範疇文法導出を用いた創発言語の構成性の評価

ある現象の仕組みを解明したいとき、現象そのものを観察する標準的な方法の他に、その現象の模倣物を作ることで間接的な解明を試みる構成論的アプローチがあり得る。創発言語(創発コミュニケーション)[1]は、シミュレーション上のエージェント間で生じるコミュニケーションプロトコル、又はそれを対象とする研究分野を指し、NLP・計算言語学分野における構成論的アプローチといえる。近年では、深層学習や強化学習の恩恵を受け再び注目を集めつつある。創発言語と自然言語の間には、しばしば構造上の乖離が指摘されており、創発言語の構造理解や自然言語とのギャップの解消が重要な課題である[2,3]。特に、構成性原理の観点から創発言語の構造を評価することが重要視され、構成性の度合いを測る指標も提案されている。ここで、構成性とは「単純な意味が組み合わさることによって複雑な意味が構成される」という自然言語の性質である。創発言語の構成性を測る指標としては、例えばTopograhicSimilarity(TopSim)[4,5]や∗東京大学在籍中の研究。TreeReconstructionError(TRE)[6]などがある。しかしながら、既存の構成性評価指標の殆どは、創発言語に平坦な構造を暗に仮定している。即ち、構成的な創発言語とは、あくまで平坦な単語の羅列に過ぎず、文法構造のような階層的な構造をもつわけではないと仮定してしまっている。創発言語分野においては、平坦な構成性は自明な構成性、階層的な構成性は非自明な構成性と呼ばれる[7]。本稿では、創発言語の非自明な構成性を評価することを目標とする。NLP分野における範疇文法導出(CGI)[8]の先行研究から着想を得た我々は、創発言語にCGIを適用し、これに基づく新たな構成性指標を提案する。CGIは、文と論理式のペアから成る(自然言語の)データセットに対して、範疇文法と意味解析器を導出するアルゴリズムである。言語創発分野の標準的な設定であるLewisシグナリングゲーム[9]では、創発言語はメッセージと意味のペアからなる集合として定義されるため、CGIアルゴリズムをそのまま適用できる。また、CGIには構成性の度合いを測るのに役立つ良い性質がある。例えば、意味解析におけるFスコアや範疇文法の語彙サイズなどが挙げられ、それぞれCGF・CGLという名前の評価指標として提案する。実験の結果、我々の提案指標は既存の代表的な構成性指標と有意な相関を示し、実際に構成性指標として機能していることが示唆された。他方で、いくつかの具体例から伺えるように、我々の指標は創発言語の文法構造(非自明な構成性)についてより深い洞察を与えることができるものである。より複雑な設定における創発言語を対象にCGIを適用し、提案指標の有用性を明確にしていくのが今後の課題である。