記号的統計モデル言語PRISM (&特集>「記号論理とAI」)
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概要
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不確実または不完全なデータを扱う, もしくは非常に複雑な現象から導かれたデータに対応する方法の一つとして, 広範囲に渡る分野で統計モデルが提案され, 工学的に利用されている. 本報告で提案するプログラミング言語PRISMおよびその処理系は分布意味論とBSプログラム及びその学習アルゴリズムを理論的基盤とし, 確率論と記号処理プログラム (論理プログラム) をプログラムの意味論レベルで融合し, 新しい統計モデルを構築するツールとなる. 処理系内部にはEMアルゴリズムを基にしたプログラム中の確率パラメータの学習機構が組み込まれている. 本報告ではBSプログラムの拡張であるPRISMプログラムと, その学習アルゴリズムについて述べ, 処理系の概要を示す. また統計モデルの例として血液型遺伝子モデルを取り上げ, これを血液型遺伝子の頻度推定問題に適用した実験の結果を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-11-13
著者
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