AdaLoGN：用于基于推理的机器阅读理解的自适应逻辑图网络
计算与语言
2022-03-18 v1 人工智能
神经与进化计算
符号计算
摘要
近期的机器阅读理解数据集如 ReClor 和 LogiQA 需要对文本执行逻辑推理。传统的神经模型不足以进行逻辑推理，而符号推理器无法直接应用于文本。为应对这一挑战，我们提出一种神经-符号方法，为预测答案，其在表示文本单元间逻辑关系的图上传递消息。该方法引入了自适应逻辑图网络(AdaLoGN)，其自适应推断逻辑关系以扩展图，并本质上实现了神经推理与符号推理之间的相互且迭代的增强。我们还实现了一种新颖的子图到节点的消息传递机制，以增强用于回答多选问题的上下文-选项交互。我们的方法在 ReClor 和 LogiQA 上展示了有前景的结果。
引用
@article{arxiv.2203.08992,
title = {AdaLoGN: Adaptive Logic Graph Network for Reasoning-Based Machine Reading Comprehension},
author = {Xiao Li and Gong Cheng and Ziheng Chen and Yawei Sun and Yuzhong Qu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.08992},
year = {2022}
}
备注
11 pages, accepted to the main conference of ACL 2022