手がかり表現に基づく非論理的な言語推論の学習

ロボットのような人工知能が人間と共生する未来社会において,人間と同等の推論や知的判断が行える方法を開発することは,重要な研究課題だと考えられる.自然言語処理の最近の推論の研究は含意関係認識のような論理的な推論を扱っていることが多いが,これでは扱えない自然な「推論」も実際には重要である.たとえば,富士山と湖の写った写真を見て「富士山がある」「湖が見える」と判断するだけでなく,そこから「キャンプによい」「日本的な風景だ」と判断することは論理的な推論ではないが,人間が常に行っている常識的な推論である.そこで本研究では,「～ため」のような手がかり表現とニューラル言語モデルを用いることで,大量のコーパスから直接,こうした常識的推論を学習する.提案法の特徴は,前提と帰結がどちらも自然言語の文となる言語的推論であり,従来のように論理構造を介していないことにある.