Hierarchical structure of knowledge networks and hierarchical analogical reasoning

2024 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 23K18497
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: Tokyo Denki University
• Principal Investigator: Takahashi Tatsuji 東京電機大学, 理工学部, 教授 (00514514)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 岡本 洋 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (00374067) ; 布山 美慕 立命館大学, 文学部, 准教授 (30797311) ; 西郷 甲矢人 長浜バイオ大学, バイオサイエンス学部, 教授 (80615154)
• Project Period (FY): 2023-06-30 – 2025-03-31
• Keywords: 類推推論 / マルコフ連鎖モジュール分解 / 不定自然変換理論 / 自然変換 / 感情語 / 比喩理解 / 階層的クラスタリング / Plutchikの感情の輪

Outline of Final Research Achievements

Current generative AI systems demonstrate improving capabilities and possess reasoning functions, but they cannot handle analogical reasoning yet;the long-distance mapping between seemingly unrelated concepts;when similar patterns are not present in their training data. Understanding analogical reasoning remains a challenge in cognitive science, and its implementation holds significant engineering value. Therefore, this research aims to advance both the understanding and implementation of analogical reasoning, particularly focusing on developing algorithms that can autonomously explore appropriate levels of 'granularity' within hierarchical data structures to perform analogical inference.

Free Research Field

認知科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

階層的ネットワークとして感情語の間の類似性、関連性、遷移的関係についての精細なデータ（重み付き有向完全グラフ）を取得・分析した。従来仮定されてきた構造の妥当性の検討が可能となったほか、感情空間の構造が明らかにできる。また、不定自然変換理論 (TINT) の新しいアルゴリズムを与えた。特に「蝶は踊り子である」のような比喩を類推的に理解する実験とシミュレーションで、従来よりも優れた結果を得た。