事象間関係知識の連続空間への埋め込みによる柔軟な推論機構の開発

通过将事件间关系的知识嵌入连续空间来开发灵活的推理机制

基本信息

批准号：
19K20332
负责人：
井之上直也
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Japan Advanced Institute of Science and Technology (2022)Tohoku University (2019)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-11-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

１．含意関係ツリーの生成技術: 課題2の推論技術の開発の一環として、与えられた自然言語文に対して、自然言語で書かれた知識ベースを用いて証明木を構築する方法を検討した。具体的には、大規模言語モデルを1ステップの事象間関係推論モデルとして用いて、アブダクティブに、１ステップずつ再帰的に証明を展開していく手法を検討した。既存の Entailment Bank (Dalvi et al. 2021) というデータセットを用いてその効果を検証した。２．推論ルールの分析技術: 課題2で開発する推論技術の内部挙動を分析できるようにするために、深層学習モデルから、そのモデルが予測に用いている推論ルールを抽出する方法を検討した (原口ら2023)。感情極性分析モデル、含意関係認識モデルを題材として、妥当な推論ルールが実際に抽出されていることを確認した。またこれらのルールの一部は、既存研究で指摘されているショートカット推論の知見とも一致することが分かった。３．推論技術のテストベッドの試作: 課題2で開発する推論技術の評価に向けて、自然言語により与えられた二つの事象間関係から、新たな事象間関係を推論する能力をテストするためのベンチマークデータセットの構築方法を模索した。具体的には、既存の大規模知識グラフである Wikidata から推移律的な推論ルールを抽出し、これと Wikipedia の記事を組み合わせるという方法を検討した。

1.生成蕴涵关系树的技术：作为任务 2 推理技术开发的一部分，我们研究了一种使用自然语言编写的知识库为给定自然语言句子构建证明树的方法。具体来说，我们研究了一种方法，该方法使用大规模语言模型作为事件间关系的一步推理模型，并一次递归地（溯因）地开发证明。我们使用名为 Entailment Bank 的现有数据集（Dalvi et al. 2021）验证了其有效性。 2.推理规则分析技术：为了能够分析任务 2 中开发的推理技术的内部行为，我们研究了一种从深度学习模型中提取模型用于预测的推理规则的方法（Haraguchi 等人，2023））。我们确认使用情感极性分析模型和蕴涵关系识别模型实际上提取了有效的推理规则。还发现其中一些规则与现有研究中指出的捷径推理的结果是一致的。 3.推理技术原型测试床：基准数据测试从自然语言给出的两个事件间关系推断出新的事件间关系的能力，以评估任务 2 中开发的推理技术。我寻找构建方法该集。具体来说，我们考虑了一种从维基数据（现有的大规模知识图）中提取传递推理规则，并将其与维基百科文章相结合的方法。

项目成果

期刊论文数量（8）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

一般性を考慮した言語処理モデルのShortcut Reasoningの自動検出

自动检测 Shortcut Reasoning，一种考虑通用性的语言处理模型

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
原口大地; 白井清昭; 井之上直也
通讯作者：
井之上直也

R4C: A Benchmark for Evaluating RC Systems to Get the Right Answer for the Right Reason

R4C：评估 RC 系统的基准，以正确的理由获得正确的答案

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
Naoya Inoue; Pontus Stenetorp;Kentaro Inui
通讯作者：
Kentaro Inui

University College London(英国)

伦敦大学学院（英国）

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

An Empirical Study of Span Representations in Argumentation Structure Parsing

议论文结构解析中跨度表示的实证研究

DOI：
10.18653/v1/p19-1464
发表时间：
2019-07-01
期刊：
ArXiv
影响因子：
0
作者：
Tatsuki Kuribayashi;Hiroki Ouchi;Naoya Inoue;Paul Reisert;Toshinori Miyoshi;Jun Suzuki;Kentaro Inui
通讯作者：
Kentaro Inui

一般性を考慮した言語処理モデルのShortcut Reasoningの自動検出

自动检测 Shortcut Reasoning，一种考虑通用性的语言处理模型