Abduktivt resonemang är en slutsats till den mest rimliga förklaringen. Till exempel, om Jenny hittar sitt hus i en röra när hon återvänder från jobbet, och minns att hon lämnade ett fönster öppet, kan hon gissa att en tjuv bröt sig in i hennes hus och orsakade röran, som den mest rimliga förklaringen. Medan bortförande har länge ansetts vara kärnan i hur människor tolkar och läser mellan raderna på naturligt språk Hobbs et al. (1988), Det har varit relativt lite NLP forskning till stöd för abductive naturligt språk inference. Vi presenterar den första studien som undersöker genomförbarheten av språkbaserat bortförande resonemang. Vi konceptualiserar en ny uppgift av Abductive NLI och introducerar en utmaning dataset, ART, som består av över 20k commonsense berättande sammanhang och 200k förklaringar, formulerad som flera val frågor för enkel automatisk utvärdering. Vi etablerar omfattande basal prestanda på denna uppgift baserat på toppmoderna NLI och språkmodeller, vilket leder till 68,9% noggrannhet, långt under mänsklig prestanda (91,4%). Vår analys leder till nya insikter i de typer av resonemang som djupa förträngda språkmodeller misslyckas med att utföra-trots deras starka prestanda på den relaterade men i grunden olika uppgiften att innebära NLI-pekande till intressanta vägar för framtida forskning.
På senare tid har Bhagavatula et al REF ) infört uppgiften att bortföra NLI där den bortförande resonemangsuppgiften är inramad som frågesvar.
Abductive Commonsense Reasoning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}