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自動推論の研究において、幾何推論は重要な分野の一つである。本研究ではKoedingerによる認知科学的な視点から提案されたDCモデルに基づく幾何推論システムの開発を目指し研究を行った。DCモデルは論理的推論を行うモデルだありながら、推論の制御に具体的な図を用いている。人間が幾何の問題を解くとき、図に現われる特徴的なパターンに着目して推論を進めることがあり、DCモデルはこの様子をモデル化したものである。DCモデルの本質的な推論作業は、問題図から図形パターンを抽出する部分にある。本年度は、DCモデルの図形パターン抽出のため、「長辺」という新しい概念を考案し、これを用いた図形パターン抽出の効率的な手法を検討した。初等幾何の有名な36種の図形、ランダムに描いた720種類の図形について、パターン抽出の効率を昨年までの手法と比較する実験を行った。アルゴリズムと実験結果をまとめ、国際会議に投稿中である。
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