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現実の世界では情報の意味処理を含めて学習、類推、問題解決など高度な処理機能が要求されるようになってきた。そこで、情報が構造化されていれば、全体が体系的に把握でき、これまで実現が困難であった高度な利用法が可能となることを認識した。情報の構造化が本研究の目的である。
・用語集に多面的にアクセスするには、形式的な線形配列の他に意味的関連をたどれることが必要である。そのために情報の持つ意味的関連に対応した構造化を行なった。具体的に、SS-KWICの手法に基づいて用語の階層化構造を自動的に構築するアルゴリズムを設計し、実現した。アルゴリズムの有用性を検証するため、工業用語集に適用してノイズを測定した。
・構造化された情報を拡張した抽象データ型(ADT)によりモデル化し、ADTを如何に効率良く処理するかの問題が生じる。今までの研究とあわせて、非伝統的なデータ構造を対象にした問い合わせ処理のため新しい最適化アプローチとバッファ管理の面からアプローチを提案した。これらのアプローチに対して理論的なモデルを作り検証して。さらに、検索のために照合が非常に複雑なデータ(例えば、グラフの同形判定)と一つのデータが非常に大きいデータ(例えばイメージ)を扱う問い合わせに対して実験を行って有効性を実証した。
発表論文:
1.準接合によるADT関数の最適化 情報処理学会論文誌 1994年2月号
地理情報システムのためのバッファ管理手法KNCD、情報処理学会全国大会、1994年9月
Keep Nearer Cells:A Buffer Allocation for GIS、Proc.FID′94(第47回国際情報ドキュメンテーション連盟総会国際会議)pp43-47.1994年10月
Extraction of Semantic Relationships Among Terms--SS-KWIC、Proc.FID′94、pp.155-160 1994年10月
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