إن الاستدلال اللغوي الطبيعي يتطلب منطق حول التناقضات واللبنات وآثارها المنطقية. بالنظر إلى فرضية بسيطة (على سبيل المثال، أنا مجنون منك ")، يمكن للبشر سبب ظلال متفاوتة من البيانات المتناقضة التي تتراوح من نفيها واضحة (أنا لست غاضبا منك") لتناقضات المنطقية (أنا سعيد ''). علاوة على ذلك، تحول هذه البيانات المنفدة أو المتناقضة الآثار المترتبة على الفرضية الأصلية بطرق مثيرة للاهتمام وغير خيالية. على سبيل المثال، بينما أنا مجنون "يعني أنني غير راض عن شيء ما"، ينفي الفرضية لا ينفي بالضرورة آثار المنطقية المقابلة. في هذه الورقة، نقدم أول دراسة شاملة تركز على آثار المنزول على البيانات المنفذة والتناقضات. نقدم أنيون، الرسم البياني المعرفة بالمنشط الجديد مع 624 ألف إذا كان قواعد التركيز على الأحداث الناجمة والتناقض. ثم نقدم نماذج الاستدلال الإنتاجية والتمييزية المشتركة لهذا المورد الجديد، مما يوفر رؤى تجريبية رواية حول كيفية إعادة النفايات المنطقية والتناقضات المنطقية من الآثار المترتبة على المباني الأصلية.
Natural language inference requires reasoning about contradictions, negations, and their commonsense implications. Given a simple premise (e.g., I'm mad at you''), humans can reason about the varying shades of contradictory statements ranging from straightforward negations (I'm not mad at you'') to commonsense contradictions (I'm happy''). Moreover, these negated or contradictory statements shift the commonsense implications of the original premise in interesting and nontrivial ways. For example, while I'm mad'' implies I'm unhappy about something,'' negating the premise does not necessarily negate the corresponding commonsense implications. In this paper, we present the first comprehensive study focusing on commonsense implications of negated statements and contradictions. We introduce ANION, a new commonsense knowledge graph with 624K if-then rules focusing on negated and contradictory events. We then present joint generative and discriminative inference models for this new resource, providing novel empirical insights on how logical negations and commonsense contradictions reshape the commonsense implications of their original premises.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تقدم هذه الورقة Norecneg - مجموعة بيانات النفي الأولى المشروح للنرويجية.تم تفاح الإشارات النفي والعنوان الواحدة في الجملة عبر أكثر من 11 ألف جمل تمتد أكثر من 400 وثيقة لمجموعة فرعية من الاستعراض النرويجي Corpus (Norec).بالإضافة إلى تقديم مناقشة متعمق
الكشف عن السخري مهم بالنسبة للعديد من مهام NLP مثل تحديد المعنويات في مراجعات المنتج وملاحظات المستخدم والمنتديات عبر الإنترنت.إنها مهمة صعبة تتطلب فهم عميق للغة والسياق والمعرفة العالمية.في هذه الورقة، نحقق ما إذا كانت دمج المعرفة المنطقية تساعد في
دقة النفي النفي هي مفتاح استخراج المعلومات عالية الجودة من النصوص السريرية، ولكن حتى الآن، كانت الجهود المبذولة لجعل المشفرين المستخدمة في نفي استخراج المعلومات، كانت تقتصر على اللغة الإنجليزية.نقدم نهجا عالميا لاستحقاق النرجب متعدد اللغات اللغوي، ال
في النشر، يجب أن تستخدم النظم التي تستخدم الكلام كمدخلات من النسخ الآلي.ومع ذلك، عادة عندما يتم تقييم هذه الأنظمة، يفترض أن نسخ الذهب.نحن ندرس صراحة تأثير أخطاء النسخ على الأداء المصاب لنظام متعدد الوسائط على ثلاثة مهام ذات صلة من ثلاث مجموعات بيانات
الحس السليم هو جزء لا يتجزأ من الإدراك البشري الذي يسمح لنا بإجراء قرارات سليمة، والتواصل بفعالية مع الآخرين وتفسير المواقف والكلام. قد تساعدنا أنظمة AI مع إمكانيات المعرفة المنطقية على الاقتراب من إنشاء أنظمة تعرض ذكاء بشري. ركزت الجهود الأخيرة في ت