| 研究概要 |
以下のように研究を推進した.
1.意味情報を用いたXML変換モデルの設計と意味情報の抽出
(1)XMLデータの変換を高水準で記述するためのXMLデータ変換系を開発した.本モデルでは,XMLデータの変換を意味写像の合成としてモデル化する.
(2)提案モデルに基づきXMLデータから意味情報を抽出するための第一次プロトタイプシステムを開発した.本システムはXMLデータを入力として受け取り,意味領域への写像の出力する.写像の構築はヒューリスティクスなどを用いて半自動的に行われる.
2.機械学習手法を応用したXML問合せ生成支援機能の開発
機械学習技法を応用し,少ないインタラクションでXML問合せの構築を支援するためのアルゴリズムの開発を行った.具体的には,有限状態機械を学習するための能動学習アルゴリズムであるAngluinのアルゴリズムを拡張し,XQuery問合せの各部(XPath式,結合条件など)を学習するアルゴリズムを開発した.
3.RDBを利用したXMLデータベース環境の構築
XMLデータに対する問合せ処理環境を実現するため,RDBを用いて効率良くXMLを処理可能なシステムを開発した.
4.XML等のWWWコンテンツを対象とした一貫性維持支援フレームワークの開発
XMLをはじめとしたWWWコンテンツのリンク一貫性維持をおこなうための問合せを自動的に作成・実行し,大規模なサイトにおけるコンテンツの一貫性維持支援を行うためのフレームワークを開発した.
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