言語モデルを用いた定量的推論機能の実現に向けて

本研究は，言語モデルに実世界に対応した定量的推論（特にファジィ推論）機能を組み込むことを目的とする．二つの物体が衝突した後の状態を言語モデルにより自然言語で推論すると同時に，推論の中に含まれる程度を表す表現に対する物理量を回帰型ニューラルネットワークを用いて学習させる．これにより定量的な状態変化を反映したファジィ推論により帰結となる定量的な物理量を表すメンバーシップ関数を推定する．特に，具体的な値で表せない「かなり」「少し」などの程度の表現の意味合いを学習させることを対象とし，その曖昧な表現を表すメンバーシップ関数として予測されたものの精度を測ることにより，推論の妥当性を検証する．