概念ネットワークの賦活制御機構
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概要
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自然言語を理解するシステムを構築するとき, 日常的知識の想起や再認や推論などを実現する記憶機構が必要になる. 本稿はそのような記憶機構に関する一つの情報処理的モデルを提唱しこれを活性化意味ネットワーク(ASN)・モデルと呼ぶ. また, そのモデルが本質的に含む並列処理能力を実現するために, 新しい特殊なメモリ・システムの概念設計を試みている. ASNモデルは, 知識を概念のネットワークで表現し, そのネットワークの上で注目の部分が, 拡散, 集中, 転移するのを制御することによって, 連想や推論などの動的過程を実現する. 概念のネットワークは, 従来からスロットと呼ばれている変化項を含み, また新しく, 注目された部分を表現する機能が賦与されている. 注目の部分を励起領域と呼ぶ. ASNモデルは, 励起領域の動態を制御し変化項を管理するためのプログラム言語をもち, それを賦活制御言語と呼ぶ. 新しく設計されたメモリ・システムは, 概念記憶システムNOAH-ASNと称せられ, 分配論理記憶の原理にしたがって設計されている. システムの中核となるのは分配論理連想プロセッサNOAHである. NOAHは概念ネットワークを格納しASNモデルの賦活制御言語を実現する. また大きな記憶容量を確保するため, NOAHを2次記憶と結合し, NOAHの賦活制御機能を仮想的に実現する. NOAHと2次記憶との結合法は新規性に富み, これを謄写結合方式と呼ぶ.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1985-01-15
著者
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