| 研究課題/領域番号 |
11680375
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
原口 誠 北海道大学, 大学院・工学研究科, 教授 (40128450)
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| 研究分担者 |
角田 篤泰 北海道大学, 大学院・法学研究科, 講師 (80292001)
佐土原 健 電子技術総合研究所, 知能情報部, 研究員
大久保 好章 北海道大学, 大学院・工学研究科, 助手 (40271639)
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| 研究期間 (年度) |
1999 – 2000
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| 研究課題ステータス |
完了 (2000年度)
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| 配分額 *注記 |
2,800千円 (直接経費: 2,800千円)
2000年度: 1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
1999年度: 1,300千円 (直接経費: 1,300千円)
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| キーワード | 知識更新 / 類似性駆動 / 抽象化に基づく類似性検索 / 知識の更新 / ゴールに依存した類似性 / 型の特殊化 |
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| 研究概要 |
知識ベースが内包する類似性とユーザによる類似性判定に不一致がある場合に、必要な概念の分節化を行うことにより、知識ベースを更新する一方式を与えた。概念の分節化とはここでは、辞書中の概念語に制約条件をつけてできる新たな概念語を意味している。これは辞書で供給される語彙では不十分な場合に、より特化した概念を作ることと同じである。したがって、いかなる点で不十分であるかというその理由により、特化の方法は異なってくる。本研究で採用した類似性検出アルゴリズムであるGDAに従えば、類似性が認められるのは、概念語がある知識(ルール)を共有する場合であるが、そのルールが有効な部分は概念における核の部分の場合もあれば、例外的な部分の場合など様々である。したがって、Aの主要な部分で成り立つルールをBがその例外的な部分で共有することを根拠にAとBは類似していると主張するには無理がある。つまり、A、B間の類似性は論理的には正しいが、ユーザの日常感覚に照らせば自然なものではないことを意味している。本研究では、このような場合に、ユーザの意味世界において例外的な部分を分節化により切り出し、AとBの核の部分では非類似であり、Bの例外部分とAが類似関係になるように知識ベースを更新する。
こうした一連の処理を行うために、概念グラフ(意味ネットワークを形式化したもの)で反例条件および非冗長性条件を満たすものを探索する方式を採用した。効率的な探索のために、概念グラフの包摂関係を前向き推論で求める際に、目的によるトップダウン制御を行うSOL導出を用いることで、探索の効率化を図っている。大規模な実験はこれからだが、知識数が40の場合で、20msecの計算時間で2つ程度の解を導出する。
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