Thinking Like a Skeptic : Defeasible Inference in Natural Language

Rachel Rudinger; Vered Shwartz; Jena D. Hwang; Chandra Bhagavatula; Maxwell Forbes; Ronan Le Bras; Noah A. Smith; Yejin Choi

doi:10.18653/v1/2020.findings-emnlp.418

Thinking Like a Skeptic : Defeasible Inference in Natural Language Name חשיבה כמו סקפטית: Layer Group Name Name

Rachel Rudinger, Vered Shwartz, Jena D. Hwang, Chandra Bhagavatula, Maxwell Forbes, Ronan Le Bras, Noah A. Smith, Yejin Choi

Abstract

Defeasible inference is a mode of reasoning in which an inference (X is a bird, therefore X flies) may be weakened or overturned in light of new evidence (X is a penguin). Though long recognized in classical AI and philosophy, defeasible inference has not been extensively studied in the context of contemporary data-driven research on natural language inference and commonsense reasoning. We introduce Defeasible NLI (abbreviated -NLI), a dataset for defeasible inference in natural language. Defeasible NLI contains extensions to three existing inference datasets covering diverse modes of reasoning : common sense, natural language inference, and social norms. From Defeasible NLI, we develop both a classification and generation task for defeasible inference, and demonstrate that the generation task is much more challenging. Despite lagging human performance, however, generative models trained on this data are capable of writing sentences that weaken or strengthen a specified inference up to 68 % of the time.\\delta-NLI), a dataset for defeasible inference in natural language. Defeasible NLI contains extensions to three existing inference datasets covering diverse modes of reasoning: common sense, natural language inference, and social norms. From Defeasible NLI, we develop both a classification and generation task for defeasible inference, and demonstrate that the generation task is much more challenging. Despite lagging human performance, however, generative models trained on this data are capable of writing sentences that weaken or strengthen a specified inference up to 68% of the time.

Abstract

Verskynlike inferensie is 'n modus van redening waarin 'n inferensie (X is 'n voël, dus X vlieg) dalk swak of omgedraai word in die lig van nuwe bevestige (X is 'n penguin). Alhoewel lank in klassieke AI en filosofie herken is, is die vervaardige inferensie nie uitbreidig in die konteks van vandaglike data-gedruk ondersoek oor natuurlike taal inferensie en gewoonlik redensie ondersoek nie. Ons introduseer Defeasible NLI (abbreviated - NLI), ân datastel vir verskafbaar inferensie in natuurlike taal. Defmakliker NLI bevat uitbreidings na drie bestaande inferensie datastelle wat verskeie redeningsmode bedek: gemeenskaplike sens, natuurlike taal inferensie en sosiale norme. Van Defeasible NLI, ontwikkel ons beide 'n klasifikasie en generasie taak vir vervaardige inferensie, en wys dat die generasie taak baie meer moeilik is. Terwyl menslike prestasie verlaat het, is tog genereerbare modele wat op hierdie data opgelei is, moontlik om te skryf setinge wat swak of versterk 'n gespesifiseer inferensie tot 68% van die tyd.

Abstract

የማይቻልበት ውጤት (X ወፍ ነው፥ ስለዚህ X የበረረ መንቀሳቅስ) በአዲስ ማስረጃ ማውጣት ይታክማል ወይም ይለወጣል (X ፓንጉኒ ነው) ምንም እንኳን ረጅም ጊዜ በክላሲካዊ AI እና ፊልፎፊያ ውስጥ የተታወቀ ቢሆንም፣ የደካማ ውጤት በአሁኑ ጊዜ የዳታ-driven ምርመራ በአፍሪካዊ ቋንቋ ውሽት እና የግንኙነት ምክንያት በመፍጠር ላይ ተማርቷል፡፡ የNLI (NLI) የፍጥረት ቋንቋ ደንቋ የማይችል የዳታ ደረጃዎችን እናሳውቃለን፡፡ በይቻላል NLI ውስጥ የሦስት የአካባቢ ድምፅ ማሰናከል የሚኖረውን የድምፅ ምርጫዎች ይኖራል፡፡ ከቀላል NLI፣ የትውልድ ጉዳይ ለመደገፍ እና ትውልድ ስራ እናሳውቃለን፣ ትውልድ ስራ በጣም የሚያቃጥል መሆኑን እናስታውቃለን፡፡ ምንም እንኳን የሰው ድምፅ ማድረግ ቢሆንም፣ የዚህ ዳታ የተማሩት የዘረዘ ዓይነቶች ከጊዜው ጀምሮ እስከ 68 በመቶ የሚያደክሙትን ወይም የሚያበረቱትን የጽሑፍ ቃላት ይችላሉ፡፡

Abstract

الاستدلال غير القابل للتنفيذ هو أسلوب التفكير الذي قد يضعف فيه الاستنتاج (X هو طائر ، وبالتالي X يطير) أو ينقلب في ضوء دليل جديد (X هو بطريق). على الرغم من الاعتراف بها منذ فترة طويلة في الذكاء الاصطناعي والفلسفة الكلاسيكيين ، إلا أن الاستدلال القابل للتنفيذ لم تتم دراسته على نطاق واسع في سياق البحث المعاصر المستند إلى البيانات حول الاستدلال اللغوي الطبيعي والتفكير المنطقي. نقدم Defeasible NLI (اختصار δ-NLI) ، وهي مجموعة بيانات للاستدلال القابل للتنفيذ في اللغة الطبيعية. يحتوي NLI القابل للتنفيذ على امتدادات لثلاث مجموعات بيانات استدلالية حالية تغطي أنماطًا متنوعة من التفكير: الفطرة السليمة ، والاستدلال اللغوي الطبيعي ، والأعراف الاجتماعية. من Defeasible NLI ، نطور تصنيفًا ومهمة إنشاء للاستدلال غير القابل للتنفيذ ، ونوضح أن مهمة التوليد أكثر صعوبة. على الرغم من تأخر الأداء البشري ، إلا أن النماذج التوليدية المدربة على هذه البيانات قادرة على كتابة جمل تضعف أو تقوي استنتاجًا محددًا بنسبة تصل إلى 68٪ من الوقت.

Abstract

Dəstələnməz xəstəlik, xəstəlik quş olduğu bir düşüncə modudur. Bu halda xəstəlik zəiflənir və ya yeni dəlillərin aydınlığı ilə dəyişə bilər (X penguindir). Klasik AI və filosofiyada uzun müddət tanınmış olsa da, müxtəlif xəstəlik, təbiətli dil xəstəliyi və sıradan anlaşılması haqqında müxtəlif verilər təşkil edilmiş araştırmalar barəsində çox çox öyrənməmişdir. Biz Defeasible NLI (abbreviated - NLI), təbiətli dildə döyüşə bilməz xəstəlik üçün verilən bir qurulu təşkil edirik. Defeasible NLI üç mövcud inference veri quruları müxtəlif fikirləşdirmək modularını örtür: common sense, natural language inference, and social norms. Defeasible NLI tərəfindən hər ikimizin sadiqi və nəsil tərəfindən fərqli infeksiyonlar üçün təşkil edirik və nəsil işinin daha çox çətin olduğunu göstəririk. Ancaq bu məlumatlarda təhsil edilmiş nümunəlik modellərə baxmayaraq belə cümlələr zəif və müəyyən edilmiş vaxtın 68%-inə qədər möhkəmləndiriləni yaza bilərlər.

Abstract

Невъзможно заключение е начин на разсъждение, при който едно заключение (Х е птица, следователно Х лети) може да бъде отслабено или преобърнато в светлината на нови доказателства (Х е пингвин). Въпреки че отдавна е признат в класическия ИИ и философията, поразителните изводи не са широко проучени в контекста на съвременните изследвания, базирани на данни, върху изводите на естествения език и разумните разсъждения. Въвеждаме Обезказуем НЛИ (съкратен - НЛИ), набор от данни за неуказуем извод в естествен език. Невъзможно НЛИ съдържа разширения на три съществуващи набора от данни за изводи, обхващащи различни начини на разсъждение: здрав разум, извод на естествен език и социални норми. От Невъзможно НЛИ разработваме както класификационна, така и генерираща задача за поразително заключение и демонстрираме, че задачата за генериране е много по-предизвикателна. Въпреки изоставащите човешки резултати обаче генеративните модели, обучени върху тези данни, са способни да пишат изречения, които отслабват или укрепват определено заключение до 68% от времето.

Abstract

নির্দিষ্ট আক্রান্ত একটি যুক্তির মাধ্যমে যেখানে একটি অসুস্থ (এক্স হচ্ছে পাখি, তাই এক্স ফ্লাইট) নতুন প্রমাণের আলোর দ্বারা দুর্বল অথবা পাল্টে যাব যদিও দীর্ঘদিন ধরে ক্লাসিক্যাল এআই এবং ফিলোসাফিতে স্বীকৃতি প্রদান করা হয়েছে, স্বাভাবিক ভাষার আক্রান্ত এবং কমিউনিসেন্সেন্সের কারণে সাম্প্রতিক আমরা স্বাভাবিক ভাষায় অস্বস্তিত্বের জন্য ডাটাসেট পরিচয় করিয়ে দেই। বিভিন্ন ধরনের কারণের বিভিন্ন ধরনের বিভিন্ন ধরনের বিভিন্ন ধরনের ব্যাপারে সাধারণ মান, প্রাকৃতিক ভাষার অসুস্থ এবং সামাজিক এনলি থেকে আমাদের ক্লাস্ফিকেশন এবং প্রজন্মের কাজ উভয়কেই তৈরি করে দেখা যাচ্ছে যে প্রজন্মের কাজ বেশী চ্যালেঞ্জ। তবে এই তথ্যে প্রশিক্ষণ প্রদান করা জেনারেটিভ মডেল লেখার ক্ষমতা সত্ত্বেও, যারা সময়ের মধ্যে ৬৮% দুর্বল বা বিশেষ সংক্রান্ত আক্রান্ত বা শক

Abstract

འོད་སྔོན་མེད་པའི་བསམ་བློ་ཞིག་ནི་ཕན་ཚུན་རྐྱེན་ཐབས་ཤིག་རེད། སྐད་རིགས་གྱི་AI དང་Filosofia་ནང་དུ་རྒྱུན་ལྡན་གྱིས་ཟེར་རུང་བའི་གནོད་འཛིན་དེ་ཅིག་གནོད་པའི་ནང་དུ་ཕལ་ཆེན་རྐྱེན་ཐབས་མེད་པར། དེ་འདྲ་བྱུང ང་ཚོས་རང་བཞིན་པའི་སྐྱོན་རུང་བའི་NLI(abbreviated -NLI)སྒྲིག་ཆ་འཕྲིན་ཡིག་ཆ་ལ་སྤྲོད་ཐུབ་པ། སྔོན་སྒྲིག་ཀྱི་NLI་ལ་གནས་ཡོད་པའི་གསལ་བཤད་ཀྱི་གནད་དོན་འགྱུར་བའི་གནད་སྡུད་ཚན་གསུམ་ཡོད་པ། འོད་ཀྱང་ནི་སྔོན་སྒྲིག ཡིན་ནའང་། མིའི་རྐྱེན་གྱིས་མྱོང་བའི་མིག་དཔེ་གཟུགས་རིས་འདིའི་ནང་གི་ཚད་གཞི་སྒྲིག་ཡོད་པའི་ཚིག་རྟགས་ལ་ཉམས་འཇོག་བྱེད་མཁན་ཞིག་ཡིན་

Abstract

Deflektivna infekcija je način razuma u kojem se infekcija (X je ptica, stoga X muva) može oslabiti ili prevrnuti u svjetlu novih dokaza (X je pingvina). Iako se dugo prepoznala u klasičnom AI-u i filozofiji, poremetljiva infekcija nije proučena u kontekstu savremenih istraživanja podataka o infekciji prirodnog jezika i razumijevanju uobičajenog smisla. Predstavljamo Defeasible NLI (kratko - NLI), set podataka za poremetljivu infekciju na prirodnom jeziku. Nelakostavljivi NLI sadrži proširenje do tri postojeće podataka o infekciji koje obuhvaćaju različite načine razuma: zajednički smisao, prirodni jezik infekcija i društvene norme. Iz Defeasible NLI razvijamo i klasifikaciju i generaciju zadatak za poremećenu infekciju i pokazujemo da je zadatak generacije mnogo izazovniji. Unatoč ostatku ljudskog učinka, međutim, generativni modeli koji su obučeni na ovim podacima sposobni su pisati rečenice koje slabe ili jačaju određenu infekciju do 68% vremena.

Abstract

La inferència derrotable és un mètode de raonament en el qual una inferència (X és un ocell, per tant X mosques) pot ser debilitada o invertida a la llum d'una nova evidència (X és un pingüí). Malgrat que fa molt de temps reconeguda en AI clàssica i filosofia, la inferència derrotable no s'ha estudiat ampliament en el context de la recerca contemporania basada en dades sobre la inferència de llenguatges naturals i el raonament comú. We introduce Defeasible NLI (abbreviated -NLI), a dataset for defeasible inference in natural language. La NLI derrotable conté extensions a tres conjunts de dades de inferència existents que cobreixen diversos mods de raonament: el sentit comú, la inferència natural del llenguatge i normes socials. From Defeasible NLI, we develop both a classification and generation task for defeasible inference, and demonstrate that the generation task is much more challenging. Malgrat el retard del rendiment humà, però, els models generadors entrenats en aquestes dades són capaços d'escriure frases que debilitan o fortaleixen una determinada inferència fins al 68% del temps.

Abstract

Defeasible Inference je způsob uvažování, ve kterém závěr (X je pták, proto X létá) může být oslaben nebo převrácen ve světle nových důkazů (X je tučňák). Přestože se v klasické umělé inteligenci a filozofii dlouhodobě uznává, nebyla rozsáhlě studována v kontextu současného datově řízeného výzkumu inference přirozeného jazyka a zdravého rozumu uvažování. Představujeme Defeasible NLI (zkráceně -NLI), datovou sadu pro defeasible inference v přirozeném jazyce. Defeasible NLI obsahuje rozšíření tří existujících datových sad inference pokrývajících různé způsoby uvažování: zdravý rozum, inference přirozeného jazyka a sociální normy. Z Defeasible NLI vyvíjíme klasifikační i generační úlohu pro poražitelné závěry a demonstrujeme, že generační úloha je mnohem náročnější. Navzdory zaostávajícímu lidskému výkonu jsou generativní modely trénované na těchto datech schopné psát věty, které oslabují nebo posilují specifikovaný závěr až do 68% času.

Abstract

Defeasible konklusioner er en måde at ræsonnere, hvor en konklusion (X er en fugl, derfor X flyver) kan svækkes eller væltes i lyset af nye beviser (X er en pingvin). Selvom det længe er anerkendt i klassisk AI og filosofi, er nedbrydelig inference ikke blevet udførligt undersøgt i sammenhæng med moderne datadrevet forskning om natursprogets inference og almindelig ræsonnement. Vi introducerer Defeasible NLI (forkortet -NLI), et datasæt for defeasible inference i naturligt sprog. Defeasible NLI indeholder udvidelser til tre eksisterende inference datasæt, der dækker forskellige måder at ræsonnere: sund fornuft, naturlig sprog inference og sociale normer. Fra Defeasible NLI udvikler vi både en klassifikations- og genereringsopgave til uforståelig slutning, og demonstrerer, at genereringsopgaven er langt mere udfordrende. På trods af forsinkede menneskelige præstationer er generative modeller uddannet på disse data imidlertid i stand til at skrive sætninger, der svækker eller styrker en bestemt konklusion op til 68% af tiden.

Abstract

Defeasible Inference ist eine Denkweise, bei der eine Inferenz (X ist ein Vogel, daher X fliegt) aufgrund neuer Beweise geschwächt oder umgekehrt werden kann (X ist ein Pinguin). Obwohl in der klassischen KI und Philosophie längst anerkannt, wurde Defeasible Inference im Kontext zeitgenössischer datengetriebener Forschung zu natürlichen Sprachinferenzen und gesundem Denken nicht umfassend untersucht. Wir führen Defeasible NLI (abgekürzt -NLI) ein, einen Datensatz für Defeasible Inferenz in natürlicher Sprache. Defeasible NLI enthält Erweiterungen zu drei bestehenden Inferenzdatensätzen, die verschiedene Denkweisen abdecken: gesunder Menschenverstand, natürliche Sprachinferenz und soziale Normen. Aus Defeasible NLI entwickeln wir sowohl eine Klassifikations- als auch eine Generierungsaufgabe für defeasible Inferenz und zeigen, dass die Generierungsaufgabe viel anspruchsvoller ist. Trotz rückläufiger menschlicher Leistung sind generative Modelle, die auf diesen Daten trainiert werden, in der Lage, Sätze zu schreiben, die eine bestimmte Inferenz bis zu 68% der Zeit schwächen oder verstärken.

Abstract

Η αποτυγχανόμενη συμπέρασμα είναι ένας τρόπος σκέψης στον οποίο ένα συμπέρασμα (X είναι ένα πουλί, επομένως X πετάει) μπορεί να αποδυναμωθεί ή να ανατραπεί υπό το φως νέων στοιχείων (X είναι ένας πιγκουίνος). Αν και αναγνωρίζεται από καιρό στην κλασική τεχνητή νοημοσύνη και τη φιλοσοφία, η αθέμιτη συμπέρασμα δεν έχει μελετηθεί εκτενώς στο πλαίσιο της σύγχρονης έρευνας βασισμένης στα δεδομένα για την εξαγωγή συμπερασμάτων φυσικής γλώσσας και τη λογική λογικής. Παρουσιάζουμε ένα σύνολο δεδομένων για την καθυστέρηση συμπερασμάτων στη φυσική γλώσσα. Το αδύναμο ΝΛΙ περιέχει επεκτάσεις σε τρία υπάρχοντα σύνολα δεδομένων συμπερασμάτων που καλύπτουν διάφορους τρόπους συλλογισμού: κοινή λογική, συμπέρασμα φυσικής γλώσσας και κοινωνικούς κανόνες. Από το Αδυνατώσιμο Αναπτύσσουμε τόσο μια εργασία ταξινόμησης όσο και δημιουργίας για καθυστέρηση συμπερασμάτων και καταδεικνύουμε ότι η εργασία δημιουργίας είναι πολύ πιο προκλητική. Παρά την καθυστέρηση των ανθρώπινων επιδόσεων, ωστόσο, τα παραγωγικά μοντέλα που εκπαιδεύονται σε αυτά τα δεδομένα είναι σε θέση να γράφουν προτάσεις που αποδυναμώνουν ή ενισχύουν ένα συγκεκριμένο συμπέρασμα μέχρι 68% του χρόνου.

Abstract

La inferencia infalible es un modo de razonamiento en el que una inferencia (X es un pájaro, por lo tanto X vuela) puede debilitarse o anularse a la luz de nuevas pruebas (X es un pingüino). Aunque se reconoce desde hace mucho tiempo en la IA y la filosofía clásicas, la inferencia rechazable no se ha estudiado ampliamente en el contexto de la investigación contemporánea basada en datos sobre la inferencia del lenguaje natural y el razonamiento con sentido común. Presentamos el NLI defasible (abreviado Δ-NLI), un conjunto de datos para la inferencia defasible en lenguaje natural. El NLI defasible contiene extensiones a tres conjuntos de datos de inferencia existentes que cubren diversos modos de razonamiento: sentido común, inferencia del lenguaje natural y normas sociales. A partir de Dfeasible NLI, desarrollamos una tarea de clasificación y generación para la inferencia anulable, y demostramos que la tarea de generación es mucho más desafiante. Sin embargo, a pesar del retraso en el rendimiento humano, los modelos generativos entrenados en estos datos son capaces de escribir oraciones que debilitan o fortalecen una inferencia específica hasta el 68% de las veces.

Abstract

Lõpetatav järeldus on arutlusviis, kus järeldus (X on lind, seega X lendab) võib uute tõendite valguses nõrgendada või ümber pöörata (X on pingviin). Kuigi klassikalises tehisintellektis ja filosoofias on pikka aega tunnustatud, ei ole lükatud järeldust laialdaselt uuritud tänapäevase andmepõhise uuringu kontekstis looduskeele järelduste ja mõistliku arutluse kohta. Tutvustame Defaasible NLI (lühendatud -NLI), andmekogumit looduskeeles edasilükkamiseks. Vaidlustatav NLI sisaldab laiendusi kolmele olemasolevale järelduste andmekogumile, mis hõlmavad erinevaid mõtteviisi: terve mõistus, looduskeele järeldus ja sotsiaalsed normid. Defaasible NLI-st töötame välja nii klassifitseerimise kui ka genereerimise ülesande lükkamatu järelduse jaoks ning näitame, et genereerimise ülesanne on palju keerulisem. Hoolimata inimese jõudlusest on nende andmete põhjal koolitatud generatiivsed mudelid võimelised kirjutama lauseid, mis nõrgendavad või tugevdavad kindlaksmääratud järeldust kuni 68% ajast.

Abstract

آلودگی قابل تفاوتی یک روش منطقی است که در آن یک آلودگی (X یک پرنده است، بنابراین آلودگی X) ممکن است در نور مدرک جدید ضعیف یا تبدیل شود (X یک پنگوئن است). اگرچه طولانی در AI و فلسفه کلاسیک شناخته شده‌اند، عفونت ناپذیری در محیط تحقیقات داده‌های مدتی در مورد عفونت زبان طبیعی و منطقی معمولی تحقیق نمی‌شود. ما NLI Defeasible (abbreviated - NLI) را معرفی می‌کنیم، یک مجموعه داده‌ای برای آلودگی ناتوان در زبان طبیعی. NLI قابل تغییر قابل توجه به سه مجموعه داده‌های آلودگی موجود است که در مورد طرح‌های مختلف منطق می‌باشد: حس معمولی، آلودگی زبان طبیعی، و نورمهای اجتماعی. از NLI که قابل تغییر قابل تغییر قابل تغییر قابل تغییر قابل توسعه می‌کنیم و نشان می‌دهیم که کار نسل خیلی سخت‌تر است. البته با وجود تأخیر عملکرد انسان، مدل‌های ژنترافی که روی این داده آموزش داده شده‌اند قادر به نوشتن جمله‌های ضعیف یا قوی‌بخش‌کننده‌ای است که در حدود 68 درصد زمان تأخیر می‌کنند.

Abstract

Toteutettavissa oleva pÃĪÃĪtelmÃĪ on pÃĪÃĪttelytapa, jossa pÃĪÃĪtelmÃĪ (X on lintu, joten X lentÃĪÃĪ) voidaan heikentÃĪÃĪ tai kumota uusien todisteiden valossa (X on pingviini). Vaikka klassisessa tekoÃĪlyssÃĪ ja filosofiassa jo pitkÃĪÃĪn tunnustettua, tappiollista pÃĪÃĪttelyÃĪ ei ole tutkittu laajasti nykyajan datavetoisessa tutkimuksessa luonnollisen kielen pÃĪÃĪttelystÃĪ ja jÃĪrkeilystÃĪ. Esittelemme Defaasible NLI (lyhennetty -NLI), aineiston, jonka avulla voidaan pÃĪÃĪtellÃĪ luonnollisella kielellÃĪ. Defaasible NLI sisÃĪltÃĪÃĪ laajennuksia kolmeen olemassa olevaan pÃĪÃĪttelyaineistoon, jotka kattavat erilaisia pÃĪÃĪttelytapoja: terveen jÃĪrjen, luonnollisen kielen pÃĪÃĪttelyn ja sosiaalisten normien. KehitÃĪmme Defaasible NLI:stÃĪ sekÃĪ luokitus- ettÃĪ generointitehtÃĪvÃĪn voittamattomalle pÃĪÃĪttelylle ja osoitamme, ettÃĪ generointitehtÃĪvÃĪ on paljon haastavampi. Ihmisen suorituskyvystÃĪ huolimatta tÃĪhÃĪn aineistoon koulutetut generatiiviset mallit pystyvÃĪt kirjoittamaan lauseita, jotka heikentÃĪvÃĪt tai vahvistavat tiettyÃĪ pÃĪÃĪtelmÃĪÃĪ jopa 68% ajasta.

Abstract

L'inférence défaisable est un mode de raisonnement dans lequel une inférence (X est un oiseau, donc X vole) peut être affaiblie ou renversée à la lumière de nouvelles preuves (X est un pingouin). Bien que reconnue depuis longtemps dans l'IA et la philosophie classiques, l'inférence défaisable n'a pas fait l'objet d'études approfondies dans le contexte de la recherche contemporaine axée sur les données sur l'inférence du langage naturel et le raisonnement de bon sens. Nous présentons Defeasible NLI (abrégé Δ-NLI), un ensemble de données pour l'inférence défaisable en langage naturel. Defeasible NLI contient des extensions à trois ensembles de données d'inférence existants couvrant divers modes de raisonnement : le bon sens, l'inférence en langage naturel et les normes sociales. À partir de Defeasible NLI, nous développons à la fois une tâche de classification et de génération pour l'inférence défaisable, et nous démontrons que la tâche de génération est beaucoup plus difficile. Malgré le retard des performances humaines, les modèles génératifs formés à partir de ces données sont capables d'écrire des phrases qui affaiblissent ou renforcent une inférence spécifiée jusqu'à 68 % du temps.

Abstract

Is modh réasúnaíochta é tátal inmhillte inar féidir tátal (Is éan é X, mar sin cuileoga X) a lagú nó a chealú i bhfianaise fianaise nua (is phiongain é X). Cé go n-aithnítear le fada an lá san AI clasaiceach agus sa fhealsúnacht, ní dhearnadh staidéar forleathan ar thátal dochloíte i gcomhthéacs taighde comhaimseartha bunaithe ar shonraí ar thátal teanga nádúrtha agus réasúnaíocht chiallmhar. Tugaimid isteach NLI Inchosanta (giorraithe δ-NLI), tacar sonraí do thátal inchochailte i dteanga nádúrtha. Tá síntí ag LNÉ inmhillte ar thrí thacar sonraí tátail atá ann cheana a chlúdaíonn modhanna éagsúla réasúnaíochta: tuiscint choiteann, tátal teanga nádúrtha, agus noirm shóisialta. Ó LNÉ Inmhillte, forbraímid tasc aicmithe agus giniúna araon le haghaidh tátail inchochailte, agus léirímid go bhfuil an tasc giniúna i bhfad níos dúshlánaí. In ainneoin feidhmíocht an duine lag, áfach, tá múnlaí giniúna oilte ar na sonraí seo in ann abairtí a scríobh a lagaíonn nó a neartaíonn tátal sonraithe suas le 68% den am.

Abstract

Sigon da ake sauƙa ƙara shi ne wani irin mutane da yake a cikinsa (X wata tsuntsãye, don haka, X tsuntsãye) za'a raunanar da ko kuma aka turbuɗe shi a cikin haske na wata shekara na dabam (X is a Penguin). Haƙĩƙa da aka sanar da shi a cikin fasalin AI da filosofi, ba a karatun abubuwa ba da rarrabe, a cikin muhimman da ake tafiyar da research na mutanen da ke karya a yanzu-yanzu a kan mala'a da sabon nau'in harshe na natsuwa. Tuna ƙunsa da NLI wanda ba'a iya sauƙa ƙara ba, a sami-NLI, wani matsayi da aka samu'a wa kasa cikin harshen asimi. An daidaita NLI na ƙunsa da faɗaɗaɗu zuwa data masu jira uku masu ƙaranci da kuma bã da amfani ba, sunã rufe wasu irin mutane masu inganci: ma'anar ɗabi'a, ana kasa cikin harshen asimi, da shiryoyin jamii. Daga Definitible NLI, Munã ƙarfafa da aikin mai fassara da kizafi wa kasancẽwa na kasancẽwa, kuma tuna nuna cewa aikin kizayen na ƙaranci ne mafi kamata. Bayyai da baka aikin mutum, ko da kuma, misãlai mai ƙidãya wa wannan data, masu iya iya iya kara su rubutu maganar da ke rauni ko kuma ke ƙara wani mistakar da aka ƙayyade zuwa 68% na lokacin.

Abstract

המסקנה ניתנת להביס היא דרך הגיון שבה המסקנה (X היא ציפור, לכן X זבוב) יכולה להיחלש או להפוך לאור ראיות חדשות (X היא פינגווין). למרות שהכרה מזמן בפילוסופיה והאינטליגנציה הקלאסית, המסקנה הנביאה לא נלמדה באופן רחב בתוך הקשר של מחקר מונע על נתונים מתעבים על ההסקנה בשפה הטבעית והסיבה משותפת. אנו מציגים NLI הנוכחי (מוקצר -NLI), קבוצת נתונים למסקנה הנוכחית בשפה טבעית. Defeasible NLI contains extensions to three existing inference datasets covering diverse modes of reasoning: common sense, natural language inference, and social norms. מ"נ.אן.איי" הנוכחית, אנחנו מפתחים גם מסווג וגם משימה של דור למסקנה הנוכחית, ולהראות שהמשימה של הדור היא הרבה יותר מאתגרת. למרות ההופעה האנושית המאוחרת, דוגמנים דולרים מאומנים על הנתונים האלה מסוגלים לכתוב משפטים שמחלשים או מחזקים תוצאה מוגדרת עד 68% מהזמן.

Abstract

अव्यवहार्य अनुमान तर्क का एक तरीका है जिसमें एक अनुमान (एक्स एक पक्षी है, इसलिए एक्स मक्खियों) को नए सबूतों के प्रकाश में कमजोर या उलट दिया जा सकता है (एक्स एक पेंगुइन है)। हालांकि शास्त्रीय एआई और दर्शन में लंबे समय से मान्यता प्राप्त है, लेकिन प्राकृतिक भाषा अनुमान और कॉमनसेंस तर्क पर समकालीन डेटा-संचालित अनुसंधान के संदर्भ में अव्यवहार्य अनुमान का बड़े पैमाने पर अध्ययन नहीं किया गया है। हम Defeasible NLI (संक्षिप्त δ-NLI) पेश करते हैं, जो प्राकृतिक भाषा में अव्यवहार्य अनुमान के लिए एक डेटासेट है। Defeasible NLI में तर्क के विभिन्न तरीकों को कवर करने वाले तीन मौजूदा अनुमान डेटासेट के लिए एक्सटेंशन शामिल हैं: सामान्य ज्ञान, प्राकृतिक भाषा अनुमान, और सामाजिक मानदंड। Defeasible NLI से, हम defeasible अनुमान के लिए एक वर्गीकरण और पीढ़ी कार्य दोनों विकसित करते हैं, और प्रदर्शित करते हैं कि पीढ़ी का कार्य बहुत अधिक चुनौतीपूर्ण है। मानव प्रदर्शन को पीछे छोड़ने के बावजूद, हालांकि, इस डेटा पर प्रशिक्षित उत्पादक मॉडल उन वाक्यों को लिखने में सक्षम हैं जो 68% समय तक एक निर्दिष्ट अनुमान को कमजोर या मजबूत करते हैं।

Abstract

Deflektivna infekcija je način razuma u kojem se infekcija (X je ptica, stoga X muva) može oslabiti ili prebaciti u svjetlu novih dokaza (X je pingvin). Iako se dugo prepoznala u klasičnom AI-u i filozofiji, poremećajna infekcija nije proučena u kontekstu savremenih istraživanja podataka o infekciji prirodnog jezika i razumijevanju uobičajenog smisla. Predstavljamo Defeasible NLI (kratko - NLI), set podataka za poremetljivu infekciju na prirodnom jeziku. Nelakostavljivi NLI sadrži proširenje do tri postojeće podatke o infekciji koje obuhvaćaju različite načine razuma: zajednički smisao, prirodni jezik infekcija i društvene norme. Iz Defeasible NLI, razvijamo i klasifikaciju i generaciju zadatak za poremećenu infekciju i pokazujemo da je zadatak generacije mnogo izazovniji. Unatoč ostatku ljudskog učinka, međutim, generativni modeli koji su obučeni na ovim podacima sposobni su pisati rečenice koje su slabe ili jačale određenu infekciju do 68% vremena.

Abstract

A gyengíthető következtetés egy olyan érvelési mód, amelyben a következtetés (X madár, ezért X repül) gyengülhet vagy megfordulhat az új bizonyítékok fényében (X pingvin). Bár régóta elismerték a klasszikus mesterséges intelligenciát és a filozófiát, az elfogadhatatlan következtetést nem tanulmányozták széles körben a természetes nyelvi következtetések és a közértelmes érvelés kontextusában. Bevezetjük a Defeasible NLI (rövidítve -NLI) adatkészletet, amely a természetes nyelvben történő kiszámíthatatlan következtetésre szolgál. A Defeasible NLI három meglévő következtetési adathalmaz kiterjesztését tartalmazza, amelyek különböző érvelési módokat fednek fel: józan ész, természetes nyelvi következtetés és társadalmi normák. A Defeasible NLI-ből osztályozási és generációs feladatot fejlesztünk ki a legyőzhetőbb következtetés érdekében, és bebizonyítjuk, hogy a generációs feladat sokkal nehezebb kihívást jelent. A lemaradó emberi teljesítmény ellenére azonban az ezekre az adatokra képzett generációs modellek képesek olyan mondatokat írni, amelyek az esetek 68%-áig gyengítik vagy erősítik a meghatározott következtetéseket.

Abstract

Defeasible inference is a mode of reasoning in which an inference (X is a bird, therefore X flies) may be weakened or overturned in light of new evidence (X is a penguin). Չնայած, որ դասական ԱԲ-ի և փիլիսոփայության մեջ երկար ժամանակ ճանաչված է, հաղթահարելի եզրակացությունը չի ուսումնասիրել ժամանակակից տվյալների հիմնված հետազոտության կոնտեքստում բնական լեզվի եզրակացության և ընդհանուր մտածողության մասին: Մենք ներկայացնում ենք "Անխուսափելի ՆԼԻ"-ը, բնական լեզվի անխուսափելի հետևանքների տվյալների համակարգ: Հավատելի ՆԼԻ-ը պարունակում է ընդլայնումներ երեք գոյություն ունեցող եզրակացության տվյալների համակարգի, որոնք ներառում են բազմազան մտածողության մեթոդներ' առողջ իմաստը, բնական լեզվի եզրակացությունը և Մենք զարգանում ենք և դասակարգման, և սերնդի առաջադրանքը հաղթահարելի հետևանքների համար, և ցույց ենք տալիս, որ սերնդի առաջադրանքը շատ ավելի դժվար է: Չնայած մարդկային արդյունքներին, սակայն, այս տվյալների վրա սովորեցված սերնդի մոդելները կարողանում են գրել նախադասություններ, որոնք թուլացնում են կամ ուժեղացնում են որոշակի եզրակացությունը մինչև ժամանակի 68 տոկոսը:

Abstract

Kesimpulan yang dapat dikalahkan adalah mode alasan di mana sebuah kesimpulan (X adalah burung, jadi X lalat) mungkin lemah atau dibalik dalam cahaya bukti baru (X adalah penguin). Meskipun sudah lama dikenal dalam AI klasik dan filosofi, kesimpulan yang dapat dikalahkan belum dipelajari secara ekstensif dalam konteks penelitian kontempor yang didorong data tentang kesimpulan bahasa alam dan alasan umum. Kami memperkenalkan Defeasible NLI (singkat -NLI), sebuah set data untuk inferensi defeasible dalam bahasa alam. NLI yang dapat dikalahkan mengandung pengembangan ke tiga set data kesimpulan yang ada yang meliputi berbagai cara alasan: akal sehat, kesimpulan bahasa alam, dan norma sosial. Dari Defeasible NLI, kami mengembangkan kedua tugas klasifikasi dan generasi untuk kesimpulan yang bisa dikalahkan, dan menunjukkan bahwa tugas generasi jauh lebih menantang. Meskipun prestasi manusia tertunda, bagaimanapun, model generatif yang dilatih pada data ini mampu menulis kalimat yang melemahkan atau memperkuat kesimpulan tertentu sampai 68% dari waktu.

Abstract

L'inferenza defeasible è un modo di ragionamento in cui un'inferenza (X è un uccello, quindi X vola) può essere indebolita o ribaltata alla luce di nuove prove (X è un pinguino). Sebbene riconosciuta da tempo nell'IA classica e nella filosofia, l'inferenza defeasibile non è stata ampiamente studiata nel contesto della ricerca contemporanea basata sui dati sull'inferenza del linguaggio naturale e sul ragionamento del senso comune. Introducemo Defeasible NLI (abbreviato -NLI), un set di dati per inferenza defeasible nel linguaggio naturale. Defeasible NLI contiene estensioni a tre insiemi di dati di inferenza esistenti che coprono diversi modi di ragionamento: buon senso, inferenza del linguaggio naturale e norme sociali. Da Defeasible NLI, sviluppiamo sia un compito di classificazione che di generazione per inferenze defeasibili, e dimostriamo che il compito di generazione è molto più impegnativo. Nonostante le prestazioni umane in ritardo, tuttavia, i modelli generativi addestrati su questi dati sono in grado di scrivere frasi che indeboliscono o rafforzano un'inferenza specifica fino al 68% delle volte.

Abstract

失敗推論は、推論（ Xは鳥であり、したがってXは飛ぶ）が新しい証拠に照らして弱められたり、覆されたりする推論のモードです（ Xはペンギンです）。古典的なAIと哲学では長い間認識されてきたが、自然言語推論と常識的推論に関する現代のデータ駆動型研究の文脈では、失敗可能な推論は広範囲にわたって研究されていない。自然言語での推論のためのデータセットであるDefeasible NLI （略称δ - NLI ）を紹介します。 Defeasible NLIには、常識、自然言語の推論、社会的規範という多様な推論モードをカバーする3つの既存の推論データセットへの拡張が含まれています。失敗可能NLIから、失敗可能な推論のための分類と生成の両方のタスクを開発し、生成タスクがはるかに困難であることを実証します。しかし、人間のパフォーマンスが遅れているにもかかわらず、このデータでトレーニングされた生成モデルは、最大68 ％の時間で指定された推論を弱めたり強めたりする文章を書くことができます。

Abstract

Awak dhéwé kesempatan karo perbudhakan kanggo masalah sak sabanjuré awak dhéwé (X iku manung, dadi X kuwi padha) iso ngubah ngomong dianggawe ampuhé awak dhéwé nglarani aturan anyar (X iku pengin). Nanging kabèh dumadhi kapan kelas AI karo diplôsofi, kuwi tindakan pakan lahiré piyambak durung lagi nyong nglarani kapan podho kapan nguasai perbudhakan kanggo kelas nglarani urip-pakan karo pak. Anyone DefaultsLanguage Deflah Saiki ono nggawe geranggambar uwong, dadi, model sing ngendalikne awak dhéwé kuwi nggawe Perintah sing bisa nggawe barang nggambar obah-obahan sing bisa seperakan kanggo awak dhéwé sampek kanggo awak dhéwé sing wis 60%.

Abstract

შესაძლებელი ინფრენცია არსებულების რეჟიმი, რომელსაც ინფრენცია (X არის ორთუა, ამიტომ X გაგზავნის) შეიძლება შეიძლება შეიძლება დაბრუნება ან გაგრუნდეთ ახალი წარმოდგენების სინამდვილე მაგრამ კლასიკალური AI და ფილოსოფიაციაში ძალიან უცნობიერი ინფრენცია არ უფრო გააკეთებულია მონაცემების კონტექსტში მონაცემებული მონაცემების ინფრენციის და საერთო სიტყვარებ ჩვენ შევცვალობთ Defeasible NLI (abbreviated - NLI), მონაცემების კონფიგურაციას, თავისუფალური ენერგიაში. განსაკუთრებელი NLI აქვს სამი მსგავსი ინფრენციის მონაცემების განსაკუთრებული რეჟიმი: საერთო სიგრძე, საერთო ენის ინფრენცია და სოციალური ნორმები. Defeasible NLI-დან, ჩვენ კლასიფიკაცია და განვითარება რაოდენობას განვითარებით შეუძლებელი ინფრენციისთვის და გამოწვებით, რომ დავითარება რაოდენობა უფრო შესაძლებელია. მაგრამ ადამიანის გამოსახულებას, მაგრამ, ამ მონაცემებზე განაკეთებული გენერაციური მოდელები შეუძლებელია დაწეროთ სიტყვები, რომლებიც შეუძლებელია განაკეთებული ინფერაციას 68% დრო

Abstract

Өзгертуге мүмкін емес инференциясы - инференциясы (X - құс, сондықтан X ұшақ) жаңа мәліметтердің жарықтығында күліп немесе өзгертуге мүмкін (X - пингвин). Классикалық AI және философияда ұзын белгіленген болса да, қазіргі деректерді бағыттау және көпшілік түсініктердің зерттеулерінің көптеген зерттеулерінің контексті өзгертілмеген. Біз Defeasible NLI (қысқартылған - NLI) дегенді таңдаймыз, табиғи тілінде әсер етілмейтін деректер жиынын таңдаймыз. Defeasible NLI бар үш бағдарламалық инференциялық деректер қорларының кеңейтулері бар: көпшілік сезімі, табиғдарламалық тілдерінің инференциялық және әлемдік нормалары. Defeasible NLI- ден біз жұмыс істеу үшін классификациялық және құру тапсырмасын жасап, құру тапсырмасының көп жағдайын көрсетеді. Бірақ адамдардың іске асыру үшін, бұл деректерге үйренген үлгілер, келтірілген уақыттың 68% дегенге дейін күшейтін не күшейтін сөздерді жазуға мүмкіндік береді.

Abstract

철회 가능한 추리는 새로운 증거(X는 펭귄)에 따라 추리(X는 새, 따라서 X는 파리)가 약화되거나 뒤집힐 수 있는 추리 모델이다.비록 고전적인 인공지능과 철학에서 이미 인정을 받았지만 현대 자연 언어 추리와 상식 추리의 데이터 구동 연구 배경에서 취소 가능한 추리는 아직 광범위한 연구를 받지 못했다.우리는 자연 언어에서 추리를 취소할 수 있는 데이터 집합인 Defeasible NLI를 소개했다.취소 가능한 NLI는 세 개의 기존 추리 데이터 집합에 대한 확장을 포함하고 각종 추리 모델인 상식, 자연 언어 추리와 사회 규범을 포함한다.취소 가능한 NLI에서 출발하여 우리는 취소 가능한 추리를 위해 분류와 생성 임무를 개발하였으며 생성 임무가 더욱 도전적임을 증명하였다.그러나 인류의 표현이 정체되었음에도 불구하고 이러한 데이터 훈련을 바탕으로 하는 생성 모델은 68%에 달하는 시간 동안 특정한 추리를 약화시키거나 강화하는 문장을 쓸 수 있다.

Abstract

Atsitiktinė išvada yra pagrindimo būdas, pagal kurį išvada (X yra paukštis, todėl X skraidžia) gali būti susilpninta arba pakeista atsižvelgiant į naujus įrodymus (X yra pingvinas). Nors tai jau seniai pripažinta klasikinėje AI ir filosofijoje, pralaimėtina išvada nebuvo išsamiai ištirta atsižvelgiant į šiuolaikinius duomenimis pagrįstus mokslinius tyrimus dėl natūralios kalbos išvados ir bendro supratimo. Pateikiame Defeasible NLI (sutrumpintas − NLI), duomenų rinkinį, skirtą defeasible inference gamtinėmis kalbomis. Nugalėtinas NLI apima tris esamus išvadų duomenų rinkinius, apimančius įvairius motyvavimo būdus: sveiką protą, gamtinę kalbų išvadą ir socialines normas. Iš „Defeasible NLI“ parengiame klasifikavimo ir gamybos užduotis, skirtą „defeasible inference“, ir įrodome, kad kartos užduotis yra daug sunkesnė. Vis dėlto, nepaisant vėluojančių žmogaus veiklos rezultatų, šiomis duomenimis parengti kartiniai modeliai gali rašyti sakinius, kurie iki 68 proc. laiko silpnina arba sustiprina konkrečią išvadą.

Abstract

Победната инференција е начин на размислување во кој инференцијата (Х е птица, затоа Х мува) може да биде слаба или превртена со оглед на новите докази (Х е пингвин). Иако долго време се препознава во класичната ИИ и филозофија, победничката инференција не е проучена во контекст на современото истражување на природната инференција на јазикот и вообичаено размислување. We introduce Defeasible NLI (abbreviated -NLI), a dataset for defeasible inference in natural language. Победниот НЛИ содржи проширувања до три постоечки податоци за инференција кои покриваат различни начини на размислување: здрав разум, природна инференција на јазик и социјални норми. Од Победниот НЛИ, развиваме класификација и генерација задача за победлива инференција, и демонстрираме дека генерацијата е многу повеќе предизвикувачка. Сепак, и покрај задоцнетата човечка изведба, генеративните модели обучени на овие податоци се способни да пишуваат реченици кои ја ослабнуваат или зајакнуваат специфицираната конференција до 68 отсто од времето.

Abstract

Defeasible inference is a mode of reasoning in which an inference (X is a bird, therefore X flies) may be weakened or overturned in light of new evidence (X is a penguin). ക്ലാസിക്കല്‍ AI-ലും ഫിലോസോഫിയിലും കുറേക്കാലം തിരിച്ചറിയപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വാഭാവിക ഭാഷയിലെ അപകടത്തിനും കാരണങ്ങള്‍ക്കും സ്വാഭാവ നമ്മള്‍ പരിശോധിക്കുന്നത് എളുപ്പമുള്ള NLI (NLI) പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു. സ്വാഭാഷയില്‍ അസാധാരണമില്ലാത്ത ഭാഷയില്‍ ഒരു ഡ നിര്‍ണ്ണയിക്കാന്‍ സാധ്യതകള്‍, സ്വാഭാവികമായ ഭാഷ അപകടത്തിന്റെയും സാമൂഹിക നിലവിലുള്ള മൂന്ന് അപരിധികളുടെയും ഡാറ്റാസറ്റു എളുപ്പമുള്ള NLI-ല്‍ നിന്ന് നമ്മള്‍ ഒരു ക്ലാസ്ഫിക്ഷനും തലമുറകളും പ്രവര്‍ത്തനവും പ്രദര്‍ശിപ്പിക്കുന്നു. പിന്നെ തലമുറയുടെ ജ മനുഷ്യരുടെ പ്രവര്‍ത്തനം സൂക്ഷിക്കുന്നതിന് ശേഷം, ഈ വിവരങ്ങളില്‍ പരിശീലിക്കപ്പെട്ട ജനറല്‍ മോഡലുകള്‍ക്ക് വാക്കുകള്‍ ദുര്‍ബലരാക്കുകയോ കൂ

Abstract

Энэ нь шинэ баталгааны гэрэлтэй холбогдолтой эсвэл шинэ баталгааны гэрэлтэй холбогдолтой (X нь пингвин). Хэдийгээр урт хугацаанд сонирхолтой AI болон философид хүлээн зөвшөөрөгдсөн ч байгалийн хэл халдвар болон ихэвчлэн мэдрэмжтэй ойлголтын тухай мэдээллийн судалгааны нөхцөлд маш их судалгаагүй. Бид Defeasible NLI-г (abbreviated -NLI), байгалийн хэл дээр давхарагдмал халдварын өгөгдлийн санг танилцуулдаг. Defeasible NLI нь 3 оршиж буй инференцийн өгөгдлийн сангуудыг олон төрлийн ойлголтын тухай нэмэгдүүлэх хэлбэрээр дүүрэн байдаг: ерөнхий ойлголт, байгалийн хэл халдвар, нийгмийн норм. Defeasible NLI-ээс бид хоёулаа халдвартай халдварын хуваалцаа болон үеийн даалгаврыг бүтээж, үеийн даалгаврыг илүү хэцүү гэдгийг харуулж байна. Хүн төрөлхтний үйл ажиллагааг багасгах боловч энэ өгөгдлийн талаар сургалтын үйлдвэрлэлтийн загварууд нь хугацааны 68% хүртэл тодорхойлогдсон үг бичиж чадна.

Abstract

Kesimpulan yang dapat dikalahkan adalah mod alasan yang mana kesimpulan (X adalah burung, oleh itu X lalat) boleh lemah atau dibalik dalam cahaya bukti baru (X adalah penguin). Walaupun sudah lama dikenali dalam AI klasik dan filosofi, kesimpulan yang dapat dikalahkan tidak telah dipelajari secara ekstensif dalam konteks penyelidikan kontemporari yang didorong oleh data mengenai kesimpulan bahasa alam dan alasan umum. Kami memperkenalkan NLI yang boleh dikalahkan (singkat -NLI), set data untuk kesimpulan yang dapat dikalahkan dalam bahasa semulajadi. NLI yang terkalahkan mengandungi sambungan ke tiga set data kesimpulan yang wujud yang meliputi mod pelbagai alasan: akal biasa, kesimpulan bahasa alam, dan norm sosial. Dari Defeasible NLI, kita mengembangkan kedua-dua kelasukan dan tugas generasi untuk kesimpulan yang dapat dikalahkan, dan menunjukkan bahawa tugas generasi jauh lebih mencabar. Walaupun prestasi manusia tertunda, bagaimanapun, model generatif yang dilatih pada data ini mampu menulis kalimat yang melemahkan atau menguatkan kesimpulan tertentu sehingga 68% masa.

Abstract

L-inferenza li tista’ tinqabeż hija mod ta’ raġunament li fih inferenza (X hija għasafar, għalhekk X titjiriet) tista’ tiddgħajjef jew tinqaleb fid-dawl ta’ evidenza ġdida (X hija pingwina). Għalkemm ilha rikonoxxuta fit-tul fl-AI klassika u fil-filosofija, l-inferenza li tista’ tinqabeż ma ġietx studjata b’mod estensiv fil-kuntest ta’ riċerka kontemporanja mmexxija mid-dejta dwar l-inferenza lingwistika naturali u r-raġunament komuni. Aħna nintroduċu l-NLI Difiżibbli (imqassar -NLI), sett ta' dejta għall-inferenza difiżibbli fil-lingwa naturali. L-NLI li tista’ tinqabad fiha estensjonijiet għal tliet settijiet ta’ dejta eżistenti ta’ inferenza li jkopru modi differenti ta’ raġunament: sens komuni, inferenza lingwistika naturali, u normi soċjali. Mill-NLI Difiżabbli, a ħna niżviluppaw kemm kompitu ta’ klassifikazzjoni kif ukoll kompitu ta’ ġenerazzjoni għall-inferenza difiżabbli, u nuru li l-kompitu ta’ ġenerazzjoni huwa ħafna aktar sfida. Minkejja l-prestazzjoni tal-bniedem li għadha lura, madankollu, mudelli ġenerattivi mħarrġa fuq din id-dejta huma kapaċi jiktbu sentenzi li jdgħajfu jew isaħħu inferenza speċifikata sa 68% tal-ħin.

Abstract

Defeasible Inference is een redeneringswijze waarbij een conclusie (X is een vogel, dus X vliegt) kan worden verzwakt of omgedraaid in het licht van nieuw bewijs (X is een pinguïn). Hoewel al lang erkend in klassieke AI en filosofie, is defasible inference niet uitgebreid bestudeerd in de context van hedendaags data-gedreven onderzoek naar natuurlijke taal inference en gezond verstand redeneren. We introduceren Defeasible NLI (afgekort -NLI), een dataset voor defeasible inference in natuurlijke taal. Defeasible NLI bevat uitbreidingen op drie bestaande inferentiedatasets die verschillende redeneringswijzen bestrijken: gezond verstand, natuurlijke taal inferentie en sociale normen. Vanuit Defeasible NLI ontwikkelen we zowel een classificatie- als generatietak voor defeasible inference, en laten we zien dat de generatietak veel uitdagender is. Ondanks achterblijvende menselijke prestaties zijn generatieve modellen getraind op deze gegevens echter in staat zinnen te schrijven die een gespecificeerde conclusie verzwakken of versterken tot 68% van de tijd.

Abstract

Defunksjonsbar infeksjon er ein grunnlag der ein infeksjon (X er fugl, derfor X fliser) kan vera svakt eller omvendt i lys av nye beviser (X er ein pingvinn). Selv om langt gjenkjent i klassisk AI og filosofia, har det ikkje blitt utbreidde undersøkt i konteksten av samtidige datadrivte forskning om naturspråk-infeksjon og vanleg redeksjon. Vi introduserer Defeasible NLI (abbreviated - NLI), ein dataset for defektible inference i naturspråk. NLI inneheld utvidingar til tre eksisterande infeksjonsdata som dekkar ulike grunnstillingar: vanleg følelse, naturspråk-infeksjon og sosiale normar. Fra Defeasible NLI, utviklar vi både ein klassifikasjon og generasjonsoppgåve for defekterbar infeksjon, og demonstrerer at generasjonsoppgåva er mykje vanskeleg. Til tross å lage menneskelige utviklingar, kan det imidlertid genererte modeller som treng på denne dataen skrive inn setningar som kraftig eller styrker eit spesifisert infeksjon opp til 68 % av tiden.

Abstract

Niemożliwe wnioski to sposób rozumowania, w którym wniosek (X jest ptakiem, więc X lata) może zostać osłabiony lub odwrócony w świetle nowych dowodów (X jest pingwinem). Chociaż od dawna uznawane w klasycznej AI i filozofii, przeciążalne wnioski nie zostały szeroko zbadane w kontekście współczesnych badań opartych na danych dotyczących wnioskowania języka naturalnego i rozumowania zdrowego rozsądku. Wprowadzamy Defeasible NLI (skrót -NLI), zbiór danych służący do przełożenia wniosków w języku naturalnym. Defeasible NLI zawiera rozszerzenia trzech istniejących zbiorów danych dotyczących wniosków obejmujących różne tryby rozumowania: zdrowy rozsądek, wniosek języka naturalnego i norm społecznych. Z Defeasible NLI opracowujemy zarówno klasyfikację, jak i zadanie generowania dla przełożonych wniosków i pokazujemy, że zadanie generowania jest znacznie większe wyzwanie. Pomimo opóźnień w wydajności człowieka modele generatywne przeszkolone na tych danych są w stanie pisać zdania, które osłabiają lub wzmacniają określony wniosek do 68% czasu.

Abstract

A inferência derrotável é um modo de raciocínio no qual uma inferência (X é um pássaro, portanto X voa) pode ser enfraquecida ou anulada à luz de novas evidências (X é um pinguim). Embora reconhecida há muito tempo na IA clássica e na filosofia, a inferência revogável não foi extensivamente estudada no contexto da pesquisa contemporânea baseada em dados sobre inferência de linguagem natural e raciocínio de senso comum. Apresentamos o Defeasible NLI (abreviado δ-NLI), um conjunto de dados para inferência defeasible em linguagem natural. Defeasible NLI contém extensões para três conjuntos de dados de inferência existentes cobrindo diversos modos de raciocínio: senso comum, inferência de linguagem natural e normas sociais. A partir de Defeasible NLI, desenvolvemos uma tarefa de classificação e geração para inferência derrotável e demonstramos que a tarefa de geração é muito mais desafiadora. Apesar do atraso no desempenho humano, no entanto, os modelos generativos treinados nesses dados são capazes de escrever sentenças que enfraquecem ou fortalecem uma inferência especificada em até 68% das vezes.

Abstract

Concluzia defezabilă este un mod de raționament în care o inferență (X este o pasăre, deci X zboară) poate fi slăbită sau răsturnată în lumina noilor dovezi (X este un pinguin). Deși recunoscută mult timp în IA clasică și filosofie, inferența defazabilă nu a fost studiată extensiv în contextul cercetării contemporane bazate pe date asupra inferenței limbajului natural și raționamentului comun. Introducem Defeasible NLI (abreviat -NLI), un set de date pentru inferența defeasibilă în limbajul natural. NLI defezabil conține extensii la trei seturi de date existente de inferență care acoperă diferite moduri de raționament: bunul simț, inferența limbajului natural și normele sociale. Din Defeasible NLI, dezvoltăm atât o sarcină de clasificare, cât și o sarcină de generare pentru inferență defezabilă și demonstrăm că sarcina de generare este mult mai provocatoare. Cu toate acestea, în ciuda performanțelor umane întârziate, modelele generative instruite pe aceste date sunt capabile să scrie propoziții care slăbesc sau consolidează o deducție specifică până la 68% din timp.

Abstract

Недостоверный вывод - это способ рассуждения, при котором вывод (X - птица, следовательно, X - мухи) может быть ослаблен или опрокинут в свете новых доказательств (X - пингвин). Несмотря на то, что в классическом искусственном интеллекте и философии уже давно признано, опровержимый вывод не был подробно изучен в контексте современных основанных на данных исследований естественного языкового вывода и здравого смысла рассуждений. Мы вводим Defeasible NLI (сокращенно δ-NLI), набор данных для вывода о поражении на естественном языке. Победоносный NLI содержит расширения к трем существующим наборам данных, охватывающим различные способы мышления: здравый смысл, естественный языковой вывод и социальные нормы. Исходя из Defeasible NLI, мы разрабатываем как задачу классификации, так и задачу генерации для ошибочного вывода и демонстрируем, что задача генерации является гораздо более сложной. Однако, несмотря на низкую производительность человека, генеративные модели, обученные на этих данных, способны писать предложения, которые ослабляют или усиливают определенный вывод до 68% времени.

Abstract

ප්‍රයෝජනය කරන්න පුළුවන් විනාශයක් තමයි අලුත් සාක්ෂියක් පිළිගන්න පුළුවන් (X කුරුල්ලෙක්, ඉතින් X පිළිගන්න) අලුත් සාක් හැබැයි සාධාරණික AI සහ ජාතිවිද්‍යාත්මක විද්‍යාපිත විද්‍යාපිත විද්‍යාපිත විද්‍යාපිත විද්‍යාපිත විද්‍යාපිත විද්‍යාපිත වි අපි ප්‍රශ්නය කරන්න පුළුවන් NLI (සංක්‍රියාත්මක − NLI) වෙනුවෙන්, ස්වභාවික භාෂාත්මයෙන් ප්‍රශ්නය ප්‍රවේශනය කරන්න පුළුවන් NLI විස්තරය තුනක් තියෙන්නේ සාමාන්‍ය භාෂාව ප්‍රවේශනය, සමාජික සාමාජික විස්තරය සඳහා අපි ප්‍රශ්නය කරන්න පුළුවන් NLI වලින්, අපි ප්‍රශ්නය කරන්න පුළුවන් විශ්ණාවක් සහ ප්‍රශ්නයක් විදිහට ප්‍රශ්නය කරනවා ඒත් මිනිස්සුන්ගේ ප්‍රශ්නයක් වෙලා තියෙන්නේ නමුත්, මේ දත්තේ ප්‍රශ්නයක් තියෙන ප්‍රශ්නයක් තියෙන්නේ මිනිස්සුන්ගේ ප්‍

Abstract

Izvedljiv sklep je način razmišljanja, pri katerem se sklep (X je ptica, zato X leti) lahko oslabi ali obrne v luči novih dokazov (X je pingvin). Čeprav je bila dolgo prepoznana v klasični umetni inteligenci in filozofiji, neuporabna sklepanja ni bila obsežno proučena v kontekstu sodobnih podatkovno usmerjenih raziskav o sklepanju naravnega jezika in splošnem smislu. Predstavljamo Defaasible NLI (skrajšano - NLI), nabor podatkov za neuporabno sklepanje v naravnem jeziku. Defaasible NLI vsebuje razširitve treh obstoječih sklepnih podatkov, ki zajemajo različne načine razmišljanja: zdrav razum, sklep naravnega jezika in socialne norme. Iz Defaasible NLI razvijamo klasifikacijsko in generacijsko nalogo za neuporabno sklepanje ter dokazujemo, da je generacijska naloga veliko bolj zahtevna. Kljub zaostajanju človeške zmogljivosti pa so generativni modeli, usposobljeni na podlagi teh podatkov, sposobni pisati stavke, ki oslabijo ali okrepijo določeno sklepanje do 68% časa.

Abstract

Cudurka la'aanta waa qaab ay ku jiraan cudur (X waa shimbir, sidaas darteed shimbirro X) waa in la itaal darnaado ama la beddeli karo iftiinka calaamadaha cusub (X waa penguin). In kastoo waqti dheer la aqoonsaday AI iyo filosofisi, cudur la'aan ah lama baran karo si ballaadhan marka lagu jiro waxbarasho ku saabsan baaritaanka luuqada asalka ah iyo sababta caadiga ah. Waxaynu soo bandhignaa NLI oo fudud (abbreviated -NLI), taas oo ah koob macluumaad ah oo ku qoran cudurada afka dabiicadda ah oo aan cilmi laheyn. NLI waxaa ku jira fursad u gaar ah saddex koob oo ah macluumaadka jirada oo ku qoran sababo kala duduwan: fikrada caadiga ah, cudurka afka dabiicadda ah iyo caadooyinka bulshada. NLI ka soo fudud, waxaynu horumarinnaa shaqada fasax iyo farshaxan, waxaana muujinaynaa in shaqada qarnigu ay ka sii tacliin tahay. Si kastaba ha ahaatee in kastoo uu sameynayo samooyin general ah oo lagu baray macluumaadkan waxay awoodi karaan qoraal ah oo itaaldaran ama xoogaysan cudur gaar ah ilaa 68% waqtiga.

Abstract

Përfundimi i mundshëm është një mënyrë arsyetimi në të cilën një përfundim (X është zog, prandaj X fluturon) mund të dobësohet apo të kthehet në dritë të provave të reja (X është pinguin). Megjithëse e njohur për shumë kohë në AI klasike dhe filozofi, përfundimi i mundshëm nuk është studiuar në mënyrë të gjerë në kontekstin e kërkimit bashkëkohor të bazuar në të dhënat mbi përfundimin natyror të gjuhës dhe arsyetimin e zakonshëm. Ne prezantojmë NLI të mundur, një set të dhënash për inferencën e mundur në gjuhën natyrore. Defeasible NLI contains extensions to three existing inference datasets covering diverse modes of reasoning: common sense, natural language inference, and social norms. Nga NLI e Mbështetshme, ne zhvillojmë si një klasifikim ashtu edhe një detyrë gjenerative për përfundimin e mundshëm dhe demonstrojmë se detyra e gjeneratës është shumë më e vështirë. Megjithatë paraqitjet e mbetura njerëzore, modelet gjenerative të trajnuar në këto të dhëna janë në gjendje të shkruajnë fjalë që dobësojnë apo forcojnë një përfundim të caktuar deri në 68% të kohës.

Abstract

Deflektivna infekcija je režim razuma u kojem se infekcija (X je ptica, stoga X muva) može oslabiti ili prebaciti u svjetlu novih dokaza (X je pingvina). Iako se dugo prepoznala u klasičnom AI i filozofiji, poražljiva infekcija nije proučena u kontekstu savremenih istraživanja podataka o infekciji prirodnog jezika i razumijevanju uobičajenog smisla. Predstavljamo Defeasible NLI (kratko - NLI), set podataka za poremetljivu infekciju na prirodnom jeziku. Nelakostavljivi NLI sadrži proširenje na tri postojeće podatke o infekciji koje obuhvaćaju različite načine razuma: zajednički smisao, prirodni jezik infekcija i društvene norme. Iz Defeasible NLI, razvijamo i klasifikaciju i generaciju zadatak za poremećenu infekciju i pokazujemo da je zadatak generacije mnogo izazovniji. Međutim, uprkos ostatku ljudskih učinka, generativni modeli koji su obučeni na ovim podacima sposobni su pisati rečenice koje slabe ili jačaju određenu infekciju do 68% vremena.

Abstract

Defeasible inference är ett sätt att resonera där en inferens (X är en fågel, därför X flyger) kan försvagas eller vändas i ljuset av nya bevis (X är en pingvin). Även om den sedan länge erkänts inom klassisk AI och filosofi, har defasible inference inte studerats i stor utsträckning i samband med samtida datadriven forskning om naturspråkets inferens och allmänhetens resonemang. Vi introducerar Defeasible NLI (förkortad -NLI), ett dataset för defeasible inference i naturligt språk. Defeasible NLI innehåller tillägg till tre befintliga inferensdatauppsättningar som täcker olika sätt att resonera: sunt förnuft, naturligt språk inferens och sociala normer. Utifrån Defeasible NLI utvecklar vi både en klassificerings- och genereringsuppgift för missförståelig inferens, och visar att genereringsuppgiften är mycket mer utmanande. Trots eftersläpande mänsklig prestation är generativa modeller utbildade på dessa data kapabla att skriva meningar som försvagar eller stärker en specificerad slutsats upp till 68% av tiden.

Abstract

Ugonjwa usio sahihi ni namna ya kusema ambapo ugonjwa wa X ni ndege, kwa hiyo ndege X) inaweza kupunguzwa au kuigeuza kwenye nuru ya ushahidi mpya (X ni penguin). Ingawa muda mrefu umetambuliwa katika UKI na falsafa, maambukizi yasiyoeleweka hayajafunzwa kwa kiasi kikubwa katika muktadha wa utafiti wa taarifa za sasa kuhusu maambukizi ya lugha ya asili na sababu za makubaliano. Tunaonyesha NLI yenye ufanisi (iliyochapishwa na -NLI), seti ya taarifa kwa ajili ya kutokuwepo kwa ugonjwa wa lugha ya asili. NLI haiwezekani ina ongezeko la kufikia takwimu tatu zilizopo na maambukizi yanayohusu aina mbalimbali za maana: hisia za kawaida, uvumilivu wa lugha ya asili, na utamaduni wa kijamii. From Defeasible NLI, we develop both a classification and generation task for defeasible inference, and demonstrate that the generation task is much more challenging. Pamoja na kutengeneza maonesho ya binadamu, hata hivyo, mifano ya kizalendo inayofundishwa kwa takwimu hii inaweza kuandika sentensi zinazopungua au kuongeza maambukizi yanayofanikiwa kufikia asilimia 68 ya muda huo.

Abstract

எளிதாகும் நோய் என்பது ஒரு பாதிப்பு (X ஒரு பறவி ஆகும், அதனால் X பறக்கும்) புதிய தெளிவான ஆதாரங்களின் ஒளியில் பலஹீனமாக அல்லது மாற்றப்படும் (X ஒரு பெங தற்போதைய தரவு இயல்பான மொழியின் பாதிப்பு மற்றும் தோற்றத்திலும் நீண்ட காரணத்திற்கும் தற்போதைய தகவல் இயக்கிய படிப்புகளிலும் தெரியப்படுத்தப்பட நாம் குறிப்பிட முடியாத NLI (குறிப்பிடப்பட்ட NLI), இயற்கையான மொழியில் குறைப்பிடாத தகவல் அமைப்பு. எளிதாக்கமுடியாத NLI மூன்று இருக்கும் பாதிப்பு காரணங்கள் மூலம் உள்ள தகவல் அமைப்புகளுக்கு விரிவாக்கம் உள்ளது: பொதுவான உணர் From Defeasible NLI, we develop both a classification and generation task for defeasible inference, and demonstrate that the generation task is much more challenging. மனித செயல்பாட்டை வைத்திருக்கும் போதும், இந்த தரவில் பயிற்சி செய்யப்பட்ட பொதுவான மாதிரிகள் எழுதும் வாக்குகளை பலஹீனமாக்கும் அல்

Abstract

Yükselinen azalmaz bir şekilde bir düşünme tarzıdır. Bu nedenle X kuş, bu yüzden X uçuyor) yeni kanıtlar ışığında zayıflat ya da geri dönebilir. Klasik AI we filosofiýada köp tanalyp bilýän bolsa-da, täsirli diller alyp barmagynyň we munuň duýdury düşünüşinde ýakynlaşyp biljek hasaplamadyr. Biz a ňsatsyz NLI (kısa sifir -NLI), tebigy dilde laýyk bolmaz hasaplanjak üçin bir dataseti tanyşdyrýarys. Ýuwaşyrlyk NLI üç bar iň ýakyn hasaplanjak datajylara golaýarlar: umumy duýdury, tebigy diller we sosialler normalleri. Janlaşdyrylyp bilen NLI-den, biz hem klasifikasiýa hem döredijilik täblisasyny bozmak üçin döredip, hem döredijilik täblisasynyň has köp kynçylykdygyny görkeýäris. Adamlar täzeliklerini bozmaga rağmen bu maglumatlarda bilinmeli döredijiler cümleleri zayıflat ýa-da tanyş wagtyň 68%-yna çenli çykyp bilýärler.

Abstract

بے آسان آزمائش ایک بات کی حالت ہے جہاں ایک آزمائش (X) پرندہ ہے۔ اس لئے X مگھڑتا ہے۔ اس سے کمزور ہو جائے یا نئی نشانیوں کے نور سے (X پینگوین ہے)۔ اگرچہ کلاسیک AI اور فلسفی میں بہت سی مدت پہچان لیا گیا ہے، تباہی دینے والی غلطی کا مطابق طبیعی زبان کے غلطی اور عام سمجھنے کے معاملہ میں اضافہ نہیں کیا گیا ہے. ہم Defeasible NLI (abbreviated -NLI) کو پہنچاتے ہیں، ایک ڈیٹ سٹ طبیعی زبان میں ناکام ہونے کے لئے۔ Defeasible NLI contains extensions to three existing inference datasets covering various modes of reasoning: common sense, natural language inference, and social norms. Defeasible NLI سے ہم ایک کلاسیفوں اور نسل کا کام پیدا کریں گے اور دکھائیں گے کہ نسل کا کام بہت زیادہ مشکل ہے اگرچہ انسان کے عملکرد کو چھوڑ دینے کے بعد بھی، اس ڈیٹے پر آموزش کیے ہوئے پیدا کرنے والے نمونے لکھنے کے قابل ہیں کہ کلمات کو کمزور یا مضبوط کر سکتے ہیں اور اس وقت کی 68% تک مقرر کیا گیا ہے.

Abstract

Ko'rsatilgan kasallik bu kasallik narsa (X bir қуш, chunki X quriladi) yangi hujjatning ko'rinishi mumkin yoki o'zgartiradi (X penguin). Ular klassik AI va filosofida aniqlangan bo'lgan bo'lsa, bu muammolarning ko'proq o'qib kelmadi, bu holatda asl tilning kasalliklarida va ta'minlovchi sabablarga sabablarga sodir maʼlumotni o'rganishda. Biz oddiy NLI (NLI) ni o'zgartirib chiqaramiz, tabiiy tilda hech qachon murakkab emas. Name Ko'rsatilgan NLIdan, biz qo'llanmagan tashkilotni bajaramiz va yaratish vazifani bajaramiz va avlod qilish vazifani ko'proq qandaydir deb tushunamiz. Va bu maʼlumotda o'rganilgan generativ modellari yozib qo'yilgan so'zlarni yozish yoki vaqtning 68% dan oshirish mumkin.

Abstract

Có thể phủ nhận là một phương pháp lý luận trong đó một ngụ ý (X là một con chim, vì vậy X sẽ bay) có thể bị suy yếu hoặc bị lật ngược dưới ánh sáng của chứng cứ mới (X là chim cánh cụt). Mặc dù từ lâu được công nhận trong AI cổ điển và triết lý, luận từ chối chưa được nghiên cứu kỹ lưỡng trong trường hợp nghiên cứu dựa trên dữ liệu thời đại về ngụ ý ngôn ngữ tự nhiên và lý lẽ thông thường. Chúng tôi giới thiệu Đli thể loại. (abbreviated-NLl), a dataset for definitable infections in natural language. Một loại ngôn ngữ có thể đạt được chứa phần mở rộng của ba bộ dữ liệu có thừa nhận có chứa các cách lý luận khác nhau: tỉnh táo, suy luận ngôn ngữ tự nhiên, và các tiêu chuẩn xã hội. Từ ĐLl thể loại, chúng tôi phát triển cả một nhiệm vụ phân loại và sản xuất để phán đoán dễ dàng, và cho thấy nhiệm vụ sản xuất này đòi hỏi nhiều hơn. Tuy nhiên, mặc dù khả năng sinh sản của con người tụt dốc, những mô hình được huấn luyện trên dữ liệu này có khả năng viết câu án làm suy yếu hay tăng cường luận cuối cùng trong thời gian.

Abstract

不可行者,推理模式也;其理(X鸟也,故X蝇)或据新证(X企鹅)削覆也。虽在经人工智能、哲学中长期以来,恒得其可,而当世数自然语言推理,常识推理之背景,不可行者,未得博究也。引入Defasible NLI(缩写为δ-NLI),此自然语言之可御推理者数集也。 Defeible NLI含三见推理数集之广,涵盖不同推理模式:常识,自然语言推理社会规范。自 Defeasible NLI 之中,开一类以成事,施于不可,以验其更具挑战性。然则人之滞后也,因其数而成句,68%于达也。

Anthology ID:: 2020.findings-emnlp.418
Volume:: Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2020
Month:: November
Year:: 2020
Address:: Online
Venues:: EMNLP | Findings
SIG:
Publisher:: Association for Computational Linguistics
Note:
Pages:: 4661–4675
Language:
URL:: https://aclanthology.org/2020.findings-emnlp.418
DOI:: 10.18653/v1/2020.findings-emnlp.418
Bibkey:
Cite (ACL):: Rachel Rudinger, Vered Shwartz, Jena D. Hwang, Chandra Bhagavatula, Maxwell Forbes, Ronan Le Bras, Noah A. Smith, and Yejin Choi. 2020. Thinking Like a Skeptic : Defeasible Inference in Natural Language. In Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2020, pages 4661–4675, Online. Association for Computational Linguistics.
Cite (Informal):: Thinking Like a Skeptic : Defeasible Inference in Natural Language (Rudinger et al., Findings 2020)
Copy Citation:
PDF:: https://aclanthology.org/2020.findings-emnlp.418.pdf
Video:: https://slideslive.com/38940700
Code: rudinger/defeasible-nli
Data: SNLI
Terminologies:

PDF Cite Search Code Translate Video