フレーム表現における重要度の学習と評価

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概要

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類推や, 最近注目されてきた事例べース推論などの推論メカニズムにおいて, 事例間の類似度をいかに評価するかが問題になる。本研究で、筆者らは、学習や推論に含まれる認知科学的な側面に注目し、「人間は問題中に与えられたいくつかの特徴から、推論を行う際、その与えられたいくつかの特徴の内、特に注目すべきものと、あまり推論に関係のないものとを、それまでの経験から、重要度を評価し、区別している」と考えた。そうすることにより、少ない事例からより確実な推論を行い、かつ推論速度も速まると考えられる。本稿では、知識べース内での出現回数から各特徴に重み付け(重要度)を行い、推論に利用する方法を述べる。
一般社団法人情報処理学会の論文
1994-03-07

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