論文の概要: Can Large Language Models Reason about the Region Connection Calculus?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19589v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 10:10:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:20:48.449627
• Title: Can Large Language Models Reason about the Region Connection Calculus?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは地域接続計算について理にかなっているか?
• Authors: Anthony G Cohn, Robert E Blackwell,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の推論能力について検討する。 我々は,3組の実験(構成表の再構成,人間の構成嗜好の整合性,概念的近傍再構築)を最先端のLCMを用いて行った。 すべてのインスタンスは、LLMの関係性を測定するために30回繰り返される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2441135190739416
• License:
• Abstract: Qualitative Spatial Reasoning is a well explored area of Knowledge Representation and Reasoning and has multiple applications ranging from Geographical Information Systems to Robotics and Computer Vision. Recently, many claims have been made for the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs). Here, we investigate the extent to which a set of representative LLMs can perform classical qualitative spatial reasoning tasks on the mereotopological Region Connection Calculus, RCC-8. We conduct three pairs of experiments (reconstruction of composition tables, alignment to human composition preferences, conceptual neighbourhood reconstruction) using state-of-the-art LLMs; in each pair one experiment uses eponymous relations and one, anonymous relations (to test the extent to which the LLM relies on knowledge about the relation names obtained during training). All instances are repeated 30 times to measure the stochasticity of the LLMs.
• Abstract（参考訳）: 定性的空間推論は知識表現と推論の領域としてよく研究されており、地理情報システムからロボティクス、コンピュータビジョンまで様々な応用がある。 近年,Large Language Models (LLMs) の推論能力について,多くの主張がなされている。 本稿では,一組の代表的なLCMが,メレオトポロジカル領域接続計算(RCC-8)上で古典的定性的空間推論タスクを実行できる範囲について検討する。 我々は,3組の実験(構成表の再構成,ヒトの合成嗜好の整合性,概念的近傍再構築)を最先端のLSMを用いて行い,各ペアにおいて1組の実験は匿名関係(LLMがトレーニング中に得られた関係名に関する知識に依存する程度)を用いて行う。 すべてのインスタンスは、LSMの確率性を測定するために30回繰り返される。

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