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ネットジャーナル31

解説

解説1:帰納的学習

帰納的学習によるルールの獲得には(1)選択:共通部分を有し,差異部分を両辺に1つのみ持つルールのペアを選択。(2)生成:差異部分のみを抽出、または 差異部分の変数への置き換え。(3) 生成された新たなルールを加えて繰り返す。(4) 新たなルールが生成されない場合終了。以上4つのプロセスがある。

図:帰納的学習

図:帰納的学習

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解説2:遺伝的アルゴリズムを用いた帰納的学習

遺伝的アルゴリズムを用いた帰納的学習は,変換規則を獲得する学習エンジンであり,対応関係を有する一対の組より,抽象度の異なるルールを多段階に獲得し,それらのルールを用いて変換を行う。(1)変換部:獲得した変換ルールより適用可能な変換ルールを選択し,適用する。この際に,適用可能な変換ルールを対象に交叉処理により新しい変換ルールを自動的に生成する。(2)校正部:変換結果を人手により正しい変換結果に校正する。(3)学習部:入力文と校正済みの変換結果の組より多段階に抽象度の異なる変換ルールを獲得する。この際に,交叉処理により新たな実例を自動生成する。 (4)フィードバック部:変換結果と校正済み変換結果を比較することにより,誤りを発見し,精度を適応度として変換ルールの淘汰処理を行う。以上4つのプロセスがある。

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解説3:ELIZA

1966年にJ. Weizenbaumが開発した 精神科医のインタビュー代行システム。キーワード方式とアドホックな方法で うまく話題をそらして会話を継続しようとするが、 ユーザの満足度は低い。

図:ELIZA

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解説4:GA-ILSDの処理過程

GA-ILSDはELIZAの頑健さ(対話の継続)とGA-ILのよる具体的な応答を組み合わせ、 ユーザの興味がある話題に追従しながら対話例を獲得する学習型音声対話システム。学習が進むにつれて応答文生成ルールが増大し、 ユーザの興味に即した具体的応答が増大する。

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