依存型意味論を用いた日本語含意関係コーパスの分析に向けて中村絢子(指導教員：戸次大介)

はじめに

1

1. 動的な束縛を表現することができる。
2. 証明論的に計算することができる。

2 つの文が含意関係を持つとは一方の文が真であるときに他方の文も真である1 ということを指す。文間の含意関係の有無を判定するシステムに機械学習させ3. 語彙化文法の意味部門として利用できる。
4. 到達可能性の条件を表現することができる。

るための正解データを構築する方法論として金子ら [1]のものがある。現時点では、正解データの構築手法は実テキストを網羅した意味論は多くなく、DTS が実人間の直観に基づいて策定されており、金子ら [1] のテキストにおいてどの程度の範囲を網羅しているかに手法で提案された分類が言語学的に妥当であるかどうついては検証が待たれる。

かの分析がなされていない。

3

本 研 究 で は 、金 子 ら [1] の 正 解 デ ー タ の 例 文 に

これらの点を踏まえ、本研究では、金子ら [1] で提案

Bekki[2] で提案された依存型意味論によって意味表示

された正解データの例文に Bekki[2] で提案された DTSを与え、正解データの構築手法を分析する。また、推論による意味表示を与え、金子ら [1] の正解データの構の際に必要な知識を依存型理論を用いたオントロジー築手法を分析すると共に、DTS の実テキストに対するで記述する。

経験的な網羅性を検証する。

関連研究

2

3.1

本節では含意関係認識の機械学習のための正解デー

DTS を用いた意味表示

以下の文に DTS による意味表示を与えた例を示す。

タを構築する手法の提案として金子ら [1] の研究およ(1) 年功序列を基礎として、年長者が上司、若年者が部下となり、指揮・命令系統に不備が出ない。

び Bekki[2] で提案された依存型意味論 (DTS) について述べる。

2.1

分析

含意関係認識のための正解データ(2) 年功序列を基礎として、年長者が上司となる。
(1′ )金子ら [1] は、正解データの構築を通して、2 つの文2の間に成立するプリミティブな含意関係 を用いて 1 つ(λc)(Σw:W orld)(Σt:T ime(w))の文を複数回書き換えて目的の文を生成する過程を提Σu1 :((Σe:Event(w)) とする (w,e,pro, 年功序列, 基礎)∧pres(e,t))示している。

Σu2 :((Σe:Event(w)) となる (w,e, 年長者, 上司)∧pres(e,t)∧となる (w,e, 若年者, 部下)∧pres(e,t))

以下に文の書き換えの例を示す。⟨t2⟩ は ⟨t1⟩ の「語順Σu3 :(¬(Σe:Event(w)) 不備がでる (w,e, 指揮・命令系統)の入れ替え」という含意関係を用いた書き換えである。

∧pres(e,t))⟨t1⟩ 第 1 回バスケットボール欧州選手権は、1935 年に(2′ )開催された。⟨\t1⟩(λc)(Σw:W orld)(Σt:T ime(w))⟨t2⟩ 1935 年に、第 1 回バスケットボール欧州選手権が開催された。⟨\t2⟩

Σu1 :((Σe:Event(w)) とする (w,e, 年功序列, 基礎)∧pres(e,t))
Σu2 :((Σe:Event(w)) となる (w,e, 年長者, 上司)∧pres(e,t))

しかし、文の書き換えの際に統語的なレベルで書き経験的に (1) は (2) を含意している。また、図 2 に示換える場合と意味的なレベルで書き換える場合が混在すように、DTS では、(1′ ) から (2′ ) は依存型理論のしているため、正解データの妥当性を分析することを推論規則 (ΣE) によって導出可能である3 。よって、金困難にしていると考えられる。

2.2

子ら [1] の正解データは理論的な含意関係と一致する。

DTS についてしかし、次の例では説明が難しい。

Bekki[2] で提案された DTS は、依存型理論を用い(3) ルキウス・ドミティウス・アウレリアヌス (以下ルキウス) の突然の死で皇帝不在の中、マルクス・クラウディウス・タキトゥス (以下マルクス) が帝た自然言語の意味論である。

DTS が自然言語の意味論として優れている点は以下の 4 項目である。

位につく。

1 自然言語処理においては “含意関係” という用語はもう少し広い意味で用いられている。
2 これを「基本文関係」と呼ぶ

3 (ΣE) はペアの第一要素、または第二要素を取り出す操作に相当する。

29

P : (λc)(Σw : W orld)(Σt : T ime(w))Σu1 : ((Σe : Event(w)) とする (w, e, pro, 年功序列, 基礎) ∧ pres(e, t))Σu2 : ((Σe : Event(w)) となる (w, e, 年長者, 上司) ∧ pres(e, t)∧ となる (w, e, 若年者, 部下) ∧ pres(e, t))
Σu3 : (¬(Σe : Event(w)) 不備がでる (w, e, 指揮・命令系統) ∧ pres(e, t))(ΣE)

π1 P : (λc)(Σw : W orld)(Σt : T ime(w))Σu1 : (Σe : Event(w)) とする (w, e, pro, 年功序列, 基礎) ∧ pres(e, t))

P : (λc)(Σw : W orld)(Σt : T ime(w))Σu1 : ((Σe : Event(w)) とする (w, e, pro, 年功序列, 基礎) ∧ pres(e, t))Σu2 : ((Σe : Event(w)) となる (w, e, 年長者, 上司) ∧ pres(e, t)∧ となる (w, e, 若年者, 部下) ∧ pres(e, t))Σu2 : ((Σe : Event(w)) となる (w, e, 年長者, 上司) ∧ pres(e, t)
(ΣE)
(ΣE)

Σu3 : (¬(Σe : Event(w)) 不備がでる (w, e, 指揮・命令系統) ∧ pres(e, t))(ΣE)

π1 P : (λc)(Σw : W orld)(Σt : T ime(w))Σu1 : (Σe : Event(w)) とする (w, e, pro, 年功序列, 基礎) ∧ pres(e, t))π2 π2 π1 P : (となる (w, e, 年長者, 上司) ∧ pres(e, t)) ∧ (となる (w, e, 若年者, 部下) ∧ pres(e, t))≡ (Σx : (となる (w, e, 年長者, 上司))(となる (w, e, 若年者, 部下))(ΣE)

Σu2 : ((Σe : Event(w)) となる (w, e, 年長者, 上司) ∧ pres(e, t)(ΣE)

π2 π1 P : Σu2 : ((Σe : Event(w)) となる (w, e, 年長者, 上司) ∧ pres(e, t) ∧ となる (w, e, 若年者, 部下)(ΣI)

π1 π2 π2 π1 P : となる (w, e, 年長者, 上司) ∧ pres(e, t)(π1 π2 π1 P, π1 π2 π2 π1 P ) : (Σe : Event(w)) となる (w, e, 年長者, 上司) ∧ pres(e, t)

π1 π1 P : (λc)(Σw : W orld)(Σt : T ime(w))Σu1 : (Σe : Event(w)) とする (w, e, pro, 年功序列, 基礎) ∧ pres(e, t))(ΣI)(π1 π1 P, (π1 π2 π1 P, π1 π2 π2 π1 P )) : (λc)(Σw : W orld)(Σt : T ime(w))Σu1 : (Σe : Event(w)) とする (w, e, pro, 年功序列, 基礎) ∧ pres(e, t))Σu2 : (Σe : Event(w)) となる (w, e, 年長者, 上司) ∧ pres(e, t)

図 2: (3′ ) から (4′ ) の導出Γ ⊢ A′ : T ype A ⪯ A′(Sub)Γ ⊢ M : A′
「帝位につく」という概念と「即位する」という概念の関係を、部分型ではなく DTS を用いて記述すると
Γ⊢M :A(4) アウレリアヌスの突然の死で皇帝不在の中、マルクス・クラウディウス・タキトゥスが即位する。

(3′ )(λc)(Σw:W orld)(Σt:T ime(w))

以下のようになる。

Σu1 :((Σe:Event(w)) 突然の死 (w,e, ルキウス)∧pres(e,t))(Πw:W orld)Actual(w)→Σu2 :(¬(Σe:Event(w)) 存在する (w,e, 皇帝)∧pres(e,t))(Πe:Event(w))(Πx:Entity(w))Σu3 :((Σe:Event(w)) つく (w,e, マルクス, 帝位)∧pres(e,t))

帝位につく (w,e,x)→即位する (w,e,x)(4′ )上の記述と推論規則を利用すると (5′ ) から (6′ ) を導出(λc)(Σw:W orld)(Σt:T ime(w))Σu1 :((Σe:Event(w)) 突然の死 (w,e, アウレリアヌス)∧pres(e,t))することが可能である。

Σu2 :(¬(Σe:Event(w)) 存在する (w,e, 皇帝)∧pres(e,t))4

Σu3 :((Σe:Event(w)) 即位する (w,e, マルクス)∧pres(e,t))

考察・まとめ金子ら [1] が作成した含意関係認識のための正解デー(3) と (4) は意味的にはおおよそ同じことを述べた文であるが、人名が省略されていたり、(3) の「帝位にタの一部を Bekki[2] で提案された依存型意味論で記述つく」という言葉と同じ意味で (4) の「即位する」とするによって金子ら [1] の正解データの構築手法の妥当いう言葉が使われていたりするなど意味表示に違いが性と依存型意味論の実テキストに対する網羅性を検証見られる。この 2 文の含意関係を認識するためには、した。一方の文が他方の文を含意するような例では依「帝位につく」という言葉と「即位する」という言葉存型理論の推論規則を適用することによって比較的容が意味が近いという知識が必要になり、またその知識易に 2 つの文が含意関係を持つことを証明することがを記述することが重要になる。

できる。また、推論規則のみでは証明が困難な類義語

3.2への書き換えなどは依存型理論を用いたオントロジーオントロジーを用いることによって、意味論と同じ体系で知識の記オントロジーとは概念間の関係を記述したものであ述が可能になった。金子ら [1] で提案された手法で書り、本研究では Patrick[3] に基づき部分型をもつ依存型き換えた場合の書き換えの結果が一致するかどうかの理論を用いて記述する。たとえば Patrick[3] では「リン計算は今後の課題である。また、記述した知識を実際ゴは色を持つ」という概念は以下のように記述される。に意味論で推論する際に利用できるようにしていく予Πu : (Σx : Apple.Color[x])HasColor[π1 u]

定である。

Π は全称量化子 (∀) に対応する働きをする。よってこの式は全てのリンゴは何かしらの色を持つことを表している。

参考文献[1] 金子 貴美, 戸次 大介, 宮尾 祐介.“基本文関係に分解した日本語含意関係認識アノテーション”, 人工知能学会第27 回全国大会. (2013)

これを踏まえ、(3) の「帝位につく」という概念と[2] Bekki, Daisuke. (to appear). “Dependent Type Semantics: An Introduction”, the 2012 edition of theLIRa yearbook: a selection of papers, University ofAmsterdam.(2012)(4) の「即位する」という概念の関係を記述することを考える。
「帝位につく」という概念は「即位する」という概念の下位概念と捉えることができる。部分型を持つ依存型理論で下位概念を記述する場合は、以下の[3] Patrick,B.,Richard,D.“A type-thorethetical approachfor ontologies:The case of roles”,Applied Ontology 7
pp.311-356.(2012)

ように記述することができる。
帝位につく ⪯ 即位する

[4] 兼岩 憲.“記述論理と Web オントロジー言語”, オーム社.(2009)

また、部分型を推論する場合には以下の規則が必要になる。

30