Natural Language Inference (NLI) is the task of determining whether a premise entails a hypothesis. NLI with temporal order is a challenging task because tense and aspect are complex linguistic phenomena involving interactions with temporal adverbs and temporal connectives. To tackle this, temporal and aspectual inference has been analyzed in various ways in the field of formal semantics. However, a Japanese NLI system for temporal order based on the analysis of formal semantics has not been sufficiently developed. We present a logic-based NLI system that considers temporal order in Japanese based on compositional semantics via Combinatory Categorial Grammar (CCG) syntactic analysis. Our system performs inference involving temporal order by using axioms for temporal relations and automated theorem provers. We evaluate our system by experimenting with Japanese NLI datasets that involve temporal order. We show that our system outperforms previous logic-based systems as well as current deep learning-based models.


翻译:自然语言推断(NLI)是确定前提是否包含假设的任务。 具有时间顺序的NLI是一个具有挑战性的任务,因为时态和方面是复杂的语言现象,涉及与时间对应和时间连接的相互作用。 为了解决这一问题,已经在正式语义领域以各种方式分析了时间和侧面推论。然而,基于对正式语义分析的日本时间顺序NLI系统尚未得到充分开发。我们提出了一个基于逻辑的NLI系统,它根据合成拼写语义学综合分析(CCG),考虑日文的时间顺序。我们的系统通过使用时间关系轴和自动定理验证器来推断时间顺序。我们通过试验涉及时间顺序的日本NLI数据集来评估我们的系统。我们显示,我们的系统比以前基于逻辑的系统以及目前的深层学习模型要优于逻辑。

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