仮事例生成を用いた知識と事例からの学習

概要

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エキスパートシステムの知識獲得ボトルネックの解決には, 事例に基づく学習手法の適用が効果的とされている. しかし, 現実には収集できる事例が少なく事例のみから正答率の高い知識の獲得は, 実現困難なことが多い. この問題を解決するには, 人手作成された粗い既存知識 (ルール等) と事例を融合し, 正答率の高い知識を獲得する融合型学習手法が必要である. そこで, 本論文では, 人手作成された既存知識から事例 (仮事例) を生成し, この仮事例と実際の事例 (実事例) を入力として, 既存学習アルゴリズム (内部学習アルゴリズム) により知識を生成する融合型学習手法を提案する. 本手法では, 内部学習アルゴリズムとして, 事例を属性値ベクトル型表現とする既存の学習アルゴリズムを自由に選択できるロバスト性に大きな特長がある. Irvine-Database, および, 学習アルゴリズムID3を用いて評価を行った結果, 既存知識, 実事例のいずれよりも高い正答率の知識を獲得し, 本手法の有効性を確認できた.
社団法人電子情報通信学会の論文
1997-01-25