細粒因果推論とQAに向けて【JST・京大機械翻訳】

Yang Linyi; Wang Zhen; Wu Yuxiang; Yang Jie; Zhang Yue

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218237986997 整理番号：22P0332696

細粒因果推論とQAに向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards Fine-grained Causal Reasoning and QA

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発行年： 2022年04月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月15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)

因果律の理解は,NLP応用の成功,特に高摂取領域で重要である。因果関係は,それらの重要性にもかかわらず,文献において主に無視されてきたように,様々な展望に来る。本論文では,新しい細粒因果推論データセットを導入し,因果律検出,事象因果律抽出,およびCausal QAのようなNLPにおける一連の新しい予測タスクを提示した。著者らのデータセットは,25K原因-効果事象対と24K質問-回答ペアの人間アノテーションを,マルチエンティティサンプル内で含み,そこでは,各々は複数の因果関係を持っている。広範な実験と解析を通して,著者らのデータセットにおける複雑な関係は,すべての3つのタスクにわたって最先端の方法に独特の挑戦をもたらし,特に「因果関係」法を開発する際に,潜在的研究機会を強調することを示した。【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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