Distributionsdata säger oss att en man kan svälja godis, men inte att en man kan svälja en paintball, eftersom detta aldrig bevisas. Men båda är fysiskt rimliga händelser. Detta dokument introducerar uppgiften att semantisk rimlighet: erkänna rimliga men möjligen nya händelser. Vi presenterar en ny crowdsourced dataset av semantisk rimlighet bedömningar av enstaka händelser som man sväljer paintball. Enkla modeller baserade på distributions representationer presterar dåligt på denna uppgift, trots att göra bra val preferenser, men att injicera manuellt framkallade kunskap om enheter egenskaper ger en betydande prestandaboost. Vår felanalys visar att vår nya datauppsättning är en bra testbädd för semantiska resonlighetsmodeller: en mer sofistikerad kunskapsrepresentation och spridning skulle kunna åtgärda många av de återstående felen.
REF visade att modeller baserade på distributionssemantik utan explicit extern kunskap presterar dåligt på att förutsäga fysiska rimliga åtgärder.
Modeling Semantic Plausibility by Injecting World Knowledge
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}