Core Concepts
DeepLogicを基にしたIMA-GloVe-GAは、自然言語で表現された多段階推論のための反復ニューラル推論ネットワークであり、ゲートアテンションを使用して高いテスト精度を達成する。
Abstract
強いAI Labが開発したIMA-GloVe-GAは、DeepLogicよりも高いテスト精度を示す。
RoBERTa-Largeよりも優れたOOD一般化性能を持つ。
PARARULE-Plusは深い推論ステップが必要な例を増やし、モデルのパフォーマンス向上に貢献。
Stats
DeepLogicは他のRNNベースラインモデルよりも高いテスト精度を達成することが示されています。
IMA-GloVe-GAは平均して7.8ポイントの高いテスト精度を達成します。
Quotes
"Gate attention, Out-of-distribution generalisation, Deductive reasoning, Multi-step reasoning"