[論文レビュー] Object-oriented semantics of English in natural language understanding system

Yuriy Ostapov|arXiv (Cornell University)|Sep 27, 2011

linguistics and terminology studies参考文献 2被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、自然言語理解のためのオブジェクト指向的意味論フレームワークを提案し、英語文を人物、行動、出来事、関係を表す述語の構造的意味データベースにマッピングする。知識表現とコードの分離、および推論エンジンの使用により、社会的行動に関する質問に対して妥当な答えを導くことが可能となり、分類的で拡張可能な、本体論的NLUのスケーラブルなアプローチを示している。多言語対応への応用可能性も示唆されている。

ABSTRACT

A new approach to the problem of natural language understanding is proposed. The knowledge domain under consideration is the social behavior of people. English sentences are translated into set of predicates of a semantic database, which describe persons, occupations, organizations, projects, actions, events, messages, machines, things, animals, location and time of actions, relations between objects, thoughts, cause-and-effect relations, abstract objects. There is a knowledge base containing the description of semantics of objects (functions and structure), actions (motives and causes), and operations.

研究の動機と目的

• オブジェクト指向的原則に基づくスケーラブルで拡張可能な自然言語理解フレームワークの開発。
• 人物、行動、出来事、関係、動機、原因を含む社会的行動の事実を、意味データベース内の構造的述語として表現すること。
• 意味的知識表現をプログラム論理から分離し、より簡単な保守およびより大きな語彙的・事実的データセットへの適応を可能にすること。
• 専用の推論エンジンを用いて、社会的事実に関する質問に対して妥当な推論に基づく答えを導くこと。
• モジュラーでデータ駆動型の設計により、他のヨーロッパ言語への移植可能性を支援すること。

提案手法

• バックス・ナウア記法（BNF）で表現された形式的文法規則を用いて、英語文を意味データベースにマッピングする。
• 知識ベース内の属性と関係を持つ述語として、人物、組織、行動などのエンティティを表現する。
• 動詞の意味を「フレーム」としてエンコードし、意味的役割、行動、動機、原因を定義する。
• 生産系の原則を用いて、条件、道具、代替経路を伴う行動のシーケンスとして操作をモデル化する。
• 意味的定義、オブジェクト構造、行動フレームを永続的データベースに格納し、検索と推論に利用する。
• VISUAL PROLOGを実装環境とし、クエリ解決のための専用推論エンジンを用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 社会的行動の事実を表現するために、オブジェクト指向的原則を用いて自然言語理解をどのようにモデル化できるか？
• RQ2 英語文を機械処理可能な意味的述語に変換するために必要な形式的文法と文法的構造は何か？
• RQ3 動機や原因を含む動詞の意味を、どのように体系的にエンコードし、行動に結びつけることができるか？
• RQ4 意味的データをプログラム論理から分離することで、NLUシステムのスケーラビリティと保守性がどのように向上するか？
• RQ5 このアプローチは、社会的出来事や因果関係に関する複雑な質問に対して妥当な推論を可能にするか？

主な発見

• LEIBNIZシステムは、人物、行動、出来事、関係を表す述語の構造的意味データベースへの英語文のマッピングに成功した。
• 動詞にフレームを用いることで、意味的役割、動機、原因の体系的なエンコードが可能となり、例として「人を撃つ」という行動に「殺す」や「金を手に入れる」などの動機を関連づけることができる。
• 生産系論理を用いて、条件、道具、代替経路を伴う行動のシーケンスとして操作をモデル化し、構造的計画を実現した。
• 知識表現をコードから分離することで、効率的な検索と推論が可能となり、より大きな語彙的・事実的データベースへのスケーリングを支援した。
• システムは、社会的事実に関する複雑な質問への回答が可能であることを示し、事実的推論のチューリングテストに類似したテストで部分的な成功を収めた。
• データ駆動型でモジュラーなアーキテクチャであるため、このアプローチは他のヨーロッパ言語への適応が可能である。