集合束縛変数に基づく意味表現とユニフィケーション

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1987-07-24
• タイトル: 集合束縛変数に基づく意味表現とユニフィケーション
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Semantic Representations based on Set Bound Variables and their Unifications
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 北海道大学文学部行動科学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hokkaido University
• 著者名: 赤間, 清
• 著者名(英): Kiyoshi, Akama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 継承階層prolog:PALに導入されている集合束縛変数について記述する．それが，(1)S式の表現力を拡大する，(2)推論を高速化する，(3)認識の変化過程の記述に貢献する，などの理由で，自然言語処理などにおける意味表現において非常に有効な役割を果たす可能性を指摘する．また，複雑な対象の情報を比較し，それらが同一の対象とみなしうる可能性があるときに，それらの情報を統合して新しい対象記述を得るユニフィケーション・プログラムがPALのもとで容易に得られることを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Set bound variables (SBVs) are Logical variables with set constraints. They are available in the inheritance hierarchy prolog : PAL, and class bound variables are the most useful SBVs in natural language processing. SBVs extend the expressive power of S-expressions, and they are very useful in representing the meaning of sentences and multiple concepts (for example, "mother" is represented by (*1^woman (<==mother *2^human)) which means that a woman who is a mother of a person) as well as simple concepts (for example, "man" is represented by *1^man). This enables us to make clear the process of semantic analysis of sentences, which merges them to get the meaning of the whole sentence starting from the meanings of the words in the sentence. This paper also gives a unification algorithm to unify two semantic representations into a single semantic representation when they can be assumed to be the same object.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10115061
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告自然言語処理（NL）; 巻 1987, 号 53(1987-NL-062), p. 53-60, 発行日 1987-07-24
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会