Förmågan att resonera med naturligt språk är en grundläggande förutsättning för många NLP-uppgifter såsom informationsutdrag, maskinöversättning och frågesvar. För att kvantifiera denna förmåga testas ofta systemen om de kan känna igen textförutsättningar, dvs. om en mening kan härledas från en annan mening. I de flesta NLP-tillämpningar finns dock endast enstaka källmeningar i stället för meningspar tillgängliga. Därför föreslår vi en ny uppgift som mäter hur väl en modell kan generera en belastad mening från en käll mening. Vi tar medbestämmande-par av Stanford Natural Language Inference corpus och utbildar en LSTM med uppmärksamhet. På en manuellt kommenterad testuppsättning fann vi att 82 % av de skapade meningarna är korrekta, en förbättring på 10,3 % jämfört med en LSTM-baslinje. En kvalitativ analys visar att denna modell inte bara kan förkorta inmatningsmeningar, utan också sluta sig till nya uttalanden via parafrasering och uttryck. Vi tillämpar sedan denna modell rekursivt på input-output par, vilket genererar naturliga språk inference kedjor som kan användas för att automatiskt konstruera en induction diagram från käll meningar. Slutligen, genom att byta källa och mål meningar kan vi också träna en modell som ger en inmatning mening uppfinner ytterligare information för att generera en ny mening.
Detaljeringsdiagram kan konstrueras genom att bestämma samband mellan par av uttryck eller, som föreslagits av REF, genom att generera tillhörande meningar från käll meningar.
Generating Natural Language Inference Chains
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}