オブジェクト指向分析知識を帰納推論により自動学習する方式の研究

1998 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 09680377
• Research Institution: Aoyama Gakuin University
• Principal Investigator: 原田 実 青山学院大学, 理工学部, 助教授 (10218654)
• Keywords: 意味解析 / 深層格 / 概念ID / EDR電子化辞書 / 意味フレーム / 理論更新 / 帰納学習 / progol

Research Abstract

日本語要求仕様を構文解析・意味解析し意味フレーム群に展開し、さらにこれらを元にオブジェクト指向分析し、分析図を自動生成するとともに、分析ルール群を自動的に更新するシステムを開発するという当初の目的を達成するために、98年度の研究成果として、前半部に当たる日本語仕様の意味解析を行うSAGEの分析精度を向上する研究とオブジェクト指向分析を行うCAMEOの初期分折ルールの精密化を行った。
従来は、SAGEにおいて意味フレームを生成するために語彙の概念IDと語彙間の格を決定する際に,EDR電子化辞書における確率情報をもとに解釈木の確信度を計算し,この確信度が最大値を取る概念IDと格の組み合わせを用いることにしていた.しかし,この組み合わせでも誤りが目立つので,最大確信度が一定値よりも低い場合は,構文情報から格を推定する方が効果的であると考えた.そこでオブジェクト指向分析の観点から日本語文法を分析し,表層的な構文情報から深層格を決定する方法を考案し,実装した.また,助動詞や複合語の意味フレームを出力するようにした.これによってSAGEとCAMEOにおける意味フレーム表現を統一できた.一方、CAMEOの分析ルールを全体的に見直し、足りなかうたルールを追加し,分析ルールに使用していた格をEDR電子化辞書で使用している格へ変更した.これによって、エレベータ問題を用いて97年度のSAGEと98年度のSAGEを比較した結果,意味フレームにおける正解フレーム数(19→78),概念IDの正解率(46.2%→64.8%),格の正解率(44.9%→60.2%)についてある程度の精度の向上が達成された.また,GAMEOから抽出されたモデリング要素の正解率(18.2%→66.7%)においても精度の向上が見られた.

Research Products

• [Publications] 原田実、野村佳秀、山本幸二、大野雅志、田村浩樹、高橋史郎: "自然語要求仕様からオブジェクト指向設計図を自動生成するシステムCAMED" 情報処理学会論文誌. Vol38 No10. 2031-2039 (1997)
• [Publications] 野村佳秀、原田 実: "ルールベースの自動更新システムTHERES-オブジェクト指向分析ルールの更新を例にして-" 人工知能学会第12会全国大会論文集. 132-135 (1998)