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  1. 研究報告
  2. データベースシステム(DBS)※2025年度よりデータベースとデータサイエンス(DBS)研究会に名称変更
  3. 2017
  4. 2017-DBS-166

雛形化による手続き的知識の汎化

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/185068
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/185068
39378d22-2dea-4906-a660-a4e14bcbc821
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DBS17166019.pdf IPSJ-DBS17166019.pdf (472.5 kB)
Copyright (c) 2017 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
DBS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2017-12-15
タイトル
タイトル 雛形化による手続き的知識の汎化
タイトル
言語 en
タイトル Learning Templates for Generalizing Procedural Texts
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_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東北大学工学部情報知能システム総合学科
著者所属
東北大学大学院情報科学研究科/理化学研究所革新知能統合研究センター
著者所属
東北大学大学院情報科学研究科/理化学研究所革新知能統合研究センター
著者所属(英)
en
Department of Information and Intelligent Systems, Engineering College, Tohoku University
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Sciences, Tohoku University / RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Sciences, Tohoku University / RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
著者名 吉成, 未菜里

× 吉成, 未菜里

吉成, 未菜里

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横井, 祥

× 横井, 祥

横井, 祥

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乾, 健太郎

× 乾, 健太郎

乾, 健太郎

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著者名(英) Minari, Yoshinari

× Minari, Yoshinari

en Minari, Yoshinari

Search repository
Sho, Yokoi

× Sho, Yokoi

en Sho, Yokoi

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Kentaro, Inui

× Kentaro, Inui

en Kentaro, Inui

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 目的達成のための一連の手続きを記した 「手順文書」 に対する検索や要約,クラスタリングといった各種情報処理が盛んに研究されている.手順文書に記されている手続きに対してある種の 「雛形」 ができれば,前述の処理を含む手順文書に対する様々な処理が可能になると考えられる.本研究では 「雛形」 を手続きに対する確率的生成モデルとし,同じ目的を持つ手続きの集合から手続きの生成モデルを学習する.手続きの集合を構文木の集合,確率的生成モデルを文法と見なすと,確率的生成モデルの学習は構文木の集合からの文法抽出の問題と考えることができる.本稿では,文法として特に確率文脈自由文法を採用し,確率文脈自由文法による生成モデルで手続きの特徴をある程度捉えることができることを示す.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In this research, we attempt to learn procedural templates from sets of procedures which achieve a common purpose. Our hypothesis is that the templates of procedures enable us to conduct more efficient information processing, such as information retrieval, summarization, and clustering. Our proposal is (1) to adopt probabilistic generative models as templates, and (2) to regard learning probabilistic generative models as grammar extraction. In this paper, we adopt probabilistic context-free grammar. We report generative models with probabilistic context-free grammar capture the features of the procedure to a limited extent.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10112482
書誌情報 研究報告データベースシステム(DBS)

巻 2017-DBS-166, 号 19, p. 1-5, 発行日 2017-12-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-871X
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
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Ver.1 2025-01-20 03:06:05.102764
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