研究課題
形式言語の部分クラスの中で実用上重要な決定性文脈自由言語を受理する決定性プッシュダウンオートマトン（DPDA）またはそれに対応した文法等に対して，その構造に妥当な制約を課した幾つかの部分クラスを研究対象として選び，計算論的な手法によって学習アルゴリズムを開発し，その応用を図ることを目的として研究を行った．本年度までの研究期間全体を通じて，以下の研究成果を得た．１．学習アルゴリズム開発の基礎構築 DPDAに出力機構を付与した決定性プッシュダウン変換器（DPDT）の部分クラスのうち，スタック記号が1種類で受理方式を最終状態受理式とする，実時間の決定性限定1カウンタ変換器（DROCT）に対して，多項式時間の等価性判定アルゴリズムを提案した．この手法を拡張することによって，実時間の制約を緩和した，ε動作をもつ最終状態受理式DROCTに対して，その等価性及び包含性が多項式時間で判定できることを示した．この成果は，対象とするDPDTに対する質問による学習に利用できる．２．学習アルゴリズムの開発 上記の実時間最終状態受理式DROCTに対して，所属性質問及び等価性質問によって正負の例を獲得し，目標のDROCTを学習するアルゴリズムを提案した．３．学習アルゴリズムの応用 正則言語の部分クラスであるk可逆言語の正例からの極限同定アルゴリズムを組み込んだ，鳥（ジュウシマツ）の歌構造解析ツールEUREKAを利用することによって，コンピュータ上でトランプゲームの大貧民の対戦を行うプログラムの挙動の規則性が抽出可能なことを示した．この他，これまで開発してきた最大クリーク抽出アルゴリズムを改良し，幾つかの新たな成果を得た．最大クリークの抽出は，DPDAやDPDTの学習を行う際，状態の分離・統合に利用できる．また，配列のアラインメントを利用して，プログラムのソースコードの剽窃を検出する手法を開発した．
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すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 謝辞記載あり 1件) 学会発表 (2件) 備考 (2件)
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