記憶の活性化とその手法 : 連想プロセッサNOAHの設計
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概要
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自然言語理解システムを構築するのに必要な, 日常的な知識の表現と利用とに関する活性化意味ネットワーク(ASN)・モデルを提唱し, そのモデルが原理的に含む並列処理能力を実現するために連想プロセッサNOAHを設計している. 一般に意味ネットワーク(SN)は特殊な文脈の下での知識の統合の状態を表現しやすい知識の表現法である. したがって環境から受け入れられた情報を再認するのがSNの役割だといえよう. ASNモデルは知識の表現法としてSNを採用し, SNを活性化することによって知識の利用を制御する機構を実現した. SNのいま注目されている部分を励起領域と呼び, 励起領域の移動, 拡散, 集約, 転移を励起動態と呼ぶ. 知識の利用はSNの励起動態を制御することによって実現される. 連想プロセッサNOAHは分配論理記憶の原理を使って設計されたセル・システムである. 一つのセルはSNの一つの節点とその隣接弧のいくつかを格納する. このようなセル・システムにネットワーク構造をうまく引き写してSNデータを配置格納する. NOAHセル・システムに格納されたSNの励起動態を制御する基本命令系を本稿に与えている. そのなかにはセル格納データと入力データとを照合するmatch命令や励起状態のセル間移送を制御するtransfer state命令などが含まれる. また, NOAHセルの回路構成やASNモデルに沿ったNOAHプログラムの具体例を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1985-01-15
著者
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