関連性理論を用いた発話解釈手法：関連性が最大の表意の生成

摘要

関連性理論による発話解釈の計算モデルを提案する．SperberとWilsonによって提案された関連性理論は人間の発話の解釈のメカニズムを扱っており，「人間の認知は発話の解釈において，関連性が最大である解釈を採用する傾向にある」ということを述べている．最大の関連性は，高い認知効果と少ない処理労力を持つ．本稿では，解釈として発話の明示的な意味（表意）を扱い，関連性が最大である表意を形成することを試みる．自然言語処理を適用した表意の形成方法と，多目的最適化問題を用いた最大の関連性の計算方法について述べる．実験では，あらかじめ収集した正解データと計算機上でのシミュレーション結果との比較を行なった．