Research Project
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
深層学習は大量の教師データと誤差逆伝播法を用いたend-to-end学習により、文章読解を含む多くの自然言語処理課題において高い性能を獲得している。しかし、このようなシステムには扱いが困難な言語の推論タイプが存在し、文章読解における数量推論はその典型例である。本研究では、数量推論を深層学習モデルの微分可能関数内部で行わせるのではなく、数量計算に必要な項を抽出して外部のシンボリックなプログラムに計算させながら、システム全体はend-to-endに学習する仕組みを開発することで、パラメータ効率が良く、モデルの挙動により透明性を持つ深層文章読解モデルを構築する。
