Dynamic Calculation Method of Degree of Association Considering the Common Attributes of Target Concepts

人間は会話を行う際に様々な連想を行っている。「車」と聞けば、「タイヤ、エンジン、事故、…」など、「車」に関係のある語を自然に連想する。人間とコンピュータの自然な会話のためにはこのような連想機能をコンピュータに持たせることが必須となる。任意の語と語の関連の強さを評価することができれば、様々な語の中から入力された語に関係の強い語を提示することにより連想が可能となる。概念ベースを用いて語と語の関連の強さを定量化する手法としてベクトル空間モデルと関連度計算方式が提案されている。これら方式では、いずれも、対象となる概念の固定的な属性に対応する重みを評価することで、語と語の関係の強さを定量化している。しかしながら、多義語に見られるように一般に概念は多様な意味をもち意味ごとに属性も異なる。従って、概念間の関連度は計算に用いる属性の選択に大きく左右されると考えられる。本論文では、語と語の関連の強さを多様な観点で評価できる関連度計算方式を基盤に、使用する属性の選択方法として比較対象概念に応じた属性を動的に選択する新しい関連度計算方式を提案しており、提案方式では人間の感覚的な関連度判断により近い結果が得られること実験により示した。We human beings associate when we are talking with each other. For example, someone says `cars\u27, we can associate relative words, `Tire\u27, `Engine\u27, `Accident\u27 …and so on. It is important to give association mechanism to a computer for conversation with human and computer. If computers can evaluate the depth of relationship between concepts, association mechanism is established by present relational words to input-word from various words. As a method of quantifying depth of relationship with words using concept-base, vector space model and a calculation method of degree of association have been proposed. In these methods, each method quantifies depth of relationship with words by evaluating weights of static attributes of target concepts. However, like multisence words, the concept has various meanings, and attributes are different each meaning generally. So degree of association between concepts depends on selection of attributes.In this paper, it is proposed that calculation method of degree of association by dynamic selection of attributes on target concepts, based on calculation method of degree of association that can evaluate depth of relationship between concepts by various points of view, and it is shown by experiment that proposed method more closely evaluate relationship between concepts like human beings evaluation