Filling the Gap: Is Commonsense Knowledge Generation useful for Natural Language Inference?

📄 arXiv: 2507.15100v1 📥 PDF

作者: Chathuri Jayaweera, Brianna Yanqui, Bonnie Dorr

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-07-20

备注: 9 pages, 8 figures and 5 tables

💡 一句话要点

探索常识知识生成对自然语言推理的效用，利用大语言模型弥补知识鸿沟。

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

关键词: 自然语言推理 常识知识 大型语言模型 知识生成 语义蕴含

📋 核心要点

  1. 现有常识资源对NLI任务覆盖不足，限制了模型在复杂推理场景下的表现。
  2. 利用大型语言模型生成常识知识，并将其融入NLI模型，以增强推理能力。
  3. 实验表明，该方法在区分蕴含实例方面有效，并适度提升了区分矛盾和中性推论的能力。

📝 摘要（中文）

自然语言推理（NLI）旨在确定给定假设的前提的语义蕴含关系。该任务旨在开发能够模拟人类自然推理过程的系统，而常识知识在其中起着重要作用。然而，现有的常识资源对于各种前提-假设对缺乏足够的覆盖。本研究探讨了大型语言模型作为NLI常识知识生成器的潜力，主要关注两个关键维度：生成此类知识的可靠性以及该知识对预测准确性的影响。我们调整和修改了现有指标，以评估LLM在这种上下文中的事实性和一致性。虽然显式地结合常识知识并不能始终如一地改善总体结果，但它有效地帮助区分了蕴含实例，并适度地改善了区分矛盾和中性推论的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自然语言推理（NLI）任务中，由于现有常识知识库覆盖不足而导致模型推理能力受限的问题。现有的常识知识库无法覆盖所有前提-假设对，使得模型难以进行准确的语义蕴含判断。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）作为常识知识生成器，为NLI任务提供额外的常识信息。通过生成与前提-假设对相关的常识知识，弥补现有知识库的不足，从而提升NLI模型的推理准确性。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用大型语言模型生成与前提-假设对相关的常识知识；2) 利用修改后的指标评估生成常识知识的事实性和一致性；3) 将生成的常识知识融入NLI模型；4) 评估融入常识知识后NLI模型的性能。

关键创新：论文的关键创新在于探索了大型语言模型在常识知识生成方面的潜力，并将其应用于NLI任务。通过定制化的评估指标，对LLM生成常识知识的质量进行评估，并分析了常识知识对NLI模型性能的影响。

关键设计：论文中，作者针对LLM生成常识知识的事实性和一致性，对现有评估指标进行了调整和修改，使其更适用于NLI任务的场景。此外，论文还探讨了不同的常识知识融入NLI模型的方式，并分析了不同方式对模型性能的影响。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，虽然显式地结合常识知识并不能始终如一地改善总体结果，但它有效地帮助区分了蕴含实例，并适度地改善了区分矛盾和中性推论的能力。这表明，利用大型语言模型生成常识知识对于提升NLI模型在特定类型的推理任务中具有潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答、文本摘要、对话系统等领域，提升机器对自然语言的理解和推理能力。通过利用大型语言模型生成常识知识，可以增强机器在复杂场景下的推理能力，使其能够更好地理解人类语言的含义和意图，从而提供更智能、更人性化的服务。

📄 摘要（原文）

Natural Language Inference (NLI) is the task of determining the semantic entailment of a premise for a given hypothesis. The task aims to develop systems that emulate natural human inferential processes where commonsense knowledge plays a major role. However, existing commonsense resources lack sufficient coverage for a variety of premise-hypothesis pairs. This study explores the potential of Large Language Models as commonsense knowledge generators for NLI along two key dimensions: their reliability in generating such knowledge and the impact of that knowledge on prediction accuracy. We adapt and modify existing metrics to assess LLM factuality and consistency in generating in this context. While explicitly incorporating commonsense knowledge does not consistently improve overall results, it effectively helps distinguish entailing instances and moderately improves distinguishing contradictory and neutral inferences.