研究課題
基盤研究(B)
統計的機械学習と論理的推論を融合した高水準の確率モデリング言語PRISMを改良し,ベイズ推論用の一般的MCMC法, Viterbi推論にもとづくVTおよびVTと変分ベイズ推論を融合したVB-VTと呼ばれるパラメータ学習法を開発, 実装した。また確率の方程式を解くことにより確率文脈自由文法の接頭辞確率など確率の無限和が計算できるようにし,webのセッションログからのユーザの意図推定に応用した。
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人工知能学会論文誌
巻: Vol.29,No.3 ページ: 301-310
Theory and Practice of Logic Programming
ページ: 1-22
10.1017/S1471068413000677
巻: Vol.28,No.2 ページ: 230-242
ページ: 1-29
10.1017/S1471068413000562