Pragmatic Reasoning Unlocks Quantifier Semantics for Foundation Models

📄 arXiv: 2311.04659v1 📥 PDF

作者: Yiyuan Li, Rakesh R. Menon, Sayan Ghosh, Shashank Srivastava

分类: cs.AI

发布日期: 2023-11-08

备注: EMNLP 2023

💡 一句话要点

提出QuRe数据集与PRESQUE框架以提升量词语义理解

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 广义量词 量词语义 自然语言推理 理性言语行为 数据集构建 模型评估 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有基础模型在理解广义量词的语义时缺乏直接的训练信号，导致其能力尚不明确。
  2. 本文提出QuRe数据集和PRESQUE框架，通过结合自然语言推理与理性言语行为，提升量词理解能力。
  3. 实验结果显示，PRESQUE在量词百分比范围预测上比基线方法提高了20%，展现出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

广义量词（如few、most）用于指示谓词满足的比例（例如，一些苹果是红色的）。一种解释量词语义的方法是明确绑定这些满足与百分比范围（如30%-40%的苹果是红色的）。然而，现有基础模型是否具备这种能力尚不明确。为此，本文引入了QuRe，一个众包数据集，包含人类标注的广义量词及其对应的百分比谓词。通过结合自然语言推理和理性言语行为框架的PRESQUE框架，实验结果表明，PRESQUE在预测量词百分比范围时比字面推理基线提高了20%，且无需额外训练。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决基础模型在理解广义量词语义时的不足，现有方法缺乏有效的训练信号，导致模型性能不佳。

核心思路：通过引入QuRe数据集和PRESQUE框架，结合自然语言推理与理性言语行为，明确量词的百分比范围，从而提升模型的理解能力。

技术框架：PRESQUE框架包括自然语言推理模块和理性言语行为模块，前者用于推理句子间的逻辑关系，后者则用于处理量词的语义理解。

关键创新：PRESQUE框架通过引入实用推理，显著提升了量词理解的准确性，与传统的字面推理方法相比，表现出更优的效果。

关键设计：在实验中，使用了QuRe数据集进行训练和评估，采用了特定的损失函数以优化模型在量词理解上的表现，确保了模型在不同语境下的适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PRESQUE框架在量词百分比范围预测上比字面推理基线提高了20%。这一显著提升展示了实用推理在量词语义理解中的有效性，且无需额外训练，具有较高的实用价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和信息检索等。通过提升量词的理解能力，模型能够更准确地处理复杂的语言任务，进而提高人机交互的质量与效率。未来，该方法可能在多种语言理解任务中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Generalized quantifiers (e.g., few, most) are used to indicate the proportions predicates are satisfied (for example, some apples are red). One way to interpret quantifier semantics is to explicitly bind these satisfactions with percentage scopes (e.g., 30%-40% of apples are red). This approach can be helpful for tasks like logic formalization and surface-form quantitative reasoning (Gordon and Schubert, 2010; Roy et al., 2015). However, it remains unclear if recent foundation models possess this ability, as they lack direct training signals. To explore this, we introduce QuRe, a crowd-sourced dataset of human-annotated generalized quantifiers in Wikipedia sentences featuring percentage-equipped predicates. We explore quantifier comprehension in language models using PRESQUE, a framework that combines natural language inference and the Rational Speech Acts framework. Experimental results on the HVD dataset and QuRe illustrate that PRESQUE, employing pragmatic reasoning, performs 20% better than a literal reasoning baseline when predicting quantifier percentage scopes, with no additional training required.