著者

槫松 理樹

出版者

Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics

雑誌

知能と情報 (ISSN:13477986)

巻号頁・発行日

vol.32, no.4, pp.778-781, 2020-08-15 (Released:2020-08-15)

参考文献数

9

---

本論文では,可読性の高い文書分類モデルを構築するためにラフセット理論を用いる手法を提案する.本手法では,縮約によって絞り込んだ語句を用い,上近似集合,下近似集合それぞれから抽出した決定ルールと新規文書を照合する.その際,成立した上近似集合からの決定ルールおよび下近似集合からの決定ルールの評価値の最大値の和が最大となる分類を推定結果とする.評価値としては,正確度SI,被覆度CI,リフト値を用いる.専門家の協力のもと,特許公報を題材とした検証の結果,専門家が納得できる決定ルールの抽出に成功するとともに,単純な分類方法よりも高い分類精度を示すことができた.しかし,専門家が納得できたルールは抽出したルールの約25%にとどまり,精度,Kappa係数ともまだ改善の余地がある.また比較対象としたナイーブベイズ分類に対する優位性を示すには至らなかった.今後の課題としては,実験結果を分析し,アルゴリズムを改善することが挙げられる.

著者

槫松 理樹

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.2I5J903, 2019 (Released:2019-06-01)

---

本研究では,業務で行われる特許公報の細分化を支援するため,機械翻訳とラフセット理論を利用した特許公報システムを提案する.本手法では,機械翻訳で英語に翻訳することによる表記ゆれの削減,ラフセット理論における「属性の縮約」(クラスがお互いに識別されるために必要かつ十分な属性の組)を用いることによる語句の適切な絞込み,決定ルールを用いることによる語句関係の考慮を図る.本手法では機械翻訳を行った特許公報から抽出した特定の品詞の単語から構築した文書語彙行列から,尤度表とラフセット理論に基づく決定ルールを構築する.これらを利用し,新規特許の分類を行う.提案手法の有用性を評価するために,専門家の協力のもと検証を行った結果,ラフセット理論に基づく分類,尤度表を用いたナイーブベイズ分類ともに一定の精度をあげたことから,提案手法の有用性を示せた.

著者

槫松 理樹

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.1J205, 2018 (Released:2018-07-30)

---

本稿では,特許公報処理支援を行うために,特許公報で述べられている,解決しようとする課題とその手段の候補を,ラフセット理論を用いて推定する手法を提案する.本手法では,専門家により事前に分類された特許公報の要約文における語句の出現情報をもとに構築した文書語句行列からラフセット理論で決定ルールを抽出する.この決定ルールを用いて未分類特許公報の分類を推定する.現在,専門家の協力のもと評価実験を行っており,その結果に基づく評価,抽出されたルールの検証,評価結果の分析に基づく推定方法の改善などが今後の課題である.

著者

槫松 理樹

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.30, 2016

著者

山口 高平 槫松 理樹

出版者

社団法人人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.13, no.2, pp.189-196, 1998-03-01

被引用文献数

8

著者

槫松 理樹 山口 高平

出版者

社団法人人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.11, no.4, pp.585-592, 1996-07-01

被引用文献数

3

---

Although Case-Based Reasoning comes up in order to solve knowledge acquisition bottleneck, a case structure acquisition bottleneck emerges there in CBR instead of it. Because we cannot decide an appropriate case structure in advance, a framework for CBR should be able to improve a case structure dynamically, collecting and analyzing cases. Here is discussed a new framework for knowledge acquisition using CBR and model inference. Model Inference tries to obtain new descriptors (predicates) with interaction of a domain expert, regarding the predicates as the slots that compose a case structure, focusing on the function of predicate invention. The framework has two features: (1) CBR obtains a more suitable group of slots (a case structure) incrementally through cooperation with model inference, and (2) model inference with predicate invention capability discovers the rules which deal with a given task better. The system has been applied to the legal analogy problem to acquire new legal interpretation rules from given precedents. The system has invented two important legal predicates and generated two legal interpretation rules including some legal doctrine related to the problem. And the case structure has been improved using the two invented predicates. The experimental results show us that the framework is promising to acquire knowledge in the field of legal interpretation.