抽象モデル生成による不要節の削除(人工知能,認知科学)
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概要
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自動定理証明(Automated Theorem Proving:ATP)システムに与える問題は節標準形(Clause Normal Form:CNF)という節集合の形式に変換されるのが一般的である.本論文では節集合の抽象化手法を提案する.そして,これにより得られる抽象節集合のエルプランモデルによって,もとの節集合の充足可能性判定には不要な節が判別できることを示す.与える問題の節集合からあらかじめ不要な節を削除しておくのは,ATPシステムの効率化に有効であると考えられる.ATPシステムのベンチマーク集TPTPに収められている5600題余りのCNF形式の問題に本手法を適用したところ,1割を超える問題で不要節を削除することができた.また,本手法が最新のATPシステムの性能向上にも寄与することを確かめた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-10-01
著者
-
長谷川 隆三
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
越村 三幸
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
梅田 眞由美
九州大学大学院システム情報科学府:(現)パナソニックits株式会社
-
Hasegawa Ryuzo
Ntt Software Laboratories
-
Hasegawa Ryuzo
Kyushu Univ. Fukuoka‐shi Jpn
-
Koshimura Miyuki
Dept.of Intelligent Systems Faculty Of Information Science And Electrical Eng. Kyushu Univ.
-
長谷川 隆三
Kyushu University
-
長谷川 隆三
九州大学大学院システム情報科学研究科知能システム学専攻
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