意味関係記述のための概念構造モデル

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概要

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言語の豊富かつ多様な意味を理解するためには概念間の意味関係を充分に記述することが必要である。しかし、検索用のシソーラスでは表現形式が単純で、意味関係が十分記述、表現できない。そのため、意味関係の自動抽出及び概念構造の自己組織化の研究も不可欠である。本研究では自動抽出された断片的な意味関係と既存のシソーラスにおける意味関係との整合性を考慮した用語構造の統合について研究を行なった。統合後の意味関係においての重なり、多項関係、相対性、動的関係などに対応するために、均質化二部グラフモデルに基づき、概念構造を記述する。現在、超伝導などの先端科学技術分野を対象とした概念構造自己組織化システムを開発している。それに基づき、情報の蓄積、管理、検索における意味処理だけではなく、類推、帰納推論、仮説推論、発想、連想などの高度な応用が可能となる。
一般社団法人情報処理学会の論文
1996-09-12

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