[論文レビュー] On the Quantum-like Contextuality of Ambiguous Phrases

Daphne Wang, Mehrnoosh Sadrzadeh+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 19, 2021

Quantum Mechanics and Applications参考文献 11被引用数 8

ひとこと要約

この論文は、分布的データにsheaf理論的およびContextuality-by-Default（CbD）フレームワークを適用することで、自然言語における曖昧なフレーズが量子的類似の文脈性を示すかどうかを調査している。その結果、'adopt boxer' や 'throw pitcher' といった特定の曖昧なフレーズがCbDにおいて確率的文脈的であることが判明し、それぞれ文脈性の尺度が1/30および7/30であった。これは、言語的文脈性が量子にインspiredされたツールを用いて形式的にモデル化可能であることを示している。

ABSTRACT

Language is contextual as meanings of words are dependent on their contexts. Contextuality is, concomitantly, a well-defined concept in quantum mechanics where it is considered a major resource for quantum computations. We investigate whether natural language exhibits any of the quantum mechanics' contextual features. We show that meaning combinations in ambiguous phrases can be modelled in the sheaf-theoretic framework for quantum contextuality, where they can become possibilistically contextual. Using the framework of Contextuality-by-Default (CbD), we explore the probabilistic variants of these and show that CbD-contextuality is also possible.

研究の動機と目的

• 自然言語における意味の組み合わせが、量子力学的基礎における文脈的性質に類似した文脈性を示すかどうかを調査すること。
• 論理的（可能性論的）文脈性のためのsheaf理論的フレームワークを用いて、言語的文脈性をモデル化すること。
• Contextuality-by-Default（CbD）フレームワークを用いて、確率的モデルへの分析を拡張すること。
• 心理言語学的およびコーパスベースのデータソースから得た現実の言語的データにおける文脈性を定量化すること。
• パラメトリックブートストラップを用いた文脈性の頑健性を評価し、NLPにおけるその意味を検討すること。

提案手法

• 曖昧なフレーズにおける意味の組み合わせを、文脈上での経験的モデルとして扱うために、sheaf理論的フレームワークを適用する。
• コーパス（BNC、Baroniら）および心理言語学的研究（Pickering & Frisson、Tanenhausら）からの分布的データを用い、意味の共起頻度を抽出する。
• フレーズレベルの意味選択を、測定文脈上の結合確率分布に翻訳し、CbDフレームワークにおける経験的モデルとしてモデル化する。
• KujalaとDzhafarov（2016）のベル型不等式を用いて、確率的システムにおける文脈性の有無を検証する。
• Dzhafarov ら（2020）の手法を用いて、非文脈的モデルからの逸脱度を定量化する文脈性尺度を計算する。
• サンプリングのばらつきを考慮し、観測されたシステムが非文脈的である確率を推定するためにパラメトリックブートストラップを実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自然言語における曖昧なフレーズの意味の組み合わせは、量子力学的基礎で定義された論理的（可能性論的）文脈性を示すことができるか？
• RQ2 自然言語における曖昧なフレーズの解釈の確率的モデルは、CbDフレームワーク下で文脈的であると示唆されるか？
• RQ3 言語的意味の組み合わせにおける文脈性は、形式的測度を用いてどのように定量化できるか？
• RQ4 言語的データにおける信号伝達効果が、CbDフレームワーク下での文脈性検出にどの程度影響を及えるか？
• RQ5 現実のコーパスデータから、頑健で定量化可能な言語的文脈性の例を得られるか？

主な発見

• 'adopt boxer' はCbD文脈性を示しており、文脈性尺度が1/30である。これは非文脈的モデルからのわずかな非ゼロの逸脱を示している。
• 'throw pitcher' はより高い文脈性度合いを示しており、尺度が7/30である。これは意味の割り当てにおけるより強い非古典的依存関係を示唆している。
• パラメトリックブートストラップの結果、'adopt boxer' に対して非文脈的モデルが得られる確率は0.56以上であり、サンプリングのばらつきに対して中程度の頑健性があると示されている。
• 'throw pitcher' については、非文脈的モデルが得られる確率が0.08未満であり、高い頑健性と文脈性の強い証拠を示している。
• データに信号伝達効果が存在しても、両システムともCbD下で文脈的であることが確認された。これは、局所的因果性が破られている状況でも文脈性が持続しうることを示している。
• 本研究では、コーパスバイアス（例：'bus' を表すために 'coach' が不足して使用されているアメリカ英語語彙）が、観測された意味頻度や解釈パターンに影響を及える可能性があると特定した。