Hierarchical structure of knowledge networks and hierarchical analogical reasoning

Research Project

Project/Area Number	23K18497
Research Category	Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
Research Institution	Tokyo Denki University
Principal Investigator	高橋達二東京電機大学, 理工学部, 教授 (00514514)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	岡本洋東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (00374067) 布山美慕立命館大学, 文学部, 准教授 (30797311) 西郷甲矢人長浜バイオ大学, バイオサイエンス学部, 教授 (80615154)
Project Period (FY)	2023-06-30 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000) Fiscal Year 2024: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000) Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords	類推推論 / 圏論 / 自然変換 / マルコフ連鎖 / ページランク / クラスタリング / 階層性 / 不定自然変換理論 / 圏代数 / 連想ネットワーク / 心理実験
Outline of Research at the Start	人間は抽象化・概念化した知識を迅速に対応づける (類推推論) ことで、新奇環境に適応できる (転移学習)。類推は、人間レベルの転移学習を実現するための鍵であり、「一を聞いて十を知る」高い学習能力を支えている。しかし既存の類推アルゴリズムは、入力となる知識構造に対し、人手による高度な抽象化とツリー構造への整理を必要とし、そのうえ計算量も膨大なため、認知的現実性と工学的実用性の両方を欠く。そこで本研究では、マルコフ連鎖モジュラ分解と不定自然変換理論を用い、最も一般的かつ基本的な知識構造である重み付き有向ネットワーク上での概念化と類推を実現する。
Outline of Annual Research Achievements	「単語ネットワークの階層化による概念化の実現と分析」と「階層的連想ネットワーク上での類推推論の実現」の二つを行った。知識構造は一般的に(制限づけられた)有向ネットワークである。人間の知識も単語をノード、その間の関係をエッジとしたある種のネットワークと考えられる。そこで特に関連や類似のデータセットであるSimLex-999, WordSim353 (英語)、JWSAN (日本語) や word2vec などによる単語分散表現から単語ネットワークを形成し、その上で布山・西郷・高橋によるTINT (不定自然変換理論) と分担岡本らによるMDMC(マルコフ連鎖モジュラ分解) によるクラスタリングによる類推推論の実現と階層性の分析を行なった。特に、自然言語処理の手法でまだ十分扱えていない意味の類似性に基づくネットワークと、従来の共起・連想関係のネットワークの性質の違いを、多解像度のクラスタリングにより詳細に分析することで、言語知識構造としてのネットワークの理解を深めた。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 単語ネットワーク、特に円環構造の仮定されている感情語のクラスタリングについて、研究成果について国際会議で発表し、ジャーナルへの投稿準備中である。類推推論については理論的分析と一般化を進めている。実質1年半の研究期間であるが、順調に当初の目標が達成できる見込みである。
Strategy for Future Research Activity	単語クラスタリングについては、ネットワークデータをベクトルデータに変換できるという機能があることが発見された。この点について可能性を追求する。類推推論については、基本アルゴリズムができているので、理論的な整理を進めて論文投稿に進む。