NeuralDTSに対する型検査アルゴリズムの実装の試み

判定するアルゴリズムともいえる．上述の含意関係記号推論は，ニューラルネットによる推論・予測認識の手法においては含意判定の場合にその証明がとしばしば対比されるが，そうした記号推論を行う構成されるため，含意関係認識システムがつくったための現代的なシステムの一つとして型理論(type証明が，求めている命題の証明になっているかどうtheory)と呼ばれる論理システムがある．型理論はもか検査する必要がある．この点で，型検査アルゴリともと，数学の証明を厳密に表現すること，言い換ズムは含意関係認識システムの基礎になっている．えれば数学を形式化することを目的として考案され以上のように，型検査アルゴリズムは，依存型理た[1]．その一方で，命題と型の同型性および証明論を用いた自然言語意味論の基盤であるといえる．とプログラムの同型性を示すカリー・ハワード対応従来このアルゴリズムは，もっぱら記号推論システ(Curry-Howardcorrespondence)を背景に，現代的な型ムであるような型理論に対して与えられてきた．そ理論はそれが考案された当初からプログラミング言の一方で，依存型理論を用いた自然言語意味論に語とも見なされている．は，ニューラルネットを埋め込んだシステムが考案型理論は計算機科学と論理学の共通部分としてされている[11,12]．その中でも，[13,14]において研究されてきたが，型理論の中でも特に依存型理基本構想が説明されたNeuralDTSは，自然言語の複論(dependenttypetheory)は，一般化量化子や照応と雑な意味現象を説明できる従来のDTSの記号推論いった自然言語の意味論に早くから応用されてきたを維持しつつ，「犬である」といった述語をニュー[2]．上述のように，依存型理論は論理システムともラル分類器に置き換えることによって，ニューラルプログラミング言語とも見なすことができる．そのネットによる予測を併用する．ため，自然言語の文がもつ複雑な意味構造を解釈で本研究ではNeuralDTSの実装に向けた一歩としきる論理システムとして依存型理論を用いるだけでて，まず，DTSの語彙が含む述語を多層パーセプト―2161―.ロン(MLP)による分類器で置き換え，得られたシステムに対する型検査アルゴリズムを実装する．前者および後者の実装にはともにHaskellを用い，特にMLPの実装にはPyTorchのHaskellバインディングであるhasktorchを用いる．次に，WordNetから抽出したデータセットを用いて，型検査アルゴリズムに埋め込むニューラルネットの精度を型検査の出力を参照して調べる．