| 研究課題/領域番号 |
05452360
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| 研究種目 |
一般研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 慶応義塾大学 |
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研究代表者 |
古川 康一 慶應義塾大学, 改策・メディア研究科, 教授 (10245615)
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| 研究分担者 |
今井 むつみ 慶應義塾大学, 環境情報学部, 助手 (60255601)
向井 国昭 慶應義塾大学, 環境情報学部, 教授 (80245597)
石崎 俊 慶應義塾大学, 環境情報学部, 教授 (00245614)
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| 研究期間 (年度) |
1993 – 1995
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| キーワード | 高階概念獲得 / 帰納論理プログラミング / データベースからの知識獲得 / 電子メールの自動分類 / 帰納論理プログラミング並列化 / 言語獲得 |
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| 研究概要 |
高階概念獲得のモデルを、新述語の導入に還元する新しい枠組を構築した。すなわち、必要とする高階概念を新述語として背景知識に与え、Stephen Muggleton等によるPROGOLのような帰納論理プログラミングシステムを用いて機械学習を実行することによって、高階概念を一階論理の学習システムの枠組で獲得できることを明らかにした。
さらに、データベースを利用して、背景知識、正事例、負事例、およびPROGOLを走らせるためのモード宣言などの制御情報を自動的に定義する一般的な枠組を提案し、その具体化のために、PreAmpと呼ばれるシステムを試作した。このシステムは、PROGOLをMainAmpとして繋げることによって全体としてDBAmpを構成し、それによって、データベースからの知識獲得を行なうことが出来ることが明らかとなった。
この試作システムを用いて、実際に電子メイルによる機器の故障の問い合わせを自動分類するための専門家システムを構築した。電子メイルの文章を正負の事例として与え、さらに、用語の概念辞書を背景知識として与え、これらの情報からなるデータベースを構築し、それに対してDBAmpを適用することにより、故障の問い合わせの分類のための規則を自動抽出することに成功した。
合わせて、帰納論理プログラミング・システムの実行効率の向上を狙いとし、PROGOLの並列アルゴリズムを検討し、Prologによる試作を行なった。とくに、MGTP (Model Generation Theorem Prover)を用いることによって、アルゴリズム全体が簡潔に記述できることを明らかにした。
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