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学習理論を利用したテキスト情報からの知識護得に関する研究

基于学习理论的文本信息知识获取研究

基本信息

批准号：
04229212
负责人：
上原邦昭
金额：
$ 1.28万
依托单位：
Kobe University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1992
资助国家：
日本
起止时间：
1992 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-04229212/
关键词：
概念形成機械学習理論修正帰納的学習発想推論

项目摘要

概念形成、知識獲得などの知的創造機能を実現するためには、高度な学習メカニズムの開発が必要である。たとえば、新たな概念の護得には、以下のような段階的な学習メカニズムが必要である。まず、与えられた観測事例から、帰納的学習によって「種」となる初期の領域理論を形成する。これを理論形成と呼ぶ。つぎに、新たな事例が与えられるたびに、初期の領域理論を修正・管理しながら、領域理論を洗練化する。これを理論修正と呼ぶ。上記のステップを繰り返して、最終的に新たな概念を十分かつ完全に説明する領域理論が獲得される。本研究課題では、以上のような考え方に基づいて、以下のテーマの重点を研究を行なった。1)過去の事例集合から得られる統計的な特徴から、事例の属するカテゴリー概念を形成し、未学習の事例が与えられると、概念との距離(連想度と呼ぶ)をもとにして、適切な概念に分類する概念学習アルゴリズムを開発した本アルゴリズムをQuinlanのID3などと比較した結果、同等あるいはそれ以上の分類精度が得られることがわかった。現在は、本アルゴリズムの実数値データへの拡張、学習結果からのプロクションルームの抽出などを検討している。2)領域理論が不完全な場合には、それを補うための仮説を生成し、学習しようとする概念の説明を完成しなければならない。本研究では、生成された複数の仮説集合から一貫性(coherence)を考慮して最適な仮説を選択するシステムを開発した。3)事例ベース推論(case-basedreasoning)のアプローチを採用し、過去の理論修正で用いられた手法を事例として記憶しながら学習を行ない、新たに領域理論を修正する際には、過去の事例の修正法を利用するシステムを開発した。

The concept is formed, the knowledge is learned, and the machine is able to realize that it is necessary to carry out the necessary training. The concepts of new information and new information are well preserved, and the following paragraphs of information are necessary. There has been a discussion in the field of theory and theory in the early stages of learning, learning, and learning in the field of learning and learning. The theory forms a call for attention. In the early stage, the field theory revised the management theory, and the field theory was washed out. Please revise the theory and call for help. The latest concept of "new information" is very clear. It is very important to understand the theory of field theory. The subject of this study, the above research topics, and the following key research topics. 1) in the past, the collection of cases has obtained statistics of statistical data, cases are classified and classified, and the results and results of the comparison between the concept of Quinlan and the results of the comparison between unlearned cases and unlearned cases, concept distance (connection call), concept classification and classification have been obtained. With the same accuracy, the classification accuracy is higher than that of the above. At present, the number of students in this school is very good, and the results of the study show that they are in the process of getting rid of each other. 2) in the field of theory, the concept is not complete, the concept is not complete, and the concept is not complete. The purpose of this study is to generate a complete set of complex data (coherence). In the most important part of the study, you have to choose the most effective way to start the test. 3) case study deduction (case-basedreasoning), case study, case study and case study.