証明論と型理論に基づく自然言語の形式意味論の新しい枠組み

基于证明论和类型论的自然语言形式语义新框架

• 批准号: 21K00016
• 负责人: 峯島 宏次
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Keio University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K00016/
• 关键词: 合成的意味論; 自然言語推論; 型理論; 範疇文法; 形式意味論; 証明論

本研究は、形式意味論と現代論理学の証明論・型理論の手法に基づいて、自然言語の合成的意味論の枠組みを構築し、計算言語学の領域における含意関係認識（自然言語推論）の研究にも利用可能な意味解析・推論システムを確立することを目的とする。本年度は、以下の３点について重点的に研究を行った。(1) 前年度に引き続き、形式意味論的な研究として、日本語・英語の比較構文（段階的な形容詞、副詞）と様々な論理表現（数量、否定、量化）との相互作用に着目して、型理論と範疇文法の枠組みのもとで合成的意味論による分析を進めた。また計算言語学への応用として、この合成的意味論を範疇文法のパーザ、定理証明器に基づく推論システムと接合し、意味解析・推論システムを実装した。構築したシステムを含意関係認識のデータセットを用いて検証し、近年の機械学習（深層学習）に基づくシステムと比較、評価する一連の研究を行った。(2) 含意関係認識（自然言語推論）の基礎研究として、近年人工知能・自然言語処理の文脈で活発に研究されているニューラルネットワーク（深層学習）に基づくアプローチの汎化性能を検証する研究を行った。特に合成的な構造をもつ日本語に特徴的な構文に着目して、自然言語推論の計算モデルの推論能力と体系性をテストする研究を行った。(3) 前提・照応の意味論・語用論的研究の一つとして、逆接などの対立的な談話関係に着目し、文脈依存的な推論の観点から、日本語・英語のコーパスに基づく調査、推論関係のアノテーションを進めると同時に、前提の動的意味論の枠組みのもとでの形式意味論的な分析に着手した。

This study is based on formal meaning theory and proof theory of modern logic, the construction of meaning theory of natural speech, and the study of meaning relationship knowledge (natural speech inference) in the field of computational linguistics. This year, the following three key research points were carried out. (1)A Study of the Theory of Formal Meaning in Japanese and English in the Past Years; a Study of the Theory of Comparative Text (Adjectives and Adverbs of Paragraph Rank); a Study of the Theory of Logical Expression (Quantity, Negation, Quantification); and a Study of the Theory of Formal Meaning in the Past Years. In addition, the application of computational linguistics, the theory of synthetic meaning, the theory of category grammar, the theory of theorem prover, the theory of basic inference and connection, and the theory of meaning analysis and inference are implemented. A series of researches have been carried out on the relationship between the structure and the meaning, the application and the mechanical learning (deep learning) in recent years. (2)Basic research on implicature recognition (natural speech inference), research on the activity of artificial knowledge and natural speech processing in context, and research on the generalization performance of basic speech inference (deep learning) have been conducted in recent years. Research on the structure of special synthesis, the structure of Japanese language features, the computational ability of natural language inference, and the systematic inference ability (3)The study of premise, meaning theory and pragmatics is based on the investigation and inference of the relationship between premise and meaning theory, and the analysis of the relationship between premise and meaning theory.

项目成果

Evaluating Compositionality in Japanese Textual Entailment

评估日语文本蕴涵的组合性

• 发表时间: 2022
• 作者: 佐藤拓真;窪田愛;峯島宏次;山口雅広;Koji Mineshima
• 通讯作者: Koji Mineshima

含意関係と感情極性は対立的談話関係を捉えられるか

蕴涵关系和情感极性能否捕捉对立的话语关系？

• 发表时间: 2023
• 作者: 佐藤拓真;窪田愛;峯島宏次
• 通讯作者: 峯島宏次

SyGNS: A Systematic Generalization Testbed Based on Natural Language Semantics

• DOI: 10.18653/v1/2021.findings-acl.10
• 发表时间: 2021-06
• 作者: Hitomi Yanaka;K. Mineshima;Kentaro Inui

Implementing Natural Language Inference for Comparatives

实现比较的自然语言推理

• DOI: 10.15398/jlm.v10i1.294
• 发表时间: 2023
• 期刊: Journal of Language Modelling
• 作者: Izumi Haruta;Koji Mineshima;Daisuke Bekki
• 通讯作者: Daisuke Bekki

Beyond the conceptual-procedural distinction

超越概念与程序的区别

• 发表时间: 2021
• 作者: 上智大学中世思想研究所(編);宮本久雄;津田謙治;出村みや子;佐藤真基子;山田望;矢内義顯;佐藤直子;山口雅広;辻内宣博;鶴岡賀雄;Koji Mineshima;Yuji Nishiyama and Koji Mineshima
• 通讯作者: Yuji Nishiyama and Koji Mineshima