Counterfactual Samples Constructing and Training for Commonsense Statements Estimation

📄 arXiv: 2412.20563v1 📥 PDF

作者: Chong Liu, Zaiwen Feng, Lin Liu, Zhenyun Deng, Jiuyong Li, Ruifang Zhai, Debo Cheng, Li Qin

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-29

备注: 14 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出常识反事实样本生成方法CCSG，提升常识语句估计的语言可解释性和常识敏感性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 常识推理 反事实样本 数据增强 对比学习 语言模型 合理性估计 可解释性 常识敏感性

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在常识推理中存在不足，缺乏语言可解释性和对常识细微变化的敏感性。
  2. 提出常识反事实样本生成（CCSG）方法，通过生成对抗样本并进行对比学习，提升模型性能。
  3. 实验结果表明，CCSG在多个数据集上优于现有方法，在常识推理任务上取得了显著的提升。

📝 摘要（中文）

合理性估计(PE)在使语言模型客观理解现实世界方面起着关键作用。大型语言模型(LLM)在PE任务中表现出卓越的能力，但由于常识知识的复杂性，有时会产生微不足道的常识错误。它们缺乏理想PE模型的两个关键特征：a)语言可解释性：依赖于关键的词语片段进行决策；b)常识敏感性：检测常识中细微的语言变化。为了解决这些问题，我们提出了一种新的模型无关方法，称为常识反事实样本生成(CCSG)。通过使用CCSG训练PE模型，我们鼓励它们关注关键单词，从而提高其语言可解释性和常识敏感性。具体来说，CCSG通过策略性地替换关键词并在句子中引入低级dropout来生成反事实样本。然后将这些反事实样本整合到句子级的对比训练框架中，以进一步增强模型的学习过程。在九个不同的数据集上的实验结果表明，CCSG在解决常识推理挑战方面的有效性，我们的CCSG方法比SOTA方法提高了3.07%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在常识语句合理性估计任务中存在的不足，即模型缺乏语言可解释性（无法依赖关键token进行判断）和常识敏感性（无法捕捉常识的细微变化）。现有方法难以同时兼顾这两个方面，导致模型在复杂常识推理场景下表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是通过生成反事实样本来增强模型对关键信息的关注和对常识的理解。具体来说，通过策略性地替换句子中的关键词，并引入dropout，生成与原始句子语义略有不同的反事实样本。这些样本迫使模型关注那些对句子合理性判断至关重要的词语，从而提高模型的语言可解释性和常识敏感性。

技术框架：CCSG方法主要包含两个阶段：反事实样本生成阶段和对比学习训练阶段。在反事实样本生成阶段，首先识别句子中的关键词，然后通过替换这些关键词或引入dropout来生成反事实样本。在对比学习训练阶段，将原始句子和生成的反事实样本输入到模型中，通过对比学习损失函数，促使模型学习区分原始句子和反事实样本之间的差异，从而提高模型对常识的理解能力。

关键创新：该方法的核心创新在于提出了常识反事实样本生成（CCSG）策略。与传统的数据增强方法不同，CCSG并非简单地对原始数据进行随机扰动，而是有针对性地生成与原始句子语义相关的反事实样本，从而更有效地提升模型对常识的理解能力。此外，CCSG是一种模型无关的方法，可以应用于各种不同的语言模型。

关键设计：在反事实样本生成阶段，论文采用了两种策略：关键词替换和dropout。关键词替换策略旨在改变句子的语义，而dropout策略旨在迫使模型关注句子中的其他信息。在对比学习训练阶段，论文采用了句子级别的对比学习损失函数，该损失函数旨在最大化原始句子和正样本之间的相似度，同时最小化原始句子和负样本之间的相似度。具体的损失函数形式未知，原文可能未详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CCSG方法在九个不同的数据集上均取得了显著的提升，平均提升幅度为3.07%，超过了现有的SOTA方法。这表明CCSG方法能够有效地提高模型对常识的理解能力，并且具有较强的泛化能力。具体的基线模型和数据集类型未知，原文可能未详细描述。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要常识推理的自然语言处理任务，例如问答系统、文本蕴含识别、对话系统等。通过提高模型对常识的理解能力，可以提升这些应用在实际场景中的性能和可靠性。未来，该方法有望扩展到其他类型的知识推理任务中。

📄 摘要（原文）

Plausibility Estimation (PE) plays a crucial role for enabling language models to objectively comprehend the real world. While large language models (LLMs) demonstrate remarkable capabilities in PE tasks but sometimes produce trivial commonsense errors due to the complexity of commonsense knowledge. They lack two key traits of an ideal PE model: a) Language-explainable: relying on critical word segments for decisions, and b) Commonsense-sensitive: detecting subtle linguistic variations in commonsense. To address these issues, we propose a novel model-agnostic method, referred to as Commonsense Counterfactual Samples Generating (CCSG). By training PE models with CCSG, we encourage them to focus on critical words, thereby enhancing both their language-explainable and commonsense-sensitive capabilities. Specifically, CCSG generates counterfactual samples by strategically replacing key words and introducing low-level dropout within sentences. These counterfactual samples are then incorporated into a sentence-level contrastive training framework to further enhance the model's learning process. Experimental results across nine diverse datasets demonstrate the effectiveness of CCSG in addressing commonsense reasoning challenges, with our CCSG method showing 3.07% improvement against the SOTA methods.