本研究では、形式意味論に基づく自然言語推論システムにおいて課題となる語彙知識の不足に対処するため、大規模言語モデル(LLM)を用いた公理自動生成手法を提案する。提案手法は、論理推論システムlightblueにLLMを統合し、推論過程で必要な語彙的知識のみを公理として動的に生成・補完することで、不要な公理の補完を抑制しつつ、人手を介さない自動的な知識補完を実現する。評価実験の結果、提案手法の有効性および論理推論における拡張性が示された。

形式意味論に基づく自然言語推論(NaturalLanguageInference;NLI)システムは、文の意味を論理式として明示的に表現することで、厳密で説明可能な推論を実現する枠組みである。中でも、組合せ範疇文法(CombinatoryCategorialGrammar;CCG)[1,2]と高階論理に基づく推論システム[3,4,5]は、証明可能性に基づいて推論を行うことで、高い適合率(Precision)を有する点に特徴がある。しかし、従来の論理推論システムは、語彙間の関係性に関する知識や世界知識に依存する推論を十分に扱えないという課題を残している。論理推論システムにおいて、語彙的な推論や世界知識を扱うためには、推論過程で利用可能な公理を明示的に追加した上で推論を行う必要がある。しかし、推論システムへの公理の追加には、膨大な知識データセットの中から推論に必要な知識のみを適切に抽出することが困難であるという、いわゆるフレーム問題が存在する。特に、不要な公理の導入は探索空間の拡大を引き起こし、推論効率や正確性に影響を与える可能性があるため、知識補完の制御は実用的な論理推論システムにおける重要な課題である。この課題に対して、これまで様々な公理生成手法が提案されてきた。例えば、WordNet[6]のような知識データベースを利用し、単語間の意味的関係性に基づいて公理をオンデマンドに生成する手法[7]や、語や句の分散表現に基づく類似度を計算し、意味的に関連する表現間に公理を導入する手法などが存在する[8]。また別のアプローチとして、人間が推論過程に介入し、公理を逐次補完する対話的な自然言語推論システムも提案されている[9]。この手法では、論理推論システムを大規模な知識データベースに直接接続するのではなく、推論に必要な知識を人間が判断し、公理として追加することで、不要な知識の導入を抑制できるという利点がある。一方で、人間との対話を前提とするため、推論プロセスの完全な自動化が困難であるという制約がある。そこで本研究では、人間の代替として大規模言語モデル(LargeLanguageModels;LLM)を用い、論理推論システムに対して公理を自動的に追加する手法を提案する。本手法では、論理推論システムとしてlightblue[10]を用い、定理証明器としてwani[11]を採用する。LLMを推論ループに組み込むことで、推論に必要な語彙的な知識を状況に応じて補完しつつ、不要な公理の補完を抑制することを目指す。このような枠組みにより、知識補完の制御という課題に対して一つの実践的な解を与えるとともに、論理推論に基づく高い説明可能性を維持したまま、語彙的推論能力の向上を図ることが可能となる。本研究では、評価実験を通じて提案手法の有効性を検証する。