Research Process of “Building a Commonsense Inference Dataset based on Basic Events and its Application”
Kazumasa Omura · Journal of Natural Language Processing · 2024
黒橋，2023)について，その研究過程を中心 に紹介する．著者は談話関係を推論する能力に焦点を当てたデータ構築とその応用に取り組ん でおり，まず，補足が必要と思われる原論文に関する用語を以下にまとめる． 談話関係 文や節などのテキストスパン間の意味的な関係．例えば， 因果 「お腹が空いたので，ご飯を食べる」 条件 「激しい運動をすると，汗をかく」 対比 「好きな食べ物は餃子で，嫌いな食べ物はブロッコリーです」 などがある． 談話標識 ある談話関係を明示する接続表現．日本語では「-ので(因果) 」や「一方で(対比) 」 などがある． 蓋然的関係 一方が他方を引き起こし得る事態間に成立する談話関係．因果や条件などの談話 関係の上位分類に相当する． (Penn Discourse Treebank (Prasad et al. 2019) における Contingency の日本語訳として定義) 2 原論文の概要 原論文は，図 1 右下のような，基本的な蓋然的関係を問う多肢選択式問題(常識推論問題)の 半自動的な生成手法を提案したものである．提案手法は以下の 4 ステップから成る(図 1) ． (1) 格フレーム (Kawahara and Kurohashi 2006) から高頻度な述語項構造を「基本イベント の核となる表現(コアイベント) 」として獲得する． (2) テキストに係り受け解析・談話関係解析を適用し， 「蓋然的関係を表す談話標識で接続さ れ，コアイベントから成るイベントの組」を自動抽出する．