SD式モデルに基づく英日会話文データベースからの背景知識と意志や意図情報の抽出

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本年度は主として,以下の研究を実施した。(A)SD式作成マニュアルの改訂前年度に編集したSD式を作成するための手引き「SD式作成マニュアル」を再検討し、会話文の実例に即していくつかの改訂を行った。その主な点は、発話意図の分類を詳細にしたことによる発話意図ラベルの追加、及び、結合子"asas","asif","evif"などの新設である。マニュアルにはこれらの用法を加えるとともにSD式モデルの全体を分かりやすいようにする工夫をした。(B)実験環境プログラムパッケージ「SDENV」の改良従来のSDENVでは、詳述スコアの値の設定に関する原理が曖昧であった。本年はこの点を再検討した。この結果、知識に基づく多段推論(アブダクション)の有効段数を3段程度に設定し、この際の詳述スコアと最も簡単な構文的詳述スコアが同程度であるように設定することとした。このことをSDENVに反映させ、詳述量の計算と最近共通先祖の探索アルゴリズムを簡潔なものに出来た。新たなSDENVは「SDENV-」と改名した。C)英日会話文データベースの拡充従来から続けている会話文の収集とSD式データの作成作業を引き続き実施した。原データはこれまで通りNHKラジオ英語会話テキストであった。D)SD式意味構造記述モデルの他分野への応用の検討SD式は自然言語の文の意味構造を記述することを目標に導入してきたものであるが、一般には知識システムにおける知識データの記述法としても有効である。このことを実証することを目的に、環境データ(大気汚染、海水の汚染等)を解析する際の知識表現形式としても利用可能である。本年度はLANDSATデータの解析への応用法の検討を開始した。