(57)【要約】  情報処理装置１０は、受付部１２と、形式言語生成部１４と、推論部１６と、更新部１８とを備えている。形式言語生成部１４は、予め用意されたパラメータ及び受付部１２が受け付けたテキストに基づいて、形式言語の訓練式を生成する。推論部１６は、上記訓練式に対して予め用意された知識ベースを用いて、演繹推論及びアブダクションのうちの少なくとも一つの推論を実行する。更新部１８は、推論部１６の推論結果と、予め入力された模範解答とを比較して、推論部１６による推論によって模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、パラメータを更新する。
2019156131.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然言語の１以上のテキスト及び前記１以上のテキストから得られる推論結果の模範解答を受け付ける受付手段と、
予め用意されたパラメータ及び前記受付手段が受け付けた前記１以上のテキストに基づいて、前記１以上のテキストに対応する形式言語で記述された１以上の式を、訓練式として生成する形式言語生成手段と、
前記形式言語生成手段が生成した前記１以上の訓練式に対して、予め用意された知識ベースを用いて演繹推論、及びアブダクションのうちの少なくとも一つの推論を実行する推論手段と、
前記推論手段による前記推論によって前記模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する更新手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記推論手段は、確率的推論を実行することによって前記１以上の訓練式から前記模範解答が得られる確率を算出し、
前記更新手段は、前記推論手段によって算出される前記確率が高くなるように、前記パラメータを更新する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記模範解答は、形式言語で記述された複数の式を含み、
前記更新手段は、前記推論手段による推論によって前記模範解答に含まれる前記複数の式のうちの少なくとも一つの式と一致する推論結果が得られた場合に、前記推論手段による推論によって前記少なくとも一つの式と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記形式言語生成手段は、前記受付手段が受け付けたテキストごとに複数の前記訓練式を生成し、
前記推論手段は、前記テキストごとに生成された前記複数の訓練式に対して前記少なくとも一つの推論を実行する、
請求項１または３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記更新手段は、前記推論手段が前記模範解答と一致する推論結果を得た場合に、前記模範解答と一致する推論結果が得られた前記訓練式が前記形式言語生成手段において生成されやすくなるように、前記パラメータを更新する、
請求項１、３又は４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
（ａ）自然言語の１以上のテキスト及び前記１以上のテキストから得られる推論結果の模範解答を受け付ける、ステップと、
（ｂ）予め用意されたパラメータ及び前記（ａ）のステップで受け付けた前記１以上のテキストに基づいて、前記１以上のテキストに対応する形式言語で記述された１以上の式を、訓練式として生成する、ステップと、
（ｃ）前記（ｂ）のステップで生成した前記１以上の訓練式に対して、予め用意された知識ベースを用いて演繹推論、及びアブダクションのうちの少なくとも一つの推論を実行する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップの前記推論によって前記模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、ステップと、
を備えたことを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
前記（ｃ）のステップでは、確率的推論を実行することによって前記１以上の訓練式から前記模範解答が得られる確率を算出し、
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップで算出される前記確率が高くなるように、前記パラメータを更新する、
請求項６に記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記模範解答は、形式言語で記述された複数の式を含み、
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップの推論によって前記模範解答に含まれる前記複数の式のうちの少なくとも一つの式と一致する推論結果が得られた場合に、前記（ｃ）のステップの推論によって前記少なくとも一つの式と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、
請求項６に記載の情報処理方法。
【請求項９】
前記（ｂ）のステップでは、前記（ａ）のステップで受け付けたテキストごとに複数の前記訓練式を生成し、
前記（ｃ）のステップでは、前記テキストごとに生成された前記複数の訓練式に対して前記少なくとも一つの推論を実行する、
請求項６または８に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップで前記模範解答と一致する推論結果を得た場合に、前記模範解答と一致する推論結果が得られた前記訓練式が前記（ｂ）のステップにおいて生成されやすくなるように、前記パラメータを更新する、
請求項６、８又は９に記載の情報処理方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
（ａ）自然言語の１以上のテキスト及び前記１以上のテキストから得られる推論結果の模範解答を受け付ける、ステップと、
（ｂ）予め用意されたパラメータ及び前記（ａ）のステップで受け付けた前記１以上のテキストに基づいて、前記１以上のテキストに対応する形式言語で記述された１以上の式を、訓練式として生成する、ステップと、
（ｃ）前記（ｂ）のステップで生成した前記１以上の訓練式に対して、予め用意された知識ベースを用いて演繹推論、及びアブダクションのうちの少なくとも一つの推論を実行する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップの前記推論によって前記模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、ステップと、
を実行させる命令を含むプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１２】
前記（ｃ）のステップでは、確率的推論を実行することによって前記１以上の訓練式から前記模範解答が得られる確率を算出し、
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップで算出される前記確率が高くなるように、前記パラメータを更新する、
請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１３】
前記模範解答は、形式言語で記述された複数の式を含み、
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップの推論によって前記模範解答に含まれる前記複数の式のうちの少なくとも一つの式と一致する推論結果が得られた場合に、前記（ｃ）のステップの推論によって前記少なくとも一つの式と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、
請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
前記（ｂ）のステップでは、前記（ａ）のステップで受け付けたテキストごとに複数の前記訓練式を生成し、
前記（ｃ）のステップでは、前記テキストごとに生成された前記複数の訓練式に対して前記少なくとも一つの推論を実行する、
請求項１１または１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１５】
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップで前記模範解答と一致する推論結果を得た場合に、前記模範解答と一致する推論結果が得られた前記訓練式が前記（ｂ）のステップにおいて生成されやすくなるように、前記パラメータを更新する、
請求項１１、１３又は１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然言語のテキストを形式言語の式に変換する際に利用されるパラメータを最適化する、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットを通じて大規模な知識ベースが取得できるようになり、知識ベースを用いて質問応答を行うシステムの研究が進められている。このようなシステムにおいて用いられる知識ベースは、一般に、形式言語で記述されたクエリに対応する知識を抽出できるように構造化されている。形式言語としては、例えば、Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ（ＲＤＦ）等が用いられる。【０００３】
上記のような形式言語で問い合わせ可能な知識ベースを用いた質問応答システムを利用する場合でも、ユーザの質問は、一般に自然言語で表現される。このため、ユーザの質問に対応する知識を知識ベースから抽出するためには、自然言語で表現されたユーザの質問を形式言語に変換する必要がある。【０００４】
そこで、従来、自然言語を形式言語に変換するために、意味解析器（ｓｅｍａｎｔｉｃ  ｐａｒｓｅｒ）が用いられている。一般に、知識ベースを用いた質問応答システムは、自然言語で表現されたユーザの質問を、意味解析器を用いて形式言語で記述されたクエリ式に変換し、変換されたクエリ式に対応する回答を知識ベースから抽出してユーザに提示する。【０００５】
ところで、ユーザの質問に対して適切な回答を知識ベースから抽出するためには、ユーザの質問の意味構造を適切に把握して、自然言語の質問を知識ベースに適したクエリ式に変換する必要がある。しかし、自然言語の表現は多様であるため、ユーザの自然言語の質問をクエリ式に適切に変換するためのルールを人手で構築することは困難である。【０００６】
そこで、任意の知識ベースに適した意味解析器を、機械学習を用いて自動構築する技術が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。【０００７】
非特許文献１に記載された技術では、自然言語の質問及びその質問に対する正しい回答が予め用意され、用意された自然言語の質問が意味解析器によって複数のクエリ式に変換される。具体的には、意味解析器は、予め設定されたパラメータに基づいて、自然言語から形式言語で記述されたクエリ式への変換を行なう。また、非特許文献１に記載された技術では、意味解析器によって生成された複数のクエリ式それぞれに対応する回答が知識ベースから抽出され、抽出された複数の回答と、予め用意された上記の正しい回答とが比較される。そして、抽出された複数の回答と予め用意された正しい回答との比較結果に基づいて、ユーザの質問に対して正しい回答が得られるように、上述のパラメータが更新される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Percy Liang, Michael Jordan, and Dan Klein. 2011. Learning dependency-based compositional semantics. In Proceedings of the Human Language Technology Conference of the Association for Computational Linguistics, pages 590-599, Portland, Oregon.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところで、非特許文献１の技術は、ユーザが入力した質問に対して一義的に決定される回答を提示するシステムにおいては有用であると考えられる。しかしながら、ユーザが入力した自然言語に基づく推論結果を提示するシステムにおいては、単に非特許文献１の技術を利用するだけでは、適切な推論結果を提示することは難しい。【００１０】
本発明の目的の一例は、ユーザが入力した自然言語に基づく推論を行なうシステムにおいて自然言語を形式言語に変換する際に利用されるパラメータを最適化することができる、情報処理装置、情報処理方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。【００１１】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における情報処理装置は、
自然言語の１以上のテキスト及び前記１以上のテキストから得られる推論結果の模範解答を受け付ける受付部と、
予め用意されたパラメータ及び前記受付部が受け付けた前記１以上のテキストに基づいて、前記１以上のテキストに対応する形式言語で記述された１以上の式を、訓練式として生成する形式言語生成部と、
前記形式言語生成部が生成した前記１以上の訓練式に対して、予め用意された知識ベースを用いて演繹推論、及びアブダクションのうちの少なくとも一つの推論を実行する推論部と、
前記推論部による前記推論によって前記模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する更新部と、
を備えたことを特徴とする。【００１２】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における情報処理方法は、
（ａ）自然言語の１以上のテキスト及び前記１以上のテキストから得られる推論結果の模範解答を受け付ける、ステップと、
（ｂ）予め用意されたパラメータ及び前記（ａ）のステップで受け付けた前記１以上のテキストに基づいて、前記１以上のテキストに対応する形式言語で記述された１以上の式を、訓練式として生成する、ステップと、
（ｃ）前記（ｂ）のステップで生成した前記１以上の訓練式に対して、予め用意された知識ベースを用いて演繹推論、及びアブダクションのうちの少なくとも一つの推論を実行する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップの前記推論によって前記模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、ステップと、
を備えたことを特徴とする。【００１３】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータに、
（ａ）自然言語の１以上のテキスト及び前記１以上のテキストから得られる推論結果の模範解答を受け付ける、ステップと、
（ｂ）予め用意されたパラメータ及び前記（ａ）のステップで受け付けた前記１以上のテキストに基づいて、前記１以上のテキストに対応する形式言語で記述された１以上の式を、訓練式として生成する、ステップと、
（ｃ）前記（ｂ）のステップで生成した前記１以上の訓練式に対して、予め用意された知識ベースを用いて演繹推論、及びアブダクションのうちの少なくとも一つの推論を実行する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップの前記推論によって前記模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録していることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
以上のように本発明によれば、ユーザが入力した自然言語に基づく推論を行なうシステムにおいて自然言語を形式言語に変換する際に利用されるパラメータを最適化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本実施の形態における情報処理装置を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態における情報処理装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、予め設定される素性の一例を示す図である。
【図４】図４は、形式言語生成部における変換動作を説明するための図である。
【図５】図５は、訓練式とその生成確率の一例を示す図である。
【図６】図６は、推論が実行される訓練式の組み合わせの一例を示す図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態における情報処理装置の動作を示すフロー図である。
【図８】図８は、本発明の変形例１における情報処理装置の動作を示すフロー図である。
【図９】図９は、本発明の変形例３における情報処理装置の動作を示すフロー図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態における情報処理装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムについて、図１〜１０を参照しながら説明する。
【００１７】
［装置構成］
図１は、本実施の形態における情報処理装置１０を示すブロック図である。本実施の形態における情報処理装置１０は、自然言語のテキストを形式言語で記述された式に変換する際に利用されるパラメータを最適化するための装置である。
【００１８】
情報処理装置１０は、受付部１２と、形式言語生成部１４と、推論部１６と、更新部１８とを備えている。受付部１２には、自然言語で記述された１以上のテキストと、該１以上のテキストから得られる推論結果の模範解答が入力される。受付部１２は、受け付けた上記１以上のテキストを形式言語生成部１４へ送信するとともに、受け付けた模範解答を更新部１８へ送信する。
【００１９】
形式言語生成部１４は、予め用意されたパラメータ及び受付部１２から送信された上記１以上のテキストに基づいて、上記１以上のテキストに対応する、形式言語で記述された１以上の式をそれぞれ、訓練式として生成する。形式言語生成部１４は、生成した１以上の訓練式を推論部１６へ送信する。本実施形態では、形式言語生成部１４は、例えば、対数線形モデル等の機械学習を利用して、自然言語のテキストを形式言語の式に変換する。詳細な説明は省略するが、形式言語生成部１４は、例えば、ユーザが入力した自然言語のテキストを形式言語の式に変換する公知の変換器と同様に構成することができる。形式言語生成部１４は、例えば、非特許文献１に開示された技術を利用して構築することができる。
【００２０】
推論部１６は、形式言語生成部１４から送信された１以上の訓練式に対して、予め用意された知識ベースを用いて、演繹推論及びアブダクションのうちの少なくとも一つの推論を実行する。知識ベースには、例えば、前件と後件との間の、因果関係、時間的前後関係、意味的上位下位関係、及び含意関係のうちの少なくとも一つの関係が格納されている。推論部１６は、推論によって得られた結果を、更新部１８へ送信する。
【００２１】
更新部１８は、推論部１６から送信された推論結果と、受付部１２から送信された模範解答とを比較して、推論部１６による推論によって模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、上述のパラメータを更新する。
【００２２】
以上のように本実施形態によれば、自然言語で記述されたテキストを形式言語生成部１４に入力することによって、形式言語の式が得られ、得られた形式言語の式に基づいて推論部１６によって推論が実行される。そして、推論部１６による上記の推論によって、予め設定された模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、パラメータが更新される。このようにして、自然言語のテキストを形式言語の式に変換する際に利用されるパラメータを最適化することができる。
【００２３】
続いて、図２を用いて、本発明の実施の形態における情報処理装置の構成について更に具体的に説明する。図２には、本発明の実施の形態における情報処理装置の具体的構成を示すブロック図が示されている。なお、以下においては、自然言語のテキストをＰｒｏｌｏｇの形式言語に変換する場合について説明するが、他の形式言語を利用してもよい。
【００２４】
図２を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１０は、上述の受付部１２、形式言語生成部１４、推論部１６、及び更新部１８に加えて更に、出力部２０を備えている。また、本実施形態では、情報処理装置１０は、パラメータ記憶部１０２及び知識ベース記憶部１０４に接続されている。
【００２５】
上述したように、受付部１２には、自然言語で記述された１以上のテキストと、該１以上のテキストから得られる推論結果の模範解答が入力される。受付部１２は、受け付けた上記１以上のテキストを形式言語生成部１４へ送信するとともに、受け付けた模範解答を更新部１８へ送信する。
【００２６】
形式言語生成部１４は、後述するパラメータ記憶部１０２に予め記憶されたパラメータ及び受付部１２から送信された上記１以上のテキストに基づいて、上記１以上のテキストに対応する、形式言語で記述された１以上の式をそれぞれ、訓練式として生成する。形式言語生成部１４は、生成した１以上の訓練式を推論部１６へ送信する。
【００２７】
本実施形態では、形式言語生成部１４は、例えば、入力されるテキストと出力する形式言語の式とのペアを特徴付ける予め設定された複数の素性（特徴）に基づいて、対数線形モデル等の機械学習を利用して、自然言語で記述されたテキストを、形式言語で記述された訓練式に変換する。
【００２８】
本実施形態では、例えば、図３に示すような表層語と深層語との複数の組み合わせがそれぞれ素性として予め設定される。なお、本実施形態において表層語とは、受付部１２に入力される自然言語のテキストに現れる語、及び知識ベース記憶部１０４に記憶された知識ベースにテキストとして現れる語を意味する。また、深層語とは、表層語に対応する述語であり、知識ベース記憶部１０４に記憶された知識ベースに存在する述語、及び該知識ベースにテキストとして現れる語を意味する。本実施形態では、例えば、各表層語に対して、引数が０〜２の述語が設定される。図３においては、深層語の表記のうち、スラッシュの後に示した数字が引数である。例えば、深層語「grandfather/2」の引数は２である。なお、各表層語に対して、引数が３以上の述語が設定されてもよい。
【００２９】
また、図３に示すように、本実施形態では、各素性に重みが設定されている。本実施形態では、各素性に付された重みが、パラメータである。初期設定の状態では、例えば、翻訳辞書及び同義語辞書等を用いることによって互いに対応付けが可能な表層語と深層語との組み合わせ（素性）の重みは高く設定され、他の組み合わせ（素性）の重みは低く設定される。本実施形態では、上記の複数の素性及び各素性に付された重み（パラメータ）は、パラメータ記憶部１０２に格納されている。
【００３０】
なお、図３に示した表層語及び深層語は単なる一例であり、素性の数及び各素性を構成する表層語及び深層語の組み合わせは図３に示した例に限定されない。
【００３１】
本実施形態では、形式言語生成部１４は、例えば、予め設定された素性に基づいて表層語を深層語に変換するとともに、深層語の引数に他の深層語を代入することによって、自然言語のテキストを形式言語の式に変換する。以下、形式言語生成部１４の変換動作の例を簡単に説明する。図４は、形式言語生成部１４における変換動作の例を説明するための図である。なお、図４では、自然言語のテキストとして、「loss of emotion」が形式言語生成部１４に入力された場合について説明する。
【００３２】
図４（ａ）を参照して、「loss of emotion」が入力されると、形式言語生成部１４は、予め設定された素性に基づいて、例えば、表層語「loss」を深層語「loss/1」に変換し、表層語「emotion」を深層語「emotion」に変換する。そして、深層語「loss/1」の引数に、アトム（引数を有さない述語）である「emotion」が代入されることによって、形式言語で記述された訓練式「loss(emotion)」が生成される。また、図４（ｂ）を参照して、形式言語生成部１４は、例えば、表層語「loss」を深層語「decrease/2」に変換し、表層語「emotion」を深層語「emotion」に変換する。そして、深層語「decrease/2」の引数にアトムが代入され、さらに空白の引数にエントリを表すアトム（本実施形態では、ｅ１）が代入されることによって、形式言語で記述された訓練式「decrease(e1,emotion)」が生成される。なお、図４に示した例では、機能語「of」は、形式言語生成部１４によって、対応する深層語が存在しないことを示す「null」に変換され、機能語「of」の形式言語への変換は省略することができる。なお、図４に示した形式言語は一例であり、形式言語生成部１４は、予め設定された素性に基づいて複数の訓練式を生成する。
【００３３】
本実施形態では、図５に示すように、形式言語生成部１４は、上記のように設定された各素性の重み（パラメータ）に基づいて、出力される訓練式ごとに、その訓練式が得られる確率（以下、訓練式の生成確率とも記載する。）を計算する。なお、図５（ａ）は、自然言語のテキストとして、「Ichiro is Taro’s father.」が形式言語生成部１４に入力された場合に生成される訓練式及びその生成確率の一例であり、図５（ｂ）は、自然言語のテキストとして、「Jiro is Ichiro’s father.」が形式言語生成部１４に入力された場合に生成される訓練式及びその生成確率の一例である。形式言語生成部１４は、計算して得られた訓練式ごとの生成確率を、訓練式とともに推論部１６へ送信する。なお、上述したように、形式言語生成部１４には、例えば、非特許文献１に開示された技術を利用することができるので、形式言語生成部１４の詳細な説明は省略する。
【００３４】
詳細な説明は省略するが、本実施形態では、形式言語生成部１４は、例えば、表層語を深層語に変換する際に、所定の閾値以上の重みを有する素性を選択して、表層語を深層語に変換してもよい。また、形式言語生成部１４は、例えば、生成した複数の訓練式のうち、生成確率が高い順に選択された所定数の訓練式のみを、その確率とともに推論部１６へ送信してもよい。また、形式言語生成部１４は、例えば、生成した複数の訓練式の中からランダムにサンプリングした所定数の訓練式を推論部１６へ出力してもよい。
【００３５】
推論部１６は、形式言語生成部１４から送信された１以上の訓練式に対して、知識ベース記憶部１０４に記憶された知識ベースを用いて、演繹推論及びアブダクションのうちの少なくとも一つの推論を実行する。
【００３６】
本実施形態では、形式言語生成部１４において各テキストについて複数の訓練式が生成された場合、推論部１６は、例えば、異なるテキストから生成された訓練式の組み合わせの全てについて、推論を実行する。例えば、図５の例では、形式言語生成部１４において、テキスト「Ichiro is Taro’s father.」から３つの訓練式が生成され、テキスト「Jiro is Ichiro’s father.」から３つの訓練式が生成されている。この場合、推論部１６は、図６に示すように、訓練式の９通りの組み合わせについてそれぞれ、推論を実行する。
【００３７】
なお、推論部１６は、異なるテキストから生成された訓練式の全ての組み合わせのうちからランダムにサンプリングされた所定数の組み合せについて推論を実行してもよい。また、推論部１６は、異なるテキストから生成された訓練式の全ての組み合わせのうち、各訓練式を生成する際のパラメータに基づいてサンプリングされた所定数の訓練式の組み合せについて推論を実行してもよい。
【００３８】
推論部１６は、推論によって得られた結果を、更新部１８へ送信する。更新部１８は、推論部１６から送信された推論結果と、受付部１２から送信された模範解答とを比較して、推論部１６による推論によって模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、パラメータ記憶部１０２に記憶されているパラメータを更新する。以下、一例を挙げて説明する。
【００３９】
例えば、形式言語で記述された式「grandfather(Jiro,Taro)」が模範解答として受付部１２に入力されていたとする。また、知識ベースに複数のルールが格納されており、そのうちの一つが、「father(a, b)∧father(b, c)→grandfather(a, c)」であったとする。
【００４０】
上記の条件の下、図６に示した９通りの組み合わせに対して推論を実行する場合、推論部１６は、図６の一つ目の組み合わせ（「father(Ichiro, Taro)」と「father(Jiro, Ichiro)」との組み合わせ）から、推論結果として「grandfather(Jiro, Taro)」を得ることができる。この場合、推論部１６から更新部１８に送信される推論結果と、受付部１２から更新部１８に送信される模範解答とが一致する。したがって、更新部１８は、模範解答に一致する推論結果「grandfather(Jiro, Taro)」を得ることができた訓練式の組み合わせが、形式言語生成部１４において生成されやすくなるように、パラメータ記憶部１０２に記憶されたパラメータ（本実施形態では、素性の重み）を更新する。具体的には、形式言語生成部１４において、テキスト「Ichiro is Taro’s father.」が訓練式「father(Ichiro,Taro)」に変換されやすくなるように、かつ、テキスト「Jiro is Ichiro’s father.」が訓練式「father(Jiro, Ichiro)」に変換されやすくなるように、パラメータ記憶部１０２に記憶されたパラメータが更新される。例えば、更新部１８は、テキスト「Ichiro is Taro’sfather.」を訓練式「father(Ichiro, Taro)」に変換させるための素性の重み及びテキスト「Jiro is Ichiro’s father.」を訓練式「father(Jiro, Ichiro)」に変換させるための素性の重みが大きくなるように、パラメータを更新してもよい。また、例えば、更新部１８は、テキスト「Ichiro is Taro’sfather.」を訓練式「father(Ichiro, Taro)」に変換させるのに寄与しない素性の重み及びテキスト「Jiro is Ichiro’s father.」を訓練式「father(Jiro, Ichiro)」に変換させるのに寄与しない素性の重みが小さくなるように、パラメータを更新してもよい。すなわち、模範解答に一致する推論結果を得ることができた１以上の訓練式をそれぞれ正解式とした場合、更新部１８は、自然言語のテキストを正解式に変換させる素性の重みが大きくなるようにパラメータを更新してもよく、自然言語のテキストを正解式に変換させるのに寄与しない素性の重みが小さくなるようにパラメータを更新してもよい。なお、詳細な説明は省略するが、更新部１８によるパラメータの更新には、例えば、非特許文献１に記載されたアルゴリズムを利用することができる。
【００４１】
出力部２０は、更新部１８によって更新されたパラメータを出力する。出力部２０から出力されたパラメータおよびパラメータ記憶部１０２に記憶された更新後のパラメータは、情報処理装置１０とは別の装置（例えば、公知の変換器）においても利用することができる。本実施形態では、出力部２０は、例えば、更新部１８による更新回数が予め設定された指定回数に達した場合に、パラメータ記憶部１０２に記憶されているパラメータを出力する。
【００４２】
なお、上記においては、受付部１２に一つの模範解答が入力される場合について説明したが、受付部１２に複数の模範解答が入力されてもよい。この場合、推論部１６による推論によって複数の模範解答と一致する複数の推論結果が得られることがあり得る。この場合には、更新部１８は、例えば、複数の模範解答に一致する複数の推論結果に対応する複数の訓練式が、形式言語生成部１４において生成されやすくなるように、パラメータ記憶部１０２に記憶されたパラメータを更新してもよい。なお、推論部１６による推論によって複数の模範解答の全てに一致する推論結果が得られなくてもよい。すなわち、推論部１６によって、複数の模範解答のうちのいずれかに一致する推論結果が得られてもよい。この場合には、更新部１８は、例えば、複数の模範解答のうちのいずれかに一致する推論結果に対応する訓練式が、形式言語生成部１４において生成されやすくなるように、パラメータ記憶部１０２に記憶されたパラメータを更新してもよい。
【００４３】
また、受付部１２に１つ、又は３つ以上のテキストが入力されてもよい。例えば、受付部１２に１つのテキストが入力された場合には、その１つのテキストに基づいて、形式言語生成部１４によって複数の訓練式が生成される。そして、その複数の訓練式に対してそれぞれ推論が実行され、模範解答と一致する推論結果が得られた場合に、更新部１８によってパラメータ記憶部１０２に記憶されたパラメータが更新される。また、受付部１２において３つ以上のテキストが入力された場合には、各テキストについて、形式言語生成部１４によって１以上の訓練式が生成される。この場合、例えば、異なるテキストから生成された訓練式の組み合わせの全て、又はランダムに選択された訓練式の組み合わせについて推論が実行され、模範解答と一致する推論結果が得られた場合に、更新部１８によってパラメータ記憶部１０２に記憶されたパラメータが更新される。
【００４４】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における情報処理装置の動作について図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施の形態における情報処理装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１〜図６を参酌する。また、本実施の形態では、情報処理装置１０を動作させることによって、情報処理方法が実施される。よって、本実施の形態における情報処理方法の説明は、以下の情報処理装置１０の動作説明に代える。
【００４５】
なお、以下においては、推論部１６が、１以上のテキストから生成された１以上の訓練式の中からランダムにサンプリングした所定数の訓練式（又はランダムにサンプリングした所定数の訓練式の組み合わせ）について推論を実行する場合について説明する。しかしながら、推論部１６は、例えば、パラメータに基づいてサンプリングした訓練式（又はパラメータに基づいてサンプリングした訓練式の組み合せ）について推論を実行してもよい。
【００４６】
図７を参照して、情報処理装置１０においては、まず、受付部１２が、自然言語で記述された１以上のテキスト及び推論結果の模範解答を受け付ける（ステップＳ１）。次に、形式言語生成部１４が、受付部１２が受け付けた１以上のテキストに対応する１以上の訓練式（形式言語で記述された式）を生成する（ステップＳ２）。
【００４７】
次に、推論部１６が、形式言語生成部１４が生成した１以上の訓練式からランダムにサンプリングした訓練式（又はランダムにサンプリングした訓練式の組み合わせ）に対して、知識ベース記憶部１０４に記憶された知識ベースを用いて推論を実行し、１以上の推論結果を得る（ステップＳ３）。次に、更新部１８が、推論部１６が得た１以上の推論結果と、受付部１２に入力された模範解答とを比較して、模範解答と一致する推論結果が得られたか否かを判別する（ステップＳ４）。
【００４８】
ステップＳ４において、模範解答と一致する推論結果が得られている場合、上述したように、更新部１８がパラメータ記憶部１０２に記憶されたパラメータを更新する（ステップＳ５）。なお、ステップＳ５においては、更新部１８は、上述したように、例えば、自然言語のテキストを正解式に変換させる素性の重みが大きくなるようにパラメータを更新してもよく、自然言語のテキストを正解式以外の訓練式に変換させる素性の重みが小さくなるようにパラメータを更新してもよい。更新部１８によってパラメータが更新された後、出力部２０は、更新部１８による更新回数が予め設定された指定回数に到達したか否かを判別する（ステップＳ６）。更新回数が指定回数に到達している場合、出力部２０は、パラメータを出力する（ステップＳ７）。
【００４９】
ステップＳ４において模範解答と一致する推論結果が得られていない場合、又はステップＳ６において更新回数が指定回数に到達していない場合、ステップＳ２の処理が再度実行され、形式言語生成部１４によって新たに訓練式が生成される。その後、上述の処理が繰り返し実行される。なお、ステップＳ４において模範解答と一致する推論結果が得られていない場合に、ステップＳ１の処理に戻ってもよい。
【００５０】
以上のように本実施形態によれば、予め設定された模範解答と一致する推論結果が推論部１６において得やすくなるように、自然言語のテキストを形式言語の式に変換する際に利用されるパラメータを最適化することができる。
【００５１】
（変形例１）
上述の実施形態では、ステップＳ４において、更新部１８が、推論部１６が得た推論結果と、受付部１２に入力された模範解答とを比較して、模範解答と一致する推論結果が得られたか否かを判別している。しかしながら、更新部１８による処理内容は、上述の例に限定されない。
【００５２】
例えば、受付部１２に入力された模範解答が形式言語で記述された複数の式を含む場合、図８に示すように、更新部１８は、ステップＳ４において、推論部１６による推論によって、模範解答に含まれる複数の式のうちの少なくとも一つの式と一致する推論結果が得られたか否かを判別する。具体的には、例えば、受付部１２に模範解答として「father(Ichiro, Taro)∧age(Ichiro, 30)」が入力された場合、更新部１８は、推論部１６による推論によって、「father(Ichiro, Taro)」及び「age(Ichiro, 30)」のうちの少なくとも一方が推論結果として得られたか否かを判別する。
【００５３】
ステップＳ４において、模範解答に含まれる複数の式のうちの少なくとも一つの式と一致する推論結果が得られている場合、更新部１８は、推論部１６による推論によって上記少なくとも一つの式と一致する推論結果が得やすくなるように、パラメータを更新する（ステップＳ５）。具体的には、上記少なくとも一つの式と一致する推論結果を得ることができた訓練式が、形式言語生成部１４において生成されやすくなるように、パラメータ記憶部１０２に記憶されたパラメータが更新される。
【００５４】
ステップＳ４において、模範解答に含まれる複数の式のうちの少なくとも一つの式と一致する推論結果が得られていない場合、ステップＳ２の処理が再度実行され、形式言語生成部１４によって新たに訓練式が生成される。その後、上述の処理が繰り返し実行される。なお、ステップＳ４以外の処理内容は、図７で説明した処理内容と同様であるので、説明は省略する。また、ステップＳ４において模範解答に含まれる複数の式のうちの少なくとも一つの式と一致する推論結果が得られていない場合に、ステップＳ１の処理に戻ってもよい。
【００５５】
（変形例２）
上述の実施形態では、ステップＳ６において、出力部２０が、更新部１８による更新回数が指定回数に到達したか否かを判別する場合について説明したが、ステップＳ６における処理は上述の例に限定されない。例えば、ステップＳ６において出力部２０は、更新後のパラメータに基づく上述の正解式の生成確率が正解式以外の訓練式の生成確率よりも大きくなった場合にＹｅｓと判別し、正解式の生成確率が正解式以外の訓練式の生成確率以下である場合にＮｏと判別してもよい。また、例えば、ステップＳ６において出力部２０は、更新後のパラメータに基づく上述の正解式の生成確率と正解式以外の訓練式の生成確率との差の最小値が、予め設定された閾値よりも大きくなった場合にＹｅｓと判別し、上記最小値が上記閾値以下である場合にＮｏと判別してもよい。
【００５６】
（変形例３）
上述の実施形態では、ステップＳ３において、推論部１６が決定的推論を行なう場合について説明したが、推論部１６が確率的推論を行なってもよい。推論部１６が確率的推論を行なう場合には、ステップＳ３において、形式言語生成部１４によって生成された１以上の訓練式から模範解答が得られる確率が算出される。具体的には、例えば、図６に示したように、訓練式の９通りの組み合わせについてそれぞれ推論を実行する場合には、組み合わせごとに、模範解答が得られる確率（スコア）が算出される。
【００５７】
模範解答が得られる確率は、例えば、形式言語生成部１４によって生成された訓練式を入力（ノード）として、マルコフ論理ネットワーク（ＭＬＮ: Markov Logic Network）を用いて算出することができる。ＭＬＮを用いる場合、例えば、図５で説明した訓練式の生成確率（各訓練式が得られる確率）でその訓練式のノードが真（true）になるようにサンプリングして、模範解答に対応するノードの周辺確率を、模範解答が得られる確率（スコア）として算出することができる。
【００５８】
図９を参照して、推論部１６が確率的推論を行なう場合には、ステップＳ４において、更新部１８は、訓練式の組み合わせごとに推論部１６が算出したスコア（模範解答が得られる確率）のいずれかが、前回算出したスコアの最大値よりも高いか否かを判別する。推論部１６が算出したスコアのいずれかが、前回算出したスコアの最大値よりも高い場合には、更新部１８は、そのスコアを得ることができた訓練式が形式言語生成部１４において生成されやすくなるように、パラメータを更新する（ステップＳ５）。すなわち、推論部１６が前回算出したスコアの最大値よりも高いスコアを得ることができた訓練式の生成確率が高くなるように、パラメータ記憶部１０２に記憶されたパラメータが更新される。なお、パラメータの更新は、例えば、非特許文献１に開示されたアルゴリズムを利用して行うことができるので、詳細な説明は省略する。
【００５９】
また、変形例３に係る情報処理装置１０では、ステップＳ６において、推論部１６が今回算出したスコアのいずれかが、所定の閾値を超えているか否かが判別される。ステップＳ６において、推論部１６が算出したスコアが所定の閾値を超えている場合、出力部２０は、更新部１８によって更新されたパラメータを出力する（ステップＳ７）。
【００６０】
ステップＳ４において、推論部１６が算出したスコアのいずれも前回算出したスコアの最大値よりも高くない場合、又は、ステップＳ６において、推論部１６が算出したスコアのいずれも閾値を超えていない場合、ステップＳ２の処理が再度実行され、形式言語生成部１４によって新たに訓練式が生成される。その後、上述の処理が繰り返し実行される。なお、ステップＳ４,Ｓ６以外の処理内容は、図７で説明した処理内容と同様であるので、詳細な説明は省略する。
【００６１】
変形例３のように確率的推論を行なう場合には、複数のテキストのうち一部のテキストが正しい形式言語に変換されることによって、推論部１６によって算出されるスコアの値が高くなる。このため、形式言語生成部１４において、複数のテキスト（例えば、数千のテキスト）のうち一部しか正しい形式言語の式に変換されなかったとしても、パラメータ記憶部１０２に記憶されたパラメータの更新を行うことができる。
【００６２】
［プログラム］
本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図７、図８又は図９に示すステップＳ１〜Ｓ７を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における情報処理装置と情報処理方法とを実現することができる。この場合、情報処理装置となるコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、受付部１２、形式言語生成部１４、推論部１６、更新部１８、及び出力部２０として機能し、処理を行なう。
【００６３】
また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、受付部１２、形式言語生成部１４、推論部１６、更新部１８、及び出力部２０のいずれかとして機能してもよい。
【００６４】
［物理構成］
ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、情報処理装置を実現するコンピュータについて図を用いて説明する。図１０は、本発明の実施の形態における情報処理装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【００６５】
図１０に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていても良い。
【００６６】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。
【００６７】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボードおよびマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【００６８】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、およびコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【００６９】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））およびＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、またはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。
【００７０】
なお、本実施の形態における情報処理装置は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、情報処理装置は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
【００７１】
上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記１５）によって実現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【００７２】
（付記１）
自然言語の１以上のテキスト及び前記１以上のテキストから得られる推論結果の模範解答を受け付ける受付部と、
予め用意されたパラメータ及び前記受付部が受け付けた前記１以上のテキストに基づいて、前記１以上のテキストに対応する形式言語で記述された１以上の式を、訓練式として生成する形式言語生成部と、
前記形式言語生成部が生成した前記１以上の訓練式に対して、予め用意された知識ベースを用いて演繹推論、及びアブダクションのうちの少なくとも一つの推論を実行する推論部と、
前記推論部による前記推論によって前記模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する更新部と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【００７３】
（付記２）
前記推論部は、確率的推論を実行することによって前記１以上の訓練式から前記模範解答が得られる確率を算出し、
前記更新部は、前記推論部によって算出される前記確率が高くなるように、前記パラメータを更新する、
付記１に記載の情報処理装置。
【００７４】
（付記３）
前記模範解答は、形式言語で記述された複数の式を含み、
前記更新部は、前記推論部による推論によって前記模範解答に含まれる前記複数の式のうちの少なくとも一つの式と一致する推論結果が得られた場合に、前記推論部による推論によって前記少なくとも一つの式と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、
付記１に記載の情報処理装置。
【００７５】
（付記４）
前記形式言語生成部は、前記受付部が受け付けたテキストごとに複数の前記訓練式を生成し、
前記推論部は、前記テキストごとに生成された前記複数の訓練式に対して前記少なくとも一つの推論を実行する、
付記１または３に記載の情報処理装置。
【００７６】
（付記５）
前記更新部は、前記推論部が前記模範解答と一致する推論結果を得た場合に、前記模範解答と一致する推論結果が得られた前記訓練式が前記形式言語生成部において生成されやすくなるように、前記パラメータを更新する、
付記１、３又は４に記載の情報処理装置。
【００７７】
（付記６）
（ａ）自然言語の１以上のテキスト及び前記１以上のテキストから得られる推論結果の模範解答を受け付ける、ステップと、
（ｂ）予め用意されたパラメータ及び前記（ａ）のステップで受け付けた前記１以上のテキストに基づいて、前記１以上のテキストに対応する形式言語で記述された１以上の式を、訓練式として生成する、ステップと、
（ｃ）前記（ｂ）のステップで生成した前記１以上の訓練式に対して、予め用意された知識ベースを用いて演繹推論、及びアブダクションのうちの少なくとも一つの推論を実行する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップの前記推論によって前記模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、ステップと、
を備えたことを特徴とする情報処理方法。
【００７８】
（付記７）
前記（ｃ）のステップでは、確率的推論を実行することによって前記１以上の訓練式から前記模範解答が得られる確率を算出し、
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップで算出される前記確率が高くなるように、前記パラメータを更新する、
付記６に記載の情報処理方法。
【００７９】
（付記８）
前記模範解答は、形式言語で記述された複数の式を含み、
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップの推論によって前記模範解答に含まれる前記複数の式のうちの少なくとも一つの式と一致する推論結果が得られた場合に、前記（ｃ）のステップの推論によって前記少なくとも一つの式と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、
付記６に記載の情報処理方法。
【００８０】
（付記９）
前記（ｂ）のステップでは、前記（ａ）のステップで受け付けたテキストごとに複数の前記訓練式を生成し、
前記（ｃ）のステップでは、前記テキストごとに生成された前記複数の訓練式に対して前記少なくとも一つの推論を実行する、
付記６または８に記載の情報処理方法。
【００８１】
（付記１０）
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップで前記模範解答と一致する推論結果を得た場合に、前記模範解答と一致する推論結果が得られた前記訓練式が前記（ｂ）のステップにおいて生成されやすくなるように、前記パラメータを更新する、
付記６、８又は９に記載の情報処理方法。
【００８２】
（付記１１）
コンピュータに、
（ａ）自然言語の１以上のテキスト及び前記１以上のテキストから得られる推論結果の模範解答を受け付ける、ステップと、
（ｂ）予め用意されたパラメータ及び前記（ａ）のステップで受け付けた前記１以上のテキストに基づいて、前記１以上のテキストに対応する形式言語で記述された１以上の式を、訓練式として生成する、ステップと、
（ｃ）前記（ｂ）のステップで生成した前記１以上の訓練式に対して、予め用意された知識ベースを用いて演繹推論、及びアブダクションのうちの少なくとも一つの推論を実行する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップの前記推論によって前記模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、ステップと、
を実行させる命令を含むプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００８３】
（付記１２）
前記（ｃ）のステップでは、確率的推論を実行することによって前記１以上の訓練式から前記模範解答が得られる確率を算出し、
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップで算出される前記確率が高くなるように、前記パラメータを更新する、
付記１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００８４】
（付記１３）
前記模範解答は、形式言語で記述された複数の式を含み、
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップの推論によって前記模範解答に含まれる前記複数の式のうちの少なくとも一つの式と一致する推論結果が得られた場合に、前記（ｃ）のステップの推論によって前記少なくとも一つの式と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、
付記１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００８５】
（付記１４）
前記（ｂ）のステップでは、前記（ａ）のステップで受け付けたテキストごとに複数の前記訓練式を生成し、
前記（ｃ）のステップでは、前記テキストごとに生成された前記複数の訓練式に対して前記少なくとも一つの推論を実行する、
付記１１または１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００８６】
（付記１５）
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップで前記模範解答と一致する推論結果を得た場合に、前記模範解答と一致する推論結果が得られた前記訓練式が前記（ｂ）のステップにおいて生成されやすくなるように、前記パラメータを更新する、
付記１１、１３又は１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００８７】
この出願は、２０１８年２月７日に出願された日本出願特願２０１８−０２０２５８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【００８８】
以上のように、本発明によれば、ユーザが入力した自然言語に基づく推論を行なうシステムにおいて自然言語のテキストを形式言語の式に変換する際に利用されるパラメータを最適化することができる。
【符号の説明】
【００８９】
１０  情報処理装置
１２  受付部
１４  形式言語生成部
１６  推論部
１８  更新部
２０  出力部
１０２  パラメータ記憶部
１０４  知識ベース記憶部
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
【図１】
2019156131.tif 000003
【図２】
2019156131.tif 000004
【図３】
2019156131.tif 000005
【図４】
2019156131.tif 000006
【図５】
2019156131.tif 000007
【図６】
2019156131.tif 000008
【図７】
2019156131.tif 000009
【図８】
2019156131.tif 000010
【図９】
2019156131.tif 000011
【図１０】
2019156131.tif 000012
【手続補正書】
【提出日】令和2年6月12日(2020.6.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然言語の１以上のテキスト及び前記１以上のテキストから得られる推論結果の模範解答を受け付ける受付部と、
予め用意されたパラメータ及び前記受付部が受け付けた前記１以上のテキストに基づいて、前記１以上のテキストに対応する形式言語で記述された１以上の式を、訓練式として生成する形式言語生成部と、
前記形式言語生成部が生成した前記１以上の訓練式に対して、予め用意された知識ベースを用いて演繹推論、及びアブダクションのうちの少なくとも一つの推論を実行する推論部と、
前記推論部による前記推論によって前記模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する更新部と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記推論部は、確率的推論を実行することによって前記１以上の訓練式から前記模範解答が得られる確率を算出し、
前記更新部は、前記推論部によって算出される前記確率が高くなるように、前記パラメータを更新する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記模範解答は、形式言語で記述された複数の式を含み、
前記更新部は、前記推論部による推論によって前記模範解答に含まれる前記複数の式のうちの少なくとも一つの式と一致する推論結果が得られた場合に、前記推論部による推論によって前記少なくとも一つの式と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記形式言語生成部は、前記受付部が受け付けたテキストごとに複数の前記訓練式を生成し、
前記推論部は、前記テキストごとに生成された前記複数の訓練式に対して前記少なくとも一つの推論を実行する、
請求項１または３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記更新部は、前記推論部が前記模範解答と一致する推論結果を得た場合に、前記模範解答と一致する推論結果が得られた前記訓練式が前記形式言語生成部において生成されやすくなるように、前記パラメータを更新する、
請求項１、３又は４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
（ａ）自然言語の１以上のテキスト及び前記１以上のテキストから得られる推論結果の模範解答を受け付ける、ステップと、
（ｂ）予め用意されたパラメータ及び前記（ａ）のステップで受け付けた前記１以上のテキストに基づいて、前記１以上のテキストに対応する形式言語で記述された１以上の式を、訓練式として生成する、ステップと、
（ｃ）前記（ｂ）のステップで生成した前記１以上の訓練式に対して、予め用意された知識ベースを用いて演繹推論、及びアブダクションのうちの少なくとも一つの推論を実行する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップの前記推論によって前記模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、ステップと、
を備えたことを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
前記（ｃ）のステップでは、確率的推論を実行することによって前記１以上の訓練式から前記模範解答が得られる確率を算出し、
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップで算出される前記確率が高くなるように、前記パラメータを更新する、
請求項６に記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記模範解答は、形式言語で記述された複数の式を含み、
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップの推論によって前記模範解答に含まれる前記複数の式のうちの少なくとも一つの式と一致する推論結果が得られた場合に、前記（ｃ）のステップの推論によって前記少なくとも一つの式と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、
請求項６に記載の情報処理方法。
【請求項９】
前記（ｂ）のステップでは、前記（ａ）のステップで受け付けたテキストごとに複数の前記訓練式を生成し、
前記（ｃ）のステップでは、前記テキストごとに生成された前記複数の訓練式に対して前記少なくとも一つの推論を実行する、
請求項６または８に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップで前記模範解答と一致する推論結果を得た場合に、前記模範解答と一致する推論結果が得られた前記訓練式が前記（ｂ）のステップにおいて生成されやすくなるように、前記パラメータを更新する、
請求項６、８又は９に記載の情報処理方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
（ａ）自然言語の１以上のテキスト及び前記１以上のテキストから得られる推論結果の模範解答を受け付ける、ステップと、
（ｂ）予め用意されたパラメータ及び前記（ａ）のステップで受け付けた前記１以上のテキストに基づいて、前記１以上のテキストに対応する形式言語で記述された１以上の式を、訓練式として生成する、ステップと、
（ｃ）前記（ｂ）のステップで生成した前記１以上の訓練式に対して、予め用意された知識ベースを用いて演繹推論、及びアブダクションのうちの少なくとも一つの推論を実行する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップの前記推論によって前記模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
【請求項１２】
前記（ｃ）のステップでは、確率的推論を実行することによって前記１以上の訓練式から前記模範解答が得られる確率を算出し、
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップで算出される前記確率が高くなるように、前記パラメータを更新する、
請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１３】
前記模範解答は、形式言語で記述された複数の式を含み、
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップの推論によって前記模範解答に含まれる前記複数の式のうちの少なくとも一つの式と一致する推論結果が得られた場合に、前記（ｃ）のステップの推論によって前記少なくとも一つの式と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、
請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１４】
前記（ｂ）のステップでは、前記（ａ）のステップで受け付けたテキストごとに複数の前記訓練式を生成し、
前記（ｃ）のステップでは、前記テキストごとに生成された前記複数の訓練式に対して前記少なくとも一つの推論を実行する、
請求項１１または１３に記載のプログラム。
【請求項１５】
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップで前記模範解答と一致する推論結果を得た場合に、前記模範解答と一致する推論結果が得られた前記訓練式が前記（ｂ）のステップにおいて生成されやすくなるように、前記パラメータを更新する、
請求項１１、１３又は１４に記載のプログラム
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、自然言語のテキストを形式言語の式に変換する際に利用されるパラメータを最適化する、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明の目的の一例は、ユーザが入力した自然言語に基づく推論を行なうシステムにおいて自然言語を形式言語に変換する際に利用されるパラメータを最適化することができる、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
（ａ）自然言語の１以上のテキスト及び前記１以上のテキストから得られる推論結果の模範解答を受け付ける、ステップと、
（ｂ）予め用意されたパラメータ及び前記（ａ）のステップで受け付けた前記１以上のテキストに基づいて、前記１以上のテキストに対応する形式言語で記述された１以上の式を、訓練式として生成する、ステップと、
（ｃ）前記（ｂ）のステップで生成した前記１以上の訓練式に対して、予め用意された知識ベースを用いて演繹推論、及びアブダクションのうちの少なくとも一つの推論を実行する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップの前記推論によって前記模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、ステップと、
を実行させる命令を含むことを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８２】
（付記１１）
コンピュータに、
（ａ）自然言語の１以上のテキスト及び前記１以上のテキストから得られる推論結果の模範解答を受け付ける、ステップと、
（ｂ）予め用意されたパラメータ及び前記（ａ）のステップで受け付けた前記１以上のテキストに基づいて、前記１以上のテキストに対応する形式言語で記述された１以上の式を、訓練式として生成する、ステップと、
（ｃ）前記（ｂ）のステップで生成した前記１以上の訓練式に対して、予め用意された知識ベースを用いて演繹推論、及びアブダクションのうちの少なくとも一つの推論を実行する、ステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップの前記推論によって前記模範解答と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８３】
（付記１２）
前記（ｃ）のステップでは、確率的推論を実行することによって前記１以上の訓練式から前記模範解答が得られる確率を算出し、
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップで算出される前記確率が高くなるように、前記パラメータを更新する、
付記１１に記載のプログラム。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８４】
（付記１３）
前記模範解答は、形式言語で記述された複数の式を含み、
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップの推論によって前記模範解答に含まれる前記複数の式のうちの少なくとも一つの式と一致する推論結果が得られた場合に、前記（ｃ）のステップの推論によって前記少なくとも一つの式と一致する推論結果が得やすくなるように、前記パラメータを更新する、
付記１１に記載のプログラム。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８５】
（付記１４）
前記（ｂ）のステップでは、前記（ａ）のステップで受け付けたテキストごとに複数の前記訓練式を生成し、
前記（ｃ）のステップでは、前記テキストごとに生成された前記複数の訓練式に対して前記少なくとも一つの推論を実行する、
付記１１または１３に記載のプログラム。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８６】
（付記１５）
前記（ｄ）のステップでは、前記（ｃ）のステップで前記模範解答と一致する推論結果を得た場合に、前記模範解答と一致する推論結果が得られた前記訓練式が前記（ｂ）のステップにおいて生成されやすくなるように、前記パラメータを更新する、
付記１１、１３又は１４に記載のプログラム。
【国際調査報告】
2019156131.tif 000013
2019156131.tif 000014