Complex reasoning aims to draw a correct inference based on complex rules. As a hallmark of human intelligence, it involves a degree of explicit reading comprehension, interpretation of logical knowledge and complex rule application. In this paper, we take a step forward in complex reasoning by systematically studying the three challenging and domain-general tasks of the Law School Admission Test (LSAT), including analytical reasoning, logical reasoning and reading comprehension. We propose a hybrid reasoning system to integrate these three tasks and achieve impressive overall performance on the LSAT tests. The experimental results demonstrate that our system endows itself a certain complex reasoning ability, especially the fundamental reading comprehension and challenging logical reasoning capacities. Further analysis also shows the effectiveness of combining the pre-trained models with the task-specific reasoning module, and integrating symbolic knowledge into discrete interpretable reasoning steps in complex reasoning. We further shed a light on the potential future directions, like unsupervised symbolic knowledge extraction, model interpretability, few-shot learning and comprehensive benchmark for complex reasoning.


翻译:复杂的推理旨在根据复杂的规则得出正确的推理。作为人类智慧的标志,它涉及一定程度的明确的解读理解、对逻辑知识的解释和复杂的规则应用。在本文件中,我们通过系统地研究法学院招生测试(LSAT)的三项具有挑战性和一般领域性的任务,包括分析推理、逻辑推理和阅读理解,在复杂规则应用方面迈出了一步。我们提出了一个混合推理系统,以综合这三项任务,并在LSAT测试中取得令人印象深刻的总体业绩。实验结果表明,我们的系统拥有某种复杂的推理能力,特别是基本的阅读理解和质疑逻辑推理能力。进一步的分析还表明,将预先培训的模式与具体任务推理模块相结合,并将象征性知识纳入复杂推理中可独立解释的推理步骤的有效性。我们进一步阐明未来的潜在方向,如不受监督的象征性知识提取、模型解释性、少见的学习和复杂推理的全面基准。

0
下载
关闭预览

相关内容

包括微软、CMU、Stanford在内的顶级人工智能专家和学者们正在研究更复杂的任务:让机器像人类一样阅读文本,进而根据对该文本的理解来回答问题。这种阅读理解就像是让计算机来做我们高考英语的阅读理解题。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【CIKM2020】神经逻辑推理,Neural Logic Reasoning
专知会员服务
49+阅读 · 2020年8月25日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
159+阅读 · 2020年6月2日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
AI Challenger 2017 奇遇记
AINLP
5+阅读 · 2018年6月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Arxiv
28+阅读 · 2021年10月1日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
AI Challenger 2017 奇遇记
AINLP
5+阅读 · 2018年6月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员