事例・ルール間変換による知識編成方式と日本語点字翻訳の分かち書き問題への適用
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概要
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ルールベース推論を用いた問題解決システムにおける知識獲得の問題を解消する方式として, 帰納的学習や事例ベース推論が広く研究されている.事例ベース推論は, 事例の量を増やすことで様々な例外状況に対応することが可能となり, 精度の高い問題解決を行うことができる反面, 事例数に比例して実行速度が低下する.また, 帰納的学習により知識数を削減することができるが, 例外的な状況への対応が難しくなり精度が低下する.本論文では, 事例とルール間の相互変換によって知識ベースの編成を行う方式を提案する.本方式は, 問題に適した知識ベースを編成することで, 精度と速度のバランスがとれた推論を行うことができる.また, 逐次的な事例獲得が可能なため, 対話型システムに適している.本方式を日本語点字翻訳における分かち書き問題に適用し, 実験的にその有効性を検討した.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2000-11-15
著者
-
鈴木 恵美子
東京家政学院筑波女子大学
-
小野 智司
筑波大学電子・情報工学系
-
宮下 和雄
電子技術総合研究所
-
西原 清一
筑波大学電子・情報工学系
-
西原 清一
筑波大学非数値処理アルゴリズム研究室
-
西原 清一
筑波大学工学研究科電子・情報工学系
-
宮下 和雄
筑波大学工学研究科電子・情報工学系:独立行政法人産業技術総合研究所
-
小野 智司
鹿児島大学大学院理工学研究科
-
鈴木 惠美子
東京家政学院筑波女子大学短期大学部 情報処理科
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