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English(EN) Identification of Entailment and Contradiction Relations for Natural Language Argumentation: A Neurosymbolic Approach

神经符号AI方法识别论证蕴含和矛盾

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种神经符号方法来识别自然语言论证中的蕴含和矛盾。该方法将文本翻译成抽象意义表示（AMR）图，然后将其转换为命题逻辑，以便使用SAT求解器进行自动推理。为了处理模糊逻辑关系的措辞变化，该系统采用了松弛方法来替换或省略命题。在三个识别文本蕴含（RTE）数据集上的实验证明了该方法的有效性，它提供了论证的逻辑表示以及用于确定其关系的松弛方法。 AI

影响 这项研究为自然语言推理提供了一种更具可解释性和鲁棒性的方法，有望提高AI理解和推理复杂论证的能力。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新AI方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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神经符号AI方法识别论证蕴含和矛盾

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Xuyao Feng, Anthony Hunter ·

    面向自然语言论证的蕴含与矛盾关系识别：一种神经符号方法

    arXiv:2405.01259v2 Announce Type: replace Abstract: Argumentation is an important cognitive activity that involves the scrutiny of arguments and counterarguments. When given an argument, it is desirable that its premises entail its claim, and that the premises and claim are consi…

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