高度知識ベースを対象とした知識獲得システムの研究

针对高级知识库的知识获取系统研究

• 批准号: 11780277
• 负责人: 有村 博紀
• 金额: $ 1.41万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1999
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1999 至 2000
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-11780277/
• 关键词: 大規模知識ベース; ウェブマイニング; テキストマイニング; 半構造データ; 計算学習理論; XML; XSLT; 帰納論理プログラミング; ホーン節の学習; Learning from entailment; Knowledge management; KDD; データマイニング; data mining

本研究の目的は,大規模知識データベースから,複雑な知識構造を効率よく獲得するシステムの実現方法を明らかにすることである.大規模知識データベースは,(i)大量の(ii)非均質なデータを含み,同時に(iii)その多くは正例だけを含むので,従来の知識獲得手法は適用できない.そこで,本研究では,このような大規模知識データベースに適用可能な新しい学習手法について研究をおこなった.本年度は,以下の項目について研究を実施した.(1)前年度に開発した一般的な知識獲得手法を,ネットワーク上の半構造データからの知識獲得に応用した.具体的には,ネットワーク上でのデータ交換および記述言語として急速に利用が進んでいるXMLデータを対象とし,与えられたXMLデータから,対話によって,データ変換規則を効率良く発見するアルゴリズムを開発する.(ICGI 2000;人工知能学会誌Vol.16,No.2)(2)さらに(1)項の半構造データからのパターン発見アルゴリズムを,前年度に開発したテキストデータからのパターン発見手法と融合し,構造と内容の両方を利用した知識獲得手法を開発した.さらに,この手法の時間計算量と質問計算量を理論的に解析した.(PAKDD 2000;RECOMB 2000;ビット別冊)(3)開発した知識獲得手法の有効性を計算機実験を通じて評価する.開発中の知識獲得システムを,本研究で得たパターン発見手続きの導入によって拡張した.さらに,ネットワーク上に分散したウェブページからの知識獲得実験をおこなった.(Kyoto ICDL2000;人工知能学会誌Vol.15,No.4)

这项研究的目的是澄清如何实现从大规模知识数据库中有效获取复杂知识结构的系统。大规模知识数据库包含（i）大量（ii）非均质数据，同时（iii）其中许多数据仅包含积极的示例，因此无法应用常规的知识获取方法。因此，在这项研究中，我们对可以应用于此类大规模知识数据库的新学习方法进行了研究。今年，我们对以下项目进行了研究：（1）上一年开发的常识获取方法用于从网络上的半结构化数据中获取知识。具体来说，我们针对XML数据，该数据正在迅速用作网络上的数据交换和描述语言，并且我们开发了一种算法，该算法通过给定XML数据的对话有效地发现数据转换规则。 （ICGI）2000;人工智能杂志卷。 16，第2号）（2）此外，将第（1）节中半结构数据数据中的模式发现算法与上一年开发的文本数据的模式发现方法结合在一起，并开发了使用结构和内容的知识采集方法。此外，从理论上分析了该方法的时间和问题计算复杂性。 （PAKDD 2000; ROCOMB 2000; BIT-EDICAL）（3）通过计算机实验评估了开发的知识采集方法的有效性。通过引入本研究中获得的模式发现程序扩展了正在开发的知识采集系统。此外，从网络上分布的网页进行了知识获取实验。 （京都ICDL2000；人工智能杂志第15卷，第4号）

项目成果

H.Arimura,J.Abe,R.Fujino,H.Sakamoto,S.Shimozono, et al.: "Text Data Mining : Discovery of Important Keywords in the Cyberspace"Proc.2000 Kyoto International Conference on Digital Libraries, IEEE, November 2000.. (To appear). (2001)

H.Arimura,J.Abe,R.Fujino,H.Sakamoto,S.Shimozono, et al.: “文本数据挖掘：网络空间中重要关键词的发现”Proc.2000 京都数字图书馆国际会议，IEEE，11 月

T.Akutsu,H.Arimura,and S.Shimozono: "On approximation algorithms for local multiple alignment"Proc.4th Annual International Conference on Computational Molecular Biology (RECOMB 2000), AGM Press. 1-7 (2000)

T.Akutsu、H.Arimura 和 S.Shimozono：“局部多重比对的近似算法”Proc.第四届计算分子生物学国际年会 (RECOMB 2000)，AGM Press。

安部潤一郎,藤野亮一,下薗真一,有村博紀,有川節夫: "テキストデータからの高速データマイニング"人工知能学会誌,,特集「発見科学」. Vol.15,No.4. 618-628 (2000)

Junichiro Abe、Ryoichi Fujino、Shinichi Shimozono、Hiroki Arimura、Setsuo Arikawa：“从文本数据中进行高速数据挖掘”日本人工智能学会期刊，特刊“Discovery Science”第 15 卷，第 618 期。 -628 (2000 )

坂本比呂志,有村博紀: "Webマイニング"人工知能学会誌,特集「テキストマイニング」. Vol.16,No.2. (2001)

Hiroshi Sakamoto、Hiroki Arimura：“Web Mining”人工智能学会期刊，专题“文本挖掘”第 16 卷，第 2 期（2001 年）。

H.Arimura,S.Arikawa,S.Shimozono: "Efficient Discovery of Optimal Word-Association Patterns in Large Text Databases"New Generation Computing. 18. 49-60 (2000)

H.Arimura、S.Arikawa、S.Shimozono：“大型文本数据库中最佳词关联模式的高效发现”新一代计算。