罫線文書を対象にした機械学習手法の開発とデータマイニングへの応用

规则文档机器学习方法的开发及其在数据挖掘中的应用

基本信息

  • 批准号:
    17700159
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.86万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  • 财政年份:
    2005
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2005 至 2007
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

平成19年度は次の課題に重点を置いて研究を行い,以下のような知見等を得た.1.TTSPグラフに対する共通パターン発見アルゴリズムの実装および計算機実験:昨年度までにTTSPグラフを用いて罫線文書を表現する方法を考案した.またパターン発見アルゴリズムを提案した.本年度はTTSPグラフに共通するパターン発見アルゴリズムを計算機上に実装し,その評価実験を行った.2.木構造パターンの学習可能性の考察:パターン発見アルゴリズムの応用として,いくつかの種類の木構造パターンの機械学習可能性を新たに考察した.特に木構造パターンが複数存在する場合の機械学習可能性について帰納推論の枠組みと質問学習の枠組みを用いて考察した.3.また,その他のグラフ構造パターンに対して,グラフ構造パターンが複数存在する場合の機械学習可能性について質問学習の枠組みを用いて考察した.本年度の研究によってTTSPグラフに対するパターン発見アルゴリズムを実装することが出来た.これにより罫線文書に対してTTSPグラフを用いたデータマイニングが可能になると考えられる.また,いくづかのパターンに対してパターンが複数存在する場合の機械学習可能性を示すことが出来た.これにより,単一のパターンでは表現できないようなデータ間の特徴を抽出するパターン発見アルゴリズムへの応用が可能であると考えられる.本年度の研究成果を用いて,今後は罫線文書実データに対するデータマイニング実験などを行っていく予定である.また,罫線文書を表現するより良いパターンの提案とその学習可能性を考察していく予定である.
2007年,研究重点介绍以下问题,并获得了以下发现。1。用于TTSP图和计算机实验的常见模式发现算法的实现:直到去年,设计了一种使用TTSP图代表统治文档的方法。并且还提出了一个模式Discovery algorithm.This Thisty Tige Discovery算法,TTSP图的模式Discovery Algorithm在计算机上实现了TTSP图,并在计算机上实现了一个评估实验。2。考虑树结构模式的学习可能性:作为模式发现算法的应用,我们刚检查了几种类型的树结构模式的机器学习可能性。尤其是,当使用归纳性推理和问题的框架中检查了多个树结构模式时的机器学习可能性。已经进行了今年的研究,以实现用于TTSP图的模式发现算法。今年的研究已经实施。人们认为这可以使用TTSP图启用数据挖掘。当存在多种模式的多种模式时,也可以证明机器学习的可能性。人们认为可以将其应用于模式发现算法,该算法在无法以单个模式表示的数据之间提取功能。利用今年的这项研究结果,我们计划对统治文件的实际数据进行数据挖掘实验。我们还计划提出更好的模式来表达统治文件并考虑其学习可能性。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Polynomial Time Inductive Inference of TTSP Graph Languages from Positive Data
TTSP图语言从正数据的多项式时间归纳推理
Polynomial Time Inductive Inference of Unions of Two Term Tree Languages
两项树语言并集的多项式时间归纳推理
A Polynomial Time Matching Algorithm of Ordered Tree Patterns having Height-Constrained Variables
具有高度约束变量的有序树模式的多项式时间匹配算法
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    山本啓太,宮原哲浩,鈴木祐介,内田智之,久保山哲二
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    山田 耕嗣;小林 則善;池田 智美;鈴木 祐介;他
  • 通讯作者:

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    $ 1.86万
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