| 研究概要 |
本研究はこれまで進めてきた文脈自由文法の漸次学習方式を基本として,自動合成可能な文法の範囲を文脈自由文法以外に拡張し,この文法推論をコンパイラの自動作成や構文的パタン認識などのいくつかの分野の他の機械学習へ応用することである。昨年度の主な研究実績は次の通りである。
1.文脈自由文法の学習システムSynapseの生成規則集合探索方式について検討し,これまでの最小規則集合探索および直列探索に加えて,探索木の各接点において次に探索する経路を規則集合の評価にもとづいて選択するような最良優先探索に近い探索方式を組み込み,その有効性について評価した。
2.確定節文法(DCG:definite clause grammar)の学習方式について検討し,Synapseシステムにこの文法の学習機能を組み込んだ。DCGにもとづいた構文的翻訳図式(SDTS)の自動合成を含むいくつかの例題についてテストし,この方式の有効性を確認した。
3.確定節文法の学習方式を基礎として,構文的翻訳図式(SDTS:syntax-directed translation scheme)を翻訳の例から自動合成する方式について検討した。この応用としてプログラム言語の文法とコンパイラをソースプログラムとこれに対応する中間言語のコードの対の例から機械学習する方式について検討し,基本的な問題についてテストした。
4.文脈自由文法および確定節文法とその規則合成方式を,幾何学図形および輪郭図形の構文的パタン認識,特にパタンの学習に応用するための検討を行った。
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