対話シミュレータの構築と談話分析への応用

对话模拟器的构建及其在话语分析中的应用

基本信息

批准号：
10J09719
负责人：
井之上直也
金额：
$ 0.77万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2010
资助国家：
日本
起止时间：
2010 至 2012
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、人間の言語理解における推論機構を計算機によりシミュレートし、談話分析へ応用することである。24年度は、推論機構のベースとなる「仮説推論」について、1.仮説選択の高速化、2.学習手法の提案、3.言語処理タスクに基づく評価に取り組んだ。1.仮説選択の高速化:仮説推論とは、与えられた観測に対する最良の仮説を求める論理推論であり、初年度に考案した推論機構の基礎技術である。最良仮説の選択問題はNP-hardであるため、効率化は大変重要な課題である。そこで、23年度に開発した整数線形計画法にもとづく高速化法を更に拡張し、整数線形計画問題の生成と求解を相互に行い、徐々に最適解にたどり着く仮説選択手法を提案した。大規模データ上での評価実験より、既存システムに比べ大幅な高速化を達成できたことがわかった。2.学習手法の提案:仮説選択では、複数の説明候補の中から最良の説明を選択する問題を、「説明の評価関数を最大化する説明を選択する問題」として定式化する。このため、説明の評価関数を適切に設計することが重要になるが、これを人手で成し遂げるのは容易ではない。そこで我々は、Passive Aggressiveアルゴリズム[Crammer06]を用いて、仮説推論の学習を実現する方法を提案し、実験により正しく学習が行えることを示した。3.言語処理タスクに基づく評価:1.と2.で開発した推論エンジン・学習手法を用いて、仮説推論に基づく共参照解析モデルを作成・評価した。具体的には、複数の世界知識を組み合わせて用いることにより、文章に潜在する情報を推論し、それを解析の手がかりとする、新しい学習ベースの共参照解析モデルを提案した。性能評価の結果、現段階では期待されるほど大きな効果を得られておらず、引き続き知識ベースの大規模化や評価タスクの検討など、課題の洗い出しと改善が必要であることがわかった。

本研究的目的是利用计算机模拟人类语言理解中的推理机制，并将其应用于语篇分析。 2012年，我们研究了推理机制的基础“假设推理”，1.加快假设选择，2.提出学习方法，3.基于语言处理任务的评估。 1、加快假设选择：假设推理是针对给定的观察寻求最佳假设的逻辑推理，是元年设计的推理机制的基础技术。由于选择最佳假设的问题是NP困难的，因此效率是一个非常重要的问题。因此，我们进一步扩展了2013年开发的基于整数线性规划的加速方法，提出了一种相互生成和求解整数线性规划问题并逐步达到最优解的假设选择方法。使用大规模数据的评估实验表明，与现有系统相比，该系统能够实现显着的加速。 2.学习方法的提出：在假设选择中，从多个解释候选中选择最佳解释的问题被表述为“选择使解释评估函数最大化的解释的问题”。因此，适当地设计一个评估函数来进行解释很重要，但手动完成这一点并不容易。因此，我们提出了一种使用被动攻击算法[Crammer06]来实现假设推理学习的方法，并通过实验证明了学习可以正确进行。 3.基于语言处理任务的评估：使用1.和2.中开发的推理引擎和学习方法，我们创建并评估了基于假设推理的共指分析模型。具体来说，我们提出了一种新的基于学习的共指分析模型，该模型利用多种世界知识的组合来推断文本中的潜在信息，并将其作为分析的线索。绩效评估的结果发现，现阶段的成果并没有想象中那么大，需要继续发现问题并进行改进，例如扩大知识库的规模和考虑评估任务。