1. 含意要因となる表現から作成した
パタンを用いたテキスト含意認識
長岡技術科学大学 電気系 山本研究室
08310885 宇高 邦弘

2. テキスト含意認識とは
・言語表現Ａ（テキスト）が言語表現Ｂ（仮説）の
意味を含むかを自動判定するタスク
1

3. 研究背景
・テキスト中の一部の表現から含意関係を認識可能
⇒含意要因となる表現と仮説の対を集めること
で含意関係認識が可能
2

4. 研究目的
・各自然言語処理タスクのシステムの出力によ
り構築された海外の評価セットから対を抽出
・抽出した対を用いてテキスト含意認識
⇒自然言語処理タスクに存在する推論を対象とし
たテキスト含意認識
3

5. 含意要因表現-仮説対の抽出方法
・過去に海外で公開された評価セットから抽出
⇒各自然言語処理タスクのシステムの出力
からテキストと仮説を構築
⇒テキスト中にある含意要因となる表現と
仮説を対にして人手で抽出
⇒2,304のテキストと仮説の対から994の
含意要因表現-仮説対を抽出
4

6. 含意要因表現-仮説対の抽出例
テキスト：ドイツの航空会社であるルフトハンザ
はミュンヘンに直行します
仮説：ルフトハンザはドイツの航空会社だ
5

7. 含意要因表現-仮説対の抽出例
テキスト：ドイツの航空会社であるルフトハンザ
はミュンヘンに直行します
仮説：ルフトハンザはドイツの航空会社だ
6

8. 抽出した対を用いた含意認識手法
・抽出した対と入力されるテキスト-仮説対を照合
⇒構文解析により文節対に分解
⇒動詞、形容詞、名詞（未知語を含む）のみ使用
⇒抽出した対から作成される文節対がテキスト-
仮説対に全て含まれている場合、含意と判断
7

9. 抽出した対を用いた含意認識の例
入力テキスト：イリノイ生まれのチャールズは２７歳の俳優でした
文節対：イリノイ生まれ-チャールズ
チャールズ-俳優
27歳-俳優
入力仮説：チャールズはイリノイで生まれた
文節対：チャールズ-生まれ
イリノイ-生まれ
使用する対：
含意要因表現：イリノイ生まれのチャールズ
文節対：イリノイ生まれ-チャールズ
仮説：チャールズはイリノイで生まれた
文節対：チャールズ-生まれ
イリノイ-生まれ 8

10. 抽出した対を用いた含意認識の流れ
9

11. 抽出した対を用いた含意認識の流れ
10

12. 抽出した対を用いた含意認識の流れ
11

13. 抽出した対を用いた含意認識の流れ
12

14. 抽出した対を用いた含意認識の流れ
13

15. 認識実験
・抽出した994の含意要因表現-仮説対を使用
・入力：含意要因表現-仮説対の抽出に使用した
2,304の含意関係を持つテキストと仮説のペア
14

16. 抽出した対を用いた含意認識結果
入力した
テキスト-仮説対の数
2,304
含意要因表現-仮説対を抽出
したテキスト-仮説対の数
1,013
含意要因表現-仮説対を抽出し照合
したテキスト-仮説対の数
633
含意要因表現-仮説対を抽出できず
照合したテキスト-仮説対の数
0
含意要因表現-仮説対を抽出し
照合しないテキスト-仮説対の数
380
含意要因表現-仮説対を抽出できず
照合しなかったテキスト-仮説対の数
1,291
15

17. 抽出した対を用いた含意認識結果
入力した
テキスト-仮説対の数
2,304
含意要因-仮説対を抽出
したテキスト-仮説対の数
1,013
含意要因-仮説対を抽出し照合
したテキスト-仮説対の数
633
含意要因-仮説対を抽出できず
照合したテキスト-仮説対の数
0
含意要因-仮説対を抽出し照合
しなかったテキスト-仮説対の数
380
含意要因-仮説対を抽出できず
照合しないテキスト-仮説対の数
1,291
16

18. 考察
・含意認識を誤った４割について
⇒含意要因表現-仮説対を抽出時に行った情報削除
による文節対の変化が原因
17

19. 考察
・テキスト-仮説対に照合した含意要因表現-仮
説対の多くは1回しか照合しない
⇒抽出した対の名詞、複合名詞、固有名詞が原因
⇒他の含意認識評価セットへ適用し辛い
18

20. 対からのパタン作成
・抽出した対について、名詞、複合名詞、固有名詞を対
象に汎化
・汎化語はwikipediaから人手で作成
19

21. パタンを用いた含意認識の流れ
20

22. パタンを用いた含意認識の流れ
21

23. パタンを用いた含意認識の流れ
22

24. パタンを用いた含意認識の流れ
23

25. パタンを用いた含意認識の流れ
24

26. パタンによる含意認識実験
・対の抽出を行った2,304のテキスト-仮説対を2つに
分割
⇒682を入力として、1,622をパタン作成に使用
・1,622のテキスト-仮説対から抽出した対から624の
パタンを作成
・文節対での照合
25

27. パタンを用いた含意認識結果
⇒作成したパタンに照合するテキスト-仮説対は
少数
入力したテキスト-仮説対の数 682
含意要因表現-仮説対を抽出可
能なテキスト-仮説対の数
357
パタンに照合したテキスト-仮説
対の数
16
26

28. 考察
・パタンに照合したテキスト-仮説対が少ない
⇒多様な表現を吸収できない
27

29. 本研究のまとめ
・海外の含意認識評価セットから含意要因となる表現と仮説
の対を抽出し、含意認識
⇒994の含意要因表現-仮説対を抽出
⇒含意要因表現-仮説対を抽出できたテキスト-仮説対の
6割を正しく含意認識
・汎用性を高めるために抽出した対からパタンを作成し、含意
認識
⇒624のパタンを作成
⇒ほとんどがパタンに照合せず
⇒様々な表現の違いを吸収することで改善可能
28

30. ご清聴ありがとうございました

31. 抽出した対の照合による含意認識
入力した
テキスト-仮説対の数
2,304
含意要因-仮説対を抽出
したテキスト-仮説対の数
1,013
含意要因-仮説対を抽出し照合
したテキスト-仮説対の数
10
含意要因-仮説対を抽出できず
照合したテキスト-仮説対の数
0
含意要因-仮説対を抽出し照合
しなかったテキスト-仮説対の数
1,003
含意要因-仮説対を抽出できず
照合しないテキスト-仮説対の数
1,291
多くの対がそのままの
形ではT-H対に照合し
ない
⇒対抽出時の情報の削
除が原因

32. Wikipediaからの上位下位関係抽出
上位-下位
納豆-食品
納豆-塩辛納豆
発酵食品-納豆