MonaLog: 基于单调性的轻量级自然语言推理系统
计算与语言
2019-10-22 v1
摘要
我们提出一种用于自然语言推理 (NLI) 的基于逻辑的新推理引擎 MonaLog,其基于自然逻辑与单调性演算。与现有的基于逻辑的方法不同,我们的系统被有意设计为尽可能轻量,并使用一组关于量词、词汇项与词元级极性信息的已知(表层)单调性事实进行操作。尽管简单,我们发现我们的方法在 SICK 基准上与其他基于逻辑的 NLI 模型具有竞争力。我们还将 MonaLog 与当前最先进的模型 BERT 结合用于多种设定,包括组合数据增强。我们表明 MonaLog 能够为 BERT 生成大量高质量训练数据,提升其在 SICK 上的准确率。
引用
@article{arxiv.1910.08772,
title = {MonaLog: a Lightweight System for Natural Language Inference Based on Monotonicity},
author = {Hai Hu and Qi Chen and Kyle Richardson and Atreyee Mukherjee and Lawrence S. Moss and Sandra Kuebler},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.08772},
year = {2019}
}
备注
accepted to SCIL 2020