大規模知識構造化のための知識表現モデルと遺伝子機能解析への応用(画像処理,画像パターン認識)
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概要
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本論文では,文書を対象にした大規模知識構造化のための知識表現モデルを提案する.情報検索時の入力に代表されるような要素概念をオブジェクトとして扱うとき,一般にオブジェクト群には相互の関連からもたらされる構造が見られる.提案するモデルではオブジェクトを語の集合における各語の出現パターンの統計的な機械学習により生成し,オブジェクト間の相対関係はその出現パターンのマッチングにより定量化される.既存の知識を互いに関連づけることで体系的理解をねらいとする知識の構造化に対し,要素概念であるオブジェクト間の相対関係の定量化によりとらえる考え方に基づいている.また本論文では,全体を俯瞰(ふかん)した知識発見の顕著なニーズのあるライフサイエンス分野に提案モデルを適用し,遺伝子機能解析への応用について述べる.遺伝子と疾患との関連に相当する疾患関連遺伝子抽出をはじめ,臓器に関する知識と融合させた遺伝子機能推定に関する実験結果から有効性を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-08-01
著者
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松永 務
株式会社nttデータ技術開発本部
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松永 務
電気通信大学電気通信学研究科情報通信工学専攻:(現)株式会社nttデータ技術開発本部
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松永 務
(株)NTTデータ技術開発本部
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松永 務
Nttデータ通信株式会社技術開発本部マルチメディア技術センタ
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