論文の概要: Neuro-symbolic Training for Reasoning over Spatial Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13828v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 20:47:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 18:15:51.715678
• Title: Neuro-symbolic Training for Reasoning over Spatial Language
• Title（参考訳）: 空間言語による推論のためのニューロシンボリックトレーニング
• Authors: Tanawan Premsri, Parisa Kordjamshidi,
• Abstract要約: 本稿では,推論の論理的ルールを制約として活用できる,ニューロシンボリックな手法による学習言語モデルを提案する。 テキストによる空間的推論という課題に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.901249830817882
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent research shows that more data and larger models can provide more accurate solutions to natural language problems requiring reasoning. However, models can easily fail to provide solutions in unobserved complex input compositions due to not achieving the level of abstraction required for generalizability. To alleviate this issue, we propose training the language models with neuro-symbolic techniques that can exploit the logical rules of reasoning as constraints and provide additional supervision sources to the model. Training models to adhere to the regulations of reasoning pushes them to make more effective abstractions needed for generalizability and transfer learning. We focus on a challenging problem of spatial reasoning over text. Our results on various benchmarks using multiple language models confirm our hypothesis of effective domain transfer based on neuro-symbolic training.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究では、より多くのデータとより大きなモデルによって、推論を必要とする自然言語問題に対するより正確な解決策が得られることが示されている。 しかし、モデルは一般化可能性に必要な抽象レベルを達成できないため、観測されていない複雑な入力合成の解を容易に提供できない。 この問題を軽減するために,制約として推論の論理的ルールを活用でき,モデルに新たな監督源を提供するニューロシンボリック手法を用いて言語モデルを訓練することを提案する。 推論の規則に従うためのトレーニングモデルは、一般化可能性や伝達学習に必要なより効果的な抽象化を彼らに促す。 テキストによる空間的推論という課題に焦点をあてる。 複数の言語モデルを用いた様々なベンチマークの結果、神経-記号訓練に基づく効果的なドメイン転送の仮説が立証された。

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