2014 Fiscal Year Research-status Report
分布学習に基づく自然言語文とその意味表現の対からなる形式言語の学習に関する研究
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26330013
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
吉仲 亮 京都大学, 情報学研究科, 助教 (80466424)
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2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 計算論的学習 / 文法推論 / 国際研究者交流（イギリス，フランス） |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，近年文脈自由言語をアルゴリズム的に学習する技法として盛んに研究され成功を収めている「分布学習」とよばれるアプローチを，自然言語学習の素朴な数理モデルとしての文とラムダ項の対の学習へと発展させることを目的としている．
平成２６年度は，主に２つの課題に取り組み，成果を得た．１つは conjunctive grammars と呼ばれる文脈自由文法の拡張にあたる文法形式に対する分布学習アルゴリズムの設計である．Conjunctive grammars は文脈自由文法に集合積演算を導入したものとみなすことができ，文脈自由文法では表現できない多様な言語を表現できる．分布学習には，部分文字列を非終端記号の意味付けに用いる第１アプローチと，文脈を非終端記号の意味付けに用いる第２アプローチがあり，文脈自由言語の学習においてはこれらのアプローチは美しい対称形を持つことが知られているが，conjunective grammar においては，対称性が崩れ第２アプローチのみが有効であることがわかった．成果は国際会議 LATA'2015にて発表された．
もう１つは，自然言語の意味表現として特に関わりの深い，非線形ラムダ項を用いた文法形式について，分布学習が部分的に可能となる特殊ケースの条件に関する知見を得たことである．非線形性は分布学習を計算量的に困難にする要因であるが，文脈構造の非線形度が定数で抑えられる場合には第１アプローチが，部分構造の非線形度が定数で抑えられる場合には第２アプローチが，それぞれ有効に機能するという知見に基づき，そのような導出構造を与える文法規則の条件について考察した．成果は翌年度には体外発表できる見通しである．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究課題における３つの主要な技術的課題のうち，(a) 構造分解の探索空間の爆発，(b) ラムダ項の構造分解問題 を初年度の中心課題として計画していたが，上記「研究実績の概要」で述べたように，非線形ラムダ項の構造分解の探索空間が限られるような文法形式の定式化を達成し，実際に構造分解できることを示すことができた．また，Conjunctive grammars の学習は当初計画にはなかったが，文脈自由文法の学習の一般化の可能性についての重要な知見となった．
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| Strategy for Future Research Activity |
翌年度においては，本年度の考察を論文としてまとめ発表する．また，本年度の非線形ラムダ項にかかわる成果は，それぞれ第１アプローチのみが有効な場合，第２アプローチのみが有効な場合を与えていたが，両アプローチが共に有効な場合を追究する．
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| Causes of Carryover |
出張が計画段階の予想よりも少なく経費を節約できたたため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
体外発表及び海外研究者との交流旅費にあて，より一層の研究の推進を図る．
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