階層構造意味空間モデルによる推論と学習

摘要

本論文では，自然言語による質問応答システムの構築手法としての「階層構造意味空間モデル」における使用を前提とした推論方法について提案する．ルールベースの自然言語処理においては，入力された自然文を何らかの形のメタ形式に変換して処理することが必要であるが，その際に使用される推論規則は，必ずしも記号論理学の研究文脈における成果をそのまま援用可能であるとは言えない．特に，個体とクラスの取り扱いや，条件文，反事実的条件文においては，記号論理的な処理が提案されているものの，システムとしての実装には馴染みにくいと推測されるものが多く，ルールベースの自然言語処理構築の隘路を形成している一因であるとも考えられる．本研究においては，（1）個体とクラスを別に扱い，また，（2）条件文を分類したのちに，論理もしくは事実の連言形式へと変換することによって，そのような問題の解決を企図している．試験的に実装されたシステムの出力を検討しつつ，いくつかの問題点について議論する．