論文の概要: From Disagreement to Understanding: The Case for Ambiguity Detection in NLI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15114v2
• Date: Sun, 31 Aug 2025 01:20:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 14:24:52.532853
• Title: From Disagreement to Understanding: The Case for Ambiguity Detection in NLI
• Title（参考訳）: 診断から理解へ:NLIにおける曖昧性検出の事例
• Authors: Chathuri Jayaweera, Bonnie J. Dorr,
• Abstract要約: このポジションペーパーでは、自然言語推論(NLI)におけるアノテーションの不一致は単なるノイズではなく、しばしば意味のある変化を反映していると主張している。 まず、あいまいな入力ペアを識別し、それらの型を分類し、次に推論に進む、あいまいさを意識したNLIへのシフトを呼びます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5164356851161984
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This position paper argues that annotation disagreement in Natural Language Inference (NLI) is not mere noise but often reflects meaningful variation, especially when triggered by ambiguity in the premise or hypothesis. While underspecified guidelines and annotator behavior contribute to variation, content-based ambiguity provides a process-independent signal of divergent human perspectives. We call for a shift toward ambiguity-aware NLI that first identifies ambiguous input pairs, classifies their types, and only then proceeds to inference. To support this shift, we present a framework that incorporates ambiguity detection and classification prior to inference. We also introduce a unified taxonomy that synthesizes existing taxonomies, illustrates key subtypes with examples, and motivates targeted detection methods that better align models with human interpretation. Although current resources lack datasets explicitly annotated for ambiguity and subtypes, this gap presents an opportunity: by developing new annotated resources and exploring unsupervised approaches to ambiguity detection, we enable more robust, explainable, and human-aligned NLI systems.
• Abstract（参考訳）: このポジションペーパーは、自然言語推論(NLI)におけるアノテーションの不一致は単なるノイズではなく、特に前提や仮説の曖昧さによって引き起こされる有意義な変動を反映している。 不特定ガイドラインやアノテーションの振る舞いは変化に寄与するが、コンテンツに基づくあいまいさは、異なる人間の視点のプロセス非依存のシグナルを提供する。 まず、あいまいな入力ペアを識別し、それらの型を分類し、次に推論に進む、あいまいさを意識したNLIへのシフトを呼びます。 このシフトをサポートするために、推論に先立ってあいまいさの検出と分類を組み込んだフレームワークを提案する。 また,既存の分類学を合成し,主要なサブタイプを例示する統合分類法を導入し,モデルと人間の解釈との整合性を向上する目標検出手法を動機づける。 現在のリソースには、あいまいさとサブタイプに明示的にアノテートされたデータセットが欠けているが、このギャップは、新しいアノテートされたリソースを開発し、あいまいさ検出のための教師なしアプローチを探索することによって、より堅牢で説明可能な、人間に準拠したNLIシステムを可能にする。

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