[論文レビュー] The Theoretical Status of Ontologies in Natural Language Processing

John Bateman|ArXiv.org|Apr 25, 1997

Natural Language Processing Techniques参考文献 49被引用数 37

ひとこと要約

本稿は、システム的機能文法の階層と機能を活用することで、NLPにおけるontology設計を言語的根拠に基づいたものに制約を加えるアプローチを提案する。ontologyは抽象性と言語的表現力の両立を図らねばならず、知識表現が過剰に制約されすぎたり、逆に制約が不足したりするのを防ぐために言語をコアな制約として用いるべきである。これにより、NLPシステム向けに再利用可能で理論的根拠に基づいたontologyが可能になる。

ABSTRACT

This paper discusses the use of `ontologies' in Natural Language Processing. It classifies various kinds of ontologies that have been employed in NLP and discusses various benefits and problems with those designs. Particular focus is then placed on experiences gained in the use of the Upper Model, a linguistically-motivated `ontology' originally designed for use with the Penman text generation system. Some proposals for further NLP ontology design criteria are then made.

研究の動機と目的

• NLPシステムのontology設計における理論的不安定性と方法論的厳密性の欠如に対処すること。
• ontologyがNLPにおいて果たす役割（世界知識の整理、意味論、システムインターフェースなど）を明確にすること。
• 言語理論、特にシステム的機能文法が、効果的で再利用可能なontologyの設計に不可欠な制約を提供することを主張すること。
• ontology構築における過剰な抽象化（言語から離れている）と過剰な具体化（文法に縛られている）の間の緊張を解消すること。
• スケーラブルで相互運用可能な知識表現を可能にするために、言語理論を基盤とするontology工学のフレームワークを提唱すること。

提案手法

• システム的機能文法の階層（語彙文法、語彙文法、意味）をontology設計の構造的制約として用いる。
• 経験的、対人的、文脈的意味の機能を活用し、ontology内の概念的コンテンツの組織化をガイドする。
• ペンマン上位モデルを事例として用い、言語理論が大規模ontology開発にどのように寄与できるかを示す。
• ontologyは言語構造から孤立して構築されるべきではなく、抽象性と表現力を両立させる言語理論に基づいて設計されねばならないと提唱する。
• ontologyが一般性と言語的現実性の両方を満たすように、言語理論を多次元的制約システムとして活用することを推奨する。
• 計算上のontologyモデルを、更新された理論的記述（例：ホールアイドとマチュイセーンのブルーミントン格子）と一致させることで、一貫性と再利用可能性を向上させることを提唱する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 NLPにおけるontologyは、再利用可能性に十分な抽象性を保ちつつ、言語的形態とつながった形でどのように設計できるか？
• RQ2 言語システムからのどの理論的制約が、大規模で再利用可能なontologyの構築をガイドするか？
• RQ3 現在のontology設計が言語的根拠の欠如によってどの程度失敗しているのか、そしてその是正策は何か？
• RQ4 ontology設計において、世界知識の整理、意味論、システムインターフェースの機能がどの程度重複したり、対立したりするか？
• RQ5 システム的機能文法は、知識表現が過剰に制約されすぎたり、逆に制約が不足したりするのを避ける、原則的フレームワークを提供できるか？

主な発見

• 抽象度が高すぎたり、文法的束縛が強すぎたりするontologyは、代名詞解決や一貫性モデリングなどの有効なNLPタスクを支援できない。
• 言語理論、特にシステム的機能文法は、一般性と表現力を両立させる多次元的制約システムを提供する。
• ペンマン上位モデルは、理論的根拠に基づいたontology設計の成功事例を示しているが、理論的一致性の完全な達成には至っていない。
• 言語的構造による制約がなければ、ontologyの再利用性は損なわれ、コーダー間の一貫性が低下し、相互運用性も制限される。
• 言語理論をontology工学に統合することで、理論的に説得力があり、NLPアプリケーションにおいて実用的でもあるontologyの構築が可能になる。
• 世界知識の表現、意味論、システムインターフェースの機能の間には明確な区別を設ける必要がある。そうでなければ、概念的混乱や設計の一貫性の欠如が生じる。