確率的論理による多様な言語学的知識を利用した事象－項関係及び照応関係の複合推定

今年度は,高精度の述語項構造解析器を作ること,述語項構造を利用した応用を考えることで,その有用性を確かめることを主な目標とした.また,早期修了による博士取得を目指し,短期間で一定の成果を出せるように計画した.高精度の述語項構造解析器は日本語を対象として作り,2011年夏の時点において,最高の性能を実現するまでに至った.手法には計画書通り,確率的論理の一つである,Markov Logicを利用しており,従来法では導入することが困難な確率的制約を実装することによって,高い性能を実現した.この成果はIJCNLP2011において発表を行っており,一定の評価を得られたものと考える.次に述語項構造解析を利用した応用として,文圧縮という課題を選んだ.文圧縮は文書自動要約の要素技術であり,一つの文の冗長性を排除することにより,情報量の欠損を抑えながら,短く簡易な文を作るという課題である.この文圧縮において,述語項構造を考えてやることで,文の骨格を効率よく残すこと,また,必須格と呼ばれる,事象において必要性の高い項を積極的に残すという戦略をとることで,情報量の欠損を最小限に抑えられるものと考えたのである.例を挙げると,-ある晴れた日,太郎は図書館に行った.という元の文に対して,(a.太郎は図書館に行った),(b.晴れた日,太郎は行った),(c.ある晴れた日,図書館に行った),これら3つの圧縮文があったと仮定する時,文aを出力することが妥当なのは人間が見れば瞭然であるが,システムにとっては容易ではない.これは,「行った」という事象が「誰が,どこに」という2つの項を必要とすることを制約としてやることでようやく実現可能になる.こういった述語項構造を利用した制約により,文圧縮の性能を大幅に向上させることができるのを確認した.この成果については既にACLという国際会議へ投稿し,現在査読を待っている状態にある.

今年度は,高精度の述語項構造解析器を作ること,述語項構造を利用した応用を考えることで,その有用性を確かめることを主な目標とした.また,早期修了による博士取得を目指し,短期間で一定の成果を出せるように計画した.高精度の述語項構造解析器は日本語を対象として作り,2011年夏の時点において,最高の性能を実現するまでに至った.手法には計画書通り,確率的論理の一つである,Markov Logicを利用しており,従来法では導入することが困難な確率的制約を実装することによって,高い性能を実現した.この成果はIJCNLP2011において発表を行っており,一定の評価を得られたものと考える.次に述語項構造解析を利用した応用として,文圧縮という課題を選んだ.文圧縮は文書自動要約の要素技術であり,一つの文の冗長性を排除することにより,情報量の欠損を抑えながら,短く簡易な文を作るという課題である.この文圧縮において,述語項構造を考えてやることで,文の骨格を効率よく残すこと,また,必須格と呼ばれる,事象において必要性の高い項を積極的に残すという戦略をとることで,情報量の欠損を最小限に抑えられるものと考えたのである.例を挙げると,-ある晴れた日,太郎は図書館に行った.という元の文に対して,(a.太郎は図書館に行った),(b.晴れた日,太郎は行った),(c.ある晴れた日,図書館に行った),これら3つの圧縮文があったと仮定する時,文aを出力することが妥当なのは人間が見れば瞭然であるが,システムにとっては容易ではない.これは,「行った」という事象が「誰が,どこに」という2つの項を必要とすることを制約としてやることでようやく実現可能になる.こういった述語項構造を利用した制約により,文圧縮の性能を大幅に向上させることができるのを確認した.この成果については既にACLという国際会議へ投稿し,現在査読を待っている状態にある.