| 研究概要 |
文脈自由言語およびその部分言語族に対する質問による学習アルゴリズムから多項式時間学習に有益なサンプル集合を見つけることを目的とし,学習アルゴリズムの解析を進めた.その結果,確率的近似学習可能となるサンプル集合を定義し,既存の教示可能性との関連を示した.これらの条件を依り的確に表現する教示可能性の定義の研究が今後のテーマとなる.
また,自然言語処理への応用の準備として,有限オートマトンで文章の文脈を表現し文書の段落分割をする手法を考案した.さらに二人零和完全情報ゲームを適切に表現する評価関数の強化学習手法を示した.このアルゴリズムはランダムサンプリングを強化学習中で利用しており,文法推論におけるサンプリングにも応用が可能であると見込まれる.文法推論アルゴリズム,および教示可能性に関する従来の理論的結果と本アルゴリズムによるサンプリング手法を応用することが,もうひとつの今後の課題となる.
|
