なネガゲーション拡張とネガゲーションデバイアスリングである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.879616265315637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prompt-based methods have gained increasing attention on NLP and shown validity on many downstream tasks. Many works have focused on mining these methods' potential for knowledge extraction, but few explore their ability to make logical reasoning. In this work, we focus on the effectiveness of the prompt-based methods on first-order logical reasoning and find that the bottleneck lies in logical negation. Based on our analysis, logical negation tends to result in spurious correlations to negative answers, while propositions without logical negation correlate to positive answers. To solve the problem, we propose a simple but effective method, Negation Augmenting and Negation Debiasing (NAND), which introduces negative propositions to prompt-based methods without updating parameters. Specifically, these negative propositions can counteract spurious correlations by providing "not" for all instances so that models cannot make decisions only by whether expressions contain a logical negation. Experiments on three datasets show that NAND not only solves the problem of calibrating logical negation but also significantly enhances prompt-based methods of logical reasoning without model retraining.
• Abstract（参考訳）: プロンプトに基づく手法は、NLPに注目が集まり、多くの下流タスクに有効であることが示されている。 多くの研究は、これらの手法の知識抽出の可能性のマイニングに重点を置いているが、論理的推論を行う能力を探る研究は少ない。 本研究では,一階論理的推論におけるプロンプトに基づく手法の有効性に着目し,そのボトルネックが論理的否定にあることを明らかにする。 論理否定は、論理否定のない命題が正の答えに相関するのに対し、論理否定は負の答えに急激な相関をもたらす傾向にある。 この問題を解決するために,パラメータを更新せずにプロンプトベースの手法に負の命題を導入する,単純で効果的なネゲーション拡張・ネゲーションデバイアス法(NAND)を提案する。 具体的には、これらの負の命題は全てのインスタンスに"not"を与え、式が論理的否定を含むかどうかによってのみ決定できないようにすることで、急激な相関に対処することができる。 3つのデータセットの実験により、NANDは論理的否定を校正する問題を解くだけでなく、モデルの再学習なしに論理的推論のプロンプトに基づく手法を大幅に強化することを示した。

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