面向机器推理的文化常识图谱构建

现有的面向人工智能与自然语言处理任务的常识推理数据集未能涵盖人类生活的一个重要方面：文化差异。我们提出了一种方法，通过纳入可归因于文化或国家群体的知识差异，扩展了先前众包常识知识的工作。我们以美国和印度两个国家群体为对象，围绕出生、成年、婚姻、葬礼、新年和生日这六种相当普遍的仪式收集了常识知识，以此演示该技术。我们的研究拓展了常识推理领域针对日常事件所识别的关系类型，并利用这些新类型收集能够区分知识提供群体身份的信息。它也使我们在构建这样一台机器上迈进了一步：该机器不假定僵化的普适（且很可能是西方偏见的）常识知识框架，而是具备以情境与文化敏感的方式进行推理的能力。我们希望此类文化知识能够在问答（QA）及文本理解与生成等自然语言处理任务中带来更贴近人类的表现。