MuDRiC：面向阿拉伯语常识验证的多方言推理
计算与语言
2026-01-13 v2
摘要
常识验证评估一个句子是否符合日常人类理解，这是开发鲁棒的自然语言理解系统的一项关键能力。尽管在英语方面取得了显著进展，但该任务在阿拉伯语中仍未得到充分探索，特别是考虑到其丰富的语言多样性。现有的阿拉伯语资源主要集中在现代标准阿拉伯语（MSA）上，使得尽管在口语环境中普遍存在的地区方言代表性不足。为了弥补这一差距，我们做出了两项关键贡献。我们引入了MuDRiC，一个包含多种方言的扩展阿拉伯语常识数据集。据我们所知，这是第一个阿拉伯语多方言常识推理数据集。我们进一步提出了一种新颖的方法，将图卷积网络（GCNs）应用于阿拉伯语常识推理，该方法增强了语义关系建模，以改进常识验证。我们的实验结果表明，这种方法始终优于直接微调语言模型的基线方法。总体而言，我们的工作通过提供一个基础数据集和一种处理其复杂变体的新方法，增强了阿拉伯语自然语言理解。数据和代码可在 https://github.com/KareemElozeiri/MuDRiC 获取。
引用
@article{arxiv.2508.13130,
title = {MuDRiC: Multi-Dialect Reasoning for Arabic Commonsense Validation},
author = {Kareem Elozeiri and Mervat Abassy and Preslav Nakov and Yuxia Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.13130},
year = {2026}
}