LLMを用いた知識補完の統合による自然言語推論システムlightblueの拡張

富田 朝, 戸次 大介

本研究では、形式意味論に基づく自然言語推論システムにおいて課題となる語彙知識の不足に対処するため、大規模言語モデル (LLM) を用いた公理自動生成手法を提案する。提案手法は、論理推論システム lightblue に LLM を統合し、推論過程で必要な語彙的知識のみを公理として動的に生成・補完することで、不要な公理の補完を抑制しつつ、人手を介さない自動的な知識補完を実現する。評価実験の結果、提案手法の有効性および論理推論における拡張性が示された。