Penalaran Akal Sehat dalam NLP

Penalaran akal sehat dalam NLP merujuk pada kapasitas model bahasa atau sistem inferensi untuk memanfaatkan fakta pengetahuan dunia yang implisit dan dianggap biasa oleh manusia — fakta yang tidak dinyatakan dalam teks — untuk menjawab pertanyaan, melengkapi cerita, atau menafsirkan dialog. Tolok ukur penting yang memformalkan tugas ini meliputi ATOMIC (Sap et al., 2019), sebuah graf pengetahuan akal sehat jika-maka, dan HellaSwag (Zellers et al., 2019), sebuah tantangan penyelesaian kalimat yang mengungkap kesenjangan dalam pemahaman mesin tentang peristiwa sehari-hari.