Uppgiften Natural Language Inference (NLI) kräver att en agent bestämmer det logiska förhållandet mellan en naturlig språkpremiss och en naturlig språkhypotes. Vi introducerar Interactive Inference Network (IIN), en ny klass av neurala nätverk arkitekturer som kan uppnå hög nivå förståelse av meningen par genom att hierarkiskt extrahera semantiska funktioner från interaktionsutrymme. Vi visar att en interaktion tensor (attention vikt) innehåller semantisk information för att lösa naturligt språk inferens, och en tätare interaktion tensor innehåller rikare semantisk information. Ett exempel på en sådan arkitektur, Densely Interactive Inference Network (DIIN), visar den toppmoderna prestandan på stor skala av NLI copora och stora NLI lika corpus. Det är värt att notera att DIIN uppnå en större än 20% felreduktion på den utmanande Multi-Genre NLI (MultiNLI; Williams et al. 2017) dataset med avseende på det starkaste publicerade systemet.
En ny klass av neurala nätverk arkitekturer föreslås i REF som kan uppnå hög nivå förståelse av meningen par genom att hierarkiskt extrahera semantiska funktioner från interaktionsutrymme.
Natural Language Inference over Interaction Space
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}