| 研究課題/領域番号 |
15H01702
|
|---|
| 研究機関 | 東北大学 |
|---|
研究代表者 |
乾 健太郎 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (60272689)
|
|---|
| 研究分担者 |
岡崎 直観 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (50601118)
井之上 直也 東北大学, 情報科学研究科, 助教 (80778605)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
|
| キーワード | 自然言語処理 / 人工知能 / 推論 / 知識 / 談話解析 |
|---|
| 研究実績の概要 |
下記の3つの課題についてそれぞれ研究を進めた。
課題(1) 仮説推論と分散表現の融合 仮説推論をWeighted Max-SAT問題として解く手法を検討し、実際に命題論理上のEtcetera Abductionの規模耐性を大幅に改善できることを示した（Inoue et al. 2017）。また、論理を構成する離散的な記号の意味を連続量の分散表現（ベクトル）で表現する枠組みの検討に着手し、因果関係のような知識を連続空間に埋め込み論理的な推論を実現する枠組みの研究を進めた（Sasaki et al. 2017, Takahashi et al. 2018）。
課題(2) 談話解析モデルの構築と評価 談話解析のベースとなる文内述語項構造解析について、2015年度に行った詳細な誤り分析に基づき、現解析モデルの素性の見直しやニューラルネットによる非線形化を行った結果、NAISTテキストコーパスに対して最高精度を達成した（Matsubayashi and Inui 2017）。また、Wikipediaを知識源とする知識ベース構築とそれを用いた意味談話解析に関する研究を展開し、Wikipediaの記述をさらに包括的に活用するための足がかりを作った（Zhou et al. 2017, Suzuki et al. 2018, Hanawa et al. 2017）。さらに、こうした知見を文章に対する質問応答タスクに適用し、談話の各断片から得られる情報のある種の接合を分散表現で扱えることを示した（Kobayashi et al. 2017）。
課題(3) 非言語モーダル情報処理との融合 言語と実世界の対応付け（グラウンディング）問題の一つの例題として、与えられた画像中の特定の物体を指示する言語表現を解析し、どの物体が指示されているかを特定する対画像参照表現解析課題に着手し、基本的な予備実験を行った。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
3つの課題についてそれぞれ概ね当初計画に沿った成果を出せており、対外発表も順調である。
|
| 今後の研究の推進方策 |
課題(1) 仮説推論と分散表現の融合 従来の一階述語論理上の仮説推論は、知識表現および意味表現を離散的な記号で表現することを前提していた。しかし、知識や意味を記号で表現する従来の枠組みでは、自然言語に存在する極めて多くの同義表現を推論時に考慮する手段が貧弱であり、柔軟な推論の実現が難しいという課題があった。これに対し本研究では、論理を構成する離散的な記号の意味を連続量のベクトルで表現する枠組みを新たに構築し、その上に仮説推論を実現する方式を検討してきた。最終年度の今年度は、その成果に基づいてこれまでに開発した構成的意味分散表現モデルを仮説推論に組み込み、記号間の柔軟な意味的照合によってテキスト推論を実現する方式を実際に構築し、その有効性を検証する。
課題(2) 学習可能な仮説推論に基づく談話解析モデルの構築と評価 談話コーパスの注釈付けと分析、知識表現の洗練と知識の公理化、談話解析モデルの実装と評価の３つの部分課題に並行して取り組み、相互に成果を取り込みながら全体としてスパイラルに枠組みを洗練していく。開発・評価には、論述文の談話解析に特化した論述構造解析と呼ばれる新しい課題に取り組み、分散表現・仮説推論・学習を融合した上記の枠組みで実現するシステムを開発する。
課題(3) 非言語モーダル情報処理との融合 言語と実世界の対応付け（グラウンディング）問題の一つの例題として、与えられた画像中の特定の物体を他の物体と言語によって区別して指示する言語表現を解析し、どの物体が指示されているかを特定する対画像参照表現解析課題に取り組む。
|
