類似性の観察・検証に基づく知識更新手法の研究

2000 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 11680375
• 研究機関: 北海道大学
• 研究代表者: 原口 誠 北海道大学, 大学院・工学研究科, 教授 (40128450)
• 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)
• 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

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、20 msecの計算時間で2つ程度の解を導出する。

研究成果

• [文献書誌] Y.Itoh and M.Haraguchi: "Conceptual Classifications Guided by a Concept Hierarchy"Lecture Notes in Artificial Intelligence. Vol.1968. 166-178 (2000)
• [文献書誌] M.Haraguchi: "Analogical Classification based on Abstraction"Proc. 17th Workshop on Machine Intelligence. 29-31 (2000)
• [文献書誌] 工藤嘉晃,原口誠: "適切な抽象化に基づくデータベースの一般化によるデータマイニング"人工知能学会誌. Vol.15,No.4. 638-648 (2000)
• [文献書誌] T.Kakuta, M.Haraguchi: "A demonstration of a legal reasoning system based on teleological analogies"Proc.of the 7th Internatinal Conference on Artificial Intelligence and Law . 196-205 (1999)
• [文献書誌] N.Morita, M.Haraguchi and Y.Okudo: "A Method of Similarity-Driven Knowledge Revision for Type Specializations"Lecture Notes in Artificial Intelligence. Vol.1720. 194-205 (1999)
• [文献書誌] Y.Kudoh and M.Haraguchi: "An Appropriate Abstraction for an Attribute-Oriented Induction"Lecture Notes in Artificial Intelligence. Vol.1721. 43-55 (1999)
• [文献書誌] 原口誠,角田篤泰: "法律人工知能(吉野一編)「法の目的に適った法的類推の実現」(pp. 358-369)を分担執筆"創成社. 394 (2000)