Implementing a Logical Inference System for Japanese Comparatives

📄 arXiv: 2509.13734v1 📥 PDF

作者: Yosuke Mikami, Daiki Matsuoka, Hitomi Yanaka

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-17

备注: In Proceedings of the 5th Workshop on Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA)

期刊: Proceedings of the 5th Workshop on Natural Logic Meets Machine Learning (NALOMA), pages 18-32, 2025

💡 一句话要点

提出ccg-jcomp，用于日语比较句自然语言推理的逻辑推理系统。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自然语言推理 日语比较句 组合语义 逻辑推理系统 CCG NLI 语义分析

📋 核心要点

  1. 现有方法难以处理日语比较句的形态和语义差异，阻碍了逻辑推理系统在日语中的应用。
  2. 论文提出ccg-jcomp系统，基于组合语义，专门针对日语比较句的逻辑推理进行设计。
  3. 实验结果表明，ccg-jcomp在日语NLI数据集上表现出有效性，并与现有LLM进行了比较。

📝 摘要（中文）

涉及比较级的自然语言推理(NLI)具有挑战性，因为它需要理解句子表达的数量和比较关系。虽然一些方法利用大型语言模型(LLM)，但我们专注于基于组合语义的逻辑方法，这种方法在稳健处理数值和逻辑表达式方面很有前景。以往的研究已经提出了英语比较级的逻辑推理系统。然而，日语和英语比较级在形态和语义上存在一些差异。这些差异使得直接将这些系统应用于日语比较级变得困难。为了解决这一差距，本研究提出了一种基于组合语义的日语比较级逻辑推理系统ccg-jcomp。我们在包含比较表达式的日语NLI数据集上评估了所提出的系统。通过将其准确性与现有LLM的准确性进行比较，证明了我们系统的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决日语比较句的自然语言推理问题。现有方法，特别是针对英语设计的逻辑推理系统，无法直接应用于日语，因为日语比较句在形态和语义上与英语存在显著差异。这些差异导致现有系统在处理日语比较句时表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是构建一个基于组合语义的逻辑推理系统，该系统能够准确地捕捉日语比较句的语义信息，并进行有效的逻辑推理。通过对日语比较句进行形式化表示，并设计相应的推理规则，系统可以判断句子之间的蕴含关系。

技术框架：ccg-jcomp系统的整体框架包括以下几个主要模块：1) 句法分析器：使用组合范畴语法(CCG)对日语句子进行句法分析，生成句法树。2) 语义解释器：将句法树转换为逻辑表达式，表示句子的语义。3) 推理引擎：使用逻辑推理规则，判断句子之间的蕴含关系。该系统首先将日语比较句转换为逻辑形式，然后利用推理规则进行推理，最终判断句子之间的逻辑关系。

关键创新：该论文的关键创新在于针对日语比较句的特点，设计了专门的语义解释规则和推理规则。这些规则能够处理日语中特有的比较结构，例如“～より～の方が”等。此外，该系统还考虑了数量词和比较关系的相互作用，从而能够更准确地表示日语比较句的语义。与现有方法相比，ccg-jcomp能够更好地处理日语比较句的形态和语义差异，从而提高推理的准确性。

关键设计：该系统使用CCG作为句法分析的框架，并设计了一套针对日语比较句的CCG词库。语义解释器将CCG句法树转换为一阶逻辑表达式。推理引擎使用基于规则的推理方法，例如Modus Ponens等。具体的参数设置和损失函数未知，因为论文侧重于逻辑推理系统的构建，而非机器学习模型的训练。

📊 实验亮点

该论文通过实验验证了ccg-jcomp系统在日语NLI数据集上的有效性。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但强调了该系统与现有LLM的比较，表明其在处理日语比较句方面具有竞争力。具体的实验结果（例如准确率、召回率等）需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答系统、文本摘要、机器翻译等领域，尤其是在需要处理包含比较关系的日语文本时。例如，在智能客服中，系统可以利用该技术理解用户提出的比较性问题，并给出准确的回答。未来，该技术可以进一步扩展到其他类型的日语推理任务中，提升自然语言处理系统的整体性能。

📄 摘要（原文）

Natural Language Inference (NLI) involving comparatives is challenging because it requires understanding quantities and comparative relations expressed by sentences. While some approaches leverage Large Language Models (LLMs), we focus on logic-based approaches grounded in compositional semantics, which are promising for robust handling of numerical and logical expressions. Previous studies along these lines have proposed logical inference systems for English comparatives. However, it has been pointed out that there are several morphological and semantic differences between Japanese and English comparatives. These differences make it difficult to apply such systems directly to Japanese comparatives. To address this gap, this study proposes ccg-jcomp, a logical inference system for Japanese comparatives based on compositional semantics. We evaluate the proposed system on a Japanese NLI dataset containing comparative expressions. We demonstrate the effectiveness of our system by comparing its accuracy with that of existing LLMs.