知識ベース推論と機械学習によるドメイン固有Winogradスキーマへの取り組み【JST・京大機械翻訳】

Hong Suk Joon; Bennett Brandon

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205256264728 整理番号：22P0212288

知識ベース推論と機械学習によるドメイン固有Winogradスキーマへの取り組み【JST・京大機械翻訳】

Tackling Domain-Specific Winograd Schemas with Knowledge-Based Reasoning and Machine Learning

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発行年： 2020年11月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月24日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Winograd Schemaチャレンジ(WSC)は,背景知識を必要とする一般的センス推論タスクである。本論文では,4つの方法でWSCに取り組むことに寄与する。最初に,明確な高レベル意味パターンを見つけることができる制限領域を定義するためのキーワード法を提案した。キー語によって,キング領域を定義し,この領域におけるデータセットを,著者らの実験に用いた。第二に,Sharma[2019]の方法に基づく意味的役割を用いた高レベル知識ベース推論法を開発した。第3に,著者らは,知識ベースの推論と機械学習を結合するためのアンサンブル法を提案して,著者らの実験で最良の性能を示した。機械学習法として,著者らは変換者(BERT)[Kocijanら,2019]からの双方向エンコーダ表現を用いた。最後に,評価に関して,Trichelair et al.[2018]の修正による「ロバスト」精度測定を提案した。それらのスイッチング法と同様に,テストセットにおける各文の自明な変異体に関するその性能を考慮することによって,モデルを評価した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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