DRS意味解析における出現位置を利用した語彙数削減

高度な意味解析タスクの一つとして、文を入力として談話表示構造(DiscourseRepresentationStructure,DRS)を出力するDRS意味解析がある。DRS意味解析器のうち、高精度を達成したvanNoordetal.(2020)[1]のエンコーダ・デコーダモデルは2つの独立したエンコーダを用いている。一方は文中の単語とその意味タグを交互に並べて入力とし、他方は文を文字単位で分割し入力とすることで、文の意味情報を学習しようと試みている。しかしこの手法では、文中のトークンがDRSトークンに含まれるため、モデルの語彙数が非常に大きくなり、デコーダの計算量が増大し予測精度の低下につながる可能性がある。本研究では、DRSに含まれるトークンのうち解析対象の文にも含まれるトークンを、文における出現位置に置き換えるという手法を提案する。これにより、モデルの出力語彙数が90%以上減少し、エンコーダ・デコーダモデルがより正確にDRSトークンを予測できる。実験により、既存手法と比較して精度の上昇を示したと同時に、学習時間の短縮とメモリ量の低下も達成した。