論文の概要: Modelling Analogies and Analogical Reasoning: Connecting Cognitive Science Theory and NLP Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09381v1
- Date: Thu, 11 Sep 2025 11:57:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.369521
- Title: Modelling Analogies and Analogical Reasoning: Connecting Cognitive Science Theory and NLP Research
- Title（参考訳）: モデリングアナロジーとアナロジ的推論:認知科学理論とNLP研究を結びつける
- Authors: Molly R Petersen, Claire E Stevenson, Lonneke van der Plas,
- Abstract要約: アナロジカル推論は人間の認知の重要な側面である。
これらの概念がNLP研究におけるいくつかの大きな課題にどのように関係しているかを示す。
これによって研究者は、エンティティレベルの類似性に大きく依存するのではなく、テキストのリレーショナル理解をより良く最適化することが可能になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7927296042375183
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Analogical reasoning is an essential aspect of human cognition. In this paper, we summarize key theory about the processes underlying analogical reasoning from the cognitive science literature and relate it to current research in natural language processing. While these processes can be easily linked to concepts in NLP, they are generally not viewed through a cognitive lens. Furthermore, we show how these notions are relevant for several major challenges in NLP research, not directly related to analogy solving. This may guide researchers to better optimize relational understanding in text, as opposed to relying heavily on entity-level similarity.
- Abstract（参考訳）: アナロジカル推論は人間の認知の重要な側面である。
本稿では,認知科学文献からの類似推論の過程に関する重要な理論を要約し,それを自然言語処理の現在の研究と関連づける。
これらのプロセスはNLPの概念と容易に関連付けられるが、一般的に認知レンズを通して見ることはできない。
さらに,これらの概念がNLP研究におけるいくつかの大きな課題にどのように関係しているかを示す。
これによって研究者は、エンティティレベルの類似性に大きく依存するのではなく、テキストのリレーショナル理解をより良く最適化することが可能になる。
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