2017 Fiscal Year Annual Research Report
Structuralizing and aggregating instances of abstract world knowledge
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16H06614
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
井之上 直也 東北大学, 情報科学研究科, 助教 (80778605)
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| Project Period (FY) |
2016-08-26 – 2018-03-31
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| Keywords | 人工知能 / 自然言語処理 / 談話解析 / 常識推論 / 論述構造解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
下記の二つの課題それぞれに対して、次のような成果が得られた。
(1) 課題1: 論述文からの構造的知識の抽出技術の開発 構造的知識の自動獲得に向けて、主張-根拠の関係解析タスクの設計・モデル構築を進めた。より具体的には、論述文における主張-根拠の関係を自動解析する計算モデルを構築した。このとき、解析対象の文の周辺から、より大域的な論述構造を抽出・利用して解析を行うことにより、その解析精度を向上させられることを経験的に示した (Kuribayashi et al. 2017, 2018)。また、論述文において、エンティティに対する感情極性情報を根拠付きで自動抽出することを目指して、アノテーションスキームの設計、および試験的なコーパスアノテーションを行い、その実現性を検討した (白井ら 2018)。
(2) 課題2: 構造的知識に対する基礎的演算の実現 知識演算の枠組みとして、分散表現に基づく後ろ向き推論器の検討を行った。ウェブから獲得した大規模知識を用いて推論器を主観的に評価し、ある程度の精度で柔軟な推論ができることを示した (Inoue et al. 2018a)。さらに、この後ろ向き推論器をディベート理解タスクに応用するため、Natural Logic (McCarthy et al. 2007) を用いた知識演算の機構に関する基礎的検討も行った (Inoue et al. 2018b)。さらに、知識評価の環境構築として、構造化パーセプトロンに基づくディベート理解モデルを構築した。また、構造的知識の新たな応用先として、試験答案の自動採点タスクを検討し、既存モデルの実装・エラー分析を行い (Wang et al. 2018)、さらに理想的な知識構造のダウンストリームタスクからの検討等を行った。
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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