2005 Fiscal Year Annual Research Report
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16500070
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| Research Institution | Hosei University |
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Principal Investigator |
三浦 孝夫 法政大学, 工学部, 教授 (00219586)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
塩谷 勇 産能大学, 経営情報学部, 教授 (70170850)
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| Keywords | 不完全データの時間推定 / 歪みプロジェクション / 時制クラスタリング / トピック生成 / トピック追跡 / 拡張可能グリッドファイル / UML整合性検証 / コロニーネットワーク |
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| Research Abstract |
本研究ではデータストリームに対して検討された手法,とくにテーマ抽出に関する知識獲得技術の確立と,プロトタイプシステムの開発を2005年度に行った.このため本研究では次の項目について,モデル化およびその実現方式を確立した.はじめにデータストリームのトピック生成を論じた.前年度に検討したトピック生成手法について,文書の自動要約技術を拡張し,一貫性を得るという談話抽出手法を確立した.
データストリームからのテーマ抽出については,事前あるいは生成されたカテゴリを文脈上のつながり(談話)で捕らえる技術を確立することを目的とした.2004年に検討したアプローチを改善し,構成文書との一貫性に矛盾を押さえるモデル化を検証した.複数データストリームからの協調的テーマ抽出に関しても考察を加えた.更に,複数のデータストリームからの協調的学習に拡張する基礎を与えた.
2005年度では手法の検証を行ない,実用上の問題を抽出した.データストリームからのテーマ抽出のプロトタイプ化では,本研究で提案する手法を統合し,ほとんど自動的にデータストリームからテーマを抽出する機構をプロトタイプ化する.
最後にデータストリームの高度応用を論じた.本研究で提案する技術は文書データに限ったものではない.音声・音楽・画像などのマルチメディアデータストリームのクラスタ化・分類・要約技術に応用できる重要な技術であることを検証する.本研究ではさらに,記述論理を用いたUML整合性の検証問題と,コロニーネットワークにおけるトレンド伝播協調モデル構築に対する基礎技術を与えるものであることも示した.
本研究では,データベース,機械学習,データ発見および確率論・多変量解析の観点から,主として2005年度では,知識獲得の操作言語を用い,2004年度で提案したモデル化法に基づいてプロトタイプシステムを構築し,検証とその有効性を示した.この結果は,プロトタイプ実現のためのシステムを構築して検証され,学術論文・国際会談などで公表された.
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Research Products
(18 results)
