仮説推論と充足可能問題、BERTによる推理小説の知識処理

自然言語文を理解し、ホームズのように推理できるか ~第2回ナレッジグラフ推論チャレンジ2019~

抄録

ナレッジグラフ推論チャレンジは、解釈性の良いAI技術を開発するために、推理小説を題材とした、推論を行うAIのコンテストである。我々は、小説文を知識表現するために述語論理式に直し、その述語論理式を仮説推論と充足可能問題により、犯行状況を表す解を導いた。具体的に、まず、人物とその行為から網羅的に生成した文と、小説文をBERTモデルにより比較し、知識処理すべき文を抽出する方法を提唱した。この生成文は述語論理式に直すことが可能である。次に、この小説内の事実を表す述語論理式と一般知識から、仮説推論を行い、犯行状況の仮説を導いた。さらに、人物の発言の真偽を考慮した充足可能問題の解として、犯行状況の可能性を列挙した。発言の真偽や情報不足による解の分岐が起きるが、その分岐条件を特定することで、解を一意にするために必要となる、小説内で言及されていない事実を導いた。