Effiziente Verarbeitung und Analyse komplexer logischer Abfragen auf Wissensgraphen für Alltagsverstand

Core Concepts

Durch Stichprobennahme und Verbalisierung komplexer logischer Abfragen aus einem Wissensgraphen für Alltagsverstand können leistungsfähige Sprachmodelle für komplexes Schlussfolgern trainiert werden, ohne aufwendige manuelle Annotationen.

Abstract

Der Artikel präsentiert einen Ansatz zur Erstellung eines Datensatzes für komplexes Schlussfolgern auf Basis von Alltagsverstand, genannt COM2. Dafür werden zunächst Spärlichkeits- und Qualitätsprobleme in einem bestehenden Wissensgraphen für Alltagsverstand (ATOMIC) adressiert. Anschließend werden komplexe logische Abfragen, die Konjunktionen und Projektionen beinhalten, aus dem Graphen extrahiert und mithilfe von Regeln und Sprachmodellen in natürlichsprachliche Kontexte und Fragen übersetzt. Der resultierende Datensatz umfasst 790.000 Frage-Antwort-Paare, von denen 1.317 manuell verifiziert wurden. Die Experimente zeigen, dass selbst leistungsfähige Sprachmodelle Schwierigkeiten haben, die Aufgaben im COM2-Datensatz zu lösen. Allerdings führt das Finetuning von Frage-Beantwortungs- und Schlussfolgerungsmodellen auf dem COM2-Datensatz zu deutlichen Verbesserungen auf acht verschiedenen Benchmarks für Alltagsverstand, ohne dass zusätzliche manuelle Annotationen erforderlich sind.

Stats

Es gibt durchschnittlich 7,93 mögliche Antworten für 2p-Abfragen, im Vergleich zu 1,09 für 2i-Abfragen. Das Entfernen des Plausibilitätsfilters führt zu einem signifikanten Leistungsrückgang bei der Generierung von Schlussfolgerungen. Das Finetunen auf 2i-Abfragen führt zu den größten Leistungssteigerungen bei Downstream-Aufgaben, da diese explizitere Schlussfolgerungssignale liefern als 2p-Abfragen.

Quotes

"Event commonsense reasoning requires the ability to reason about the relationship between events, as well as infer implicit context underlying that relationship." "To address this demand, we present COM2 (COMplex COMmonsense), a new dataset created by sampling multi-hop logical queries (e.g., the joint effect or cause of both event A and B, or the effect of the effect of event C) from an existing commonsense knowledge graph (CSKG), and verbalizing them using handcrafted rules and large language models into multiple-choice and text generation questions."

Key Insights Distilled From

Complex Reasoning over Logical Queries on Commonsense Knowledge Graphs

by Tianqing Fan... at arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07398.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man den Datensatz um weitere Arten von komplexen logischen Abfragen erweitern, die in realen Anwendungsfällen relevant sind?

Um den Datensatz um weitere Arten von komplexen logischen Abfragen zu erweitern, die in realen Anwendungsfällen relevant sind, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden: Erweiterung der Abfragearten: Neben den bereits vorhandenen Abfragearten wie 2i, 2p, ip und pi könnten weitere logische Abfragen hinzugefügt werden, die verschiedene Arten von Beziehungen zwischen Ereignissen oder Entitäten erfassen. Dies könnte die Einbeziehung von zeitlichen Abhängigkeiten, kausalen Beziehungen, Bedingungen oder Wahrscheinlichkeiten umfassen. Berücksichtigung von Kontext: Die Erweiterung des Datensatzes könnte auch die Integration von Kontextinformationen in die Abfragen beinhalten. Dies könnte helfen, realistischere und praxisnähere Szenarien abzubilden, die in komplexen Anwendungsfällen auftreten. Einbeziehung von Unsicherheit: Komplexe logische Abfragen könnten auch Unsicherheit oder Unschärfe in den Beziehungen zwischen Ereignissen berücksichtigen. Dies könnte dazu beitragen, realitätsnähere und vielschichtigere Abfragen zu generieren. Diversifizierung der Daten: Durch die Einbeziehung einer Vielzahl von Szenarien, Branchen oder Domänen in die Abfragen könnten verschiedene Aspekte des Alltagswissens abgedeckt werden, um die Vielseitigkeit des Datensatzes zu erhöhen. Durch die Erweiterung des Datensatzes um diese Aspekte könnten Modelle trainiert werden, die ein tieferes Verständnis für komplexe logische Abfragen im Alltagswissen entwickeln und in realen Anwendungsfällen effektiver eingesetzt werden können.

Wie lässt sich die Qualität und Konsistenz der Wissensgraphen für Alltagsverstand weiter verbessern, um die Erstellung hochqualitativer Datensätze für komplexes Schlussfolgern zu erleichtern?

Die Qualität und Konsistenz von Wissensgraphen für den Alltagsverstand können durch folgende Maßnahmen verbessert werden: Automatisierte Datenvalidierung: Implementierung von automatisierten Validierungsmechanismen, um Fehler und Inkonsistenzen in den Wissensgraphen zu identifizieren und zu korrigieren. Kontextualisierung von Informationen: Einbeziehung von Kontextinformationen in die Wissensgraphen, um die Bedeutung und Relevanz von Entitäten und Beziehungen besser zu verstehen. Crowdsourcing und Expertenvalidierung: Einbindung von Crowdsourcing-Plattformen und Expertenvalidierung, um die Qualität der Daten zu überprüfen und sicherzustellen, dass sie den realen Szenarien entsprechen. Semantische Ähnlichkeitsanalyse: Verwendung von semantischer Ähnlichkeitsanalyse, um Entitäten mit ähnlicher Bedeutung zu identifizieren und zu verknüpfen, um die Konnektivität und Vollständigkeit des Wissensgraphen zu verbessern. Kontinuierliche Aktualisierung: Regelmäßige Aktualisierung der Wissensgraphen mit neuen Informationen und Entwicklungen, um sicherzustellen, dass sie stets auf dem neuesten Stand sind. Durch die Implementierung dieser Maßnahmen kann die Qualität und Konsistenz der Wissensgraphen verbessert werden, was wiederum die Erstellung hochwertiger Datensätze für komplexe Schlussfolgerungen erleichtert und die Leistungsfähigkeit von Modellen in realen Anwendungsfällen steigert.

Welche anderen Arten von Aufgaben oder Anwendungen könnten von einem Modell profitieren, das auf dem COM2-Datensatz trainiert wurde?

Ein Modell, das auf dem COM2-Datensatz trainiert wurde, könnte von verschiedenen Arten von Aufgaben und Anwendungen profitieren, darunter: Automatisierte Schlussfolgerungssysteme: Das Modell könnte in automatisierten Schlussfolgerungssystemen eingesetzt werden, um komplexe logische Abfragen zu beantworten und Schlussfolgerungen zu ziehen. Chatbots und virtuelle Assistenten: Durch das Training auf COM2 könnte das Modell in Chatbots und virtuellen Assistenten integriert werden, um nutzerbezogene Anfragen zu verstehen und angemessen zu reagieren. Informationsabruf und -verarbeitung: Das Modell könnte bei der Verarbeitung und Extraktion von Informationen aus großen Wissensgraphen oder Textdatenbanken unterstützen, um relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Kognitive Systeme: In kognitiven Systemen könnte das Modell dazu beitragen, menschenähnliche kognitive Fähigkeiten wie Schlussfolgern, Abstrahieren und Verstehen von Zusammenhängen zu entwickeln. Forschung und Entwicklung: Forschungs- und Entwicklungsprojekte im Bereich der Künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich des Alltagswissens und der Schlussfolgerung, könnten von einem auf COM2 trainierten Modell profitieren, um komplexe Probleme zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln. Durch die Anwendung auf diese verschiedenen Aufgaben und Anwendungen könnte ein auf dem COM2-Datensatz trainiertes Modell vielseitig eingesetzt werden und zu Fortschritten in verschiedenen Bereichen der KI und des maschinellen Lernens beitragen.