NeuralDTS：自然言語推論システムへの双曲分類器の組み込み

従来の依存型意味論(DTS)に基づく自然言語推論システムでは，推論において必要不可欠な世界知識を人手で付与する必要があり，膨大な知識獲得コストが課題であった．本研究ではこの課題を解決するため，概念階層の埋め込みに適した双曲空間を利用する手法であるHyperbolicEntailmentConesを統合した自然言語推論システムを提案・実装した．本手法は，概念間の包含関係を双曲空間上で自動判定し，推論に必要な公理として動的に追加するものである．本手法を用いることで，人手による知識定義のコストを大幅に削減しつつ，「りんごは果物である」といった語彙間の包含関係を考慮した，より広範な言い換えに対応する自然言語推論を実現した．