Nature Language Reasoning, A Survey

要約

この調査論文は、自然言語処理 (NLP) の分野における自然言語推論について、概念的にも実践的にもより明確な見方を提案しています。
概念的には、哲学と NLP シナリオの両方に基づいて、NLP における自然言語推論の明確な定義を提供し、推論が必要なタスクの種類について説明し、推論の分類法を紹介します。
実際には、NLP における自然言語推論に関する包括的な文献レビューを実施します。主に、古典的な論理推論、自然言語推論、マルチホップ質問応答、および常識推論を対象としています。
この論文はまた、多段階推論の強力なパラダイムである後方推論を特定して考察し、自然言語推論研究における最も重要な将来の方向性の 1 つとして、実行可能な推論を紹介します。
ニューロシンボリック手法と数学的推論を除いて、単一モダリティの非構造化自然言語テキストに焦点を当てています。

要約(オリジナル)

This survey paper proposes a clearer view of natural language reasoning in the field of Natural Language Processing (NLP), both conceptually and practically. Conceptually, we provide a distinct definition for natural language reasoning in NLP, based on both philosophy and NLP scenarios, discuss what types of tasks require reasoning, and introduce a taxonomy of reasoning. Practically, we conduct a comprehensive literature review on natural language reasoning in NLP, mainly covering classical logical reasoning, natural language inference, multi-hop question answering, and commonsense reasoning. The paper also identifies and views backward reasoning, a powerful paradigm for multi-step reasoning, and introduces defeasible reasoning as one of the most important future directions in natural language reasoning research. We focus on single-modality unstructured natural language text, excluding neuro-symbolic techniques and mathematical reasoning.

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