حيلة قوية بشكل مفاجئ لتحدي وينوغراد الشماعي

يعد مجموعة بيانات تحدي وينوغراد (Winograd Schema Challenge - WSC) المسمى WSC273 ومثيلها في الاستدلال WNLI من المقاييس الشائعة لفهم اللغة الطبيعية والاستدلال بالمشاعر البديهية. في هذا البحث، نظهر أن أداء ثلاثة نماذج لغوية على WSC273 يتحسن بشكل كبير عند التحسين الدقيق لها باستخدام مجموعة بيانات مشابهة لمشكلة توضيح الضمائر (والتي تُرمز إليها بـ WSCR). بالإضافة إلى ذلك، قمنا بإنشاء مجموعة بيانات كبيرة غير مراقبة تشبه WSC. من خلال تحسين نموذج اللغة BERT بدقة على المجموعتين المقدمتين، حققنا دقة إجمالية بلغت 72.5% و74.7% على WSC273 وWNLI على التوالي، مما يحسن الحلول الرائدة سابقًا بنسبة 8.8% و9.6% على التوالي. علاوة على ذلك، فإن نماذجنا التي تم تحسينها بدقة تكون أيضًا أكثر ثباتًا بشكل مستمر على مجموعات الفرع المعقدة من WSC273 التي قدمها Trichelair等人 (2018).注：在最后一句中，“Trichelair等人”是中文，可能是原文中的一个错误。正确的翻译应该是“Trichelair et al.”。以下是修正后的版本：علاوة على ذلك، فإن نماذجنا التي تم تحسينها بدقة تكون أيضًا أكثر ثباتًا بشكل مستمر على مجموعات الفرع المعقدة من WSC273 التي قدمها Trichelair et al. (2018).