研究の背景
第五世代コンピュータプロジェクト及びその後継プロジェクトにおいて、モデル生成 法に基づく並列推論システムMGTPが開発され、有限代数の未解決問題等を対象に、証 明過程の最適化が進められてきた。その結果、否定情報を制約として伝搬させる機構 を導入した制約MGTPが開発され、良好な性能が得られている。
一方、自然言語処理の分野では、PereiraとWarrenが自然言語の構文解析をホーン節 論理の演繹推論としてとらえ、定式化して以来、Prologをはじめとする論理型言語に よって自然言語解析の記述が行われている。現在では、構文的な制約と意味的な制約 を併用したさまざまな構文解析手法が提案されているが、これらの手法については、 依然、記述性や効率面で解決すべき問題が多い。
研究の目的
本研究では、MGTPの適用領域を広げるために知識を制約として表現する方法について 検討し、抽象度の高い知識表現言語処理系としての完成を目指す。この一環として、 自然言語処理をMGTPの応用分野として、構文解析をはじめとする制約に基づく自然言 語解析を行うアプリケーションを記述する。これによって得た知見をもとに、さらに 必要な制約記述を洗い出し、制約MGTPの制約機構を強化する。
なお、改良したMGTP、および、応用プログラムパッケージはIFSへ提供する。