NeuroQL: A Neuro-Symbolic Language and Dataset for Inter-Subjective Reasoning

要約

主観的推論のための新しい AI タスクとベースライン ソリューションを紹介します。
私たちは、間主観的情報を、異なる関係者によって共有される可能性のある客観的情報と主観的情報の混合であると定義します。
例としては、オンライン フォーラムからの主観的なユーザー レビューと相互参照する必要がある、IR (情報検索) システムによって報告される商品とその客観的な特性が含まれる場合があります。
AI システムが両方について正しく推論するには、客観的な事実の象徴的な推論と、主観的なユーザー レビューで見つかった共通のコンセンサスを組み合わせることができる必要があります。
この目的のために、この問題のベースライン ソリューションとして、NeuroQL データセットと DSL (ドメイン固有言語) を紹介します。
NeuroQL は、抽出と検索のためにニューラル プリミティブを使用して論理統合を拡張するニューロ シンボリック言語です。
それは、（自然言語で提起された）間主観的な質問を、それらに答えることができるニューロシンボリックコードに自動翻訳するためのターゲットとして機能できます。

要約(オリジナル)

We present a new AI task and baseline solution for Inter-Subjective Reasoning. We define inter-subjective information, to be a mixture of objective and subjective information possibly shared by different parties. Examples may include commodities and their objective properties as reported by IR (Information Retrieval) systems, that need to be cross-referenced with subjective user reviews from an online forum. For an AI system to successfully reason about both, it needs to be able to combine symbolic reasoning of objective facts with the shared consensus found on subjective user reviews. To this end we introduce the NeuroQL dataset and DSL (Domain-specific Language) as a baseline solution for this problem. NeuroQL is a neuro-symbolic language that extends logical unification with neural primitives for extraction and retrieval. It can function as a target for automatic translation of inter-subjective questions (posed in natural language) into the neuro-symbolic code that can answer them.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google