【AAAI2021】长文本的上下文推理

自然语言推理（NLI）是自然语言处理的一项基本任务，主要研究两个文本之间的蕴含关系。流行的NLI数据集是对该任务句子级别的研究。它们可以用来探讨语义表示，但并未涉及基于长文本的上下文推理，而这是人类推理过程的自然组成部分。我们提出了ConTRoL数据集来用于研究长文本的上下文推理。ConTRoL由8,325个专家设计的带有高质量标签的“上下文-假设”对组成，是一个段落级别的NLI数据集，重点关注复杂的上下文推理类型，例如逻辑推理。它是从竞争性甄选和招聘测试（推理测试）衍生而来的，具有很高的质量。与以前的NLI基准相比，ConTRoL中的材料更具挑战性，涉及多种推理类型。

实证结果表明，最先进的语言模型在ConTRoL上的性能表现远不如受过良好教育的人类。我们的数据集还可以用作下游任务（如检查摘要的事实正确性）的测试集。

https://www.zhuanzhi.ai/paper/0de7d36e358d3792f72bf4d41e2078ee

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