自然言語処理研究室B3ゼミ_04th

知識ベースについて

Transcript

1. 自然言語処理研究室 B3 Seminar ２０１３ 年度 第４週 ～知識ベースを利用した自然言語処理システム～ 長岡技術科学大学 B3 竹野 峻輔
2. • 知識ベース(KB: Knowledge Base) – 知識の検索を可能とし，知識を組織化し，知識をコンピュー タ上に集合させたもの 背景… ×格文法や意味属性だけでは正確に解析できない ×例文ベースだけでは多様性に対応できない ⇒（人間みたいに）一般化された少ない知識を機会に 反映させる必要あり 文法知識，例文知識，一般常識，専門分野知識，文脈知識 … cf.. オントロジー, 概念ベース 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 知識ベースとは
3. • 知識ベース(KB: Knowledge Base) – 知識の検索を可能とし，知識を組織化し，知識をコンピュー タ上に集合させたもの 背景… ×格文法や意味属性だけでは正確に解析できない ×例文ベースだけでは多様性に対応できない ⇒（人間みたいに）一般化された少ない知識を機会に 反映させる必要あり 文法知識，例文知識，一般常識，専門分野知識，文脈知識 … cf.. オントロジー, 概念ベース 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 知識ベースとは
4. • 阿折;知識ベースを利用した自然言語処理システム(1994)より 文理解に必要な能力とは…? From Result Driven 1. 大局的文型の理解：SVO, SVOO… connected NP1 to NP2 2. 語句の修飾の一般化，名詞句の概念レベルの推論 Data Transfer Facility Software … 3. 構成要素関係，所有関係などの関係知識の利用 is-a関係, has-a関係…IBM, HP ∈Company 名詞句のバリエーションは非常に多い≒例文ベースの限界 ※例文ベースを採りいれてしまった方が早い場合もある 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 知識ベースの出発点-文理解に必要な能力- (論文より)
5. • 知識ベース（文法知識，例文知識，一般常識，専門分野知識，文脈知識）に 必要な技術要素… • 言語知識定義 • 意味属性体系定義，意味制約定義 • 概念階層関係定義 • 常識・分野知識定義 • 文脈知識処理 • 大規模知識アクセス機能 • テキスト現象と知識を結びつける機能 • 推論エンジン • 競合解消機能 • 知識デバッグ機能 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 知識ベースに基づくNLPシステムの要素技術体系(論文より)
6. • 知識ベース（文法知識，例文知識，一般常識，専門分野知識，文脈知識）に 必要な技術要素… • 言語知識定義 • 意味属性体系定義，意味制約定義 • 概念階層関係定義 • 常識・分野知識定義 • 文脈知識処理 • 大規模知識アクセス機能 • テキスト現象と知識を結びつける機能 • 推論エンジン • 競合解消機能 • 知識デバッグ機能 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 知識ベースに基づくNLPシステムの要素技術体系(論文より) たくさんあります
7. • cf. エキスパート・システム構築ツール(AI) 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 如何にして一つのシステムにまとめるか？(論文より)
8. • cf. エキスパート・システム構築ツール(AI) 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 如何にして一つのシステムにまとめるか？(論文より) Akinator http://jp.akinator.com/ 選択肢を選ぶことで 想像した人，キャラクタ等々を当てる ⇒決定木の学習をしていると（思われる）
9. • cf. エキスパート・システム構築ツール(AI) 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 如何にして一つのシステムにまとめるか？(論文より) 知識 ベース (可変) 推論 エンジン (固定)
10. • cf. エキスパート・システム構築ツール(AI) 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 如何にして一つのシステムにまとめるか？(論文より) 知識 ベース (可変) 推論 エンジン (固定)
11. • cf. エキスパート・システム構築ツール(AI) 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 如何にして一つのシステムにまとめるか？(論文より) 知識 ベース (可変) 推論 エンジン (固定) こっち側は規則に従って 推論するだけ
12. • cf. エキスパート・システム構築ツール(AI) 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 如何にして一つのシステムにまとめるか？(論文より) 知識 ベース (可変) 推論 エンジン (固定) こっち側は規則に従って 推論するだけ
13. • cf. エキスパート・システム構築ツール(AI) 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 如何にして一つのシステムにまとめるか？(論文より) 知識 ベース (可変) 推論 エンジン (固定) こっち側の質をあげる
14. 推論 エンジン (固定) • cf. エキスパート・システム構築ツール(AI) 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 如何にして一つのシステムにまとめるか？(論文より) 知識 ベース (可変) ・規則の集合 (if ~ then … 集合≃決定木) ・概念階層表現 ・３段論法的知識 ・文法・文型解析ルール ・知識獲得 … →知識適用の確信度 競合解消 ；膨大な組み合わせを 解釈可能なものに絞る
15. 推論 エンジン (固定) • cf. エキスパート・システム構築ツール(AI) 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 如何にして一つのシステムにまとめるか？(論文より) 知識 ベース (可変) ・規則の集合 動詞+目的語->動詞句 ($rule ($if ($seq ‘verb’ $obj))($then ($phrase ‘$....)) クライアント ∈ ネットワーク ($def_hi ‘&client’ ’ $comp_of’ &network 0.9)
16. 一般的/多義的な知識は低い確信度 限定的/一意的な知識に高い確信度 この確信度の計算を全ての組み合わせに行うのは不可 能 →ある程度の絞り込みが必要 いつ？どうやって？ e.g.) アプリオリ・アルゴリズム(Apriori algorithm;1994) ある知識の組み合わせ の支持度＜知識単体の支持度 ⇒枝切りを行うことで組み合わせ爆発を防ぐ；動的手法 ⇒相関ルールの抽出などに用いられる． 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 知識に対する確信度計算，競合解消 を与える
17. • 出典：http://enterprisezine.jp/iti/detail/4368 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 質疑応答システム Watsonの例
18. • 人間の感覚ライクなNLP = 知識ベース + 推論エンジン 知識ベースは規則の集合 含有関係，同値関係，定型句… 質の高い推論には 質の高い大規模な知識ベースが必要 推論エンジンで組み合わせ爆発を抑えるため 競合解消である程度の絞り込いながら解析 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 ここまでのまとめ
19. • 阿折義三; (1994). 知識ベースを利用した自然言語処理システム. 情報処理学会 研究報告自然言語処理（NL）, 28, 57–64. • 「SiriのライバルEvi」 http://nouai.blog.fc2.com/category16-1.html • 「自然言語処理とWatson、ソーシャルデータ活用」をIBM 村上明子氏が語る • http://enterprisezine.jp/iti/detail/4368 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 参考文献
20. • 半教師アルゴリズム – 知識ベースなどで弱い(Heuristicな)ラベル付された 訓練セット利用 – 2つの概念(Entity)が含まれる表現からは 関係抽出ができる(Is-a関係など) …だろう(Heuristic) 雑音いっぱい⇒精度下がる • （遠い）関係抽出で使われるアルゴリズム （遠い概念）Distant-(監督、管理)Supervision 根幹：アノテーションされたテキストを使わず(or かなり少 ない)に如何に関係抽出を正確に行うか？ ⇒Knowledge Baseを使う： Directlyじゃない限り難しいよね。どうしよ 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 Distant-Supervision Learning Algorithm
21. 1. Factor Gprahを使う。 (概念の相関図：2つの関係があるかないか分かるもの そんでもって、 その関係が文章中にあるか決定できる) 2. 制約付き半教師学習を適用 このときKBに載ってる関係を使わない ⇒ エラーの31%が削減できた。 2014/1/30 自然言語処理研究室 2013年度 B3ゼミ 第4週 Distant-Supervision Learning Algorithm