著者

荒木 健治 高橋 祐治 桃内 佳雄 栃内 香次

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理 (ISSN:09151923)

巻号頁・発行日

vol.79, no.3, pp.391-402, 1996-03-25

被引用文献数

19

---

我々は, 人間の言語および知識獲得能力の解明とその実現を目的として研究を行っている. このような研究はこれまでいくつか存在するが, 工学的に有効なシステムを完成するまでに至っていないのが現状である. また, 心理学の立場からの研究も存在するが, これらの研究は工学的にどう実現するかという問題は対象としていない. そこで, 本論文では, この言語および知識獲得能力を工学的に実現する一つの試みとして, 入力べた書き文とその漢字かな交じり文より帰納的に語の読みと表記を獲得し, その獲得状況および変換精度に基づく確実性の高い語より順に変換するという帰納的学習によるべた書き文のかな漢字変換手法を提案する. 本手法は辞書が空の状態からでも学習機能により語を獲得することができるので, 辞書を個人ごとに自動的に作成することが可能, 個人用辞書とすることにより辞書容量を少なくできる, 未登録語の自動登録が可能, 初期辞書作成の労力を回避できるという利点がある. 本論文では, 更に本手法に基づく実験システムを作成し, 異なる4分野の論文40編を用いて本手法の学習機能による適応性能を確認するための実験を行った. 実験の結果, 4分野すべてにおいて90%以上の精度が得られ, べた書き文のかな漢字変換における本手法の有効性が確認された.

著者

桃内 佳雄 小林 茂 宮本 衛市

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.24, no.6, pp.812-820, 1983-11-15

---

基本的なプロタクションシステムにおいては プロダクションメモリは一様な構造をもつプロタクションルールの集合として構成され これはプロダクションシステムにおけるプログラミングのしにくさ 効率の悪さなどの一つの原因となっている.また プロダクションシステムは学習や問題解決のモデルの作成に広く応用されているが 一様な構造をもつプロダクションメモリでは学習や問題解決などのための構造的な知識を適切に表現することができない.さらに 学習や問題解決などのモデルの作成のためには 従来の適応プロダクションシステムがもつプロダクションルールの生成・付加機能に加えて プロダクションメモリヘの柔軟な動的アクセス機能の装備が必要である.本論文では おもな問題領域を学習や問題解決のモデルの作成とする適応プロダクションシステムAPSH について述べる.APSHのおもな特徴は プロダクションメモリのモジュール構造化機能をもつこと プロダクションルールの付加に加えてプロダクションメモリおよびワーキングメモリヘの柔軟な動的アクセス機能と情報付与機能をもつこと プログラムの作成・編集を支援するエディタやトレーサを内蔵し 柔軟なコマンド言語をもつ対話型プログラミングシステムであることなどである.プロダクションメモリのモジュール構造化は プログラムの作成・修正・理解 そして学習や問題解決などのための知識の表現を容易にする.

著者

木村 泰知 荒木 健治 桃内 佳雄 栃内 香次

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:09151923)

巻号頁・発行日

vol.J84-D2, no.9, pp.2079-2091, 2001-09-01

---

本論文では対話例から学習を行う音声対話処理手法について述べる.多くの音声対話システムはあらかじめ生成規則やデータベースを与えて処理を行うタスク指向であり,日常対話における雑談などの様々な話題を処理することは難しい.本手法はシステムとユーザのやりとりを対話例として,遺伝的アルゴリズムを用いた帰納的学習によってシステム応答とユーザ発話を対としたルールの獲得を行う.あらかじめ学習データを必要とせず,実対話例から獲得したルールにより応答を試みる.そのため,動的なデータから学習を行うことができ,データによる偏りを少なくする.本論文では本手法の有効性を明らかにするために,雑談を対象とし,音声対話に拡張したELIZA型システムと本手法によるシステムとの比較実験及び,複数被験者による実験を行った.その結果,比較実験で正応答と準応答の合計の割合が66.3%から76.1%に向上したことと,実対話例から獲得したルールを用いて有効な応答を行うことを確認した.この9.8ポイントの向上という結果は本手法が雑談に対して有効であることを示している.