既存仮説間の正の依存に基づく新仮説発見

基于现有假设之间的正相关性发现新假设

• 批准号: 10143210
• 负责人: 谷内田 正彦
• 金额: $ 1.79万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (A)
• 财政年份: 1998
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1998 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-10143210/
• 关键词: 新仮説; 発見; 仮説推論; キーワード抽出; 地震予知

既存仮説の中で同時に真になりやすい関係(正の依存)にあるものの共通原因として未知仮説を発見し,その関係を満たす未知仮説を発見する手法を研究した.これは,観測事象の時系列から既存仮説の正の依存を見つける手段があってこそ可能となるが,われわれがこれまでに開発した以下の技術はその有効な手段である.[仮説推論のコネトに基づく協調 (CCMA)]各時点の観測事象の原因をそれぞれ仮説推論によって推論しては隣り合う時点の解仮説を通信し合う,時系列理解のための協調推論であるCCMAにより,観測された時系列の原因が変化する様子を高精度で理解することができる.[単語共起グラフを用いたキーワード抽出法Key Graph]CCMAによって得られた各時点の原因仮説を文字列で表して時刻順に並べ,その列での区切れの意味を持つ時点にピリオド(.)を入れると文章のようになるので,この文章で同じ文に現れやすい単語間に正の依存があるとみなす.Key Graphが文章中で同じ文に現れることの多い単語をまとめる機能はこれに利用できる.こうして求められる正の依存を持つ既存仮説(既知原因)群には共通の原因があると考えられる.Key Graphには互いに正の依存を持つ仮説集合(文章でいえば同段落や同節の中の単語集合)だけではなく,そのような仮説集合をいくつか結束させる役割を果たす仮説(文章でいえば著者の主張)を取り出す効果があるが,これを地震データにあてはめると未来に地震が発生する危険の高い活断層が得られることがわかってきた.このように本研究は新しいアプローチによる新仮説発見とも,時系列データから未来の事象を予測する研究とも言える成果を挙げている.

Existing 仮 said の で に at the same time in the true に な り や す い masato department (is の dependent) に あ る も の の common reason と し て unknown 仮 said を 発 し, そ の masato is を against た す unknown 仮 said を 発 see す る gimmick を research し た. こ れ は, when things like の 観 test series か ら existing 仮 said の is の dependent を see つ け る means が あ っ て こ そ may と な る が, わ れ わ れ が <s:1> れまでに develops た the following <s:1> technology そ そ そ has an effective な means である.[仮 theory inferences that <s:1> コネトに is based on づく coordination (CCMA)] each point の 観 measuring things like の reason を そ れ ぞ れ 仮 said inference に よ っ て inference し て は 隣 り 仮 said ordering の う dissociation を communication し う, series understanding の た め の coordinate corollary で あ る CCMA に よ り, 観 measuring さ れ た が series の reasons - the す る others child を high-precision understand で す る こ と が で き る. [単 language were up グ ラ フ を With い た キ ー ワ ー ド extraction method of the Key Graph] CCMA に よ っ て have ら れ た each point の 仮 said を text columns で table し て moment suitable に and べ, そ の column で の area cut れ の mean を hold つ point に ピ リ オ ド (.). を into れ る と article の よ う に な る の で, こ の article で with じ article に now れ や す い 単 に is の between language dependent が あ る と み な す. Key Graph が article で with じ article に now れ る こ と の more い 単 language を ま と め る function は こ れ に using で き る. こ う し て o め ら れ る is の dependent を hold つ existing 仮 said (both know why) group of に は の common reason が あ る と exam え ら れ る. Key Graph に は mutual い に is の dependent を hold つ 仮 said collection (article で い え ば section with paragraphs や with の の 単 collection) だ け で は な く, そ の よ う な 仮 said collection を い く つ か end さ せ る "を cut fruit た す 仮 said (article で い え ば author の proposition) を take り out す unseen fruit が あ る が, こ れ を earthquake デ ー タ に あ て は め る と に in future High shock が 発 raw す る dangerous 険 の い active fault が have ら れ る こ と が わ か っ て き た. こ の よ う に は this study new し い ア プ ロ ー チ に よ る new 仮 発 see と も, when series デ ー タ か ら の things like future を be す る research と も said え る results を 挙 げ て い る.

项目成果

Sunayama, W.,Nomura, Y.,Ohsawa, Y.,and Yschida, M.: "Refining search Expression by Discovering Hidden User's Interests" Proc.International Conference on Discovery science '98. LNAI1532号. 186-193 (1998)

Sunayama, W.、Nomura, Y.、Ohsawa, Y. 和 Yschida, M.：“通过发现隐藏用户的兴趣来改进搜索表达”Proc. 国际发现科学会议 98 LNAI1532 第 186-193 号（1998 年）。

砂山渡,大澤幸生,谷内田正彦: "事象ごとの生起確率から未知事象発見を支援する手法とそのアンケート調査への適用" 人工知能学会誌. 14巻2号. 349-358 (1999)

Watari Sunayama、Yukio Osawa、Masahiko Yauchida：“一种支持从每个事件发生的概率发现未知事件的方法及其在问卷调查中的应用”，日本人工智能学会杂志，第 14 卷，第 2 期。 349-358（1999）

大澤幸生,ネルスE.ベンソン 谷内田正彦: "KeyGraph : 単語共起グラフの分割・統合によるキーワード抽出" 電子通信学会誌論文誌. J82-D1巻 2号. 391-400 (1999)

Yukio Osawa、Nels E. Benson、Masahiko Yauchida：“KeyGraph：通过划分和整合单词共现图来提取关键字”，电子与通信工程师学会杂志，第 2. 391-400 期。 1999）

Ohsawa, Y.and Yachida, M.: "Discovery of Unknown Causes from Unexpected Co-occurrence of Inferred Known Causes" Proc.Intl Conf on Discovery Science '98. LNAI1532号. 174-185 (1998)

Ohsawa, Y. 和 Yachida, M.：“从推断的已知原因的意外共现中发现未知原因”Proc.Intl Conf on Discovery Science 98 LNAI No. 1532. 174-185 (1998)