テキスト事例ベース推論（TCBR）は、事例ベース推論（略してCBR）のサブトピックであり、人工知能の分野で人気の高い分野です。CBRは、過去の経験を活用して将来の同様の問題を解決する方法を提案しており、過去の経験が属性値ペアに類似した形式で構造化されていることを前提としています。これは、知識探索のためのテキスト記述の調査につながり、その出力は同様の問題の解決に活用されます。[1]
サブエリア
テキスト事例ベース推論の研究は、次の点に焦点を当てています。
- テキストケース間の類似性の測定[1]
- テキストを構造化された格表現にマッピングする[1]
- テキストケースの再利用のための適応[1]
- 表現を自動的に生成する。[1]
参考文献
外部リンク
- 第4回テキスト事例ベース推論ワークショップ：検索を超えて
- テキスト型事例ベース推論Wiki 2012年6月15日アーカイブ - Wayback Machine
 | この自然言語処理に関する記事はスタブです。この記事を拡張することで、Wikipedia に貢献できます。 |
