著者

三輪 和久

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.20, no.3, 2005-05-01

著者

吉岡 真治

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.20, no.3, 2005-05-01

著者

冨浦 洋一

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.20, no.3, 2005-05-01

著者

長尾 真

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.7, no.2, pp.320-328, 1992-03-01

被引用文献数

12

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This paper describes a way of organizing large knowledge base which aims at human use in book form and in hyper-text system. This is based on the experience of the author when he was the chief editor of the Encyclopedia of Computer Science published by Iwanami Book Co. The book includes about 4500 entry terms and about 13000 index terms. The total pages are about 1200, in which about 800 pages are for the description of entry terms, 100 pages for a hierarchical tree representation of entry terms, and 300 pages for KWIC index table. The paper describes how the terminological words were systematically collected, and how these terms were organized into a hierarchical tree structure. Then the way of giving definition for each term is described in detail. Intensional definition, extensional definition, functional and other definitions are to be given by considering always the similarity and distinctness to other related terms. Finally the access methods to the information are described. Users have not necessarily an exact term to consult the encyclopedia. KWIC-form organization of index terms based on radix of compound terms is quite useful for such user situations. The hierarchical tree organization of terms is useful for the understanding of the whole structure of the area of computer science, and for the access to what users want to know. There are several other access methods provided for in the description part of each term.

著者

神場 知成 小池 雄一 古関 義幸

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.14, no.6, pp.936-942, 1999-11-01

被引用文献数

6

著者

新納 浩幸 井佐原 均

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.10, no.3, pp.429-435, 1995-05-01

被引用文献数

2

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In this paper, we describe a method to automatically extract Japanese auxiliary phrases from a corpus. The auxiliary phrase is a kind of idiomatic expression corresponding to auxiliary verb or postpositional particle. Typical examples are "にかんして" and "なければならない". Generally it is advantageous to handle the auxiliary phrase as one word. Therefore, building a dictionary, we need bring together auxiliary phrases like standard words. However, it is difficult to pick up auxiliary phrases. Because it is unclear to distinguish them from normal phrases. Thoroughly investigating the difference, it is defined by subjectivity of system developer. Therefore, it needs vast time to select auxiliary phrases, and there must be considerable doubt that phrases collected comprise all necessary phrases, and have uniformity. To overcome this problem, we present this method. The point of our method is to utilize the following heuristics that a auxiliary phrase has : (H1) The auxiliary phrase is consist of HIRAGANA characters. Even if KANJI character is found in it, its length is 1. (H2) Characters in front and behind of the auxiliary phrase are a certain confined characters. (H3) Each word composed the auxiliary phrase are strongly connected. Firstly, we pick up all phrases whose length is N from the corpus, however, the phrase is consist of HIRAGANA characters and KANJI characters whose length are 1. For all N(≥4), we carry out above operation. In view of (H1), all auxiliary phrases must exist in the set of phrases acquired by these operations. Then, using (H2) and (H3), we remove not auxiliary phrases from this set. Last, we remove duplicate phrases by investigating whether there is a longer phrase included the phrase. As the result, we can acquire phrases to aim in this paper. This method has a merit to easily carry out under poor environment. We made experiment on this method with ASAHI newspaper articles for one month (about 9 Mbyte). We report this result, too.

著者

佐藤 誠

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.16, no.6, 2001-11-01

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強化学習は意思決定方法(政策)を獲得するための機械学習の枠組みであり, 環境モデルを想定した学習理論に裏付けられている点が特徴の一つである.しかし, これまでの強化学習手法は政策評価規範として利得の期待値しか利用していないという問題点があった.一般にマルコフ決定過程などの環境モデルにおいて得られる利得は確率変数であるため, 利得確率分布の情報を最大限に利用することで, より洗練された政策の獲得が期待できる.そこで本論文では, 利得のばらつきを考慮した強化学習の枠組みを提案することを目的とし, 与えられたリスク水準に応じて利得のばらつきを抑えつつ報酬を最大化する学習アルゴリズムを提供している.1章と2章では, 研究の背景と目的について述べた後, 対象とするマルコフ決定過程, 政策評価規範として採用するvariance pena1ized(VP)規範, および, VP規範を用いた場合の決定問題の性質をまとめ, 本研究の接近法について論じている.3章では, 無限期問の割引総報酬最大化と無限期間の平均報酬最大化の枠組みにおいて, VP規範に基づいた勾配定理と, 勾配推定に必要なVa1ue関数の再帰的方程式を導出している.4章では, 利得の分散を推定するためのTD法の収束性を示した後, 3章で導いた勾配定理を利用した新しい学習アルゴリズムを提案している.5章〜7章では, 提案したアルゴリズムを機械整備問題, 通信ネットワーク制御問題, および, 金融商品取引問題にそれぞれ適用している.

著者

高安 秀樹

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.18, no.6, pp.684-689, 2003-11-01

著者

山崎 敏夫

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.15, no.2, pp.226-233, 2000-03-01

被引用文献数

9

著者

土方 嘉徳 松下 光範

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.21, no.4, pp.394-402, 2006-07-01

被引用文献数

1

著者

戒野 敏浩

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.16, no.6, 2001-11-01

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本論文は, ファジィ関係の重心微分とファジィ測度空間上のショケ積分の微分を金融工学や意思決定などに応用し, 実際のあいまい情報下で注目変数の値の増減が他の変数に及ぼす影響を分析する指標として, これらの微分概念が実用的に有効なことを実験などを通して検証し, 各応用分野に新しい一つの解析手法を与えることを目的とする.本論文は全6章から構成されており, 各章の概要は以下のとおりである.第1章の「序論」, 第2章の「本論文で使用される用語・記法等の解説」に続き, 第3章の「ファジィ関係における微分と設備投資意思決定問題への応用」では, ファジィ関係における重心微分が, あいまいさを含んだ各要因の変化が資本利益率に与えるインパクトの概略値を簡単に意思決定者に提供することができる有効な指標であることを示す.次に第4章の「ショケ積分の各種の微分」では, ショケ積分の値域における微分, 定義域における微分, ファジィ測度シフト微分を提示したうえで, それらの性質について言及する.第5章の「ショケ積分の微分の意思決定問題および金融工学への応用」では, 設備投資意思決定問題, 長期債券格付分析, 日経平均株価指数オプション取引に各種微分を応用し, その有用性について確認する.最後に第6章の「まとめ」では今後の展望について言及する.

著者

長谷川 勉 松岡 毅 山本 元司

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.19, no.1, pp.65-69, 2004-01-01

著者

増田 直紀

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.23, no.5, pp.652-658, 2008-09-01

被引用文献数

1

著者

上原 貴夫

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.16, no.3, pp.385-392, 2001-05-01

被引用文献数

8

著者

伊東 幸宏

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.16, no.3, 2001-05-01

著者

吉良 聡

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.22, no.1, 2007-01-01

著者

森村 哲郎

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.24, no.1, 2009-01-01

著者

岩橋 直人

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.18, no.1, pp.49-58, 2003-01-01

被引用文献数

13

著者

今井 むつみ

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.18, no.5, pp.580-585, 2003-09-01

被引用文献数

6

著者

國藤 進

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.8, no.5, pp.552-559, 1993-09-01

被引用文献数

92