[1Yin-A] Poster 1

[1Yin-A-59] Validity Verification of Financial Texts Using a Linguistic Pipeline

〇Yasunori Hokazono¹, Mai Matsubara², Asa Tomita², Mitsuru Tsunoda¹, Koutarou Tamura¹, Daisuke Bekki² (1. Nomura Research Institute,Ltd, 2. Ochanomizu University)

Keywords:

Recognizing textual entailment,Automated theorem proving,Higher Order Logic,Type checking,Combinatory Categorial Grammar

金融テキストの整合性を検証するために、言語学的基盤に立脚した自然言語推論フレームワークを提案する。具体的には、顧客アンケートとエキスパート回答をLLMで正規化した上で、CCGによる統語解析と依存型意味論に基づいて高階論理の意味表現へ写像し、自動定理証明により含意関係を判定する。評価のため、推論連鎖が成立する含意例30題と、推論を手作業で切断した非含意例30題からなるデータセットを構築した。実験の結果、証明器ベースの推論システム（lightblue＋wani）は正答率100%を達成し、含意例では機械検証可能な証明図を出力できた。さらに、同一データセットに対してLLMも正答率100%を達成した。統制条件下では両者の精度は同等に見える一方で、証明図は検証可能な監査証跡を提供できる点が重要である。この点を踏まえ、LLMによる前処理と、証明に基づく検証を組み合わせた実運用に適したニューロシンボリックフローの有効性を議論する。