罫線文書を対象にした機械学習手法の開発とデータマイニングへの応用

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平成19年度は次の課題に重点を置いて研究を行い,以下のような知見等を得た.1.TTSPグラフに対する共通パターン発見アルゴリズムの実装および計算機実験:昨年度までにTTSPグラフを用いて罫線文書を表現する方法を考案した.またパターン発見アルゴリズムを提案した.本年度はTTSPグラフに共通するパターン発見アルゴリズムを計算機上に実装し,その評価実験を行った.2.木構造パターンの学習可能性の考察:パターン発見アルゴリズムの応用として,いくつかの種類の木構造パターンの機械学習可能性を新たに考察した.特に木構造パターンが複数存在する場合の機械学習可能性について帰納推論の枠組みと質問学習の枠組みを用いて考察した.3.また,その他のグラフ構造パターンに対して,グラフ構造パターンが複数存在する場合の機械学習可能性について質問学習の枠組みを用いて考察した.本年度の研究によってTTSPグラフに対するパターン発見アルゴリズムを実装することが出来た.これにより罫線文書に対してTTSPグラフを用いたデータマイニングが可能になると考えられる.また,いくづかのパターンに対してパターンが複数存在する場合の機械学習可能性を示すことが出来た.これにより,単一のパターンでは表現できないようなデータ間の特徴を抽出するパターン発見アルゴリズムへの応用が可能であると考えられる.本年度の研究成果を用いて,今後は罫線文書実データに対するデータマイニング実験などを行っていく予定である.また,罫線文書を表現するより良いパターンの提案とその学習可能性を考察していく予定である.