著者

向井 孝徳 宮下 裕充 若木 利子 松永 久美子 福本 太郎 沢村 一 新田 克己

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.106, no.38, pp.1-6, 2006-05-11

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これ迄,マルチ議論エージェントシステムにおいて,各エージェントの知識ベースは,対象問題に関する言明文(ルール)で表現され、オントロジー知識は用いられていない.一般にWeb上の電子商取引等の問題では,売り手と買い手の売買に関するそれぞれの固有の戦略的知識以外にオントロジー知識を用いた推論が必要と考えられる.本研究では、各議論エージェントがセマンティックWeb上のOWL DL言語,または,記述論理SHOIN(D)で表現された共有知識としてのオントロジーと,EALP(或は,ELP)の論理プログラムで表現された各自のルールベースの知識の両者を議論・推論で扱えることを目的として,オントロジーに関する単調な記述論理推論系と対話的証明論に基づくマルチ議論エージェントの非単調な推論との統合推論方式の提案,及び,それに基づく議論エージェントシステムとセマンティックWeb推論系の統合推論システムの試作と評価を行なった.

著者

板倉 弘幸 田村 雅樹 若木 利子

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告知能と複雑系(ICS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2004, no.85, pp.147-154, 2004-08-05

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近年,WWW上のWebページは爆発的に増加しつつあり,それと共に ディレクトリースタイルの検索エンジンを持つYahooサービスのようなポータルサイトでは,膨大なWebページを複数カテゴリーに自動分類するニーズが高まりつつある.本研究では Webページ分類に貢献する適切な単語素性(feature)の撰択法に関して,ラフ集合理論の有効性を調べた.計算機実験による性能評価より,ラフ集合理論援用による属性選択法と分類器(classifier)として線形核のSupport Vector Machine を用いた組み合わせは,実用に耐えうる良い分類精度を保証しつつ,アドホックな閾値に依存しない高い次元圧縮(属性選択)を可能にするなどの結果が得られた.Recently Web-pages on World Wide Web are explosively increasing, and it is now required for portal sites such as Yahoo! service having a directory-style search engine to classify Web-pages into many categories automatically. This paper investigates how rough set theory can help select relevant features for Web-page classification. Our experimental results show that the combination of the rough set-aided feature selection method and the Support Vector Machine with linear kernel is quite useful for the practical purpose to classify Web-pages into many categories because the performance gives the acceptable accuracy achieving high dimensionality reduction without depending on arbitrary thresholds for the feature selection.