Vera α — 型で拒否する知識構造

実際の判定

下の全行は、公開されている vera.db（完全版）に対してエンジンが実際に計算した出力を、そのまま焼き込んだものです — 日付と sha256 は末尾に記載。自分の問いを訊きたい場合はこの場で走らせるへ。

保証と、その限界

閉包により、ストアは保持しない記号を出力できません — 測定 60/60。ただしこれは主語については何も保証しません。

77% → 4%

実在しない語への誤答を、主語検査で 4% まで下げた

存在しない複合語を訊くと、階段は認識できた部分に種を落とし、それについて答えていました — 未知の要素は一言も断らずに捨てられる。初版ではこれが 200 件中 77% でした。

ヴォルフガング粒子とは初版: SEEDED, 核 = ヴォルフガング（→ C60 フラーレンの経路）現在: UNKNOWN_NOT_PRESENT 主語: ヴォルフガング粒子 / 最寄りの保持語: ヴォルフガング

種は「主語そのもの・主語を含む・自分の面に主語を持つ」のいずれかでなければ通らず、階段が見落とした保持主語は種を差し替えます。誤答 77%→4% （残りは階段を通らないラテン部分文字列経路）。語尾付き質問の別主語誤答は 43–71%→0–7%、主語の正答率は全語尾で上昇。代償として境界例を失います — 不法行為とは は 不法 への指針付きで拒否になりました。

この成果物で測った数値

python3 -m verantyx.card_numbers --db vera.db で全て再現できます。

測定	結果
サイズ / 読み込み（CPU 1 コア）	140.0 MB / 2.8 s
日本語ソブリン	86,992 核 · 1,145,326 面
英語ソブリン	15,268 核 · 133,389 面
閉包 — 出力した記号のうちストアが保持するもの	60 / 60
決定性 — 同じ問い・順序を入れ替えて 3 巡	34 / 34 一致
応答時間	中央値 32.6 ms
自己検査フォーク	141 / 141

できないこと: 読んだことのない語の説明、要約、一段を超える推論の連鎖、流暢な散文。最初のものは 60/60 を生む閉包そのものから従います。

この場で走らせる

上は焼き込みですが、ここは違います。本物のエンジンがブラウザの中で動きます — Pyodide 上の CPython で、同じ Python コードが、同じ SQLite を読みます。サーバはありません。押した時点で約 30MB を取得します。

ブラウザ版は核を一つも落とさず、面だけを 24 に切ってあります。 24 は十字の容量（6 腕 × 4 面）そのものなので、恣意的な間引きではありません。上位 6,000 核に削る版も試しましたが、そちらは 窃盗罪とは が殺人罪について答え、full が正しく拒否する Wie geht es dir が自信のある ANSWER になりました — 索引を削ると、正しい拒否が誤答に化けます。面を切る方は 34 問で 主語の一致 100%、判定 97%（唯一の差も拒否→別種の拒否）。

手元で完全版（全面）を動かす場合:

pip install git+https://github.com/Ag3497120/Verantyx-Vera-alpha
hf download kofdai/vera-alpha vera.db --local-dir .

python3 -c "
from verantyx.export_sqlite import vera
v = vera('vera.db')
print(v.ask('正当防衛とは'))"

構造は直接監査できます。プロジェクトのコードは要りません:

sqlite3 vera.db "SELECT facet, count FROM facets
                 WHERE core='正当防衛' ORDER BY count DESC LIMIT 5"
# 成立|4  行為|4  防衛|4  他人|3  必要|3

出典とライセンス

コードは MIT。 vera.db は CC BY-SA 4.0 — Wikipedia（日本語・英語、2,591 記事）の二次的著作物であり、帰属と継承の義務を負うためです。葉の 70% を占める e-Gov 法令 XML（1,200 法令）は著作権法13条により権利の目的とならず、条件はありません。

3,958 文書すべての name / url / sha256 / バイト数を corpora/*.json に固定し、選定規則も併記してあります。上の数値が「引用できる」だけでなく「検証できる」のはそのためです。