ルールと例題の類似性に基づく学習法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1991-01-17
• タイトル: ルールと例題の類似性に基づく学習法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Learning Based on Similarity Between Rules and Examples
• 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: 大阪大学工学部
• 著者所属: 大阪大学工学部
• 著者所属: 大阪大学工学部
• 著者所属: 大阪大学工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Osaka University
• 著者名: 森, 敏昭; 大川剛直; 馬場口, 登; 手塚慶一
• 著者名(英): Toshiaki, Mori; Takenao, Ohkawa; Noboru, Babaguchi; Yoshikazu, Tezuka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 例題と既存ルールの類似性に着目し，1つの例題を一般化することにより目標概念を定義する述語形式のルールを生成する手法を提案する．本手法ではルールと例題の類似度を，アトム間の引数の対応関係や述語の一般一特殊関係に基づいて求め，この類似度が高いルールを目標概念と類似した概念を定義するルールであると見なして知識ベースより抽出する．そしてそのルールを基準として，述語の抽象化，定数の変数化などを行い，目標概念を定義するルールを生成する．本稿では，ルールと例題が最も類似するようなアトムの対応付けを求めるために，述語の類似性，アトムの対応付けの最適化条件などについて議論する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose a learning method to generate rules from single example. To generalize the example, we use the similarity between the example and rules which already exist. First, we make pairs of atoms between them, and calculate the similarity, considering both the correspondence of arguments and the similarity of predicates based on their generality. Then the most similar rule to the example is used to generalize the example. To get such rules, we discuss the similarity between predicates, and the condition for the most suitable pair of atoms.
• 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: AA11135936
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告知能と複雑系（ICS）; 巻 1991, 号 3(1990-ICS-074), p. 49-57, 発行日 1991-01-17
• 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