May, 2024
设计投入应用于多元世界观的 NLP 系统
Designing NLP Systems That Adapt to Diverse Worldviews
Claudiu Creanga, Liviu P. Dinu
TL;DR自然语言推理（NLI）是评估人工智能语言理解的基础。我们认为，现有模型在模糊的例子上失败并且表现出差劲的泛化能力，这是由于忽视了意义的主观性，它与个体的世界观密切相关。我们提出了一种观点主义的方法：构建捕捉注解者人口统计、价值观和标签理由的数据集。这样的数据集将明确地建模多样化的世界观。我们对 SBIC 数据集的一个子集进行的初步实验表明，即使是有限的注解者元数据也能提高模型的性能。