自然言語理解により未知の形式表現を扱うセマンティックパージング

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本研究では自然言語処理における意味解析を対象として研究を遂行した。意味解析、その中でも特にセマンティックパージングは自然言語で与えられる指示・命令を機械実行可能な形式表現へ変換する技術である。近年では機械学習を用いて大量の自然言語と形式表現のペアから成る訓練データから適切な変換を学習する。しかし、このような純粋な経験的手法では、訓練データに出現しなかった形式表現を扱えないという問題がある。この問題は、機能が頻繁に拡張され、新たな形式表現が追加されるような実世界のアプリケーションにセマンティックパージングを適用する上で重大な問題となる。本研究では、形式表現に割り当てられた自然言語説明文の言語理解によって、未知の形式表現に適応する枠組みを研究した。具体的には、（１）本研究で提案する枠組みを評価するためのデータセットの構築を行い、（２）説明文を参照して、未知の形式表現を予測時に出力可能なモデルを提案した。（１）では、既存のプログラミング言語生成のセマンティックパージングのデータセットの各事例で用いられている関数やメソッドにAPIドキュメントから抽出した説明文を人手で付与すると同時に、評価データには訓練データに含まれない未知のライブラリが出現するようにデータを分割した。これにより未知の形式表現を扱うセマンティックパージングの評価を可能にした。（２）では、APIドキュメントにおける形式表現のプロトタイプと説明文のアライメントと、コピー機構を利用することで、予測時に未知の形式表現を出力することができるモデルを提案した。