1月12日 前回の続き 談話解析 プラン認識に基づく理解 発話の理解 行為

1月12日 前回の続き
談話解析
プラン認識に基づく理解
„
個々の発話
„
対話
„
„
発話の理解
„
„
„
„
相手の心的状態（信念や意図）を変化させる行為
世界に作用し何らかの目的（ゴール）を達成するた
めの計画（プラン）
行為の記述
駅の案内所での客と駅員の会話
„
乗車(行為者，列車，駅）
„
客：モントリオール行きの列車は何時に出発しますか．
駅員A：3時15分です
駅員B：3時15分に7番ゲートからです．
„
„
„
„
„
„
ウィンザー行きの列車は何時に発車するかご存知ですか．
駅員A：はい
駅員B：3時15分に出発します．
„
1月12日
文章生成
「モントリオール行きの列車は何時
に発車しますか」 駅員の答え
„
„
„
客はモントリオール行きの列車の発車時刻を知りたがっ
ている
客はモントリオール行きの列車に乗りたいらしい
列車に乗るには客は下の前提条件を満たさなければな
らない．
„
„
„
„
文章生成
„
„
„
„
対話システム
翻訳システムの出力
要約システムの出力
質問応答システムの出力
前提条件の制約
„
„
いる(行為者，場所，時間）
制約：発車駅（列車，駅）
出発場所（列車，場所）
出発時間（列車，時間）
前提条件： いる(行為者，場所，時間）
効果：乗車状態（行為者，列車）
発車駅，場所，時間
当駅は発車駅である．時間は聞かれたので答える．乗車
ゲートも答える必要がある．
「3時15分に7番ゲートからです．
1
自然言語生成に必要な種々の
作業と資源
文書生成システム
非記号的データ
„
„
„
領域知識
概念化/
命題化
中間言語方式の機械翻訳
伝達内容
の選択
伝達内容
の構成
深層生成
非記号的データを入力とするシステム
„
„
話し手の意図
概念化された伝達内容を入力とするシステム
テキストプラン
株式市場レポート，天気予報，スポーツの試合のレ
ポート
談話関係
文境界 の表出 文法的
選択
の決定
伝達意図を入力とするシステム
„
談話構造に関する知識
領域に関する聞き手の
モデル
領域知識に関する質問応答システム
参照表現
命題の
語選択 の選択
集約
表層生成
語彙・文法知識
言語に関する聞き手
のモデル
テキスト
Lispプログラムについてアドバイスする
エキスパートシステムとユーザの対話
深層生成
„
話し手の意図を入力とし，それを達成する
テキストの伝達内容を選択する
„
„
„
„
„
„
S1: どのような内容のアドバイスがほしいですか？
u1: プログラムの保守性を向上させるためのアドバイスをください．
s2: (setq x 1) は (setf x 1)に変更したほうがいいです．
u2: なぜ？
システムのゴール：setqからsetfへの書換えを実行するように
ユーザを説得する
s3:
„
„
„
„
参照表現の選択
参照対象を特定するのに必要な情報
表層生成
„
„
„
„
深層生成で生成された伝達内容（テキスト
プラン）をテキストに変換する作業
文境界の決定
構文の選択
語の選択
私は今，
保守性向上の書換えを適用することによって，
プログラムの保守性を高めようとしています．
setqからsetfへの書換えは保守性向上の書換えの一つなのです．
„
矢印で指している三角を言葉で指定するには？
2
参照表現の選択
基本語彙レベル
参照表現の選択
聞き手のモデルの考慮
動物
„
獣
犬
„
„
„
„
„
動物にかまれた
獣にかまれた
犬にかまれた
ラブラドールにかまれた
隣の家のナナにかまれた
ラブラドール
„
„
隣の家のナナ
聞き手が良く知っていると推定できる語を優先す
る．
それに該当する適当な語がないときは，説明的
な定義で言い換える．
説明的定義についても，聞き手が知っていると
推測される情報を優先する．
参照表現の選択
文脈の影響1
„
参照対象が未出の実体である場合
„
„
聞き手が既に知っていると推定できる実体を参照する場合
„
参照対象と同じクラスの実体が先行文脈に現れている場合
„
„
定名詞句で参照する．
「次にキュウリを用意します．皮はきれいにむいてしましましょう」
„
＜原因＞（主部）太郎は今朝寝坊してしまった
（従属部）太郎は，昨晩夜ふかしをした
太郎は，昨晩夜ふかしをしたので，今朝寝坊し
てしまった．
参照対象が前文と現在の文でともに焦点になっている，又は参照対象が
既に先行文脈に現れていて，前文と現在の文でともに焦点になっている対
象が現在の文で省略されている場合
„
„
„
„
ゼロ代名詞又は指示詞が使える．
「山田さんはその日の朝ようやく八ヶ岳の絵を完成させました．さっそく幸子さ
んにφ見せました．
それ以外の場合
„
二つの実体を区別する属性を用いて代用詞を修飾する．
修辞的関係の表出と文境界の
決定
„
„
固有名詞または定名詞句で参照する
先行文脈には現れていないが，既出の実体から聞き手がそ
の存在を推論できる実体を参照する場合
„
参照対象が既出の実体である場合
参照対象を特定するための情報を付加して表出する．
「昨日山田さんと行ったレストラン」
„
„
„
„
初めて談話に現れる実態を参照する場合
„
„
参照表現の選択
文脈の影響2
「音量を調節するつまみ」，「先ほど切ったタマネギ」，「最初の曲がり角」
大域的文脈（談話状況）から特定される実体
„
„
話し手・聞き手はそれぞれ一人称・二人称の呼称を用いて参照できる．
談話状況に存在する対象は「これ，それ，あれ」などの直示的参照表現で
参照する
修辞的関係表現の難しさ
接続表現の選択
„
＜条件＞という修辞的関係を表す英語の
接続表現
„
„
„
„
„
＜目的＞「∼するために」
＜原因＞「∼する/したので」
„
if
when
after
only if
3
修辞的関係表現の難しさ
文境界の決定
„
„
„
„
修辞的関係表現の難しさ
接続表現の省略
二つの命題が何らかの修辞的関係にあるとき，それらの
命題は適当な接続表現を使って一つの文にまとめること
が出来る．
しかし，さまざまな命題を無制限に一つの文に詰め込む
と，極端に読みにくい文ができる可能性がある．
例 新規書類が開いたら，文書をつくったあとに用紙設
定をしようとすると余白がずれる可能性があるので，文
書をつくる前に用紙設定をします．
例 新規書類が開いたら，文書をつくる前に用紙設定を
します．文書をつくったあとに用紙設定をしようとすると余
白がずれる可能性があります．
„
新規書類が開いたら，文書をつくる前に余白調
整などの用紙設定をします．（＜動機づけ＞）文
書をつくったあとに用紙設定をしようとすると余
白などがずれる可能性があります．
伝達内容の集約（集約規則）
1.
複数の命題が同一の主語をもつとき，それらを
一つの命題に集約することができる．
„
2.
センテンスプラン
選択によって得られる一文当たりの内部表現
金丸は大学院生だ．金丸は頭が良い．→金丸は頭
の良い大学院生だ．
複数の命題が同一の述語をもつとき，それらを
一つの命題に集約することができる．得られる
命題は，もとの命題に対する複数の主語を持つ
„
センテンスプラン
文法制約
太郎は大学生だ．次郎は大学生だ．→太郎も次郎
も大学生だ
表層文字列
「山田さんは昨年八ヶ岳の絵を描いた」
に相当するセンテンスプラン
描く
動作主：[1] 人＆目上
名前：山田
単一化文法の例
„
„
動作対象：[2] 絵
クラス限定：山
名前：八ヶ岳
„
時間位置：[3] 昨年
発話行為：断定
接続関係：なし
主題：[1]
情報量：[3]<[2]
„
„
„
„
„
(0)
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
s’/Sem→s( )Sem.
s(Subcat)/Sem→Comp1, s([Comp1|Subcat])/Sem
pp/Sem→np/NP, p(NP)/Sem
s([pp/o(O), pp/ga(S)])/draw(S,O)→ ‘描く’
np/y 山田さん
np/p 絵
p(NP)/ga(NP)→が
p(NP)/o(NP)→を
4
意味主辞駆動生成の流れ
合成のための生成：要約システム
s’/draw(y,p)
„
(0)
(0)
s([])/draw(y,p)
(1)
„
s([pp/ga(y)])/draw(y,p)
pp/ga(y)
(2)
np/y
p(y)/ga(y)
(4)
(6)
山田さん
„
pp/o(p)
が
(1)
(2)
np/p
p(p)/o(p)
(5)
絵
„
s([pp/o(p), pp/ga(y)])/draw(y,p)
(7)
(3)
を
描く
生成モジュールの構造
内容決定
内容決定
文書構造化
文プランニング
出力の可読性を向上する機会を提供する．表やテンプ
レートはかなり不明瞭で読みにくい．
生成を使えばグラフィックスよりもコンパクトな要約とな
る場合もある．グラフィックスでも，画像の状況説明をし，
はっきりさせるにはテキストが必要なことは多い
生成では，さまざまなテキストプランニング戦略や語彙
選択戦略を用い，テキストを一貫性のあるものにする．
生成の過程で，自然言語表現やそれらの組み合わせ
方を選択することで，さまざまな集約や一般化操作を
合成中に行うことができる．
何を伝えるのか
の決定
„
合成
„
伝達する情報の選択
情報をメッセージの系列で表す
どう伝えるのか
の決定
表層的表出
文書構造化
„
„
„
出力の全体的な構造の決定
要約の修辞構造をプランニング
一貫性表現
文プランニング
„
メッセージ集約
„
„
„
„
メッセージから文への写像
複数メッセージ → 単一文
単一メッセージ → 複数文
語彙選択
„
„
意味表現中の特定の概念を表す語句を選択
固有名詞，定名詞句，不定名詞句，代名詞な
どの参照表現のタイプを選択
5
表層的表出
„
注釈づけされた表現を受け取り，文を生成
文章生成の応用
„
文書作成
„
技術文書
„
„
„
„
„
特許申請書
マニュアル
健康管理レポート
対話システム
要約システム
今後の課題
„
知識の獲得
„
„
知識ベースやモジュールの再利用
„
„
人手 → コーパスからの自動獲得
領域依存性
評価基準，評価
„
„
主観的な評価（人間による）
客観的な評価（計算機による）
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