kogito: A Commonsense Knowledge Inference Toolkit

要約

この論文では、テキストで記述された状況について常識的な推論を生成するためのオープンソース ツールである kogito を紹介します。
kogito は、テキスト入力から常識知識の推論を仮定するために使用できる自然言語生成モデルとやり取りするための、直感的で拡張可能なインターフェースを提供します。
特に、kogito は、対象を絞った多粒度の知識生成のためのいくつかの機能を提供します。
これらには、ナレッジ モデルのトレーニングと評価、およびそれらからの推論の生成とフィルタリングのための標準化された API が含まれます。
また、自然言語テキストをナレッジ モデルに取り込める形式に変換するためのヘルパー関数も含まれています。これには、テキストからのナレッジ ヘッドの抽出、ヒューリスティックおよびモデルベースのナレッジ ヘッドとリレーションのマッチング、カスタムのナレッジ リレーションを定義して使用する機能などの中間パイプライン ステージがあります。
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kogito のコードは、https://github.com/epfl-nlp/kogito で入手でき、詳細なドキュメントは https://kogito.readthedocs.io にあります。

要約(オリジナル)

In this paper, we present kogito, an open-source tool for generating commonsense inferences about situations described in text. kogito provides an intuitive and extensible interface to interact with natural language generation models that can be used for hypothesizing commonsense knowledge inference from a textual input. In particular, kogito offers several features for targeted, multi-granularity knowledge generation. These include a standardized API for training and evaluating knowledge models, and generating and filtering inferences from them. We also include helper functions for converting natural language texts into a format ingestible by knowledge models – intermediate pipeline stages such as knowledge head extraction from text, heuristic and model-based knowledge head-relation matching, and an ability to define and use custom knowledge relations. We make the code for kogito available at https://github.com/epfl-nlp/kogito along with thorough documentation at https://kogito.readthedocs.io.

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