Construction and Exploitation of Ontologically-sound Commonsense Knowledge Resources

本体论常识知识资源的构建与开发

• 批准号: 22K12723
• 负责人: 林 良彦
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Waseda University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12723/
• 关键词: コモンセンス知識; 知識グラフ; オントロジー; 多義性解消; 文脈依存分散表現

本研究は，具体的なコモンセンス知識リソースである ConceptNet を対象とし，オントロジー的に適度に制約されたコモンセンス知識リソースの構築・利用に関する知見を体系化することを目的としている．初年度の2022年度は，すでに構築済のパイロットデータセットを用いて，知識トリプルの連鎖の妥当性評価を行うための手法の検討を中心に進めた．この課題は，２つのトリプルを結節点となる概念ノードを介して連鎖させることが意味的に適当であるかを判定するものであり，コモンセンス知識リソースを推論を伴う問題解決に適用する際に必須となる．技術的には，自然言語処理における意味的多義性解消に類似しているが，必要な文脈情報が欠乏しているという問題がある．今年度は，知識リソースの局所的なグラフ構造，および，当該の知識トリプルを言語化し大規模言語モデルに基づく文脈依存分散表現を特徴量として利用する教師あり学習方式の実装・実験評価を行い，その基本的な有効性を確認するとともに，問題点を明確化した．また，以上の成果を国際会議 LREC2022 (２０２２年５月，フランス・マルセイユ市で開催）にて報告し，関連研究者との議論から今後の進め方に関する示唆を受けた．また，コモンセンス知識リソースをオントロジー的に適正な形に精錬するというサブ課題については，ConceptNetに収録されている概念ノード間関係の基本的な分析を進めた．とくに，XがYにある⇔YがXにある という AtLocation 関係の対称性についての妥当性についての検討を行っている．

本研究针对特定常识知识资源ConceptNet，旨在将适度本体约束的常识知识资源的构建和使用知识系统化。在2022财年，即第一年，我们重点研究了使用已经构建的试点数据集来评估知识三链有效性的方法。该任务是确定通过充当连接点的概念节点链接两个三元组在语义上是否合适，以及确定通过充当连接点的概念节点链接两个三元组在语义上是否合适。从技术上讲，它类似于自然语言处理中的语义消歧，但问题是它缺乏必要的上下文信息。今年，我们将实施并实验评估一种监督学习方法，该方法使用知识资源的局部图结构和基于大规模语言模型的上下文相关分布式表示，将知识三元组语言化为特征，并证实了其基本有效性。并澄清了问题。我们还在国际会议LREC2022（2022年5月在法国马赛举行）上报告了上述结果，并从与相关研究人员的讨论中得到了未来如何进行的建议。此外，关于将常识知识资源提炼为本体上适当的形式的子任务，我们对ConceptNet中记录的概念节点之间的关系进行了基本分析。特别是，我们正在检查 AtLocation 关系对称性的有效性：X is at Y ⇔ Y is at X。

项目成果

対話型質問応答における質問書き換えのためのターン強調

交互式问答中重点转向问题重写

• 发表时间: 2023
• 作者: 小堀智祥;小林哲則;林 良彦
• 通讯作者: 林 良彦

Learning Bidirectional Translation Between Descriptions and Actions With Small Paired Data

• DOI: 10.1109/lra.2022.3196159
• 发表时间: 2022-03
• 期刊: IEEE Robotics and Automation Letters
• 影响因子: 5.2
• 作者: M. Toyoda;Kanata Suzuki;Yoshihiko Hayashi;T. Ogata

Towards the Detection of a Semantic Gap in the Chain of Commonsense Knowledge Triples

• 发表时间: 2022
• 作者: Yoshihiko Hayashi

Phrase-Level Localization of Inconsistency Errors in Summarization by Weak Supervision

• 发表时间: 2022
• 作者: Masato Takatsuka;Tetsunori Kobayashi;Yoshihiko Hayashi

指定要約長に応じたソフトな内容選択による要約長操作可能なEnd-to-End要約

端到端摘要，允许您根据指定的摘要长度通过软内容选择来控制摘要长度

• 发表时间: 2023
• 作者: 楢木悠士;小林哲則;林 良彦
• 通讯作者: 林 良彦