| 研究課題/領域番号 |
22K12148
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
加藤 芳秀 名古屋大学, 情報連携推進本部, 准教授 (20362220)
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| 研究分担者 |
松原 茂樹 名古屋大学, 情報連携推進本部, 教授 (20303589)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 自然言語推論 / 構文構造 / タブロー法 / ニューラルネットワーク / 否定スコープ認識 / 構文解析 / 自然論理 / 否定理解能力 / 形式意味論 / 自然言語処理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
自然言語推論とは，２つのテキストが与えられたとき，それらのテキスト間に成り立つ「含意」，「矛盾」といった推論的関係を同定するタスクである．本研究では，構文構造に基づきテキストを分割・変換し，自然言語推論の問題を複数の部分問題に還元する推論エンジンを開発する．推論エンジンは，ニューラルネットワークモデルと統合できるように設計する．開発した推論エンジンとニューラルネットワークモデルの統合により，次の性質を持つ自然言語推論システムを実現する．
（１）推論的関係を導出する過程が人に解釈できる形で提示できる．
（２）ニューラルネットワークモデルに基づく自然言語推論システムと同程度の正解率を達成できる．
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| 研究成果の概要 |
自然言語推論とは，「前提」と「仮説」と呼ばれる2つのテキストが与えられたときに，それらのテキスト間に成り立つ「含意」，「矛盾」といった推論的関係を，論理的知識や常識的知識を用いて同定するタスクである．本研究では，構文構造に基づく自然言語推論システムを開発した．本研究の成果は，以下のようにまとめられる．（１）否定スコープを認識可能な構文解析手法を開発した．また，否定スコープ認識のためのデータセットを拡充する手法を開発した．（２）タブロー法とニューラルモデルを組み合わせた自然言語推論システムを開発した．（３）否定理解能力を評価するための日本語自然言語推論データセットを構築した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ニューラルモデルに基づく自然言語推論システムは，数値上は高精度・高カバー率を達成していたが，推論過程を人が解釈することが困難であるという問題を抱えていた．本研究で開発した自然言語推論システムはタブロー法をベースとしており，システムが提示する証明図（タブロー）により推論過程を人が解釈することが可能である．本システムは高い解釈性を備えており，学術的にも意義がある．また，本研究で構築した否定理解能力を評価する自然言語推論データセットは，大規模言語モデルの言語理解能力の評価にも活用でき，その有用性は本研究にとどまらず，広範な応用可能性を有する．
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