Commonsense knowledge and commonsense reasoning are some of the main bottlenecks in machine intelligence. In the NLP community, many benchmark datasets and tasks have been created to address commonsense reasoning for language understanding. These tasks are designed to assess machines' ability to acquire and learn commonsense knowledge in order to reason and understand natural language text. As these tasks become instrumental and a driving force for commonsense research, this paper aims to provide an overview of existing tasks and benchmarks, knowledge resources, and learning and inference approaches toward commonsense reasoning for natural language understanding. Through this, our goal is to support a better understanding of the state of the art, its limitations, and future challenges.


翻译:常识知识和常识推理是机器情报的一些主要瓶颈。在国家语言方案社区,已经建立了许多基准数据集和任务,以解决通识语言的常识推理问题。这些任务旨在评估机器获取和学习常识知识的能力,以便理解和理解自然语言文本。随着这些任务成为工具,成为常识研究的推动力,本文件旨在概述现有任务和基准、知识资源、学习和推理自然语言理解的常识推理方法。通过这些,我们的目标是支持更好地了解艺术现状、其局限性和未来挑战。

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