概念の自動階層化による知識処理ニューラルネットワーク
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概要
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本報告では,自然言語の文章から知識を獲得し,単語の上位概念や下位概念の情報を用いて帰納的な知識抽出と演繹的な推論を行うニューラルネットワーク(NN:Neural Network)を提案する.提案法のNNでは,知識が階層的に結合され,階層構造を用いた推論が行われている.提案法ではまず,学習文書は日本語係り受け解析器によって解析され,主語と主語以外の語に分けられる.主語と主語以外の語は,二層で構成されたNNに入力される.主語はEDR概念辞書にアクセスされ,その下位概念に共通する知識が検索される.こうして扱えることの知識量が飛躍的に増大し,さらに帰納的に知識を得ることも可能となっている.計算機実験では自然言語の質問文を入力し,学習文書から推論を行っていることを検証した.実験により,提案ネットワークが文章から知識を獲得し,推論することが可能であることが確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-09
著者
-
萩原 将文
慶應義塾大学理工学部情報工学科
-
齋藤 雅裕
慶應義塾大学大学院理工学研究科
-
萩原 将文
慶大
-
荻原 将文
慶應義塾大学理工学部
-
萩原 将文
慶應義塾大学大学院理工学研究科
-
萩原 将文
慶應義塾大学 理工学研究科
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- Hisao Ishibuchi, Tomoharu Nakashima, Manabu Nii著, 「classification and Modeling with Linguistic Information Granules: Advanced Approach to Linguistic Data Mining」, 出版社: Springer, 発行日: November 19, 2004, Hardcover 307頁+xi頁 US$129, ISBN 3-540-20767-8, 大きさ24c