2021 Fiscal Year Research-status Report
元テキストの論理構造を適切に反映した議論グラフの作成手法の構築
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20K11931
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
山口 和紀 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (80158097)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松田 源立 成蹊大学, 理工学部, 准教授 (40433700)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 議論グラフ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
自然言語で書かれた議論を表現するための議論グラフのモデルの評価方法を整理し、実験を行った。
この評価方法は議論グラフから(主張に対応する変数の)微分方程式を導き、その不動点を評価値とするものであるが、不動点が少なくとも一つ存在することを示した。次に、評価値が満たすべき性質として挙げられている公理のうちどれを満たしているかを調べた。次に、ある主張に対する攻撃、支持の議論グラフを複数人が書いたものをまとめた自然言語による議論グラフに対して実験を行った。複数人が独立に自然言語で主張を記述する場合、同一もしくは類似した主張を異なる表現で表すことがある。その点を評価値の決定で考慮するために、議論グラフから微分方程式を導くときに類似度の項を入れている。類似度の計算では(一般的な文章を用いた)事前学習に(議論の特徴で)ファインチューニングする深層学習を用いた。求められた評価値は、どの主張に対しても、それを攻撃している主張の評価値や支持している評価値、類似度などから考えて、妥当な値となっている。また、評価値が違反している攻撃や支持、類似度を調べることで攻撃や支持の誤りや、類似度の誤り、相反する主張のどちらを原則するかの問題などが抽出できることを示した。また、単純なグラフでの検討から、(主張を1に近づける拘束条件の強さを決めるハイパーパラメータの値が小さい場合は、）複数の不動点がある場合とリミットサイクルがある場合があることがわかった。自然言語で書かれた主張ついては、その背景となる知識との関係も踏まえる必要がある。計算機科学などの特定の分野を背景知識とする場合は、その分野の代表的な教科書を分析することで、背景知識を主張の分析に利用する可能性について検討するため、トピックモデリングに基づいた教科書の分析を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
昨年度、検討した議論グラフのモデルと評価方法について、理論的な性質を求めることができた。
また、自然言語で書かれた議論に対して実験を行い、良好な結果を得た。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度の検討の結果、複数の不動点がある場合とリミットサイクルがある場合があることがわかった。
これらの場合に対して、評価値の決め方を検討し、実験を行う。また、人工的な議論グラフに対して適用し、議論グラフが大きくなった場合の挙動を調べる。また、他の自然言語で書かれた議論グラフにも適用し、どのような利用が可能かを検討していく。
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| Causes of Carryover |
今年度は、学会への参加がオンラインであったため参加費のみの支出となり、旅費などが不要となり、主にその分が次年度使用額となった。ただし、オンラインでの学会参加だったため学会での情報収集はあまり実施できなかった。
来年度は、不足している情報をアンケートツールを利用するなどして収集したり、別途情報収集のために学会に参加するなどして補うために次年度使用額を充てる予定である。
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