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Unifying Structure Reasoning and Language Pre-training for Complex Reasoning Tasks

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作者
Siyuan Wang,Zhongyu Wei,Jiarong Xu,Taishan Li,Zhihao Fan
出处
期刊:IEEE/ACM transactions on audio, speech, and language processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-11
标识
DOI:10.1109/taslp.2023.3325973
摘要

Recent pre-trained language models (PLMs) equipped with foundation reasoning skills have shown remarkable performance on downstream complex tasks. However, the significant structure reasoning skill has been rarely studied, which involves modeling implicit structure information within the text and performing explicit logical reasoning over them to deduce the conclusion. This paper proposes a unified learning framework that combines explicit structure reasoning and language pre-training to endow PLMs with the structure reasoning skill. It first identifies several elementary structures within contexts to construct structured queries and performs step-by-step reasoning along the queries to identify the answer entity. The fusion of textual semantics and structure reasoning is achieved by using contextual representations learned by PLMs to initialize the representation space of structures, and performing stepwise reasoning on this semantic representation space. Experimental results on four datasets demonstrate that the proposed model achieves significant improvements in complex reasoning tasks involving diverse structures, and shows transferability to downstream tasks with limited training data and effectiveness for complex reasoning of KGs modality.
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