内容紹介

知識情報処理に関連する分野は自然言語処理、ヒューマンインタフェース、画像処理、信号処理、ロボティックス、データマイニングなど、現代のＩＣＴ社会を支え、今後の進展も期待される要素技術の多岐にわたっている。本書は、知識情報処理における基礎的な手法とその応用例を解説し、主に最近の進展が目覚ましいウェブ知能を扱っている。ウェブ知能の目的は、人工的に作られた知識資源としては最大のものと考えられるウェブを知識ベースとして用いて人工知能を実現することである。本書の前半では、確率的探索、強化学習、進化計算などの手法に代表されるウェブ知能を実現するために頻繁に利用されるメタヒューリスティックやそれらに関する一般論としてノーフリーランチ定理について説明する。後の章では、検索エンジンやランキング学習を例にとり、メタヒューリスティックを利用したウェブからの知識抽出の試みについて述べる。

目次

１　探索とメタヒューリスティクス
　１．１　確率的探索
　１．２　強化学習
　１．３　進化計算
　１．４　ノーフリーランチ定理
２　ウェブ知能
　２．１　ウェブからの知識抽出
　２．２　研削エンジンの仕組み
　２．３　クエリ処理
　２．４　検索結果の順序付け
　２．５　研削エンジンのランキング評価尺度
　２．６　進化計算に基づくランキング学習法と標準的な手法の比較
　２．７　検索と対話
３　実世界におけるウェブ知能
　３．１　ウェブからの関連語抽出
　３．２　エンティティに関する属性抽出
　３．３　セマンティックウェブ
　３．４　ウェブ知能の展望
付録Ａ　焼きなまし法の収束性
付録Ｂ　ＮＦＬの数学的モデル
　Ｂ．１　定義
　Ｂ．２　補題
　Ｂ．３　WolpertとMacraedyによるＮＦＬの証明

関連商品

• 
  東京大学工学教程 材料力学 材料力学III
• 
  東京大学工学教程 材料力学 材料力学II
• 
  東京大学工学教程 材料力学 材料力学I
• 
  東京大学工学教程 基礎系化学 無機化学II 金属錯体化学
• 
  東京大学工学教程 基礎系化学 無機化学I 無機化学の基礎