2020 Fiscal Year Annual Research Report
A unified analysis of natural language inference based on the methods of proof theory and diagrammatic logic
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17K13316
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
峯島 宏次 慶應義塾大学, 文学部(三田), 准教授 (80725739)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 自然言語推論 / 図形推論 / 証明論 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、現代論理学における証明論と図形推論の手法を用いて、自然言語の構造に即した形で自然言語の推論を解析するための理論的枠組みを確立し、計算言語学における含意関係認識の研究にも寄与する証明体系を構築することを目的としている。前年度までの研究では、型理論的な統語論（組合せ範疇文法）のもとで、合成的意味論と証明系の整備を進め、またこれを様々な言語現象に適用することを試みた。本年度は、この研究をさらに発展させ、前年度までに構築した証明系を自動定理証明の手法と組み合わせることで、計算言語学における含意関係認識（自然言語推論）への展開を中心に研究を進めた。特に形容詞・比較表現・一般化量化子の合成的意味論と自動推論システムの構築を進め、成果を論文として公開した。同時に、含意関係認識に対する論理的アプローチと、近年人工知能・計算言語学の文脈で活発に研究されているニューラルネット（深層学習）に基づくアプローチを比較する研究を行った。言語哲学や形式意味論の文脈で研究されてきた複雑な言語現象や言語の合成性・体系性の観点から二つのアプローチの特徴を整理し、独自の含意関係認識データセットを構築することでニューラルネットの新しい評価方法の提案を行った。以上と並行して図形推論の研究を進めた。特に、論理と認知科学の観点から1990年代以降の図的推論システムを整理し、否定や選言といった論理的表現が図的にどのように実現されているのかを網羅的に比較する展望論文を執筆した。また、図や画像のような非言語的表現が論理的な否定を表現することが可能か否かについて予備的な考察を与え、成果を国際学会において発表した。
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