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J-GLOBAL ID：201102244414829836   整理番号：11A1832893

談話解釈に対する仮説推論のILP定式化

An ILP Formulation of Abductive Inference for Discourse Interpretation

著者 (2件)： INOUE Naoya (Tohoku Univ.) ,  INUI Kentaro (Tohoku Univ.)
資料名： 情報処理学会研究報告(CD-ROM)
巻： 2011  号： 3  ページ： ROMBUNNO.NL-203,NO.3  発行年： 2011年10月15日 
JST資料番号： Z0031C  ISSN： 2186-2583  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 仮説推論は観測結果を説明するための最良仮説に至る推論である。Hobbsらは,仮説推論が談話理解プロセスの妥当な形式化を与え,いくつかの自然言語処理(NLP)タスクは単一の仮説推論ベースフレームワークを用いて解決可能になることを示した。しかしながら,このアプローチでは,仮説推論の計算コストという重要な問題が発生する。ロバストな談話処理にとって必要な数百万個の公理をカバーするために背景知識の量が増大するに従って,この仮説推論タスクは急速に実現不能になる。この計算機利用上のボトルネックのために,仮説推論が,常識推論に対する計算機リソースの最近の進展からの利益が得られなくなってしまう。本論文では,重み付き仮説推論というHobbsらの仮説推論談話解釈フレームワークを取り上げ,その効率的実装方式を提案した。このフレームワークでは,重み付き仮説推論の中での説明発見問題を線形計画法問題に変換する。ここで実験を行い,その結果,提案アプローチでは計画認識の問題を効率的に解決し,重み付き仮説推論に対する既存システムよりも性能的に優れていることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *言語理解 ,  *仮説推論 ,  *自然言語処理 ,  知識 ,  原価 ,  効率化 ,  実装設計 ,  重みづけ ,  知識発見 ,  *線形計画法 ,  認識 ,  プランニング【AI】 ,  性能評価 ,  論理プログラミング ,  計算コスト ,  改変
準シソーラス用語： 計画認識 ,  *談話理解 ,  背景知識 ,  帰納論理プログラミング

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 談話 ,  仮説推論 ,  ILP ,  定式化