| 大会名称 |
|---|
| 2016年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2016 |
| 発行日 |
| 2016-08-23 |
| セッション番号 |
| 7E |
| セッション名 |
| 知能と言語 |
| 講演日 |
| 2016/09/09 |
| 講演場所(会議室等) |
| 共通教育棟E棟4階E42 |
| 講演番号 |
| F-036 |
| タイトル |
| 構造化された概念ベースの特徴を利用した関連度計算方式 |
| 著者名 |
| 岸本達也, 三品賢一, 土屋誠司, 渡部広一, |
| キーワード |
| 連想機能, 関連度, 概念ベース, 属性 |
| 抄録 |
| 機械が人と円滑なコミュニケーションを行う際，人のようにある語からそれに関連した語を連想する機能が必要となる．これの実現のため，一つの語を概念とし概念の特徴を表す属性及びその重要性を表す重みの対の集合である概念ベースと，二つの概念間の関連性を定量的に表す関連度計算方式が提案されている．さらに属性に品詞情報などを付与し，その情報に基づき属性を整理することでより品質を高めた概念ベースである構造化概念ベースも提案されている．しかし，構造化概念ベースの特徴を利用した関連度計算方式は存在しない．そこで本稿では重み以外も考慮した関連度計算方式を提案した．その結果人間の感覚により近い関連度計算方式を実現した． |
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