記号表現とイメージ表現の相互作用に基づくメンタルモデルの学習

基于符号表征和图像表征相互作用的学习心理模型

• 批准号: 05213204
• 负责人: 阿部 圭一
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: Shizuoka 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: 1993
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1993 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-05213204/
• 关键词: イメージ表現; メンタルモデル; 図形の記述; 自然言語理解; イメージ的対象世界モデル; エキスパートシステム; 知識獲得; 故障診断

本研究では,従来の知識工学において用いられている知識の記号表現を補完するものとしてイメージ表現を考え,記号とイメージを統合的に取り扱い得るメンタルモデルの学習について考察した.1.人間の図的表現理解プロセスのモデル化ある程度複雑な図的表現を,人間が意味があると考えるような部分図形に分解し記述するアルゴリズムとして,2値の領域図形に対する手法を2種類開発した.2.自然言語理解に必要なイメージ表現本考察では,自然言語処理を対象として,イメージ表現の必要性,必要なイメージ表現のモデル,記号表現との相互作用について研究した.具体的には,2次元実数座標系上の式集合を表現媒体に導入したイメージ的対象世界モデルを用いて中学技術教科書の機械機構動作説明文を理解する枠組について検討した.3.エキスパートシステム(ES)における知識獲得とイメージ表現本考察では,ESにおける知識獲得の問題を解決するために,イメージ表現が有効であることを論じた.このようなイメージ表現を構成し,その有効性を確かめるところまでは到達できなかったが,イメージ表現がESにおける知識獲得のどのような局面において必要とされるかについて有用な知見が得られた.以上のように,本研究では,2.で考察したイメージ的対象世界モデルを知識表現の核とし,1.で図形分解手法によるイメージ的対象世界モデルにおける図形プリミティブの獲得,また,3.で故障診断ESにおけるイメージ的対象世界モデルの利用のための枠組みに関する基礎的考察を行った.最終的に,各サブシステムを統合するところまでは至らなかったが,記号表現を補完するイメージ表現に関する基礎的知見は得られたと考える.

This study で は 従 to の knowledge engineering に お い て in い ら れ て い る knowledge の symbolizations を fill out す る も の と し て イ メ ー ジ performance を え, mark と イ メ ー ジ を integration に take り Cha い must る メ ン タ ル モ デ ル の learning に つ い て investigation し た. 1. Understand human の 図 performance プ ロ セ ス の モ デ ル change あ る degree after 雑 な を 図 performance of human が mean が あ る と exam え る よ う な part 図 form に decomposition し account す る ア ル ゴ リ ズ ム と し て, 2 nt 図 の field shape に す seaborne る gimmick を 2 kinds open 発 し た. 2. Natural language understanding に necessary な イ メ ー ジ performance this investigation で は, natural speech 処 Richard を like と seaborne し て, イ メ ー ジ の necessity and necessary な イ メ ー ジ performance の モ デ ル, symbolizations と の interaction に つ い て research し た. Specific に は, the number 2 yuan to be を の type set on coordinate system performance media に import し た イ メ ー ジ's like world seaborne モ デ ル を with い て の machinery technology textbook for the high agency action exposition を understand す る 枠 group に つ い て beg し 検 た. 3. エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム (ES) に お け る knowledge acquisition と イ メ ー ジ performance this investigation で は, ES に お け る knowledge acquisition の を solve す る た め に, イ メ ー ジ has が unseen で あ る こ と を theory じ た. こ の よ う な イ メ ー を ジ form し, そ の have sharper sex を か indeed め る と こ ろ ま で は reach で き な か っ た が, イ メ ー ジ performance が ES に お け る knowledge acquisition の ど の よ う な situation に お い て necessary と さ れ る か に つ い て useful Youdaoplaceholder0 sees が and られた. Above の よ う に, this study で は, 2. で investigation し た イ メ ー ジ's like world seaborne モ デ ル を knowledge representation の nuclear と し, 1. で 図 shape decomposition technique に よ る イ メ ー ジ's like world seaborne モ デ ル に お け る 図 form プ リ ミ テ ィ ブ の, ま た, 3. で fault diagnostic ES に お け る イ メ ー ジ's like world seaborne モ デ ル の using の た め の み 枠 group Youdaoplaceholder0 examination of the basics of する を line った. Eventually に, each サ ブ シ ス テ ム を integration す る と こ ろ ま で は to ら な か っ た が, symbolizations を fill out す る イ メ ー ジ performance に masato す る foundation of knowledge は ら れ た と exam え る.

项目成果

A.Held,K.Abe: "Learning of structural concepts based on similarities and dissimilarities of shapes" Proc.Asian Conf.on Computer Vision. 688-691 (1993)

A.Held、K.Abe：“基于形状相似性和不同性的结构概念的学习”Proc.Asian Conf.on Computer Vision。

Y.W.Purna,T.Yamaguchi: "Exploiting multifarious knowledge and strategies for diagnosing faults:an alternative to model-based diagnosis" 3rd Int'l Conf.for Young Computer Scientists. 237-240 (1993)

Y.W.Purna、T.Yamaguchi：“利用多种知识和策略来诊断故障：基于模型的诊断的替代方案”第三届青年计算机科学家国际会议。

A.Held,K.Abe: "On approximate convexity" Pattern Recognition Letters. 15 (掲載予定). (1994)

A.Held、K.Abe：“关于近似凸性”模式识别快报 15（待出版）。

T.Ibaraki,K.Abe,C.Arcelli: "Decomposition of two-dimensional shapes into meaningful subparts" Proc.Asian Conf.on Computer Vision. 299-302 (1993)

T.Ibaraki、K.Abe、C.Arcelli：“将二维形状分解为有意义的子部分”Proc.Asian Conf.on Computer Vision。

A.Held,K.Abe: "On the decomposition of binary shapes into maximal approximately convex subparts" Pattern Recognition. 27 (掲載予定). (1994)

A.Held、K.Abe：“关于将二进制形状分解为最大近似凸子部分”，《模式识别》27（待出版）。