隠喩理解 : 混合理論を用いた隠喩の意味の解析

概要

論文の詳細を見る
今日、隠喩理解は計算機上で自然言語理解を行なうに当たって非常に重要な問題となってきている。「プログラムが走る」という例で考えると、「走る」という語はそもそも物理的に物体が移動することを表したが、「実行する」という意味が本来の意味につけ加わったことになる。このように隠喩理解を行なうことにより、知識獲得が可能となる。我々の目的は人間が隠喩理解をするのになるべく近い形で計算機に隠喩理解させることにある。隠喩理解を行なうに当たって我々は連想網を使用する。連想網はニューラルネットワークを用いて実現される。我々のシステムではニューラルネットワークの入力として文の成分の中の自立語を使用する。出力は文の解釈が優先順位をつけた形で現れる。この考え方は混合理論に基づいている。本論文では特に「生きた隠喩」を扱う。「生きた隠喩」はステレオタイプ化されていない隠喩の種類で、これに対してステレオタイプ化された隠喩を「死んだ隠喩」と呼ぶ。我々はニューラルネットワークによる連想網の実現を基礎にして、混合理論を用いた隠喩理解の方式を提案する。我々のニューラルネットワークを用いた隠喩理解モデルは相互作用説に基づいている。相互作用説によると隠喩の中の単語はお互いに影響を受け、意味が変化する。例えば「人間は狼である」という例をとると、「人間」も「狼」も共に「残酷である」あるいは「孤独である」といった意味を帯びてくる。このような単語の意味の変化をニューラルネットワーク内の重み、しきい値を使うことにより、扱うことができる。さらに意味の変化を学習させることもできる。我々は混合理論に基づいた隠喩理解モデルを提案する。心理学の混合理論によると、1.多義個所に至ると、聞きては複数の解釈を算出する。2.その中から、文脈を利用して最適の解釈を選択しようとする。3.文が移るまでに多義性が解消しなかった時にも、一つを選びそれに固執する。4.選んだ解釈が後続の文脈に合わない時には、前の節の表層構造を想起し直して、新しい解釈を算出しようとする。となる。すなわち我々は1の各々の解釈を出力層の別のニューロンに割り当て、ニューロンの活性値の大小により、優先順位をつけ、これをニューラルネットワークの外から含意を探索するという方法で、混合理論を実現する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1990-03-14

隠喩理解 : 混合理論を用いた隠喩の意味の解析

スポンサーリンク

概要

著者

関連論文

スポンサーリンク