量的な判断常識を備えた人工知能 : 概念関係の獲得

概要

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人間のような柔軟な理解や判断能力を計算機に持たせることを目的として,常識知識を用いて量的な判断を行なう人工知能の研究を行なっている.量的な判断とは量に関する曖昧な表現を意味理解して具体化/数値化することである.意味理解を実現するには,単語が表す概念を計算機上で実現する必要がある.計算機上での概念の実現は,『ある概念に対し,それに関係する概念を関係づけること』と捉えることができる単語間の関係をテキストから自動獲得する研究の成果等を利用し,概念関係をシソーラスに基づきテキストから自動的に獲得することを検討している.シソーラス上の意味を考慮して分類された単語の集まりを概念とし,単語間の関係を各単語を含む概念の間の関係に変換する.このとき,多義の単語があるために,テキストから得られた単語をどの概念に変換するかが問題となる.また,単語の出現頻度の偏りが大きいために,全ての概念に対し概念関係を抽出するには膨大なテキストが必要であるという問題がある.本稿では,少ない単語間の関係から多くの概念関係を得ると共に,単語の多義性を解消する手法について述べる.また,本手法を量的な判断に必要な概念関係の1つである,判断対象を表す概念(対象概念)とその対象の,性質を数値に対応づける尺度を表す概念(量属性)との概念関係(対量関係)の獲得に適用した結果について述べる.
一般社団法人情報処理学会の論文
1993-09-27

量的な判断常識を備えた人工知能 : 概念関係の獲得

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