人間が行っている推論は論理的な含意関係だけではなく,日常的な知識を背景にした常識推論が大きな役割を果たしている.本研究はこの際の知識を,複雑な内容を表現できる自然言語文自体ととらえ,「から」「ため」のような手がかり表現を利用することで,前提と帰結がともに文となる自然言語推論をコーパスから深層学習モデルとして直接学習する.コーパスから抽出した157万文ペアについて学習し,テストデータにおいて,前提から生成した帰結文について人手評価を行ったところ,65.8%が妥当な推論であるとの結果を得た.さらにエラーの原因について考察し,改善と今後の可能性について議論する.

ロボットのような人工知能が人間と共生する未来社会において,人間と同等の推論や知的判断が行える方法を開発することは,重要な研究課題だと考えられる.自然言語処理の最近の推論の研究は含意関係認識のような論理的な推論を扱っていることが多いが,これでは扱えない自然な「推論」も実際には重要である.たとえば,富士山と湖の写った写真を見て「富士山がある」「湖が見える」と判断するだけでなく,そこから「キャンプによい」「日本的な風景だ」と判断することは論理的な推論ではないが,人間が常に行っている常識的な推論である.そこで本研究では,「～ため」のような手がかり表現とニューラル言語モデルを用いることで,大量のコーパスから直接,こうした常識的推論を学習する.提案法の特徴は,前提と帰結がどちらも自然言語の文となる言語的推論であり,従来のように論理構造を介していないことにある.