StepGame:テキストにおけるロバストなマルチホップ空間推論のための新しいベンチマーク【JST・京大機械翻訳】

Shi Zhengxiang; Zhang Qiang; Lipani Aldo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215953897599 整理番号：22P0333580

StepGame:テキストにおけるロバストなマルチホップ空間推論のための新しいベンチマーク【JST・京大機械翻訳】

StepGame: A New Benchmark for Robust Multi-Hop Spatial Reasoning in Texts

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発行年： 2022年04月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月18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)

自然言語における空間関係の付与は,知的システムが持つ重要な能力である。bAbIデータセットは,このドメイン(タスク17および19)に関連するタスクを捉えることを試みた。しかし,これらのタスクにはいくつかの限界がある。最も重要なことに,それらは固定表現に限られ,それらはそれらを解決するのに必要な推論ステップの数に制限され,それらは無関係または冗長な情報を含む入力に対するモデルのロバスト性をテストすることができない。本論文では,テキストにおけるロバストなマルチホップ空間推論のためのステップゲームと呼ばれる新しい質問-アンスワーリングデータセットを提示した。著者らの実験は,bAbIデータセットに関する最先端のモデルがStepGemeデータセットに苦しんでいることを示した。さらに,空間推論タスクに特化したTensor-Productに基づくメモリ-Augmented Neural Network(TP-MANN)を提案した。両方のデータセットに関する実験結果は,著者らのモデルが優れた一般化とロバスト性性能を有するすべてのベースラインより優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 自然語処理

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