手がかり表現に基づく非論理的な言語推論の学習

人間が行っている推論は論理的な含意関係だけではなく,日常的な知識を背景にした常識推論が大きな役割を果たしている.本研究はこの際の知識を,複雑な内容を表現できる自然言語文自体ととらえ,「から」「ため」のような手がかり表現を利用することで,前提と帰結がともに文となる自然言語推論をコーパスから深層学習モデルとして直接学習する.コーパスから抽出した157万文ペアについて学習し,テストデータにおいて,前提から生成した帰結文について人手評価を行ったところ,65.8%が妥当な推論であるとの結果を得た.さらにエラーの原因について考察し,改善と今後の可能性について議論する.