「関連性」を用いた推論手法
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概要
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理解能力を持つコンピュータの実現にはまず、様々な知識を持つ大規模な知識ベースが必要である。利用する知識の規模が大きくなると、それにつれて推論に要する時間も増加する。ところで、人間が感覚器から入力される情報を処理する場合、必ずしも自分の持つ全ての知識を用いて可能な解釈を全て導きだすわけではない。例えば、人が対話中に相手の話すことを理解する場合、時間的な制約もあるので、相手の発話と自分の知識から推論できる全てのことを考えるわけではない。大規模知識を持つコンピュータにおいてもその時にその場で必要な知識だけを用いて情報を処理すれば、知識全体の規模が大きくてもある1つの情報:を処理するために要する時間は短くなることが予想される。本稿では、システムが持つ知識の中から「関連性」という基準に基づいて部分知識を動的に選択し、その部分知識を用いて推論する手法を提案する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-03-06
著者
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