著者
倉田 稔
出版者
小樽商科大学
雑誌
小樽商科大学人文研究 (ISSN:0482458X)
巻号頁・発行日
vol.89, pp.51-87, 1995-03
著者
杉本 英二
出版者
小樽商科大学
雑誌
商學討究 (ISSN:04748638)
巻号頁・発行日
vol.38, no.1, pp.29-58, 1987-07

条件と結論を書くだけでプログラムができあがる論理型言語Prologは人工知能の応用として種々のエキスパートシステムに利用されている。しかし、Prologによる処理には、主に2つの問題点が有る。1つには、非決定的なアルゴリズムの実現のために中間結果を記録するメモリの容量の限界から、長い計算を行えない問題点。2つには、データの基本単位をアトムという小さい単位で行い、すべてのアトムを辞書で一意に管理するので、規模が大きいアプリケーションでは管理のための辞書メモリの限界とデータの検索の非行率さの問題点。これらの問題点のため大規模のアプリケーションの開発が不可能となる。しかし、データだけの規模が大きい応用に対しては、データベース管理システムとの間で適切なインターフェイスを付加すれば、第2の問題点は解決出来る。
著者
菅野 貴樹
出版者
小樽商科大学
雑誌
商学討究 (ISSN:04748638)
巻号頁・発行日
vol.68, no.1, pp.273-289, 2017-07-24
著者
江頭 進
出版者
小樽商科大学
雑誌
基盤研究(C)
巻号頁・発行日
2014-04-01

本研究は、地方経済に投じられた補助金が地域内の資金循環に与える影響を、エージェントベースモデルで表し、その効果の事前評価を行うことを目的としたものである。本研究機関中に、地域経済における各経済主体の行動を表現可能なエージェントの一般モデルを完成した他、2016年度に実施されたプレミアム商品券の小樽市内での影響に関する実データを収集、分析した。現在、開発されたエージェントを用いて地域経済のモデルを構築し、その予測力と実際のデータの突き合わせを行い、シミュレーションモデルの改良を行い、より事前評価力の高い方法の開発を行っている。
著者
倉田 稔
出版者
小樽商科大学
雑誌
小樽商科大学人文研究 (ISSN:0482458X)
巻号頁・発行日
vol.94, pp.47-66, 1997-08-31
著者
倉田 稔
出版者
小樽商科大学
雑誌
小樽商科大学人文研究 (ISSN:0482458X)
巻号頁・発行日
vol.77, pp.119-149, 1989-03-31
著者
倉田 稔
出版者
小樽商科大学
雑誌
小樽商科大学人文研究 (ISSN:0482458X)
巻号頁・発行日
vol.92, pp.13-35, 1996-08
著者
今西 一
出版者
小樽商科大学
雑誌
商学討究 (ISSN:04748638)
巻号頁・発行日
vol.61, no.2/3, pp.3-43, 2010-12-25
著者
今西 一
出版者
小樽商科大学
雑誌
商学討究 (ISSN:04748638)
巻号頁・発行日
vol.57, no.4, pp.103-130, 2007-03-30
著者
佐山 公一 PAWEL Dybala PAWEL Dybala DYBALA Pawel
出版者
小樽商科大学
雑誌
特別研究員奨励費
巻号頁・発行日
2011

平成24年度に引き続き, メタファー概念ネットワーク構築の具体的作業を行った。日本語表現大辞典(小内, 2005)から収集したメタファーの文例3万についてメタファーのsalience imbalanceの閾値(基準)を計算した。格フレーム等を使い, それぞれの直喩の喩辞と被喩辞の属性のリストをとりだして比較し, 両方のリストに現れた項目を抽出した。項目に, 直喩の共通属性または共通属性らしいものが現れたら, 喩辞の属性リストと被喩辞の属性リストの中の位置を計算し比較する。たとえば, 『疑問が雲のように湧く』では, 喩辞が『雲』, 被喩辞が『疑問』, 共通属性が『湧く』となる。共通属性『湧く』の属性リスト内の位置を計算する。『疑問』の全属性の数188のうち, 『疑問』側の『湧く』の位置が9(平均位置, 9/188=0.048), 『雲』の全属性の数123のうち『雲』側の『湧く』の位置が27(平均位置, 27/123=0.220)となり, 平均位置の差は0.172となる。この平均位置の差をsalience imbalanceの閾値と考える。このようにして, 直喩におけるsalience imbalanceの閾値を計算する。閾値を超えればメタファーとして処理し, 超えなければメタファーとして処理しない, という条件を設けることで, データ内のメタファーを実際にコンピュータが処理できるかどうかを調べた(現在もこの作業を行っている)。作業を行っている過程の中で, 『ような』のような指標を含み, かつ比喩として受けとられる(比喩性を持つ)表現ではあるが実際には直喩ではなく, 文字通りの比較ではあるがその中に換喩を含む表現が数多くあることが分かった。こうした表現は, 表層表現からは直喩と区別がつかない。たとえば, 『クジラのような小さい目』はクジラが小さいことを述べているわけではむろんなく, クジラの目がクジラの体に比べて非常に小さいことを述べている。日本語母語話者はクジラとクジラの目との間の隣接関係を使ってこのことを簡単に理解できていると考えられる。しかしながら, そうした処理はコンピュータには難しい。この日本語の表現を英語に翻訳すると, 『Eye small as whale's』のようになり所有格が使われる。英語では表層表現からそれがクジラの目であることが分かるが, それを日本語にすると表層表現上では分からないことになる。日本語母語話者にとっては, そうした表現も直喩も同じように比喩的に感じられる。日本語母語話者はこういった表現を一種の換喩として理解している。そこでメトニミーもメタファーネットワークに含めることにし, システムの中に換喩と直喩を区別する仕組みも導入することにした。メタファーとメトニミーを, 閾値を使って区別するアルゴリズムを作り実際にコンピュータに判定させた。日本語母語話者にもメタファーかメトニミーかを区別してもらい, その判定結果をコンビ。ユータの結果と比較した。