尤度最大化に基づく自然言語による多段推論過程の抽出への取り組み

ヒトが行うような自然言語による推論では，観測した事象を言語で表現することで認識を行い，その事象に関する知識を取り込んだ推論を多段に繰り返していくことにより最終的な帰結となる自然言語文を生成していると考える．本研究では，自然言語文入力に対して知識を介在させ，新たな自然言語文を生成する形で結論を導くための多段の多岐にわたる推論過程過程の中から，自然言語文を生成する際の尤度を最大化する過程を抽出する手法を提案する．実験には多段推論のデータセットであるMuSiQueを利用した．結果として，提案手法はチャンスレベルを上回る性能であることを検証した．