![①Prolog/ Lisp
?主に三段論法による推論
? [三段論法]
[前提]A→B B→Cならば、[結論]A→C
? 前提1：田中さんは2年前にもご結婚された。
前提2：田中さんの友人の山田さんが子供服のお祝
いをした。
? 推論される結論：田中さんに子供が生まれた。
? 形式的に妥当な三段論法は、24パターンも存在する
引用先URL：三段論法Qiita
https://qiita.com/rissy/items/c3e6edb368e325a65f16
24パターン https://qiita-user-contents.imgix.net/https%3A%2F%2Fqiita-image-
store.s3.amazonaws.com%2F0%2F318478%2Fb3830579-8e26-f2d0-80e8-
4db2ae1627e0.png?ixlib=rb-1.2.2&auto=format&gif-
17](https://image.slidesharecdn.com/ltsyumaimokumokukai20200613-200613045120/85/Lt-syumai-moku_mokukai_20200613-17-320.jpg)
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Lt syumai moku_mokukai_20200613
- 2. 自己紹介 1. 環境工学：廃棄物の処理処分に関する研究 →統計学を 副専攻 ↓ 2. Web系企業でレコメンドエンジンの開発?物体認識など ↓ 3. 『ウェブ解析士』の資格本を初版時に執筆協力 https://00m.in/MFxzI ↓ 4. 統計解析?データマイニング?機械学習?AIへ キャッチアップしつつ、キャリアアップしてきました！ ?『Juliaデータサイエンス』(2017年刊行: 分担翻訳) https://00m.in/wSR0u
- 3. グラフ(分析)の諸相 3
- 4. まず、最近、グラフを用いた知識 表現が増えているな- ? ソーシャル?ネットワーク分析(Network analysis) ? グラフ理論を用いた強化学習(Deep Graph Reinforcement learning) ? レコメンデーション（Deep Graph Recommendation） 4
- 13. 3.こんな会話を実現させたい．．． 13 12/25 真理: 「お母さん、私が明日泊ま りにゆくの知ってるの？」 美佐: 「ふとんを干してたわ」 Q3: ここで、省略されているのは、 どんなことでしょうか？
- 16. 見込まれるアプローチ?手段 ? Prolog/ Coq ?主に三段論法による推論 ? ディープラーニング(LSTM End-To-End) ?学習による対話応答の生成 ?Common Lisp, オントロジー工学による推論 （Protégé,法造)?語用論(言語学) ?三段論法より、やや複雑な推論が可能 16
- 17. ①Prolog/ Lisp ?主に三段論法による推論 ? [三段論法] [前提]A→B B→Cならば、[結論]A→C ? 前提1：田中さんは2年前にもご結婚された。 前提2：田中さんの友人の山田さんが子供服のお祝 いをした。 ? 推論される結論：田中さんに子供が生まれた。 ? 形式的に妥当な三段論法は、24パターンも存在する 引用先URL：三段論法Qiita https://qiita.com/rissy/items/c3e6edb368e325a65f16 24パターン https://qiita-user-contents.imgix.net/https%3A%2F%2Fqiita-image- store.s3.amazonaws.com%2F0%2F318478%2Fb3830579-8e26-f2d0-80e8- 4db2ae1627e0.png?ixlib=rb-1.2.2&auto=format&gif- 17
- 18. ②ディープラーニング (LSTM End-To-End) ?学習による対話応答の生成 ? 最近の流行りのAIとか、ディープラーニングを用い たもの。 ? 弱点: チャットボットなどに，敬語や敬意表現，比喩 などのコーパスが整備されていない??? ? 場面に応じて，敬意表現は必ず出てくる． 例）上 司と部下の会話など →コーパスの整備が必要 18
- 19. ③ Common Lispオを用いたオントロジーによる推論 ?三段論法より、やや複雑な推論が可能 19 上位概念と下位概念など: 例) 家族(上位概念)→母(下位概念)
- 20. ③ELIZA（イライザ） ? ELIZA（イライザ）は、MITのジョセフ?ワ イゼンバウムが1964年から1966年に かけてELIZAを書き上げたもの。単純な パターンマッチ技法 ? 人工無脳です。 20 ユーザー（患者役）の入 力する文 (ユーザー) 「頭が痛い」 (医師)「なぜ、頭が痛いと おっしゃるのですか？」 (ユーザー)「母は私を 嫌っている」 (医師)「あなたの家族で 他にあなたを嫌っている 人は？」 （この場合「母」が「家族」 の下位概念である、とい う知識ベースは必要であ る）などと返す。
- 21. まとめ ? 私たちの日常会话は省略や含意?推意ばかりです。 ↓ ? ナレッジグラフ（オントロジー）を用いるとできそうで す！ ↓ ? 小説の中での会話文なら、実現しそうだ！ ? しかし、ナレッジグラフの設定が非常に手間暇がか かる eg.「is-a」, 「has-a」以外にも設定 ?少しでも自動化できるように検討したい！ 21
- 23. 参考文献?URL① ? 1．古崎?溝口(2005)「オントロジー構築ツールの現状」人工知能学会誌 Vol.20No.6 2005年11月 ? 2．川村, 江上, 長野, 大向, 森田, 山本, 古崎(2018) 「第1回ナレッジグ ラフ推論チャレンジ2018 ～解釈可能な人工知能を目指して～」2018年 度人工知能学会全国大会（第32回） ? 3．太田(2019)言語学の語用論や配慮表現の先端技術への適用に関す る一考察～敬語や待遇表現などの配慮表現は本当に必要か～ ? 人工知能学会 合同研究会 2019 太田 博三（放送大学） ? プレゼン資料 ? /otanet/sigconf-2019- slideota20191123 ? 論文 ? /otanet/thesis-sigconf2019- 1123hiromitsuota 23
- 24. 参考文献?URL② ? 4．太田(2018)「文章自動生成における主な手法の比較検討 ? 」ソフトウエアジャパン 2018 / IT フォーラムセッション/ ビッグデータ活用実務 フォーラム 2018 年 2 月 2 日（金） /otanet/slide-software-jpn20180202ota ? 5．古崎?笹島?來村 著,溝口編(2006)「オントロジー構築入門」オーム社 ? 6．第２回ナレッジグラフ推論チャレンジ2019 ? https://challenge.knowledge-graph.jp/results/results2019.html ? 7．第1回ナレッジグラフ推論チャレンジ2018開催報告 ? ～説明性のある人工知能システムを目指して～ ? 川村,?江上?, 田村? 外園? 鵜飼? 小柳? 西野? 岡嶋? 村上? 高松? 杉浦? 白 松?,張? 古崎 人工知能学会全国大会 第33回全国大会(2019) ? https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2019/0/JSAI2019_1K2J40 4/_pdf/-char/ja ? 8．法造 - オントロジーエディタ - Hozo - Ontology Editor ? http://www.hozo.jp/index_jp.html 24
- 25. 参考文献?URL③ 9．Protégé https://protege.stanford.edu/ 10． Prolog 三段論法 https://qiita.com/rissy/items/c3e6edb368e325a65f16 11．上田(2006)「オントロジーエディタProtege-OWLを使ったOWLオントロジー構築」 人工知能学会誌 12．AIDOS(2005)「オントロジ技術入門」 東京電機大学出版局 13．來村 著,?人工知能学会編集 (2012)「オントロジーの普及と応用」 オーム社 14. 松井(2001), 「関連性理論から見たポライトネス」 30巻No.3特集 月刊言語 15. 久野暲（1978）『談話の文法』大修館書店 25