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複数の自然言語抽出して矛盾点を導く

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[Prolog]

複数の自然言語抽出して矛盾点を導く

  やりたいこと

  • 複数の自然言語を抽出して自動で矛盾点を導く
  • 関連
    • finding contradiction とかNLPで検索するといろいろ出てくる
    • 命題に関してはPrologを使うと良さそう
  • やること
    • 自然言語 → 命題化(Prolog) → 矛盾点を導く
  • メモ
    • 自然言語から命題化する部分が難しそう
    • Prologのようなものは論理プログラムと呼ぶべきらしい

自然言語を命題化する手法の調査

  そもそも論

  • 自然言語処理
    • 数学者の高山幸秀氏のエッセイ
    • そもそも人間の使っている自然言語には明確な法則性があるのではない、格文法を超えるようなアイデイアはないだろう
    • "膨大な例文のデータベースから統計的に最も 確からしいものを選び、それをあてはめて自然言語を処理するアイディアが最も有望"
    • そのとおり

  pKTN

いきなり日本語の論文があったので読んでみる。この手法(pKTN)、NICTの鈴木さんという方が提案しているようだ、どれどれ。よくよく読むとpKTNの文法等は英文のほうが詳しい。

pKTNについてのメモ

  • pKTN
    • 論理プログラムをペトリネットで表す手法
    • ペトリネットはカール・アダム・ペトリが1962年に発表した離散分散システムを数学的に表現する手法
  • pKTNを構築する方法は2つ
    • 論理プログラムから作る
      • つまりPrologのようなものから生成←これは別にやりたくない
    • 自然言語から作る
      • 詳しいところはわからないがこの手法は既存の手法より良いらしい
      • これをやりたい

変換手法

4.自然言語からpKTNへ

一部の自然言語文(英文)は、依存構造(動詞述語を頂点とする木構造)を介してpKTNへと変換できる[31], [32]。

Fig-ure 4〜6に変換例を示す。依存構造図には自然文に含まれる全ての単語や句が漏れなく含まれており、

その間の文法的/意味的係り受け関係が、実線および点線で示されている。

このような係り受け関係から、我々は品詞/句の変換ルール

・不定冠詞+名詞 ⇒ 変数+述語

・定冠詞+名詞 ⇒ 述語or関数記号

・代名詞 ⇒ 変数

・固有名詞 ⇒ 定数

・be動詞 ⇒ (削除)

・動詞 ⇒ 述語

に基づき、pKTNを構築する。

とりあえず

  • 自然言語 → 命題化(Prolog)
    • 上記を日本語の文法で構造化したい