DiscoSense

我们提出DiscoSense，这是通过理解各种话语连接词来进行常识性推理的基准。我们使用条件对抗性过滤 (一种使用条件生成的对抗性过滤的扩展) 在DiscoSense中生成引人注目的干扰物。我们证明了最先进的预先训练的语言模型很难在DiscoSense上表现良好，这使得该数据集非常适合评估下一代常识推理系统。