Förståelse av procedurtexten, t.ex. ett stycke som beskriver fotosyntesen, kräver modelleringsåtgärder och de statliga förändringar de ger upphov till, så att frågor om enheter vid olika tidpunkter kan besvaras. Även om flera nya system har visat imponerande framsteg i denna uppgift, deras förutsägelser kan vara globalt inkonsekvent eller mycket osannolikt. I detta dokument visar vi hur de förväntade effekterna av åtgärder i samband med ett stycke kan förbättras på två sätt: 1) genom att införliva globala, allmängiltiga begränsningar (t.ex. en icke-existerande enhet kan inte förstöras), och 2) genom att partisk läsning med preferenser från storskaliga korpora (t.ex. träd sällan flyttar). Till skillnad från tidigare metoder behandlar vi problemet som en neural strukturerad förutsägelse uppgift, vilket tillåter hårda och mjuka begränsningar för att styra modellen bort från osannolika förutsägelser. Vi visar att den nya modellen avsevärt överträffar tidigare system på ett referensdataset för procedurmässig textförståelse (+8% relativ vinst), och att den också undviker några av de meningslösa förutsägelser som tidigare system gör.
REF föreslog att man skulle använda allmängiltig kunskap som hårda/mjuka begränsningar för att förvränga neuralmodellens förutsägelse om en processuell textförståelseuppgift.
Reasoning about Actions and State Changes by Injecting Commonsense Knowledge
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}