名詞役割入れ替えに頑健な日本語含意関係認識

含意関係認識に必要な要素は、語彙、構文、推論など様々であるが、たとえば語彙が共通しているが主語と目的語が入れ替わり文意が変わって矛盾となるべきような場合、現状の深層学習モデルでは分類性能が著しく低い。本研究では、非矛盾の文章ペア中の名詞を入れ替えることで矛盾とみなせる文章データを自動作成し、既存の含意関係認識データセットと合わせてBERTをファインチューニングした。学習と評価には、既存の含意関係認識データセットに加え、Wikipediaと新聞記事から抽出したものを組み合わせて用いた。これにより、従来から高い性能が報告されているタイプの含意関係認識の性能は保持しつつ、日本語の文内で名詞を入れ替えたときに意味が変わり矛盾となったかを判別できることを示した。