Raționamentul de bun simț în NLP

Raționamentul de bun simț în NLP se referă la capacitatea unui model lingvistic sau a unui sistem de inferență de a se baza pe fapte implicite, de cunoștințe despre lume, pe care oamenii le iau de bune — fapte neprecizate în text — pentru a răspunde la întrebări, a completa povești sau a interpreta dialoguri. Repere importante care formalizează sarcina includ ATOMIC (Sap et al., 2019), un graf de cunoștințe de bun simț de tip dacă-atunci, și HellaSwag (Zellers et al., 2019), o provocare de completare a propozițiilor care a expus lacune în înțelegerea de către mașini a evenimentelor cotidiene.