[論文レビュー] Inference and Plausible Reasoning in a Natural Language Understanding System Based on Object-Oriented Semantics

Yuriy Ostapov|arXiv (Cornell University)|Feb 1, 2012

Semantic Web and Ontologies参考文献 3被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、対象指向の意味論と述語論理に基づく自然言語理解システムを提示する。このシステムは、帰納的推論と妥当性に基づく推論を統合し、社会的分野における複雑な論理的質問に応答することを目的としている。事実、役割、スクリプト、心理的規範をモデル化することで、原因特定、行動計画、状態予測などの推論が可能となり、法医学、医療、ビジネスシステムへの応用が示された。

ABSTRACT

Algorithms of inference in a computer system oriented to input and semantic processing of text information are presented. Such inference is necessary for logical questions when the direct comparison of objects from a question and database can not give a result. The following classes of problems are considered: a check of hypotheses for persons and non-typical actions, the determination of persons and circumstances for non-typical actions, planning actions, the determination of event cause and state of persons. To form an answer both deduction and plausible reasoning are used. As a knowledge domain under consideration is social behavior of persons, plausible reasoning is based on laws of social psychology. Proposed algorithms of inference and plausible reasoning can be realized in computer systems closely connected with text processing (criminology, operation of business, medicine, document systems).

研究の動機と目的

• 直接的なデータベース照合が失敗した場合に、コンピュータシステムが自然言語で提示された複雑な論理的質問に応答できるようにすること。
• 社会心理学に根ざした帰納的推論と妥当性に基づく推論を、意味的処理フレームワークに統合すること。
• 述語論理を用いて社会的行動、役割、スクリプト、計画をモデル化し、法医学や医療などの現実世界の応用に活用すること。
• 関係データベースを用いてスケーラブルで拡張可能かつモジュラーな推論を可能にする知識表現システムの構築。
• 自然言語クエリを用いた企業経営管理や犯罪捜査における推論タスクの自動化の可能性を実証すること。

提案手法

• 自然言語文を、人物、対象、行動、状態を記述する述語の集合として、一階論理を用いて表現する。
• 述語に対応するテーブルを用いて、関係データベースに事実と知識を格納し、効率的な保存と検索を実現する。
• 直接的な述語照合が質問に答えられない場合に、ルールベースの帰納的推論を実装して推論を実行する。
• 社会的心理学的規範と役割行動に基づく妥当性に基づく推論を適用し、明らかでない結論（例：動機、原因、状態）を導出する。
• スクリプト（例：船の遭難、病気）や計画（例：都市のレイアウト、事務所強盗）を、出来事の順序に関する推論を支援する構造化された知識として用いる。
• 複数の推論経路を統合する：仮説の検証、動機の特定、行動計画、症状・スクリプト・出来事に基づくトリガーを用いた原因や状態の推論。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 直接的な述語照合が失敗した場合に、自然言語理解システムはどのように論理的質問に推論的に応答できるか？
• RQ2 社会的心理学的規範は、非典型または曖昧な状況における人間行動の妥当性に基づく推論をどのように可能にするか？
• RQ3 スクリプト、計画、疾患記述などの構造化された知識は、どのように符号化され、社会的分野における推論を支援するか？
• RQ4 妥当性に基づく推論は、動機や原因に関する推論の整合性と妥当性を保証するために、どのように論理的ルールとして形式化できるか？
• RQ5 このようなシステムは、法医学、医療、または企業経営管理のような実世界の応用にどのように統合され、複雑な意思決定の自動化を実現できるか？

主な発見

• 本システムは、仮説検証、非典型的行動分析、行動計画、原因／状態特定という4つのコアな問題クラスにおける推論を効果的にサポートした。
• 社会心理学的法則に基づく妥当性に基づく推論により、標準的な役割期待を超えた動機や行動についての推論が可能となった。
• スクリプトや計画（例：船の遭難、事務所強盗）が述語ベースの知識構造として効果的に符号化され、出来事の順序と行動のモデル化に活用された。
• 「9 Street1 Streetで11月7日に少女が死亡しているのはなぜか？」といった自然言語クエリに対しても、因果的行動や出来事を特定することで回答が可能となった。
• 関係データベースと論理的推論の統合により、大規模な事実的・概念的データのスケーラブルな処理が可能となった。
• 本アプローチにより、法医学や企業経営管理分野における複雑な推論タスクの自動化が実現され、手作業によるデータ処理や専門家による解釈への依存が低減された。