WEKO3
アイテム
フレーム表現における類似性の判定
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/4367
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/4367bf3abd67-ed61-4b4e-b4da-7e393ffdd0b0
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
本文_fulltext (709.7 kB)
|
Copyright c 社団法人人工知能学会
|
| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2013-06-25 | |||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||
| タイトル | フレーム表現における類似性の判定 | |||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||||||||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||||||||||||||
| その他のタイトル | フレーム ヒョウゲン ニオケル ルイジセイ ノ ハンテイ | |||||||||||||||||
| 言語 | ja-Kana | |||||||||||||||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||||||||||||||
| その他のタイトル | Similarity Metrics on Frame Knowledge Expressions | |||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 著者 |
中野, 裕介
× 中野, 裕介
× 犬塚, 信博
× 石井, 直弘
|
|||||||||||||||||
| 著者別名 | ||||||||||||||||||
| 姓名 | Inuzuka, Nobuhiro | |||||||||||||||||
| 書誌情報 |
ja : 人工知能学会論文誌 / 人工知能学会誌 巻 10, 号 5, p. 778-785, 発行日 1995-09-01 |
|||||||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||||||
| 出版者 | 人工知能学会 | |||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 0912-8085 | |||||||||||||||||
| item_10001_source_id_32 | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | AN10067140 | |||||||||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||||||
| 内容記述 | ||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||
| 内容記述 | Similarity metrics is a central issue in automatic reasoning system, especially in case-based reasoning and analogical reasoning. This paper proposes a method of similarity metrics by focusing the similarity of features of problems which are represented by frame knowledge expressions. For retrieving the most similar previous case and adapting it in solving new problem, similarity metrics are needed to provide the retrieving criterion and the information of adaptation. In our method, we assign a degree of similarity as a retrieving criterion between the features of new problem and past one, and using fuzzy integral to calculate the degree of similarity by comparing target frame which presents the features of new problem with source frame which presents the features of past problem. While calculating the degree of similarity, we also make a comparative frame which includes the information of matching source frame to target frame for adaptation. Finally we show some simulating results. | |||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
