| 研究課題/領域番号 |
18K11150
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
吉仲 亮 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (80466424)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 文法推論 / 計算論的学習理論 / オートマトン / 文脈自由言語 |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は，近年の文脈自由言語に対する分布学習アプローチを発展させ，分布学習可能で一意標準形を持つ文脈自由言語族を探究することを目的としている．このため，計画の前半では，文脈自由文法を対象とする前に，有限状態オートマトンの多様な標準形およびその学習に関する理解を深めることにあてている．特に可代入文脈自由言語の特殊な場合に一意文法が定義可能であるという先行研究結果を一般化するため，2020年度は，研究代表者が定義した自然な一般化である，k,l-可代入文脈自由言語の特殊な場合についての文法定義を試みた．その結果，一意な文法を定義可能ではあるという肯定的な結果とともに，k=l=1のときでさえ，その文法サイズが非常に大きくなり冗長な規則を多く持つことになるという否定的な結果を得た．特に，正例からの学習という枠組みにおいて，学習資源となる正例集合の記述量に比して指数的な大きさの文法となることがわかった．このように，正例から多項式時間極限同定可能であるk,l-可代文脈自由言語族の階層において，k=l=0の場合とそれ以外との異同を明らかにした．
また，古典的な有限状態オートマトンの２つの拡張である，重み付きオートマトンと，シンボリックオートマトンについて，質問学習に関する既存の研究結果を発展させ，これらの双方の利点を併せ持った拡張である有限状態オートマトンについて，効率的な質問学習が可能であることを明らかにした．現在，国際会議に投稿準備中である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本研究課題では文脈自由文法の非自明な部分族の標準形の合理的な定義を模索しているが，現在までのところ得られている成果は，文法サイズが指数的に大きくなるという意味で，否定的な結果にとどまっている．
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| 今後の研究の推進方策 |
可代入文脈自由言語の単純な拡張であるk,l-可代入文脈自由言語族に対する文法の標準形が難しいという知見を得たが，文字列文法ではなく木文法等における可代入文脈自由言語について研究をすすめる．また，特にこれまでの研究期間で特に着目していた finite context property (FCP) は学習を可能にする制約ではあったが一意標準形を与えるにはまだ弱すぎるため，一意標準形を持つような制約について考案する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルスの感染拡大の影響が予想よりも長期化し，学会参加や研究協力者との研究打ち合わせがほとんどできない状況になり，旅費に余剰が生じるとともに研究に遅れが生じた．その分，次年度には積極的に学会参加や研究協力者との議論を増やし，研究を推進し遅れを取り戻す．
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