DRS意味解析における出現位置を利用した語彙数削減

意味解析は自然言語文を意味関係を構造化した意味表現に変換する、自然言語処理において最も基礎的なタスクの一つである。意味表現の形式は数多く存在するが、本研究では理論言語学の分析に基づく高度な意味表現形式[2]である談話表示構造(DRS)に着目する。図1はIwasbornonthe31stofMayin1940を表現するDRSである。談話指示子の集合（例:t1,e1など）と条件の集合（例:t1≺”now”など）の組を「箱」と呼び、これらを用いて表現したDRSを箱形式DRSと呼ぶ。DRS。1:‌b1TPRt1"now"‌2:‌b1Timee1t1‌3:‌b1REFt1‌4:‌b1REFe1‌5:‌b1Patiente1"speaker"‌6:‌b1bear"v.02"e1‌7:‌b1DOMt1"31"‌8:‌b1time"n.08"t1‌9:‌b1MOYt1"05"‌10:‌b1YOCt1"1940"‌それぞれDayOfMonth,MonthOfYear,YearOfCenturyの略である。DRSは箱形式DRSに対し、エンコーダ・デコーダモデルで扱う表現方法として適しており、[1,3]などで用いられている。特に[1]が提案した意味解析器は、複数のエンコーダを用いたエンコーダ・デコーダモデルで、入力のトークン列のみならず、その文字の系列や様々な言語情報を与えて学習させている。彼らは様々な組み合わせで実験を行なっているが、そのうち、2つのエンコーダを用い、一方には入力のトークン列とその意味タグを、他方には文字の系列を与える手法が最も良い精度を達成した。しかし、句形式DRSの一部のトークンは、モデルが予測すべき語彙の数を大きく増加させる要因となりうる。一つ目は図2の6行目のように、文に出現する単語が第2トークンに挿入されることがある。二つ目は図2の7,9,10行目のように、文に出現する単語の表す値が第4トークンに挿入されることがある。いずれについても任意の単語や値が挿入されうるため、エンコーダ・デコーダモデルはより膨大な語彙を有する必要があり、結果として予測精度が落ちている可能性がある。さらに、学習時に観測しなかった未知語も扱わなければならない。.一覧。GoldSilverBronzeTrainDevTestTrainTrain3.0.06,62088589897,598146,3714.0.07,6681,1691,048127,303151,493そこで本研究では、上述したトークンを可能な限り減少させることにより、エンコーダ・デコーダモデルによる予測の精度と頑健性の向上を狙う。それを可能にするために、文とDRSの両方に現れるトークンは、該当のDRSトークンを文中の出現位置を明示的に示すトークンに書き換えたデータで学習し、予測をする。出現位置に置き換えたデータで学習したエンコーダ・デコーダモデルは予測の際にも出現位置トークンとして出力し、出現位置トークンが示す文中の単語に書き換えることで最終的な予測とする。