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J-GLOBAL ID：201202275558163417   整理番号：12A1332859

「ロボットは東大に入れるか?」「大学入試問題を解く」ことから見える言語,知識,世界理解に関する研究課題

著者 (2件)： 宮尾祐介 (国立情報学研) ,  川添愛 (国立情報学研)
資料名： 人工知能学会誌  (Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence)
巻： 27  号： 5  ページ： 470-478  発行年： 2012年09月01日 
JST資料番号： X0330A  ISSN： 0912-8085  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 人工頭脳プロジェクトでは大学入試問題を解くことをテーマとするが,それには入試で求められる高度な知的能力だけでなく,常識のようなより一般的な知的能力の仕組みを明らかにする必要がある。本論文では,言語理解とそれに続く問題解決プロセスに焦点を当てるために,XML(Extensible Markup Language)形式のテキストデータ及び各設問に対する問題タイプのラベルが与えられると仮定し,大学入試問題を解くために必要な研究課題を概説した。具体的には,1)形式表現への写像,2)知識を問う問題を解くための含意関係認識,3)オントロジーに基づく定性的推論,4)概念化・事例化,5)知識・文章の要約,6)文章や状況の一貫性・自然さの認識,7)深い意味解析,参照解析などの高度化,意見ホルダや感情の同定,常識的推論の妥当性判定,比喩的表現の意味解析,8)試験問題に解答するために必要な参照表現の設定や固有表現・用語認識など自然言語処理要素技術の高度化,9)問題文の理解が求められる。実際に選択肢の正誤を判断する問題に2)を適用した研究事例を紹介し,評価型ワークショップで最高精度のシステムは56%の正答率を示した。また,イベント成立のための条件に関する暗黙的知識を明示化した3)によって,選択肢が史実かを判断する世界史問題を解く手法について述べた。

シソーラス用語： プロジェクト ,  *人工知能 ,  試験 ,  *言語理解 ,  問題解決 ,  *XML【マークアップ言語】 ,  含意 ,  オントロジー ,  定性的推論 ,  人工知能推論 ,  事例研究 ,  比率 ,  知識 ,  歴史 ,  常識推論
準シソーラス用語： 人工頭脳プロジェクト ,  大学入試 ,  正答率 ,  暗黙的知識 ,  史実

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  応用プログラミング言語  (JD03052Y)

引用文献 (18件)：

• 相澤彰子. 自然言語処理と計算代数の接合による数学問題へのアプローチ. 人工知能学会誌. 2012, 27, 5, 483-491
• ANDROUTSOPOULOS, I. A survey of paraphrasing and textual entailment methods. J. Artificial Intelligence Research. 2010, 38, 135-187
• ANGELE, J. Ontology-based query and answering in chemistry : OntoNova @ Project Halo. Proc. 2nd ISWC, 2003. 2003
• 新井紀子. ロボットは東大に入れるか?-国立情報学研究所「人工頭脳」プロジェクト-. 人工知能学会誌. 2012, 27, 5, 463-469
• DAGAN, I. The PASCAL recognising textual entailment challenge. Machine Learning Challenges, 2006. 2006

タイトルに関連する用語 (8件)： ロボット ,  東大 ,  大学入試 ,  言語 ,  知識 ,  世界 ,  理解 ,  研究