Systematische Analyse der kausalen Effekte von natürlichen Logikmerkmalen in Transformer-basierten NLI-Modellen

Die Arbeit untersucht systematisch die kausalen Effekte von semantischen Merkmalen wie Wortbeziehungen und Monotonie des Kontexts auf die Vorhersagen von Transformer-basierten Modellen für natürliche Sprachfolgerung. Die Ergebnisse zeigen, dass ähnliche Benchmark-Genauigkeiten von Modellen beobachtet werden können, die sehr unterschiedliches Verhalten aufweisen.