論文の概要: Commonsense Knowledge with Negation: A Resource to Enhance Negation Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19921v1
- Date: Tue, 21 Apr 2026 19:00:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-23 15:36:10.753268
- Title: Commonsense Knowledge with Negation: A Resource to Enhance Negation Understanding
- Title（参考訳）: 否定的知識:否定的理解を促進するリソース
- Authors: Zijie Wang, MohammadHossein Rezaei, Farzana Rashid, Eduardo Blanco,
- Abstract要約: 否定は自然言語において一般的で重要な意味論である。
大きな言語モデル(LLM)は、自然言語理解タスクに否定が関与する場合に苦労する。
本稿では,既存のコモンセンス知識コーパスを否定的に拡張するための新しいアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.1556206397938
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Negation is a common and important semantic feature in natural language, yet Large Language Models (LLMs) struggle when negation is involved in natural language understanding tasks. Commonsense knowledge, on the other hand, despite being a well-studied topic, lacks investigations involving negation. In this work, we show that commonsense knowledge with negation is challenging for models to understand. We present a novel approach to automatically augment existing commonsense knowledge corpora with negation, yielding two new corpora containing over 2M triples with if-then relations. In addition, pre-training LLMs on our corpora benefits negation understanding.
- Abstract（参考訳）: 否定は自然言語において一般的で重要な意味論的特徴であるが、否定が自然言語理解タスクに関わる場合、Large Language Models (LLM) は苦戦する。
一方、コモンセンスの知識は、よく研究されているトピックであるにもかかわらず、否定に関する調査を欠いている。
本研究では,モデルが理解する上で,否定を伴うコモンセンス知識は困難であることを示す。
本稿では,既存のコモンセンス知識コーパスを否定的に拡張する新しい手法を提案する。
さらに, コーパス上でのLLMの事前学習は否定的理解に有効である。
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