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

• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-10J09719/
• 关键词: 自然言語処理; 談話処理; 仮説推論; アブダクション; 整数線形計画法; 共参照解析; 識別学習; 言語理解; 談話解析; プラン認識; 意図認識

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。

The purpose of this study is to analyze the effects of computer language on speech comprehension. 24 years, reasoning institutions for the event,"said reasoning" for the event, 1. Speeding up the selection of speech, 2. Suggestions for learning techniques, 3. Speech processing for the event, basic evaluation for the selection of groups. 1. Speeding up the selection process: logical inference, initial examination and basic technology of inference mechanism The most important issue is the selection of NP-hard problems. In 2003, the integer linear planning method was developed, and the optimization method was proposed. Large-scale evaluation of the existing system to achieve a significant increase in speed 2. The proposal of learning method: the problem of selecting the best description among the plurality of description candidates, the problem of maximizing the number of description evaluations, and the problem of selecting the description. This is the most important part of the design process, and the most important part of the design process. The method of learning from Passive Aggressive reasoning [Crammer06] is proposed and demonstrated. 3. Speech processing is based on evaluation:1. 2. Development of inference, learning techniques, application of inference, co-reference analysis, evaluation Specifically, multiple pieces of world knowledge can be combined and used, the potential information in the article can be inferred and analyzed, and a co-reference analysis tool for new learning events is proposed. The results of performance evaluation, the current stage of expectations, the introduction of knowledge, the large-scale evaluation of the results, the improvement of the subject, the need for improvement

项目成果

An ILP Formulation of Abductive Inference for Discourse Interpretation

用于话语解释的归纳推理的 ILP 表述

• 发表时间: 2011
• 作者: Naoya Inoue;Kentaro Inui
• 通讯作者: Kentaro Inui

Extending ILP-based Abductive Inference with Cutting Plane Inference

通过切割平面推理扩展基于 ILP 的归纳推理

• 发表时间: 2012
• 作者: 白井史人;長木誠司;ヘルマン・ゴチェフスキ;梶野絵奈;竹峰義和;伊藤由紀;岡野宏;中村仁;堀内彩紅;山上揚平;Naoyoshi Kumakura;Naoyoshi Kumakura;熊倉直祐;Naoyoshi Kumakura;Naoyoshi Kumakura;梅崎智;梅崎智;梅崎智;小笠原浩太;小笠原浩太;小笠原浩太;小笠原浩太;Kota Ogasawara;山本風人;稲田和明;井之上直也;井之上直也;井之上直也;井之上直也
• 通讯作者: 井之上直也

説明生成に基づく談話構造解析の課題分析

基于解释生成的语篇结构分析问题分析

• 发表时间: 2012
• 作者: 杉浦純;井之上直也;乾健太郎
• 通讯作者: 乾健太郎

所属研究室 web ページ

附属实验室网页

Online Large-margin Weight Learning for First-order Logic-based Abduction

基于一阶逻辑的溯因在线大裕度权重学习

• 发表时间: 2012
• 作者: 白井史人;長木誠司;ヘルマン・ゴチェフスキ;梶野絵奈;竹峰義和;伊藤由紀;岡野宏;中村仁;堀内彩紅;山上揚平;Naoyoshi Kumakura;Naoyoshi Kumakura;熊倉直祐;Naoyoshi Kumakura;Naoyoshi Kumakura;梅崎智;梅崎智;梅崎智;小笠原浩太;小笠原浩太;小笠原浩太;小笠原浩太;Kota Ogasawara;山本風人;稲田和明;井之上直也;井之上直也
• 通讯作者: 井之上直也