F-028
強化学習による推理小説の犯人推定

◎勝島修平・穴田　一（東京都市大）

近年, 機械学習の発展に伴い，これらの技術への社会的な期待が高まっている一方,専門家でも結果に対して解釈を与えられない解釈可能性が問題となっている．そんななか、解釈可能性を題材とした推論を行うコンテスト「ナレッジグラフ推論チャレンジ」が開催となった． 既存研究では、推論過程を評価するためにエキスパートシステムを用いた方法が提案されているが、途中の自然言語処理により、元の表現とのずれや、構造化に多大なコストがかかり現実的ではない.本研究では, Graph Embeddingにより得られたベクトルを利用し強化学習を行い, 方策勾配法によって学習した方策に従い, 推論過程の説明を行う.