論文の概要: A Comprehensive Taxonomy of Negation for NLP and Neural Retrievers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22337v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 02:44:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.929718
• Title: A Comprehensive Taxonomy of Negation for NLP and Neural Retrievers
• Title（参考訳）: NLPおよびニューラルレトリバーにおける否定の包括的分類法
• Authors: Roxana Petcu, Samarth Bhargav, Maarten de Rijke, Evangelos Kanoulas,
• Abstract要約: 我々は、哲学的、言語的、論理的定義から派生した否定の分類を導入した。 ニューラルネットワーク検索モデルの性能評価に使用できるベンチマークデータセットを2つ生成する。 本稿では,既存のデータセットの検索モデルの性能を解析するために,論理に基づく分類機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.086220009192424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding and solving complex reasoning tasks is vital for addressing the information needs of a user. Although dense neural models learn contextualised embeddings, they still underperform on queries containing negation. To understand this phenomenon, we study negation in both traditional neural information retrieval and LLM-based models. We (1) introduce a taxonomy of negation that derives from philosophical, linguistic, and logical definitions; (2) generate two benchmark datasets that can be used to evaluate the performance of neural information retrieval models and to fine-tune models for a more robust performance on negation; and (3) propose a logic-based classification mechanism that can be used to analyze the performance of retrieval models on existing datasets. Our taxonomy produces a balanced data distribution over negation types, providing a better training setup that leads to faster convergence on the NevIR dataset. Moreover, we propose a classification schema that reveals the coverage of negation types in existing datasets, offering insights into the factors that might affect the generalization of fine-tuned models on negation.
• Abstract（参考訳）: 複雑な推論タスクを理解し、解決することは、ユーザの情報ニーズに対処するために不可欠である。 ニューラルネットワークは文脈的埋め込みを学習するが、否定を含むクエリではまだ性能が劣っている。 この現象を理解するため、従来のニューラル情報検索とLLMモデルの両方で否定について検討する。 1) 論理的,言語的,論理的定義から派生した否定の分類を導入し,(2) ニューラル情報検索モデルの性能評価に使用可能なベンチマークデータセットを2つ生成し,(3) 既存のデータセット上での検索モデルの性能分析に使用できる論理に基づく分類機構を提案する。 我々の分類学は、否定型よりもバランスの取れたデータ分布を生成し、より優れたトレーニング設定を提供し、NevIRデータセットへのより高速な収束をもたらす。 さらに、既存のデータセットにおける否定型のカバレッジを明らかにする分類スキーマを提案し、否定に関する微調整モデルの一般化に影響を及ぼす可能性のある要因について考察する。

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