WEKO3
アイテム
例文からの学習による生成規則の自動修正
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/126444
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1264441c5895b9-f239-443d-90c3-3a68b0db33a2
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
KJ00001339928.pdf (197.2 kB)
|
|
| Item type | National Convention(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1994-09-20 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 例文からの学習による生成規則の自動修正 | |||||
| タイトル | ||||||
| 言語 | en | |||||
| タイトル | A utomatic Modification of Production Rules by Learning from Example Sentences | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 東京大学 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| 学術情報センター | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| University of Tokyo | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| National Center for Science Information Systems | ||||||
| 論文抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 近年、例からの学習が盛んに研究されており、それにともない、例からの形式言語の学習もいくつかの成果が挙げられている。中でも、実用上重要な言語である文脈自由言語(CFL)の学習においては、文脈自由文法(CFG)を多項式時間で学習するアルゴリズムが既に提案されている。このアルゴリズムでは、内部ノードはラベル付けされていない導出木が、入力される例文に対してそれぞれ与えられる。また、MAT(Minimally Adequate Teacher)と呼ばれる教師の存在を仮定しており、学習システムはこの教師に、任意の記号列に対して、それが目標の言語Lに属しているか尋ねるという所属性質問と、任意の文法Gに対して、L=L(G)かどうか判定し、推測結果が正しくない場合には教師が、反例を返すという等価性判定質問をすることが許されている。一方、人間のユーザがコンピューターと対話的に学習を進めるシステムを考えた場合、与える例文全てに正確な導出木を要求するのは大きな負担である。また、等価性判定質問は決定不能問題であり、人間にとってもある文法と別の文法が等価であるかどうか判定するのは大変な問題である。さらに、この等価性判定質問では無数の等価の文法のうち,どれかに到達すれば学習が終了したことになるので、学習システムが終了してもユーザに都合の良い構造を持つ文法を得られる保証がない。そこで本研究では、望ましい文法構造の骨組みとして、元となる大まかな文法を学習システムに与え、さらに、ユーザが「典型例」と見なせる例文を入力することにより、例文を受理できるよう文法の生成規則に肉付け、修正を行なってゆき、効率良くCFGを学習するというシステムを提案する。 | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||
| 書誌情報 |
全国大会講演論文集 巻 第49回, 号 人工知能及び認知科学, p. 33-34, 発行日 1994-09-20 |
|||||
| 出版者 | ||||||
| 言語 | ja | |||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||
