تسک entailment در NLP: درک روابط معنایی بین متون

استلزام متنی (Textual Entailment) یک مفهوم کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP) است که به رابطه بین دو قطعه متن می‌پردازد: یک “متن” (Text یا T) و یک “فرضیه” (Hypothesis یا H). این رابطه بررسی می‌کند که آیا معنای فرضیه (H) به طور منطقی از معنای متن (T) قابل استنباط است یا خیر. به عبارت ساده‌تر، اگر یک انسان متن T را بخواند، آیا به طور معقولی نتیجه می‌گیرد که فرضیه H نیز درست است؟ تشخیص این رابطه فقط به تطابق کلمات محدود نمی‌شود، بلکه نیازمند درک عمیق معنا، استدلال و گاهی اوقات استفاده از دانش عمومی (world knowledge) است تا مشخص شود آیا متن از فرضیه پشتیبانی می‌کند یا آن را نتیجه می‌دهد.

در حوزه پردازش زبان طبیعی، Textual Entailment یا TE، که با نام Natural Language Inference یا NLI نیز شناخته می‌شود، یک رابطه جهت‌دار بین قطعات متن است. این رابطه زمانی برقرار است که صحت یک قطعه متن (فرضیه) از متن دیگری (متن اصلی) نتیجه شود.

در این پست به بررسی موارد زیر می‌پردازیم:

• تعریف استلزام متنی
• مثال‌هایی از استلزام متنی
• ابهام زبان طبیعی و ارتباط آن با استلزام
• کاربردهای استلزام و نفش در ارزیابی مدل

تعریف

در چارچوب استلزام متنی (Textual Entailment)، متنی که استلزام از آن ناشی می‌شود را متن (text) یا t و متنی که استلزام می‌شود را فرضیه (hypothesis) یا h می‌نامند. استلزام متنی با استلزام منطقی محض یکسان نیست و تعریفی منعطف‌تر دارد: «t، h را استلزام می‌کند» (t ⇒ h) اگر، به طور معمول، انسانی که t را می‌خواند، استنباط کند که h به احتمال زیاد درست است. (تعریف دیگر: t ⇒ h اگر و تنها اگر، به طور معمول، انسانی که t را می‌خواند، در استنباط گزاره بیان شده توسط h از گزاره بیان شده توسط t موجه باشد.)

این رابطه جهت‌دار است، زیرا حتی اگر «t، h را استلزام کند»، عکس آن یعنی «h، t را استلزام کند» بسیار کمتر قطعی است.^[۳][۴]

تعیین اینکه آیا این رابطه برقرار است یا خیر، یک وظیفه غیررسمی است که گاهی اوقات با وظایف رسمی معناشناسی صوری همپوشانی دارد (برآورده کردن یک شرط سختگیرانه معمولاً به معنای برآورده کردن شرطی کمتر سختگیرانه است). علاوه بر این، استلزام متنی تا حدی استلزام کلمات (word entailment) را نیز در بر می‌گیرد.

مثال‌ها

استلزام متنی را می‌توان با مثال‌هایی از سه رابطه مختلف نشان داد:

• مثال استلزام متنی مثبت (متن، فرضیه را استلزام می‌کند):
  • متن: اگر به نیازمندان کمک کنید، خدا به شما پاداش خواهد داد.
  • فرضیه: پول دادن به مرد فقیر عواقب خوبی دارد.
• مثال استلزام متنی منفی (متن، فرضیه را نقض می‌کند):
  • متن: اگر به نیازمندان کمک کنید، خدا به شما پاداش خواهد داد.
  • فرضیه: پول دادن به مرد فقیر هیچ عواقبی ندارد.
• مثال عدم استلزام متنی (متن، فرضیه را نه استلزام می‌کند و نه نقض):
  • متن: اگر به نیازمندان کمک کنید، خدا به شما پاداش خواهد داد.
  • فرضیه: پول دادن به مرد فقیر شما را انسان بهتری می‌کند.

ابهام زبان طبیعی

یکی از ویژگی‌های زبان طبیعی این است که راه‌های بسیار متفاوتی برای بیان منظور وجود دارد: چندین معنی می‌توانند در یک متن واحد وجود داشته باشند و همین معنی را می‌توان با متون مختلف بیان کرد. این تنوع بیان معنایی را می‌توان به عنوان مسئله دوگانه ابهام زبان در نظر گرفت. این دو با هم منجر به یک نگاشت چند به چند بین عبارات زبانی و معانی می‌شوند.

وظیفه بازنویسی (paraphrasing) شامل تشخیص زمانی است که دو متن معنای یکسانی دارند و ایجاد متنی مشابه یا کوتاه‌تر است که تقریباً همان اطلاعات را منتقل می‌کند. استلزام متنی مشابه است اما رابطه را به صورت یک‌طرفه تضعیف می‌کند. راه‌حل‌های ریاضی برای ایجاد استلزام متنی می‌توانند بر اساس ویژگی جهت‌دار این رابطه باشند، با مقایسه بین برخی شباهت‌های جهت‌دار متون درگیر.

کاربرد و نفش در ارزیابی مدلها

بسیاری از کاربردهای پردازش زبان طبیعی، مانند پاسخگویی به سوالات، استخراج اطلاعات، خلاصه‌سازی، خلاصه‌سازی چند سندی و ارزیابی سیستم‌های ترجمه ماشینی، نیاز به تشخیص این دارند که یک معنای هدف خاص را می‌توان از انواع مختلف متن استنباط کرد.