| 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。平成20度の主な研究実績は次の通りである。
1.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:syntax-directed translation scheme)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。
2.DCGおよびSDTSの漸次学習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,拡張した算術式についての非あいまいな文脈自由文法とコンパイラを合成することができた。
3.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と実験を行った。
4.本研究の学習方式を,形式言語を受理するセルオートマトンの学習に応用するための検討と予備的な実験を行った。
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