人間が行っている推論は論理的な含意関係だけではなく, 日常的な知識を背景にした常識推論が大きな役割を果たしている. 本研究はこの際の知識を, 複雑な内容を表現できる自然言語文自体ととらえ, 「から」「ため」のような手がかり表現を利用することで, 前提と帰結がともに文となる自然言語推論をコーパスから深層学習モデルとして直接学習する. コーパスから抽出した157万の前提と帰結のペア文に対して前処理を施し、推論が妥当であると思われるペア文についてT5を用いて学習し, 自然言語文生成によって非論理的な言語推論を構築した。テストデータにおいて, 前提から生成した帰結文について人手評価を行い、さらに妥当な帰結が得られなかった原因について考察し, 改善と今後の可能性について議論する.
