Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Interdisciplinary Review of Commonsense Reasoning and Intent Detection

論文の概要: An Interdisciplinary Review of Commonsense Reasoning and Intent Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14040v1
Date: Mon, 16 Jun 2025 22:26:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.260854
Title: An Interdisciplinary Review of Commonsense Reasoning and Intent Detection
Title（参考訳）: Commonsense Reasoning と Intent Detection の学際的検討
Authors: Md Nazmus Sakib,
Abstract要約: ACL,EMNLP,CHI(2020-2025)の28論文を分析し,方法論と応用によって整理した。常識推論はゼロショット学習、文化適応、構造化評価、対話的文脈でレビューされる。インテント検出は、オープンセットモデル、生成的定式化、クラスタリング、人間中心システムを通じて行われる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This review explores recent advances in commonsense reasoning and intent detection, two key challenges in natural language understanding. We analyze 28 papers from ACL, EMNLP, and CHI (2020-2025), organizing them by methodology and application. Commonsense reasoning is reviewed across zero-shot learning, cultural adaptation, structured evaluation, and interactive contexts. Intent detection is examined through open-set models, generative formulations, clustering, and human-centered systems. By bridging insights from NLP and HCI, we highlight emerging trends toward more adaptive, multilingual, and context-aware models, and identify key gaps in grounding, generalization, and benchmark design.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 自然言語理解における2つの課題である, 常識推論と意図検出の最近の進歩について考察する。 ACL,EMNLP,CHI(2020-2025)の28論文を分析し,方法論と応用によって整理した。常識推論はゼロショット学習、文化適応、構造化評価、対話的文脈でレビューされる。インテント検出は、オープンセットモデル、生成的定式化、クラスタリング、人間中心システムを通じて行われる。 NLPとHCIからの洞察をブリッジすることで、より適応的で多言語的でコンテキスト対応のモデルに向けた新たなトレンドを強調し、基盤設計、一般化、ベンチマーク設計における重要なギャップを特定します。

関連論文リスト

Large Language Models Meet Stance Detection: A Survey of Tasks, Methods, Applications, Challenges and Future Directions [0.37865171120254354]
スタンス検出は、ソーシャルメディア、ニュース記事、オンラインレビューなど、さまざまなプラットフォームにわたる主観的コンテンツを理解するために不可欠である。大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、新しい能力を導入して姿勢検出に革命をもたらした。本稿では3つの重要な側面に沿って構築されたLCMに基づく姿勢検出手法について,新しい分類法を提案する。スタンス検出、政治分析、公衆衛生モニタリング、ソーシャルメディアのモデレーションにおける主要な応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2025-05-13T11:47:49Z)
Improving Multilingual Retrieval-Augmented Language Models through Dialectic Reasoning Argumentations [65.11348389219887]
そこで,Dialectic-RAG(Dialectic-RAG, DRAG)を提案する。我々は、文脈内学習戦略と、より小さなモデルをインストラクションするための実演の構築の両方において、我々のフレームワークが与える影響を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-07T06:55:15Z)
A Survey of Event Causality Identification: Taxonomy, Challenges, Assessment, and Prospects [6.492836595169771]
事象因果同定(ECI)は自然言語処理(NLP)における重要な課題である。本稿では,既存の手法を分類・解明するための新しい分類フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-15T17:19:42Z)
Exploring the Spectrum of Visio-Linguistic Compositionality and Recognition [61.956088652094515]
視覚と言語モデル(VLM)は、驚くべきゼロショット認識能力を示した。しかし、それらは視覚言語的構成性、特に言語的理解ときめ細かい画像テキストアライメントの課題に直面している。本稿では,構成性と認識の複雑な関係について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-13T17:58:39Z)
CADS: A Systematic Literature Review on the Challenges of Abstractive Dialogue Summarization [7.234196390284036]
本稿では、英語対話におけるトランスフォーマーに基づく抽象要約に関する研究を要約する。ダイアログ要約における主な課題(言語、構造、理解、話者、サリエンス、事実)をカバーします。言語などいくつかの課題がかなりの進歩を遂げているのに対して、理解、事実性、サリエンスといった課題は依然として困難であり、重要な研究機会を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-11T17:30:22Z)
SOUL: Towards Sentiment and Opinion Understanding of Language [96.74878032417054]
我々は、言語感覚とオピニオン理解(SOUL)と呼ばれる新しいタスクを提案する。 SOULは2つのサブタスクを通して感情理解を評価することを目的としている:レビュー(RC)と正当化生成(JG)。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-27T06:48:48Z)
Re-Reading Improves Reasoning in Large Language Models [87.46256176508376]
既成のLarge Language Models (LLM) の推論能力を高めるため, 単純で汎用的で効果的なプロンプト手法であるRe2を導入する。 CoT (Chain-of-Thought) など、ほとんどの思考を刺激する手法とは異なり、Re2 は質問を2回処理することで入力に焦点を移し、理解プロセスを強化する。提案手法の有効性と汎用性を検証するため,14のデータセットにまたがる広範囲な推論ベンチマークでRe2を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-12T14:36:23Z)
Interactive Natural Language Processing [67.87925315773924]
対話型自然言語処理(iNLP)は,NLP分野における新しいパラダイムとして登場した。本稿では,iNLPの概念の統一的定義と枠組みを提案することから,iNLPに関する包括的調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-22T17:18:29Z)
Towards explainable evaluation of language models on the semantic similarity of visual concepts [0.0]
本稿では,視覚語彙の意味的類似性に焦点をあて,ハイパフォーマンスな事前学習言語モデルの振る舞いを考察する。まず、検索したインスタンスの概念的品質を理解するために必要となる、説明可能な評価指標の必要性に対処する。第二に、健全なクエリセマンティクスに対する敵対的な介入は、不透明なメトリクスの脆弱性を露呈し、学習された言語表現におけるパターンを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-08T11:40:57Z)
Open Vocabulary Object Detection with Proposal Mining and Prediction Equalization [73.14053674836838]
Open-vocabulary Object Detection (OVD)は、学習語彙以外の新しいカテゴリのオブジェクトを検出するために、語彙サイズを拡大することを目的としている。最近の研究は、事前訓練された視覚言語モデルにおける豊富な知識に頼っている。本稿では,提案するマイニングと予測等化を備えた新しいOVDフレームワークMEDetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-22T14:30:41Z)
Probing Task-Oriented Dialogue Representation from Language Models [106.02947285212132]
本稿では,タスク指向対話タスクにおいて,どのモデルが本質的に最も有意義な表現を担っているかを明らかにするために,事前学習された言語モデルについて検討する。我々は、アノテートラベルを教師付き方法で固定された事前学習言語モデルの上に、分類器プローブとしてフィードフォワード層を微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-26T21:34:39Z)

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。