2 0 0 0 OA 思考過程の思考展開図表現に基づく機械設計支援システム
- 著者
- 間瀬 久雄 絹川 博之 森井 洋 中尾 政之 畑村 洋太郎
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)
- 巻号頁・発行日
- vol.17, no.1, pp.94-103, 2002 (Released:2002-04-04)
- 参考文献数
- 13
- 被引用文献数
- 6 5
This paper describes a system that directly supports a design process in a mechanical domain. This system is based on a thinking process development diagram that draws distinctions between requirement, tasks, solutions, and implementation, which enables designers to expand and deepen their thoughts of design. The system provides five main functions that designers require in each phase of the proposed design process: (1) thinking process description support which enables designers to describe their thoughts, (2) creativity support by term association with thesauri, (3) timely display of design knowledge including know-how obtained through earlier failures, general design theories, standard-parts data, and past designs, (4) design problem solving support using 46 kinds of thinking operations, and (5) proper technology transfer support which accumulates not only design conclusions but also the design process. Though this system is applied to mechanical engineering as the first target domain, it can be easily expanded to many other domains such as architecture and electricity.
2 0 0 0 OA 特許文献に対する分類付与と付与根拠箇所推定のための統合深層学習
- 著者
- 是枝 祐太 間瀬 久雄 柳井 孝介
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)
- 巻号頁・発行日
- vol.34, no.5, pp.F-IC1_1-11, 2019-09-01 (Released:2019-09-01)
- 参考文献数
- 27
Japan Patent Office manually annotates submitted patents with F-terms (a patent classification scheme consisting of more than 300,000 labels) to aid search for prior patent applications. Keeping up the quality of F-term annotation is critical to patentability assessments, thus there is a demand for an automatic way to assist F-term annotation. One potential solution is to point out annotation mistakes by utilizing machine learning-based classification. However, the annotators cannot validate the predicted corrections because conventional classification methods do not give the rationales behind the corrections. Thus, the annotators may only adopt all or no corrections. The goal of this study was to assist F-term annotation by presenting annotators with corrections on the F-term annotation and the rationales behind the corrections.We proposed a joint neural model for F-term annotation and rationale identification. The proposed method incorporates a large portion of data annotated only with F-terms and a small portion of data annotated with rationales. It was first trained for F-term annotation, and then fine-tuned using the ground-truth rationales to discriminate rationales from non-rationales.We evaluated the proposed method on multiple F-terms from different technical domains. The proposed method outperformed baseline methods in terms of the rationale identification, implying that incorporating rationales in training is particularly useful in identifying rationales.
1 0 0 0 OA 形態素解析ツールによるかな漢字プログラミングの実現
プログラム開発の効率向上の一方法である,かな漢字プログラミングの研究を進めている.これまでに,単語分かち書きのカナ文字列で記述可能なCOBOLプログラミング用簡易言語CORALを開発した.CORALは大型計算機VOSシリーズ上で稼動している.我々は,開発効率をさらに向上させるべく,より可続性に優れた非単語分かち書きかな漢字文による記述を検討し,形態素解析によってかな漢字プログラムを既存のCORALに変換するプリコンパイラのプロトタイプを開発した.これによりデバッグ効率が向上するほか,プログラムを仕様書として利用できる.なお,本プロトタイプにおけるかな漢字プログラムの構文は,従来のCORALの構文をほぼ継承している.本稿では,本プロトタイプの構成および機能について述べ,また,テストプログラムを用いた評価結果について考察する.
1 0 0 0 形態素解析ツールによるかな漢字プログラミングの実現
プログラム開発の効率向上の一方法である,かな漢字プログラミングの研究を進めている.これまでに,単語分かち書きのカナ文字列で記述可能なCOBOLプログラミング用簡易言語CORALを開発した.CORALは大型計算機VOSシリーズ上で稼動している.我々は,開発効率をさらに向上させるべく,より可続性に優れた非単語分かち書きかな漢字文による記述を検討し,形態素解析によってかな漢字プログラムを既存のCORALに変換するプリコンパイラのプロトタイプを開発した.これによりデバッグ効率が向上するほか,プログラムを仕様書として利用できる.なお,本プロトタイプにおけるかな漢字プログラムの構文は,従来のCORALの構文をほぼ継承している.本稿では,本プロトタイプの構成および機能について述べ,また,テストプログラムを用いた評価結果について考察する.