関連度・出現頻度を利用した概念ベースの精錬手法
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概要
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知的なシステムの中核をなす概念ベースは機械的に構築されることが望まれる.しかし機械的に構築した場合, 人手で構築した概念ベースと比較すると質的な面で劣ってしまう.そこで本稿では, 概念ベース内の情報である概念の出現頻度や関連度を用いて概念ベース自身の機械的な精錬が可能かどうかの検証を行った.概念自身との関連度が低い属性と出現頻度が高い属性が不適切な属性である確率が高いことが分かったが, 関連度と出現頻度を組み合わせて評価した場合, 出現頻度の影響が小さいことも分かった.最後に, 関連度のみを利用した精錬手法の有効性を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-22
著者
-
渡部 広一
同志社大学大学院工学研究科
-
河岡 司
同志社大学大学院工学研究科
-
小島 一秀
同志社大学工学研究科知識情報処理研究室
-
河岡 司
同志社大学
-
渡部 広一
同志社大学大学院 工学研究科
-
小島 一秀
同志社大学大学院工学研究科
-
眞鍋 康人
同志社大学大学院工学研究科
-
渡部 広一
同志社大学大学理工学部
-
渡部 広一
同志社大学 理工学部
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