Thai Winograd Schemas: A Benchmark for Thai Commonsense Reasoning

常识推理是自然语言理解的重要方面之一，已经开发了几个基准来评估它。然而，只有少数这些基准在英语以外的语言中可用。开发平行基准有助于跨语言评估，从而更好地理解不同语言。本研究介绍了一组泰语温纳格拉德模式（Winograd Schemas），这是一个新颖的数据集，旨在在泰语语境下评估常识推理能力。通过涉及母语者、专业翻译和彻底验证的方法论，这些模式旨在紧密反映泰语语言细节、习语和文化参考，同时保持歧义和常识挑战。我们评估了流行的大型语言模型在这个基准上的表现，揭示了它们的优势、局限性，并提供了关于当前技术水平的见解。结果表明，虽然像GPT-4和Claude-3-Opus这样的模型在英语中的准确性很高，但在泰语中它们的表现显著下降，突显了需要在多语言常识推理方面进一步发展的必要性。

该论文旨在引入一组泰语Winograd模式，以评估泰语中的常识推理能力，并揭示目前大型语言模型在跨语言常识推理方面的局限性。这是一个新的问题，因为目前只有少数基准测试在除英语以外的其他语言中可用。

该论文的关键思路是通过涉及母语人士、专业翻译和彻底验证的方法，设计一组反映泰语语言细微差别、习语和文化参考的Winograd模式，以评估泰语中的常识推理能力。

该论文使用了一种新的方法来设计泰语Winograd模式，并评估了当前大型语言模型在该基准测试中的表现。结果表明，虽然像GPT-4和Claude-3-Opus这样的模型在英语中的准确性很高，但在泰语中的表现显著下降，这凸显了跨语言常识推理方面的进一步发展的需求。该论文还提供了一些值得深入研究的方向，例如如何进一步提高跨语言常识推理的性能。

在这个领域中，最近的相关研究包括《Multilingual Commonsense Reasoning》、《Cross-lingual Transfer Learning for Commonsense Reasoning》、《A Survey of Commonsense Reasoning for Natural Language Processing》等。