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기술

ART 가설 추론 평가

ART 가설 추론 평가기술
최초 공개
2019년
학회 발표
ICLR 2020
초기 맥락 수
2만 개 이상
초기 설명 수
약 20만 개
ART는 관찰된 상황을 가장 그럴듯하게 설명하는 가설을 고르거나 생성하는 상식 추론 자료다. 이미 주어진 문장에서 필연적으로 따라오는 결론을 찾는 문제와 달리, 가능한 설명의 타당성을 비교한다.

관찰을 설명하는 추론

가설 추론은 관찰을 가장 잘 설명하는 내용을 찾아가는 과정이다. 문장에 직접 적히지 않은 배경을 이해하며 읽는 능력과 연결된다.

서사 맥락과 설명

자료는 상식적인 서사 맥락과 그에 대한 여러 설명으로 구성됐다. 언어를 기반으로 이러한 가설 추론을 수행할 수 있는지 연구하기 위한 도전 자료로 제안됐다.

설명을 고르는 과제

Abductive NLI에서는 여러 설명 가운데 더 가능성 높은 설명을 고른다. 정답을 선택하는 객관식 질의응답 형태로 설명의 그럴듯함을 평가한다.

설명을 생성하는 과제

Abductive NLG에서는 주어진 관찰을 자연어로 설명하도록 조건부 생성을 수행한다. 같은 맥락을 다뤄도 후보의 타당성을 구별하는 능력과 설명을 직접 만들어 내는 능력은 서로 다른 평가 대상이다.

관련 문서

WinoGrande / CommonsenseQA / HotpotQA / SNLI / 추론 / 자연어 처리