An Advanced Mental State Transtion Network and Psychological Experiments

The study of human-computer interaction is now the mostpopular research domain overall computer science and psychology science. The most of essential issues recently focus on not only the information about the physical computing but also the affective computing.The emotion states of human being can dramatically affect their actions.It is important for a computer to understand what the people feel at thetime. In this paper, we propose a novel method to predict the future emotion state of person depending on the current emotion state and affectivefactors by an advanced mental state transition network. The psychological experiment with about 100 participants has been done to obtainthe structure and the coefficients of the model. The test experiment alsohas been done to certificate the prediction validity of this model.


Automatic Stock Market Forecasting and Correlative Natural Language Generation

Time-series forecasting is an important research area in several domains. Recently, neural networks have been very successfully applied in time series to improve multivariate prediction ability. Several neural network model have already been developed for the market prediction. Some are applied to predicting the change of future interest rate and exchange rate; some are applied to recognizing certain price patterns that are characteristic of future price changes. This paper presents a neural network model for technical analysis of stock market, and its application to a buying and selling timing prediction system for stock index of Japan. This paper also describes a natural language generation system using Extensible Super-Function (ESF) to express prediction information of TOPIX in natural language for non-expert users. This system has evolved to be one of the most comprehensive grammars of English for prediction expressions.

時系列予測はいくつの領域で重要な研究分野である．最近，ニューラルネットワークは時系列での応用が成功し，多変数予測能力が改善された．何個の市場予測のためのニューラルネットワークモデルが既に開発された．その中に，未来の金利と為替相場の変動を予測するのがあり，未来の値段変動の特徴とする特定の価格パターンを認識するのもある．本文は株式市場を技術的分析するニューラルネットワークモデルを提案し，日本の株価指数の売買タイミング予測システムに応用した．本文も，非専門家ユーザーのための，自然言語TOPIXの予測情報を表現するESF(Extensible Super-Function，拡張可能スーパー関数)を用いた自然言語生成システムについて述べた．


Development of a Multimedia Bidirectional Learning System Environment

During the last decade, multimedia learning system environments, using television and internet for instance, have been widely deployed not only in open universities, preparatory schools and technical exchange, but also in areas where the education system is underdeveloped. However, these learning systems are not capable of bidirectional learning. In this paper, we describe a bidirectional multimedia learning system environment. The bidirectional learning system environment is not the traditional e-Learning system, but is one that incorporates a surveillant system and a QA (Question&Answer) system. The surveillant system does not only track and record a learner's study status, but also prompts those who are not earnest at all times using a pattern recognition system. The QA system uses speech recognition and is used to identify and answer questions proposed by a learner. This system solves the problem of a lack of bidirectionality and control by a learner in the former e-Learning education systems.


XML based extended Super-Function schema in Knowledge Representation

In recent years, the usual knowledge representation (KR) problem in artificial intelligence is how to automatically represent andtransform different kinds of knowledge using one kind of schema. Especially this problem focuses on representing formal knowledge in naturallanguage for human understanding. For this purpose, this paper proposesan extended super-function (ESF) schema to build a novel KR system.This system can translate the data of stock market or other fields intothe corresponding natural language expression automatically. Moreover,this system benefits from XML techniques which formalize and constructall information using the common Web rules to realize the ESF schema.

Journal of Research on Computing Science


Simple PCAを用いたベクトル空間情報検索モデルの次元削減

Simple PCAを用いたベクトル空間情報検索モデルの次元削減

In this paper, we propose to use the Simple Principal Component Analysis (SPCA) for dimensionality reduction of the vector space information retrieval model. The SPCA algorithm is a data-oriented fast method which does not require the computation of the variance-covariance matrix. In SPCA, principal components are estimated iteratively so we also propose a criteria to determine the convergence. The optimum number of iterations for each principal component can be determined using the criteria. Experimentally, we show that the SPCA-based method offers improvement over the conventional SVD-based method despite its small amount of computation. This advantage of SPCA can be attributed to its iterative procedure which is similar to clustering methods such as $k$-means clustering. On the other hand, the proposed method which orthogonalizes the basis vectors also achieved much higher accuracy than the conventional random projection method based on $k$-means clustering.

本稿では，情報検索の代表モデルであるベクトル空間モデル (VSM; Vector Space Model)の次元削減手法として，Simple Principal Component Analysis (SPCA)を用いることを提案した． SPCAは簡単な繰り返し演算により，主成分を寄与率の大きい順に求めていく近似的な主成分分析手法であり，SVD等の行列演算を基本とする手法に比べ計算量が格段に少ないという特長がある． MEDLINEを用いた検索実験を行った結果，削減後の次元数によらず，SVDに比べて同等以上の平均適合率を得た． また，この実験における最高の平均適合率はSPCAで0.694(次元数40)， SVDで0.663(次元数50)であり，SPCAを用いることで誤り率は約1割 削減されている．

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


A Memory and Search Hybrid Genetic Algorithm for non-Stationary Environments with Repetitive Natures

We look at combining a search-based and memory-based approach creating a hybrid GA to solve problems with non-stationary environments. In particular, the memory search hybrid GA (MSHGA) we present is well suited to deal with non-stationary environments that are repetitive in nature, i.e. different problem landscapes are repeatedly seen. The MSHGA is capable of recalling candidate solutions for previously seen problem landscapes. This ability coupled with the search based technique of random immigrants causes the MSHGA to outperform the SGA and random immigrants GA in our experiments.

我々は，非定常環境との問題を解決するために検索ベースおよびメモリベースのアプローチを組み合わせるハイブリッドGAを作成した．特に，我々が紹介したメモリサーチハイブリッドGA(MSHGA)は，本質的に反復的な非定常の環境に対処するために適している，すなわち，異なる問題ランドスケープが繰り返し見られている．このMSHGAは，以前に見た問題ランドスケープの候補解をリコールすることが可能である．我々の実験で，MSHGAのこの能力とランダム移民(immigrants)の検索に基づく技術と相まって，SGAとランダム移民GAより性能が高いことを証明した．


Super-Function based Ubiquitous Chinese Vocabulary Learning

As intercourse and business between Japan and China increases, more Japanese go to China for traveling or for business. Overcoming the language obstacle is becoming an important project. This paper describes a ubiquitous Chinese language learning system using super-function (SF) in PDA. SF is a function that shows the correspondence between original and target language sentence patterns in machine translation. In his project, we focused on Chinese language learning to provide learners with the right information at the right time in the right way.

日本と中国のコミニュケーションやビジネスの増加を伴い，より多くの日本人は旅行またはビジネスのために中国に行く．言語障害を克服することは重要なプロジェクトになってきた．本論文では，PDAでのスーパー関数(SF)を用いたユビキタス中国語学習システムを説明した．SFは，機械翻訳での目的言語文のパターンとの対応関係を示す関数である．このプロジェクトでは，我々は中国語学習には，正しい方法で適切なタイミングで適切な情報を学習者に提供する焦点を当てた．


Automatic Translation of Compound Nouns in the Japanese-Chinese Machine Translation System SFBMT

The translation of compound nouns is a major issue in Machine Translation due to their frequency of occurrence and high productivity. Several aspects of compound nouns make them particularly difficult to be handled in a system performing automatic translation. In this paper, we discuss the challenges in automatic translating Japanese compound nouns into Chinese in the Super-Function based machine translation (SFBMT) system to address this issue. In our previous studies on SFBMT, we have found that there are many problems caused by compound nouns,the overgeneration of compound nouns can be dangerous as it may introduce ambiguity in the translation. To solve those problems, in this paper we present a shallow method for translating Japanese compound nouns into Chinese using a word level translation dictionary and target language monolingual corpus.

複合名詞の翻訳は機械翻訳における非常に困難な問題である．我々はスーパー関数に基づく機械翻訳システムを研究開発しているが，本論文では日中機械翻訳における複合名詞の自動翻訳手法を提案する．


Chinese Automatic Question Answering System of Specific-Domain Based on Vector Space Model

ベクトル空間モデルに基づく特定領域向け中国語質問応答システムの構築

In order to meet the demand to acquire necessary information efficiently from large electronic text, the Question and Answering (QA) technology to show a clear reply automatically to a question asked in the users natural language has widely attracted attention in recent years. Although the research of QA system in China is later than that in western countries and Japan, it has attracted more and more attention recently. In this paper, we propose a Question-Answering construction, which synthesizes the answer retrieval to the questions asked most frequently based on common knowledge, and the document retrieval concerning sightseeing information. In order to improve reply accuracy, one must consider the synthetic model based on statistic VSM and the shallow semantic analysis, and the domain is limited to sightseeing information. A Chinese QA system about sightseeing based on the proposed method has been built. The result is obtained by evaluation experiments, where high accuracy can be achieved when the results of retrieval were regarded as correct, if the correct answer appeared among those of the top three resemblance degree. The experiments proved the efficiency of our method and it is feasible to develop Question-Answering technology based on this method.

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


統合失調症用のクリニカルパス及びアウトカム管理の確認項目の作成と重要性の検討

統合失調症用のクリニカルパス及びアウトカム管理の確認項目の作成と重要性の検討

近年，クリニカルパスはケアを改善するために用いられるようになった．この研究の目的は統合失調症用のためのCPを開発することである．その主要な焦点は，①ノーマライゼーションの理念に基づいたチームケアを実践すること，②CPと連動した患者アウトカム管理用の重要な品質管理項目を明確にすることである．アウトカム管理を病院で行うことによって，患者·家族のQuality of Lifeの向上，良好な費用対効果，医療者の満足度の向上，入院期間の短縮等の効果が得られる．筆者らは，(Interdisciplinary Collaborative Team Care Model: ICTCM)を2000年に導入し，1999年の平均在院日数205．7日(1994年の平均在院日数675．5日)を2004年には155．2日に短縮した病院において，学際的なケア提供者と事務責任者を調査対象として，聞き取り調査を行い，統合失調症用のCPとアウトカム管理項目を作成した．


Automatic abstracting important sentences

Being increasingly popular, the Internet greatly changes our lives. We can conveniently receive and send information via the Internet. With the information explosion on the Web, it is becoming crucial to develop means to automatically extract important sentences from the Web articles. In this paper, we propose a method which uses both statistical and structural information for sentence extraction. In addition, following the analysis of human's extractions, several heuristic rules are added to filter out non-important sentences and to prevent similar sentences from being extracted. Our experimental results proved the effectiveness of these means. In particular, once the heuristic rules being added, a significant improvement has been observed.

International Journal of Information Technology & Decision Making


Bi-text alignment is useful to many Natural Language Processing tasks such as machine translation, bilingual lexicography and word sense disambiguation. This paper presents a Chinese-Japanese alignment at the level of clause. After describing some characteristics in Chinese-Japanese bilingual texts, we first investigate some statistical properties of Chinese-Japanese bilingual corpus, including the correlation test of text lengths between two languages and the distribution test of length ratio data. We then pay more attention to n-m(n>1 or m>1) alignment modes which are prone to mismatch. We propose a similarity measure based on Hanzi characters information for these kinds of alignment mode. By using dynamic programming, we combine statistical information and Hanzi character information to find the overall least cost in aligning. Experiments show our algorithm can achieve good alignment accuracy.

対訳テキストのアライメントは，機械翻訳，2か国語の辞書編集および単語センス明確化のような多くの自然言語処理タスクにとって有用である．本論文は中国語·日本語のアライメント方法を提案する．まず中国語·日本語の2か国語のテキストにいくつかの特性について記述した後に，2言語間のテキスト長さの相関性テストおよび長さ比率データの分配テストを含む中国語·日本語の2か国語のコーパスのいくつかの統計特性を最初に調査する．その後，誤って組合せがちな整列モードを分析し，改良手法を導入する．さらに，漢字文字情報に基づいた類似性手段を提案する．ダイナミック·プログラミングの使用によって，アライメントに全面的な最小のコストを見つけるために統計資料および漢字文字情報を組み合わせる．実験により提案する方法の有効性を確かめることができた．


Chinese Automatic Question Answering System for Sightseeing Tourists

In this paper, we propose a Question-Answering (QA) construction, which synthesizes the answers retrieved to the questions most frequently asked, based on common knowledge and text knowledge about sightseeing information. In order to improve replies more accurately, one must consider the synthetic model based on statistic VSM and the shallow semantic analysis, so that the domain is only limited to sightseeing information. Finally, the result is obtained by evaluation experiments, where high accuracy can be achieved when the results of retrieval are seen as correct, if the correct answer has appeared up to the third higher rank which sorts the value of the resembling degree. The experiments proved the efficiency in our method and it is feasible to use this method to develop Question-Answering technology.

本論文では，観光をドメインとする質問応答システムを提案する．基本的なアイディアは質問に最も頻繁に検索された答えを解答ベースに置き，観光情報に関するテキスト知識に基づいて最適な解答を生成することである．解答をより正確に改善するために，統計的なベクトル空間モデルに基づいた合成モデル，および浅い意味解析を融合した．その結果，領域は単に観光情報に制限されているが，検索と解答の正確率がよい．実験により，本論文で提案した方法の有効性を確かめることができた．


Adaptive Threshold Parameters for Bilingual Dictionary Extraction from the Internet Archive

Parallel corpus is a very important tool to construct a good machine translation system or make any natural language processing research for cross language information retrieval. Internet archive is a good source of parallel documents of different languages. In order to construct a good parallel corpus from the Internet archive Bilingual dictionary is a must. This paper describes two algorithms to automatically extract an English/ Arabic bilingual dictionary from parallel texts that exist in the Internet archive. Each algorithm has certain parameters which values could be changed to increase the system precision and the number of extracted translation pairs. The system should preferably be useful for many different language pairs. Like most of t! he systems done, the accuracy of our system is directly proportional to the number of sentence pairs used. But our system is able to extract translation pairs from a very small parallel corpus. This new system can extract translations from only two sentences in one language and two sentences in the other language if the requirements of the system accomplished. Moreover, this system is able to extract word pairs that are translation of each other and the explanation of the word in the other language as well. We applied the system on English / Arabic parallel documents and the results were good. By controlling the system parameters, we could achieve very high precision for the output bilingual dictionary.

並列コーパスは，よい機械翻訳システムの構築及びクロス言語情報検索に対して非常に重要な資源である．インターネット·アーカイブは異なる言語の並列ドキュメントのよい源であるが，インターネットからよい並列コーパスを構築するために，アーカイブ対訳辞書は不可欠である．本論文は，自動的に，インターネット·アーカイブに存在する並列テキストから英語/アラビア語対訳辞書を抽出するために2つのアルゴリズムを提案する．実験システムでは対象言語対を英語とアラビア語としたが， 他の言語ペアに対しても役立つ．本論文で提案したシステムは非常に小さな並列のコーパスから翻訳ペアを抽出することができる特徴がある．英語/アラビア語の並列ドキュメントを対象として実験を行ったが，提案した方法が有効であった．


人間感情の認知と機械感情の創生ができる感情インターフェース

人間感情の認知と機械感情の創生ができる感情インターフェース

本論文では，人間感情の認知及び機械感情の創生モジュールを提案し，特に感情インターフェースを実現するための心的状態遷移ネットワークの構築手法を提案する．具体的に言えば，人間の心的な特性に着目し，脳波，音声，画像を用いて話者の発声の感情要素，話者の顔の表情，及び話者の言葉使いに含まれる情報を総合的に解析し，脳科学と心理学の最新研究成果を基に，大量の統計データを解析·推定し，人間の心的状態遷移ネットワークを導出する．


A Super-Function Based Japanese-Chinese Machine Translation System for Business Users

In this paper, a Japanese-Chinese machine translation system using the so-called Super-Function (SF) approach is presented. A SF is a functional relation mapping sentences from one language to another. The core of the system uses the SF approach to translate without going through syntactic and semantic analysis as many MT systems usually do. Our work focuses on business users for whom MT often is a great help if they need an immediate idea of the content of texts like e-mail messages, reports, web pages, or business letters. In this paper, we aim at performing MT between Japanese and Chinese to translate business letters by the SF based technique.

本論文では，いわゆるスーパー関数(SF)アプローチを利用した日中機械翻訳システムを記述する．SFは，ある言語から別の言語まで文を写像する関数関係である．システムの核心は，多くのMTシステムが通常行うように構文的·意味的解析を行わずに文の翻訳を行う．電子メール·メッセージ，報告書，ウェブ·ページあるいは商業文のようなテキストの内容についてその概要を即時に取る必要とする場合，MTが多くの場合そのために大きな支援である．本論文では，日本語と中国語の間の商業文を対象として，スーパー関数を用い機械翻訳システムを構築する状況を述べる．


Collective Behavior of Distributed Systems in Manufacturing Environments

We study the Hogg-Huberman model used for resource allocation problem and extend the results of 2 agents and 2 resources to L agents and L resources. It has been shown that when processes can choose among many possible strategies, which collaborating in the solution of tasks, the dynamics can lead to oscillations and chaos. In this paper a first-order exponential filter has been proposed to improve the response. Another solution based on the average of the payoff functions for every resource shared by agents can also achieve a stable response and hold a good convergence time.

本論文は，資源配分問題に使用されたホッグヒューバーマン·モデルを検討し，LエージェントおよびL資源に2エージェントおよび2つの資源の結果を述べる．プロセスが多くの可能な戦略中に選ぶことができる場合，タスクの解決策を共同すると，原動力は発振と混乱に結びつく場合がある．本論文では，第1オーダーの指数関数的なフィルタはレスポンスを改善するために提案された．エージェントによって共有されるすべての資源用の利得関数に平均して基づいた別の解決は，さらに安定したレスポンスを達成し，よい収束時間を保持することができた．


An Algorithm for Determining DingYu Structural Particle DE

Nowadays a practical Japanese-Chinese machine translation system based on translation rules has been implemented. However, the current system lacks the ability for resolving the problem mentioned above. To resolve this problem, this paper presents an algorithm for determining DingYu structural particle using the grammar knowledge and statistical information. We first collect a large number of grammar items from Chinese grammar books, and obtain some elementary judgment rules by classifying and inducing the collected grammar items. Then we put these judgment rules into use in actual Chinese language, and modify the rules by checking their results instantly. Lastly we check and modify the rules by using the statistical information from a actual corpus. An experiment system based on the proposed algorithm has been constructed and an experiment is carried out. The result shows the effectiveness of the presented method.

最近，翻訳規則に基づいた日中機械翻訳システムはインプリメントされた．しかしながら，現行システムは中国語の定語「的」問題を解決する能力を欠く．この問題を解決するために，この論文は，文法知識および統計情報を使用して，定語の構造の「助詞」を決定するためにアルゴリズムを提案する．私たちは，最初に中国の文法本から多くの文法アイテムを集めて，集めた文法アイテムを分類し引き起こすことによりいくつかの基本の判断規則を得る．その後，私たちは実際の中国語でこれらの判断規則を用いて，それらの結果をチェックすることにより規則を修正する．最後に，実際のコーパスからの統計情報を利用して規則をチェックし修正する．提案されたアルゴリズムに基づいた実験システムは構築され，いろいろな実験が実行された．その結果は，提案した方法の有効性を示した．

Computational Linguistics and Intelligent Text Processing


To Understand and Create the Emotion and Sensitivity

This paper presents a new machine called sentience system computer to understand and create emotions and sensitivities. According to the interpretation in the many-worlds quantum theory, the spontaneous intuition of human can be defined as what is produced by interference from the self multiple worlds resulted from all piles of self-history. If the total of the interferences from the multiple worlds other than human self is already fixed, it will be possible to control the interferences. This paper describes the principles and practices of SSC, the basic spontaneity type algorithm.

この論文は，感情理解と感度創造ができる感覚性システムコンピュータと呼ばれる新しいマシンを提案する．多くの界量子論中の解釈によれば，自己複合界から妨害によって生産されるものが自己歴史のすべての痔疾に起因したとともに，人間の自発的な直観は定義することができる．人間の自己以外の多数の世界からの妨害の合計が，既に固定すれば，妨害をコントロールすることは可能であろう．この論文は，SSCマシン，基礎的な自発性タイプ·アルゴリズムの法則および慣習について述べ，幾つかの応用例を記述する．


Automatic Derivation of Programming Using Domain Knowledge

領域知識を利用したプログラムの自動生成

ユーザにより自然言語記述で書かれた要求文をプログラムに変換するのを支援するシステムがあれば，ユーザはプログラムを簡単に得ることができる．一方，コンピュータによる自然言語理解が困難であり，しかも自然言語記述には要求が過不足なく反映されるとは限らない．人間にとっては十分な表現であってもコンピュータではその意図を把握することは難しい面もある．本論文ではこのような問題を解決するため，予め用意した領域知識により自然言語文の曖昧性の解消手法，要求細分類化によりプログラムベースの検索方法，さらに，人間の部分介入によるプログラムの生成方法を提案する．現在，このシステムはまだ初歩的段階であるが，算数文書だ問題のプログラムを生成する実験では，本研究で提案した方法が有効であると考える．


Improvement of vector space information retrieval by using long-term relevance feedback

This paper proposes a new method to improve information retrieval performance of the vector space model (VSM) by long term preservation of user-supplied relevance information in the system. The proposed method incorporates user's relevance feedback information and information of original documents similarities into the retrieval model that is build by using a sequence of linear transformations. The results of our experiments show that the proposed method has better retrieval performance and provides an approach that enables preservation of user-supplied information in the system.

従来のベクトル空間モデルを情報検索に応用すると検索精度の低下がある．本論文では，長期的にベクトル空間モデルに基づく検索システムにユーザからのフィードバック情報を残す新しい方法を提案する．検索精度を高めるため，ユーザからの適合性の判定結果だけではなく，文書間距離などの情報も検索モデルに組み入れ，線形変換によりベクトル空間検索モデルを構築する．本論文で提案した手法の有効性を確かめることができた．


Chinese Utterance Segmentation in Spoken Language Translation

This paper presents an approach to segmenting Chinese utterances for a spoken language translation system in which Chinese speech is the source input. We propose this approach as a supplement to the function of sentence boundary detection in speech recognition, in order to identify the boundaries of simple sentences and fixed expressions within the speech recognition results of a Chinese input utterance. In this approach, the plausible boundaries of split units are determined using several methods, including keyword detection, pattern matching, and syntactic analysis. Preliminary experimental results have shown that this approach is helpful in improving the performance of SLT systems.

この論文は，中国語スピーチを入力とする会話文自動翻訳システムのため中国語の単語分解を行う新しいアプローチを提案する．私たちは，単文の境界を識別するために，音声認識での文境界検知の機能への補足としてこのアプローチを提案し，中国語の入力発言の音声認識結果内の表現を固定した．このアプローチでは，分離したユニットの妥当性のある境界は，キーワード検知，パターンマッチングおよび統語解析を含むいくつかの方法を総合的に適応し決定される．予備実験結果は，このアプローチがSLTシステムのパフォーマンスの改善において有用なことを確認した．


An Estimate Method of the Minimum Entropy of Natural Languages

The study of minimum entropy of a natural language has been an interesting research subject. For English a great progress has been made, but a few reports on other languages have been found in literature. Based on two hypotheses on conservation of information quantity, we proposed a method, which can be used to estimate the minimum entropy of characters in natural languages. With a large quantity of translation corpus, this method enables us to estimate the minimum entropy without calculating the probability. Besides, as the scale of translation corpus increases, the fluctuation of the ratio between character quantities in any two languages becomes negligible. In this paper, we apply this method to the study of two languages of a large character total, Japanese and Chinese.

自然言語の最小のエントロピーは面白い研究調査課題である．英語の最小のエントロピーに関する研究が大進歩でなされた．しかし，他の言語に関して少数の報告書のみが文学で見つかった．本論文では，情報量の保存に関する2つの仮説に基づいて，新しい最小のエントロピーの推定方法を提案する．それは自然言語の文字の最小のエントロピーを評価するために使用することができる．大量の翻訳コーパスで，大規模な計算をせずに，この方法によって最小のエントロピーを評価することができる．その上，翻訳コーパス増加の目盛りとして，任意の2つの言語の文字量の間の比率の変動は，無視できるようになる．この論文では，日本語および中国語の2つの言語に関する研究にこの方法を適用しその結果を報告する．


An information retrieval model based on vector space method by supervised learning

This paper proposes a method to improve retrieval performance of the vector space model in part by utilizing user-supplied information of those documents that are relevant to the query in question. In addition to the user's relevance feedback information, information such as original document similarities is incorporated into the retrieval model, which is built by using a sequence of linear transformations. High-dimensional and sparse vectors are then reduced by singular value decomposition and transformed into a low-dimensional vector space, namely the space representing the latent semantic meanings of words. The method has been tested with two test collections, the Medline collection and the Cranfield collection.

本論文は，部分問題の質問に適切なドキュメントのユーザに供給された情報の利用により，ベクトル空間モデルの検索パフォーマンスを改善する方法を提案する．ユーザの関連フィードバック情報に加えて，原本類似性のような情報は検索モデルに組み入れられる．それは一次変換のシーケンスの使用により構築される．その後，高次元で希薄なベクトルは特異値分解によって縮小され，低次元のベクトル空間(すなわち言葉の潜在している意味的な意味を表わすスペース)に変形される．提案した手法によりいろいろなテストを行ったが，その有効性を証明することができた．


GAM:A General Auto-associative Memory Model

This paper attempts to establish a theory for a general auto-associative memory model. We start by defining a new concept called supporting function to replace the concept of energy function. As known, the energy function relies on the assumption of symmetric interconnection weights, which is used in the conventional Hopfield auto-associative memory, but not evidenced in any biological memories. We then formulate the information retrieving process as a dynamic system by making use of the supporting function and derive the attraction or asymptotic stability condition and the condition for convergence of an arbitrary state to a desired state. The latter represents a key from variant samples. Finally, we develop an algorithm to train the system to recover desired states from their variant samples. The effectiveness of the recalling and learning algorithms is experimentally demonstrated.

この論文は，一般的な自動連想記憶モデル用の理論を立証する．私たちは交換関数という新しい概念を定義することにより従来のエネルギー関数に書き換える．エネルギー関数は対称な相互連結重量の仮定に依存し，従来のHopfield自動連想記憶の中で使用されるが，どんな生物学のメモリの中でも証拠づけられない．私たちは支援関数の利用により動態体系として情報を検索するプロセスを公式化し，魅力か漸近安定性質条件，および希望の状態への任意の状態の収束のための条件を引き出し，異なるサンプルからのキーを表わす．最後に，私たちは，それらの異なるサンプルから希望の状態を回復するシステムを訓練するためにアルゴリズムを開発する．リコールと学習アルゴリズムの有効性は実験的に実証された．

IEICE Transactions on Information and Systems


New Advances on Multi-Lingual Multi-Function Multi-Media Intelligent System

A large variety of information processing applications deal with natural language texts. Many such applications require extracting and processing the meanings of the natural language texts, in addition to processing their syntactic forms. In order to extract meanings from texts and manipulate them, a natural language processing system must have a significant amount of knowledge about the world and the domain of discourse. However, different kinds of knowledge are required for different languages, for different functions, and for different media. In this paper, we design a new general ontology based natural language processing system referred to as Multi-lingual Multi-function Multi-media intelligent system. It is a complex system with multiple functions that can deal with multiple languages and multiple media. The general ontology consists of a static layer and a dynamic layer, and it provides a real world knowledge model for the natural language processing system. This paper presents the concept of MMM and hoe to build MMM system for real applications, and describes some new advances on the project.

大規模な各種情報処理システムは自然言語テキストに対処している．多くの応用が自然言語の構文形式の処理に加えて，自然言語テキストの意味解析を要求している．テキストから意味を抽出し，かつそれらを操作するために，自然言語処理システムは，世界知識および談話領域に関する常識を持っていなければならない．しかしながら，異なる種類の知識は，異なる言語に，異なる機能に，および異なるメディアのために必要である．この論文では，多言語·多機能·多メディア·インテリジェントシステムと呼ばれたMMM概念を提案する．さらに多言語オントロジーを設計する方法を述べる．MMMは多言語および多メディアに対処できる多機能を備えた複合システムである．本論文で提案する多言語オントロジーは，静止層および動態層から成る．この論文は，MMMシステムを構築する概念を示し，MMMプロジェクトのいくつかの新しい進展について述べる．

International Journal of Asian Information-Science-Life


長期的適合性フィードバックによるベクトル空間モデルの精度改善

長期的適合性フィードバックによるベクトル空間モデルの精度改善

本論文では，ユーザからのフィードバック情報を，長期的にベクトル空間モデルに基づく検索システムに残す方法を提案する．提案するモデルでは，検索精度を高めるため，ユーザからの適合性の判定結果だけではなく，文書間距離などの情報も検索モデルに組み入れ，線形変換によりベクトル空間検索モデルを構築する．その後，ベクトル空間モデルの高次元行列を特異値分解により縮退し，低次元のベクトル空間，つまり索引語と文書の潜在的な意味構造を表した意味空間に変換する．提案手法により，実験システムを構築し，二つのテストコレクションを用いて，評価実験を行った．本論文で提案した手法の有効性を確かめることができた．


A Boltzmann Machine with Non-rejective Move

It has been one open and significant topic for real-time applications to enhance the processing-speed of Boltzmann machines for long time. One effective way of solution of this problem is the augmentation of probability of neurons' state move. In this paper, a novel method, called a rejectionless method, was proposed and introduced into the Boltzmann machines for this augmentation. This method has a feature of independence on the ratio of neurons' state move. The efficiency of this method for speed-up was confirmed with the experiments of TSP and graph problem.

リアルタイム適用が長い時のボルツマン·マシンの処理速度を増強することは1つの開いて重要なトピックである．この問題の解決策の有効な1つの方法はニューロンの状態遷移の可能性を増大する．本論文では，非拒絶方法と呼ばれる斬新なアプローチを提案し，ボルツマン·マシンに導入する方法を述べる．この方法は，ニューロンの状態遷移の比率の上に独立の特徴を持っているが，スピードアップのための本論文で提案した方法の効率は，TSPおよびグラフ問題の実験で確認された．

IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences


Realizing Face-to-Face Interaction by View-Based Tracking

In this paper, we propose a method of realizing face-to-face interaction by view-based tracking between a human and a mobile robot. Although individuals can be recognized easily by observing frontal faces, it is difficult to do it from profiles of face. To cope with this problem, our mobile robot first finds face-like areas based upon the skin color distribution which is made from real image samples. Second, a facial pattern in the image is found and its direction relative to the robot is estimated in terms of the memorized views. Finally, the mobile robot moves to the front of the face according to the face direction which tracking the face by using visual feedback based upon active vision approach.

この論文では，私たちは，人間と移動ロボットの間の視界に基づいたトラッキングによる顔合わせの相互作用を実現する方法を提案する．個人は前面の顔の観察により容易に認識することができるが，顔のプロフィールからそれを認識するのは難しい．この問題に対処するため，私たちの移動ロボットは，最初に実像サンプルから作られる皮膚色分配に基づいていた顔状のエリアを見つける．次に，イメージ中の顔のパタンを認識する．また，ロボットに関するその方向は記憶された見解の点から評価される．最後に，移動ロボットは，顔方向による顔の正面へ移動し，活発なビジョン·アプローチに基づいたビジュアル·フィードバックの使用により顔を追跡する．

International Journal of Information Technology & Decision Making


A Multi-Engine Translation Approach to Machine Translation

One of the most difficult problems in dialogue machine translation is to correctly translate irregular expressions in natural conversations such as ungrammatical, incomplete, or ill-formed sentences. However, most existing machine translation systems reject utterances including irregular expressions. In this paper, we present a dialogue machine translation approach based on a cooperative distributed natural language processing model to attack the complex machine translation problem. In this approach, different types of translation processors are used in the analysis of the original language and the generation of the target language. The idea of combining multiple machine translation engines provides a new effective way to increase the success rate and quality of dialogue machine translation. Experiments show that the approach presented in this paper is effective in implementation of robust dialogue machine translation systems.

対話文機械翻訳で最も難しい問題の1つは，非文法的な文，不完全な文，あるいは不適格な文のような自然な会話での不規則な表現を正確に翻訳することである．しかしながら，ほとんどの既存の機械翻訳システムは，不規則な表現を含む文の翻訳を拒絶する．この論文では，このような困難な問題を解決するために，分散融合的な自然言語処理モデルに基づいた対話文機械翻訳アプローチを提案する．このアプローチでは，異なるタイプの翻訳プロセッサは，オリジナルの言語の分析および目的言語の生成の中で使用される．複数の翻訳エンジンを組み合わせることにより，対話文の翻訳成功率および質を増加させる新しい有効な方法であると考える．実験により，本論文で提案したアプローチが強健な対話文機械翻訳システムのインプリメンテーションに有効なことを確かめることができた．


Translation Rule and Empirical Knowledge in Machine Translation

This paper proposes a method for machine translation based on the translation rules which are extracted from very large corpora. Unlike in traditional approaches, corpora is separated from translation system. This means that we first acquire translation rules from corpora, and then construct translation system using these translation rules. This approach keeps the desirable feature of the example-based method, but does not increase the cost of time and memory. Experiments we made show that the proposed method in this paper is effective for the implement of robust translation and the development of practical machine translation system.

この論文は，巨大規模コーパスから抽出される翻訳規則に基づく機械翻訳方法を提案する．従来のアプローチと異なり，コーパスが機械翻訳エンジンから分けられる．これは，私たちが最初にコーパスからの翻訳規則を得て，次にこれらの翻訳規則を使用して，翻訳システムを構築することを意味する．このアプローチは，例に基づいた方法の利点を維持しながら，時間とメモリのコストを増加させない．そして経験的な知識も機械翻訳ルールに組み込んでいるので，翻訳精度が高くなる．実験結果から，提案された方法が強健な翻訳の道具および実際的な機械翻訳システムの開発には有効なことを示した．


{Making a Local Map of Indoor Environments by Swiveling a Camera and a Sonar

This paper proposes a method of making a local map of indoor environments by swiveling a camera and a sonar. By swiveling a camera, an omni-directional panoramic image of high azimuth angle solution can be obtained. Meanwhile, RCDs corresponding to boundary edges and walls can be obtained by swiveling a sonar. Since many vertical lines exist in indoor environments, a local map of indoor environments can be acquired based upon position of a vertical line in space. This paper proposes the method of fusing and gives the experimental results in a real indoor environment.

本論文は，カメラとソナーを回転させることにより屋内の環境のローカルの地図を作る方法を提案する．カメラを回転させることによって，高いアジマス角解決の全方向のあるパノラマ·イメージは得ることができる．その間に，境界端および壁に対応するRCDはソナーを回転させることにより得ることができる．多くの垂線が屋内の環境に存在するので，屋内の環境のローカルの地図はスペースの垂線の位置に基づいて得ることができる．本論文は，融合している方法を提案し，実際の屋内の環境で実験結果を与える．


A Hybird Approach of Text Segmentation Based on Sensitive Word Concept for NLP

Natural language processing, such as checking and correction of texts, machine translation, and information retrieval, usually starts from words. The identification of words in Indo-European languages is a trivial work. However, this problem named text segmentation has been, and is still a bottleneck for various Asian languages, such as Chinese. There have been two main groups of approaches to Chinese segmentation: dictionary based approaches and statistical approaches. However, both approaches have difficulty to deal with some Chinese text. To address the difficulties, we propose a hybrid approach using sensitive word concept to Chinese text segmentation. In this paper, we explain the concept of sensitive words and their efficacy in text segmentation firstly, then describe the hybrid approach that combines the rule based method and the probability based method using the concept of sensitive words. Our experimental results showed that the presented approach is able to address the text segmentation problems effectively.

テキストセゲメンテーションは自然言語処理の重要なステップであるが，現在でも多くの問題が残されている．本論文では敏感語という新しい概念を活かし，総合的なセゲメンテーション手法を提案した．即ち，規則に基づく手法と統計的な手法を融合し，敏感語という概念により，テキストのセゲメンテーションを行う．いろいろな実験を行い，その有効性を確かめることができた．

Computational Linguistics and Intelligent Text Processing


Dialogue Machine Translation based upon Parallel Translation Engines and Face Image Processing

会話文の機械翻訳はテキストの翻訳より難しい．特に会話文では多くの非文法的な現象が多い．このような会話文の特徴に着目して，並列翻訳エンジンと顔イメージ情報を利用した新しい翻訳方法を提案した．言葉だけ会話文の意味解釈が同定できない場合，話者の顔表情により判別する新しいアプローチであるが，会話文機械翻訳システムの構築に有効であると考える．


Sensitive Words and their application in Chinese Language Processing

機械翻訳システムを構築する際，できるだけ長い語を基本単位として処理するのが望ましい．長い単位の語は複合語と呼ぶ．しかしながら，複合語において一部の複合語は一つの単位で処理できない．本論文では，大量のデータの解析を行い，敏感語という自然言語の概念を提案した．即ち，複合語を敏感語と非敏感語に分類することができる．本論文で中国語の敏感語およびその言語処理への応用手法を提案した．

Lecture Notes in Artificial Intelligence


Acquisitions and Applications of Structure Preference Relations in Chainese

In this paper, we propose a new ambiguity representation scheme, structure preference relation (SPR), which consists of useful quantitative distribution information for ambiguous structures. Two automatic acquisition algorithms, the first acquired from a Treebank, and the second acquired from raw texts, are introduced, and some experimental results which prove the availability of the algorithms are also given. Finally, we introduce some SPR applications in linguistics and natural language processing, such as preference-based parsing and the discovery of representative ambiguous structures, and propose some future research directions.

本論文では，曖昧な構造のための有用な分散情報から成る新しい曖昧表現スキーム(構造優先権関係(SPR))を提案する．2つの自動的な獲得アルゴリズム，Treebankから獲得したものと生のテキストから獲得したもの，が導入される．また，アルゴリズムの有効性を証明するいくつかの実験結果も与えられる．最後に，私たちは，優先権に基づいた解析および代表的な曖昧な構造の発見のような，言語学および自然言語処理にいくつかのSPR適用を導入し，いくつかの将来の研究方向を提案する．


自然言語記述からプログラムへの生成を支援するシステムの提案

自然言語記述からプログラムへの生成を支援するシステムの提案

In this paper we describe AIDPG, an interactive prototype system, which derives computer programs from their natural language descriptions. AIDPG shows how to analyze natural language, solves ambiguities using know ledges, and generates program. AIDPG consists of a natural language input model (NLI-Model), a natural language analysis model(NLA-Model), a program generation model(PGG-Model) and a human machine interface control model(HMC-Model). The PGG model has three sub-models, a program structural manage sub-model, a data structural and type manage sub-model, and a program base manage sub-model. We used arithmetic problems which descripted in Japanese to pass AIDPG and got their run-possible C programs. Although AIDPG is basic currently we got a significant result.

ソフトウエア開発において，ユーザの要求を正確にプログラムに反映するためには，ユーザ自身がプログラミングできることが最も望ましい．しかし，一般にユーザはプログラムの開発者ではないので，ユーザがプログラミング言語を学習しプログラムを開発するには大きな困難がともなう．ユーザにより自然言語記述で書かれた要求文をプログラムに変換システムがあれば，ユーザはプログラムを簡単に得ることができる．一方，コンピュータによる自然言語理解は困難であり，しかも自然言語記述には要求が過不足なく反映されるとは限らない．人間にとっては十分な表現であってもコンピュータではその意図を把握することは難しい面もある．本研究ではこのような問題を解決するため，予め用意した知識により自然言語文の曖昧性の解消手法，要求細分類化によりプログラムベースの検索手法，さらに，人間の部分介入によるプログラムの生成方法を提案する．我々はこの方法に基づくプロトタイプシステムAIDPGを構築し，算数の文章問題に関するプログラム生成実験を行った．AIDPGは自然言語入力モデル(NLI-Model)，自然言語解析モデル(NLA-Model)，プログラム生成モデル(PGG-Model)，インターフェース制御モデル(HMC-Model)から構成される．さらに，プログラム生成モデルは，プログラム構造管理モデル，データ構造及びデータタイプ管理モデル，プログラム(関数)ベース操作と管理モデルからなる．ここで，プログラムベースは予めシステムに用意されており，問題固有のプログラム(関数)の集合である．現在，AIDPGはまだ初歩的段階であるが，算数の文章問題のプログラムを生成する実験では，本研究で提案した方法は大変効果的であると考える．


An Optimal Combinations Approach for Cost Estimation Models of Management Information System

管理情報システムのコスト評価について，システム生命周期モデルや推定コストモデルなどが提案された．しかしながら，このような単一のモデルを用いると，性能が不安定となり，適応される範疇が限定される．本論文では管理情報システムのコスト評価に関する最適な組み合せアプローチを提案した．その基本的なアイディアとしては，単一の手法ではそれぞれ長所もあれば短所もあるが，幾つかの単一の手法を組み込んで最適な融合方法を見つけることが挙げられる．さらに，幾つかの実際の実例を用い，実験と評価を行い，提案したアプローチの有効性を確認することができた．


Chinese Information Retrieval: Using Characters or Words?

現代の情報検索の欲求は，情報の爆発を前題としており，知的情報検索の課題は，この多様な内容を持つ膨大な文書の中から，多様な利用者が必要とする情報を，いかに容易かつ的確に提供するかである．和文を対象とした情報検索では，従来単語を分割してから，単語単位で検索方法を開発したが，中国語で書かれた文章に対する情報検索においては従来の方法が役には立たず，多くの問題が残されている．例えば，中国語の形態素解析の結果の正確率が高くないので，単語の同定が困難である．本論文では中国語を例とする情報検索では，単語か漢字かを利用する状況を分析して新しい情報検索手法を提案し，いろいろな実験を行った．


Visualization and Synthesizing of Ocean Waves

本論文では目に見えるようにする海洋波の総合的な合成手法を提案した．シミュレーション結果から本手法の有効性を確認することができた．いくつかの応用例を記述した．


T+文法の開発及びコーパスの収集

T+文法の開発及びコーパスの収集

This paper present a new grammar called T+ grammar. T+ grammar tries to use the theme-type characteristics of Chinese and Japanese. We present a new method for Chinese-Japanese Machine Translation (CJMT) using the theme-type characteristics. We consider that Chinese and Japanese are theme-type languages, whose basic syntactic structure are Theme-Subject-Predicate-Object and Theme-Subject-Object-Predicate, respectively. This paper discusses the translation relationships between the deep structure and the surface structures of the syntax.

中国語の複文分解及び各システムを検討し，動詞の細分類を行い，中国語が主題型言語であるという観点から，中日両言語の特徴を抽出し，TSPO性質の中日機械翻訳システムへの応用手法を提案する．さらに，T+文法の概要を述べ，コーパスの収集資料を記述する．ここで，Tは文の主題，Sは文の主語，Pは文の述語，Oは文の目的語を示す．中国語文法の深層構造にはTSPO四つの項があり，TはS，P，Oと同一のレベルで使われている文法項である．実際にはこの深層構造TSPOからTSP，TPO，TSPOという深層構造に派生している．一方，日本語も主題型言語であると考えられる．その深層構造はTSOPであり，TSOPからいろいろな表層構造に派生している．この観点を用いると，従来の文法理論では解決できなかったいくつかの中国語特殊な文型は正確に解釈でき，正しい日本語文を生成できる．


On Rule Extraction from Translation Examples in Machine Translation

高性能の機械翻訳システムを実現するためには，いかに効率良く高精度な翻訳規則を獲得するかが解決すべき重要な問題となっている．本論文ではこの問題を解決するため，翻訳例文から機械翻訳用の規則を抽出する方法を提案する．この手法ではまず，対訳例文の形態素解析を行い，対訳単語の対(ペア)を同定する．そして，同定できた単語ペアの品詞分類により，単語ペアの推定を行う．また，同定できない単語について，人間の援助により，すべての単語ペアを推定する．このような情報を用いて，システムでは自動的に翻訳規則を獲得する．この翻訳規則は構文構造レベルの対応関係を持ち，訳語の選択規則や複数単語から構成された文型パターンからなる．


Super-Function Based Machine Translation

高精度の機械翻訳システムを実現するために，ここ数十年にわたって，構文解析，意味解析，さらには文脈情報を利用するといった方法による数多くの機械翻訳システムが実用化されてきた．このような従来の研究では，流暢な訳文の生成並びに翻訳作業の自動化もしくは半自動化を目的としてきたが，現段階では多くの問題が未解決のまま残されている．本論文では，インターネットの急速な普及という情報社会の現状を鑑み，流暢な訳文の生成より，外国語情報をすばやく母国語で拾い読みすることを機械翻訳の目的とする考えに基づき，構文解析や意味解析などは行わず，単に言語と言語との間の構造関係を用いる多国語機械翻訳方法を提案する．本論文では，言語間の対応関係パターンをスーパー関数と定義し，このようなスーパー関数を用い，翻訳を行う．


The Concept of Sensitive Word in Chinese --- Survey in a Machine-Readable Dictionary

言語理解についてまず自然言語文を正確に解析しなければならないが，中国語や日本語など連続的に書かれている文に対し形態素解析は極めて重要である．特に中国語文では日本語の格助詞がないので，形態素解析は非常に困難である．多くの言語には，特殊な性能をもつ語群がある．例えば，形態素解析を行う際に，一番困難なことは組み合わせ的な性質をもつ曖昧性をいかに解消するかである．しかしながら，従来の方法ではこの問題を解決できないと考えられる．本論文ではこの問題を解決するため，「敏感語」という新しい概念及び解決方法を提案した．我々は，多くの曖昧性をもつ文字列なかに，数の少ない敏感語のみ検討すればよいという規則を発見した．我々は80,000規模の電子化辞書を用い実験と考察を行い，本論文で提案した方法の有効性を確認することが出来た． [担当部分]方法論，アルゴリズムの開発，実験システムの構築，まとめを担当した．


A New Approach to Using Corpus in Machine Translation

本論文では翻訳規則に基づく新しい機械翻訳アプローチを提案する．これらの翻訳規則はコーパスから抽出したものであるが，伝統的なコーパスに基づくアプローチとは異なり，規則獲得システムは機械翻訳システムから切り離す．即ち，我々がまずコーパスから翻訳規則を抽出し，それを開発者に確認させてから，これらの規則を機械翻訳システムに組み込んでいる．このアプローチは実例による翻訳手法の利点を継承できると同時に，処理時間と記憶のコストをあまり増やさない．したがって，このアプローチは，速い反応と高い精度を必要条件とする実際的な機械翻訳システムの構築に応用可能であると考えられる．我々は本論文で提案する手法に基づく日中機械翻訳システムを構築し，いろいろな実験を行った．


Algorithm Study on Large-Scale Feature Selection Problem

大規模特徴抽出問題は人工知能研究において極めて重要な問題の一つである．従来，大規模特徴を抽出するために，いろいろな手法が提案されたが，多くの問題が残されている．このような従来の手法をシステム的に纏め，今後の研究方向を把握することが当面解決しなければならない課題である．本論文では人工知能における知識獲得及び特徴抽出に研究し，大規模特徴抽出問題の新しいアルゴリズムを提案した．このアルゴリズムに基づく実験システムを開発し，いろいろなシミュレーションを行った．


A Multilayer Integration Approach to the Automatic Checking and Correction of Texts

Special features of Chinese characters and texts present considerable challenges for the automatic checking and correction of Chinese texts. We present a multilayer integration approach that which combines the rule-based method and the probability-based method to the automatic checking and correction of Chinese texts. First common error types in Chinese texts are analyzed. Then our research system employing the integration approach is discussed in detail.

漢字とテキストの特徴を如何に中国語テキストの自動校正に応用するかが重要な挑戦課題である．我々は多層の統合アプローチを提案する．これは中国語テキストの自動校正における規則に基づく方法と統計的な情報に基づく方法を融合して提案されたアプローチである．まず，中国語テキストにおける共通エラーを収集し分析する．そして，このようなエラーパターンを帰納し規則を纏める．最後に統合アプローチに基づきシステムを構築する．本論文では実験結果と考察を述べる．


Automatic Acquisition of Japanese-Chinese Translation Knowledge from Parallel Corpora

A crucial problem in rule-based machine translation is the acquisition of translation knowledge. In this paper, we describe a semi automatic process which acquires translation knowledge from examples in Japanese-Chinese translation. The acquired knowledge may concern syntactic structures of sentences in both languages and their correspondence, the constraints associated with the sentence structures, the dependence relationships between words, and so on. Once the acquired knowledge is integrated with an MT system, we observe an improvement in translation quality for the phenomena covered by the examples.

規則に基づく機械翻訳システムを実現するには，一番重大な問題の一つとしては翻訳知識の獲得である．本論文では，私たちは，日中翻訳の例からの翻訳知識を得る半自動プロセスを提案する．獲得された知識は，フレーズ対応関係や，文構造に関連した制約，言葉の依存関係などの構文的な構造に関係があることである．一旦獲得した知識がMTシステムに統合されれば，例によってカバーされた現象用の翻訳品質における改良を観察できた．


Automatic Acquisition of Machine Translation Rule from Parallel Corpora

Many Machine Translation (MT) systems use rules to transfer a sentence from the source language to the target language. It is a pre-requisite that the rules used have a good coverage of the linguistic phenomena of the domain of interest. How to acquire the necessary translation rules is a crucial problem. In this paper, A new approach of automatic acquisition of Machine Translation Rule from Parallel Corpora is presented. In the approach, we assume the presence of a "user" who may provide the system with additional information. A user is a person who has linguistic knowledge on both source and target languages. He will be asked to indicate the focus word of an example, to annotate the corresponding components in both sentences, and to choose the appropriate level of generalization for the example. The user works in interaction with the system. In this way, one does not need to annotate all the information uniformly for all the examples. If the system is able to produce a translation rule with the knowledge already acquired, the user is only asked to confirm it. Unnecessary manual annotation may be saved. Our preliminary experiments show that with the new knowledge, the quality of translation is greatly improved, and the extraction of rules prove to be much more efficient than the manual process.

多くの機械翻訳システムが，原言語から目的言語まで翻訳規則を使用している．使用される規則がある領域の言語現象に適用範囲を持っていることは前必要条件である．どのように必要な翻訳規則を得るかは重大な問題である．本論文では，並列コーパスからの機械翻訳規則の自動獲得の新しいアプローチを提案する．提案するアプローチでは，システムに追加情報を供給する「ユーザ」の存在を仮定する．すべての例のために情報をすべて一様に注釈する必要はないが，必要なときのみ，システムから提示し，ユーザの情報を受ける．システムが既に獲得した知識を備えた翻訳規則を生むことができる場合，ユーザは単にそれを確認するように依頼される．実験結果からこの手法の有効性を確認した．


In Machine Translation (MT), using compound words or phases makes the translation process easier. For example, the phrase ``information highway''. It is not necessary to break it down to ``information'' and ``highway''. However, some compound words(phrases) in Chinese are composed of simpler words which can play significantly different roles in sentences when they are broken down. For example, the compound word ``machine translation'' may be broken into ``machine'' and ``translate'', as in the sentence ``He uses a machine to translate papers''. We call such a compound word a sensitive. During Chinese MT processing, if the first segmentation result leads to a failure, the alterative solution with a sensitive word broken down is considered as the preferred one. This allows us to reach at a higher efficiency by avoiding examining impossible segmentation solutions. In this paper, we describe the problems related to sensitive words. A machine readable dictionary has been examined, and more than 800 sensitive words have been found. This shows that sensitive word is a common phenomenon in Chinese that is worth closer examination.

機械翻訳では，複合語単位で利用できれば翻訳過程をより簡単にさせる．例えば，句「情報ハイウェイ」．「情報」および「ハイウェー」までを分離することが必要ではない．しかしながら，中国語のいくつかの複合語(句)は，分類される場合，文に著しく異なる役割を演ずることができる，より単純な言葉からできている．我々はこのような複合語を敏感語とよぶ． 中国語機械翻訳では解析が失敗した場合，敏感語のみに戻りソリューションを快速に見つけることができる．


A Robust Machine Translation System Based on Multi-Processes

母親は赤ちゃんのなき声を聞いて，赤ちゃんは母親に何かを訴えることを理解できる．恋人の間，夫婦間の発話では，語がいくつか並べられるだけで，コミュニケーションができ，互いに理解できる．これはなぜでだろうか?我々は人間のコミュニケーションメカニズムの解明をしているが，これはいろいろな制約，いろいろな世界知識の作用によるものと考えられる．コンピュータによる言語理解とコミュニケーシュンではいかに人間のコミュニケーシュンにおけるルバストをコンピュータで実現するかが非常に重要な課題である．本論文では複数のプロセスを利用しそれぞれの言語現象にその特徴を利用し頑健性を持たせる自然言語処理システムを構築する方法論を提案した．さらに，この方法に基づいてプロトタイプシステムを開発し実験と考察を行った．


An Algorithm for Determining Structural Particle

In a machine translation system from one language to Chinese, it is difficult to decide whether there is a structural particle ``DE'' between the ``DingYu'' and the ``ZhongXinCi'' where DingYu is a term in Chinese grammar. It resembles the modifier and the limitation word in Japanese, but not the same. The ZhongXinCi is referred to the word modified by DingYu. In this paper, we present a new method for deciding the existence of the structural particle ``DE'' and show an experiment result of the method. A particle Japanese-Chinese machine translation system based translation rules has been implemented by authors, this systems lacks the ability for resolving the problem mentioned above. To resolve this problem, we firstly collect lots of grammar items from Chinese grammar books, and get some elementary judgment rule by classifying and inducing these grammar items, and then we put these judgment rules into use in actual Chinese language, and modify the rules by checking its results instantly. The last we check and modify the rules by using a actual corpus. A experimental system based on these rules has been constructed and an experiment is carried out. The result shows the effectiveness of the proposed method.

本論文では，中国語への機械翻訳における困難な問題すなわち定語中の構造助詞「的」の有無の判定手法およびその実験結果について報告する． ここで，「定語」は中国語文法中の用語であり，日本語の限定語，修飾語と類似しているが，完全に一致していないので，本論文では中国語の表記「定語」を採用している．定語(DY)は，いろいろな面から中心詞(ZXC)を修飾することができるが，定語と中心詞のもつ意味関係はかなり複雑である．さらに，定語の後にはよく構造助詞「的」を伴い，「的」は定語の形式上の標識であるが，すべての定語が後に「的」を伴うわけではない．定語の後に「的」が使われるかどうかは，定語になる語句の性質と定語の表す文法的意味とに関係する．


Super-Function Based Machine Translation Approach

Over the last decade, the number and diversity of experiments in Rule-Based Machine Translation, Knowledge-Based Machine Translation, and Example-Based Machine Translation have grown significantly. Most of these methods are aiming to build an Automatic High-Quality Translation System (AHQTS). In this paper, we present a new Machine Translation approach called Super-Function Based MT. We use a Super-Function (SF) in the translation engine to enhance the translation quality and to reduce the glossary quality. The Super-Function is a function that shows the correspondence between original language sentence patterns and target language sentence patterns. We used TTB to store SF and to match SF with the input sentence. An experiment on the Japanese-English-Chinese textbook has been simulated. The 61 SFs are acquired and the result shows that this method is efficient.

規則ベースの機械翻訳，知識ベースマシン翻訳および例ベースの機械翻訳の実験の数および多様性は，著しく増大した．これらの方法は，自動的な高品質翻訳システム(AHQTS)を構築することを目標としている．本論文では，スーパー関数に基づいたMTと呼ばれる新しい機械翻訳アプローチを示す．日英中3ヶ国語教科書上の実験がシミュレートされた．結果は，この方法が効率的なことを示す．


Machine Translation and Empirical Knowledge

多言語処理技術が21世紀の3大情報インフラの一つとして位置つけられる．その中に，機械翻訳は言語処理における中心的な課題である．本論文では機械翻訳の歴史と現状を分析し，人間に有用な機械翻訳システムを構築するための技術を述べて，21世紀における機械翻訳の研究課題と発展動態を展望する．80年代は，機械翻訳をはじめとして，自然言語処理·自然言語理解システムへの期待が高まったが，90年代に入っていささか沈静化したように見える．本稿では，機械翻訳研究開発が間もなく再び隆盛を迎えると主張する．また，本稿では，経験知識を機械翻訳に導入するアプローチを提案し，特にいかにコーパスや実際な人間コミュニケーシュン場面からいろいろな経験知識を抽出するかの試みをした考察を述べる．


Cooperative Distributed Processing for Machine Translation

In natural dialogues, speakers make many kinds of ill-formed sentences such as ellipsis. A robust natural language processing system must be able to allow such ill-formed sentences and derive correct interpretations from the ill-formed sentences. But existing machine translation systems reject utterances including ellipses and ill-formed expressions. In this paper, a new concept, Persisting Ellipsis and Critical Ellipsis in machine translation, is put forward, and a method for handling ill-formed sentences, called Cooperative Distributed Machine Translation (CDMT), is presented. The CDMT advocates the ideas: (1) All Constraint based translation process, (2) Syntactic-Constraint based translation process, and (3) Semantic-Constraint based translation process. An experimental system based on this method has been constructed and some results are given in this paper. The results show that CDMT is a promising technique for high-quality and efficient spoken language machine translation.

自然な対話では，省略が多い不適格な文がある．強健な自然言語処理システムはそのような不適格な文を許可し，不適格な文から正確な解釈を引き出すことができるに違いない．しかし，既存の機械翻訳システムは，省略および不適格な表現を含む会話文を拒絶する．本論文は，機械翻訳における新しい概念，固執省略および敏感省略を提案する．また，分散協調機械翻訳手法を提案し，不適格な文を扱う方法を示す．


複数のプロセスを用いた協調融合型機械翻訳

複数のプロセスを用いた協調融合型機械翻訳


SWKJC Machine Translation System Based on Translation Rules Acquired from Corpora

This paper proposes a method of machine translation system based on translation rules which extract from very large corpora. Unlike in traditional approaches, corpora are separated from translation system. This means that we acquire translation rules from corpora first, and then construct translation system using these translation rules. Therefore, this method fulfills the quick response and high accuracy requirements of a practical machine translation system. The translation rules in this paper refer to word selection rules and translation templates that represent word-level, phrase-level and idiomatic expression-level translation rules.

この論文は，大規模のコーパスから抽出する翻訳規則に基づいた機械翻訳システムの方法を提案する．従来のアプローチと異なり，コーパスは翻訳システムから分けられる．これは，私たちがコーパスからの翻訳規則を最初に得て，次にこれらの翻訳規則を使用して，翻訳システムを構築することを意味する．この方法に基づいたSWKJCという日中機械翻訳システムを構築した．SWKJCには8万の語彙項目，3000の特殊な規則を備えた．


次世代自然言語における超並列処理について

次世代自然言語における超並列処理について

現在のVLSI技術の進歩には著しいものがあり，従来では不可能であったような計算パワー，メモリ空間が容易に得られるようになってきた．さらに，VLSIの実装密度が飛躍的に向上し数万オーダのプロセッサを実装するような状況下で現実性を帯びてきた計算機アーキテクチャが超並列マシンであり，既にいくつかの製品が発表，販売されている．このような計算機アーキテクチャの革新は，自然言語処理にも影響を与えることは明らかである．このような背景で超並列自然言語処理が必ず登場していると考えられる．また，実現している超並列ハードウエアの特徴と自然言語処理の超並列性が必ずしも一致していない現実もあり，認知理論や言語理論における超並列の必要性の明確化ならびに処理手法レベルでの超並列処理の特徴を考察することは重要なことである．本論文ではまず超並列計算機の出現背景及びハードウエア技術などを考察する．特に，超並列機械翻訳という新しいパラダイムを提案し，いくつかの並列手法を述べる．さらに，現在のモデルで超並列自然言語処理をするときの問題点を考察する．最後に超並列自然言語処理今後の課題について述べる．


Processing Method of Reservable Structural Ambiguities in Machine Translation

In this paper, a new concept, Reservable Structural Ambiguities (RSA) in Japanese-Chinese machine translation, is put forward. The RSA is structural ambiguities of Japanese that can be translated into Chinese without being resolved. Usually, when translating one language to another which doesn't belong to the same ``language family'', structural ambiguities must be resolved. Japanese and Chinese do not belong to the same family and their difference is mainly on sentence structure. However, some parts of their sentences are similar which makes RSA possible. This paper focuses on above issues. Some RSA patterns are discussed and a method for the generation of Chinese from Japanese sentences with RSA is described.

本論文では，日中機械翻訳における可保留構造的曖昧表現を提案する．可保留構造的曖昧表現とは，その曖昧関係を解消しなくても中国語に翻訳することができる日本語構造の曖昧な表現である．通常，異なる言語族にある言語間の機械翻訳について，その構造的な曖昧性を予め解消しなければならないが，可保留曖昧表現は例外できる．本論文はこの問題に注目し，日中機械翻訳における可保留曖昧表現の処理手法を提案する．


本稿では，記号処理人工知能の典型である自然言語処理の今後の動向について述べる．次世代自然言語処理では世界知識をいかに有効的に利用するかが重要な課題である．本論文ではまず自然言語処理の基本的な流れを述べ，その直面する問題を考察し分類を行う．そして，言語理解という視点から自然言語の曖昧性及び人間のコミュニケーシュンでその曖昧性の対処メカニズムを検討し，オントロジーの自動構築手法を提案する．本稿では，次の幾つかの面で興味深く議論を行う．まず，現在の自然言語処理の研究課題として，曖昧性および曖昧性の解消，頑健性自然言語処理，超並列自然言語処理，言語の生成，解析と生成の融合について述べる．そして，知的対話処理，音声と言語との融合，機械翻訳，大規模コーパスについて述べ，日本での研究現状を考察する．


関連語を用いた文の分解に基づく中日機械翻訳システム

関連語を用いた文の分解に基づく中日機械翻訳システム

自然言語処理，例えば機械翻訳において，複文の処理は極めて重要であり，それも大変困難である．中国語文の実際上の使用度から見ると，単文が極めて少なく，複文の方が多い．従って，中国語機械翻訳システムの実用という見地から言えば，複文の翻訳は極めて重要である．本論文では，中国語複文と日本語複文との対応関係を検討し，関連語を用いて複文をいくつかの単文に分解し，それぞれの単文の翻訳結果から最終の訳文を生成する手法を提案した．また，関連語の処理を効率的に行うために，多数の教科書及び科学技術文献から関連語に対応する訳文の文型を抽出してそれらを訳文関数と名付け，入力された中国語文中で関連語が認識されたなら，詳細な文法解析を行わず，訳文関数を用いて直接訳文を生成している．さらに，関連語の多義性を解消するため，関連語に関係する要素の意味属性を用いて多義性の解消を行っている．

Transactions of Information Processing Society of Japan


中日機械翻訳における離合詞の処理手法

中日機械翻訳における離合詞の処理手法

言語には，系統または規則的な面と無系統または無規則的な面の両面があり，さらには離散的，連続的という両面もあると考えられる．その一例として，我々の研究開発している中日機械翻訳において，中国語の「詞」，特に「離合詞」を考える．離合詞とは，一つの単語は別の単語によっていくつかの部分に分離されているものである．このような離合詞を上手く認識できなければ，機械翻訳はもちろん，形態素解析，構文解析も正確に行われないと考える．本論文ではこのような離合詞の認識方法を提案し，さらにそれを中日機械翻訳へ応用する方式を述べた．


日中機械翻訳における係り受け構造の可保留曖昧関係について

日中機械翻訳における係り受け構造の可保留曖昧関係について

非同族言語間の機械翻訳では，原言語の係り受け構造の曖昧性をあらかじめ解消しなければならないと言われている．日本語と中国語は非同族の言語であり，文全体の構造は異なるが，文のある部分ではその語順が同じ部分が存在する．この同じ部分に関しては，日本語の係り受け構造の曖昧性を残したまま翻訳された中国語においても日本語の意味を支障なく復元されると考えられる．この部分の翻訳は，あらかじめ与えておいた訳文関数を用いて行うことができる．本論文では，上記のことに着目して日中機械翻訳における可保留曖昧関係を提案する．可保留曖昧関係は原言語の係り受け構造の曖昧性を解消しなくてもその訳文を生成できる曖昧関係である．具体例として，並列助詞「と」と連体助詞「の」と名詞からなる名詞句および用言連体形からなる文の係り受け構造の可保留曖昧関係について検討し，翻訳手法を提案した．可保留曖昧関係という概念は他の言語ペアに対しても有効であると考える．


On Reservable Structural Ambiguities in JCMT

日中機械翻訳における可保留曖昧関係

A new concept, Reservable Structural Ambiguities (RSA) in Japanese-Chinese machine translation, is presented. The RSA are structural ambiguities of Japanese which can be translated into Chinese without being resolved. Usually, when translating one language into the other which doesn't belong to the same ``language family'', structural ambiguities must be resolved. However, Japanese and Chinese don't belong to the same family, their differences being mostly on sentence structure. However, some parts of their sentences are similar, making RSA possible, and this paper will focus on them. Some RSA patterns will be discussed and a method for generation of Chinese from Japanese sentences with RSA will be given. An experimental system based on this method has been constructed and an experiment has been carried. The result is correct translation rate of about 97.6 %, showing that the proposed method is quite effective.

新しい概念，日中機械翻訳における可保留曖昧関係(RSA))を提案する．RSAは原言語でその曖昧性を解決されずに，中国語に翻訳することができる日本語の構造的な曖昧な表現である．通常，ある言語を，異なる言語族の他方に翻訳する場合，構造の曖昧な表現を解消しなければならない．しかしながら，日本語と中国語はほとんど文構造上に同じ言語族に属していないが， RSAを可能にして，それらの文のいくつかの部分は類似している．本論文ではいくつかのRSAパタンを検討し，翻訳方法を提案する．この方法に基づいた実験のシステムを構築し，翻訳実験を行った．その結果は提案された方法が全く有効なことを示した．

Journal of Dalian University of Technology


中日機械翻訳における複合語の自動合成

中日機械翻訳における複合語の自動合成

機械翻訳において，出来るだけ長い単語を認識して翻訳ルールを適当するのが望ましい．本論文では，中国語の複合語の特徴を検討し，複合語の自動合成手法を提案した．さらに，複合語の日中機械翻訳方法を開発し，実験システムに組み込んでいろいろな翻訳実験を行った結果，本論文で提案した手法は中日機械翻訳システムに極めて有効であることを確認した．


意味属性による補助語の推定アルゴリズム

意味属性による補助語の推定アルゴリズム

日中機械翻訳システムを研究するためには，(1)独立品詞の語順の確定，(2)補助語とくに日本語格助詞に対応する補助語の推定が必要と考えられる．本論文では(2)について論じる．一般に，日本語の各助詞に対応する中国語補助語は一対多であるので，複数補助語候補から正しい補助語の推定は日中機械翻訳を行うとき解決しなければならないという問題がある．本論文では，まず，教科書，文献など約12000文から格助詞及びその関連情報を抽出し，この情報を分析してから，意味属性による日本語格助詞に対応する中国語補助語を推定する手法を提案する．そして，格助詞の多義性を解消する役割をもつ日本語格助詞と中国語補助語との関連表を求め，格助詞を含む1200文の実験を行った．その結果により，提案した手法の有効性を確認することが出来た．


家族モデルを用いた文の分解に基づく日中機械翻訳システム

家族モデルを用いた文の分解に基づく日中機械翻訳システム

本論文では文の分解による家族モデルを提案し，このモデルを用いた日中機械翻訳実験システムを述べる．家族モデルは父親モジュール，太郎モジュール，次郎モジュール，花子モジュールからなる．父親モジュールは翻訳全体の制御，特に入力文を基本文と常用文型に分解する．太郎モジュールは，基本文の解析を行い，目的言語文法に従って語順の調整を行う．次郎モジュールは，常用文型の処理を行う．花子モジュールは補助語を推定する．最後に，父親モジュールによってすべての情報を総合して訳文を整理する．4つのモジュールが独立的に構築されるので，翻訳システムの改良などが容易に実現される．また，太郎，次郎，花子モジュールは相互間に情報交換がないので，並列処理ができる．


日中常用文型機械翻訳システム

日中常用文型機械翻訳システム

日本語の文章に頻繁に現れる文型を常用文型と定義する．このような文型を人間が翻訳する場合，その部分の詳しい文法分析を行わず直接に訳文を得ている．本論文ではこのような人間の翻訳方法を見習い，コンピュータでの実現する手法を開発した．この手法で得られた中国語訳文は，常用文型に対応して選択された補助語によりアスペクトやモダリティを満足する．本手法の要点は，(1)各々の常用文型についてその訳文条件を調べ，訳文関数を求めること，(2)訳文関数を用いて直接訳文を生成すること，(3)意味属性によって多義性を解消すること，の3点にまとめられる．この手法は大別して次の3つの部分より構成される．(1)日本語文の解析ならびに常用文型の抽出，(2)日本語常用文型に対応する中国語表現の多義性と多訳性の解消，(3)中国語表現に現れる補助語の語順および修飾対象の確定．

The Transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers D-II

電子情報通信学会論文誌(D-II)


Fanout Point-Oriented Fault Simulation in VLSI

VLSIの故障検査を行う場合，回路を分割して試験したり，回路中の信号をモニタすることが困難であるために，大規模な回路では故障試験に膨大な入力系列(検査系列)を必要とする．しかし，このような検出できる故障をシミュレーションすると，やはり膨大な時間が必要であるので，その高速化が求められている．本論文では，分岐点指向の並列大規模な論理システムの故障シミュレーション方法を提案した．従来の手法では，すべての節点をシミュレーションしなければならないが，本方法では分岐点のみを行う．また，本手法では，正常回路と複数の故障回路の論理値をホスト計算機の1ワードのビット演算を用いてシミュレーションを行う．それで，ビット演算の並列処理による高速化が達成されている．統計によると，平均的に分岐点は5分の1から10分の1程度で，本手法は極めて高速である．そして，理論的にこの手法の正確性を証明できた．


Fault Simulation Algorithm for Multiple-Valued Logic Systems

多値論理回路の故障シミュレーションは2値論理回路と異なり，従来の手法では膨大な探索時間が必要なので，大規模な回路について流用できない．本論文では多値論理回路の故障診断の新しい手法を提案した．この手法では，分岐点のみに並列な手法で故障シミュレーションを行い，他の節店に簡単な探索で故障点を同定できるので，高い効率ですべての故障を検索するこつができる．分岐点とは，該節点から一つ以上の経路が存在し，なおかつ，全体的に回路を形成している節点である．本論文では，このような分岐点だけ故障の伝播に敏感であり，このような点の故障を同定できれば，多の節点の故障を簡単に検索できることを示した．幾つかの回路を用い，実験を行ったが，本手法の有効性を確認するこつができた．


Graph Algorithm for Fault Simulation in Digital System

A new graph algorithm for fault simulation in digital systems is presented. The basic idea of the graph algorithm is to make use of the structural information of the digital system to replace operations on fault lists as used in conventional fault simulation algorithms. The first step in the graph algorithm is to transform a digital system into a special kind of graph named conditional digraph. All sensitized paths (called 1 paths) are identified by traversing the conditional digraph using graph theoretical methods. All faults on 1 paths reachable to the primary outputs of the digital system can be detected. The algorithm for fault simulation in synchronous sequential circuits is given. Graph models for digital systems with memory chips and methods for memory space compression are also described in this paper.

デジタル·システム中のフォールト·シュミレーションのため，新しいグラフ·アルゴリズムを提案する．グラフ·アルゴリズムの根本概念は，従来のフォールト·シュミレーション·アルゴリズムの中で使用されるような故障リストに対するオペレーションを交換するためにデジタル·システムの構造の情報を利用することである．グラフ·アルゴリズムの第一歩は，デジタル·システムを条件付きグラフに変形する．敏感になったパスはすべて，条件付きグラフの横断により識別される．デジタル·システムの主要な出力に到達可能な1つのパス上の故障はすべてを検知することができる．同時のシーケンス回路中のフォールト·シュミレーション用のアルゴリズムが与えられる． メモリー·チップを備えたデジタル·システムのためのグラフ·モデルおよびメモリ·スペース圧縮のための方法も，この論文に記述される．

Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications


An Algorithm for Determining Chromatic Number and the Practical Approach

To determine Chromatic Number in graph theory is a very difficult problem. In this paper, an algorithm for determining Chromatic Number, called Matrix-Compatible-Covering, is presented. A practical approach based on this algorithm is also given. The algorithm can be used to solve the storage problem, school timetable problem etc. This algorithm is easy to understand as well as to be implemented in computers. An experimental system based on the algorithm has been constructed and an experiment on university timetable has been carried. The result shows that the proposed method is quite effective.

グラフ理論中の色の数を決定することは非常に困難な問題である．本論文では，色の数を決定するため，マトリックス互換カバーと呼ぶ新しいアルゴリズムを提案する．このアルゴリズムに基づいた実際的なアプローチも与えられる．アルゴリズムは記憶問題(授業時間割表問題など)を解決するために使用することができる．このアルゴリズムはコンピュータの中でインプリメントされると同様に手作業でも簡単に実施できる．アルゴリズムに基づいた実験のシステムは構築され，大学授業時間割表の実験が運ばれた． 結果は，提案された方法が全く有効なことを示します．

Journal of Computer Applications and Software


Uses of the Electronic Nursing Management System, PSYCHOMS® , in Psychiatric Hospitals : Process, Current State, and Future Development

精神科アウトカム管理システム:PSYCHOMSの開発とその課題

The purpose of this article is to introduce the development process, mechanism, and functions of the PSYCHOMS® (Psychiatric Outcome Management System). Also, it reports on agenda for commercialization of research achievement of the PSYCHOMS®(regis-tered trademark, Takasaka et al.). Our team has been developing the PSYCHOMS® since 2006. This system has four major components: (1) clinical pathway and variance analyzing system, (2) nursing manager and staff's daily recording system, (3) nursing care planning system, and (4) nursing management support system. Also, any interdisciplinary team member can access the patient's information using this system. Therefore, each interdisciplinary team member's expertise can be utilized maximally for the patient's benefit and for improved total outcomes. It was then necessary to conduct a survey on what standard items were common in these hospitals for data base of the PSYCHOMS®. As future research problem using PSYCHOMS®, in order to improve psychiatry service, it is necessary to develop the database common to each psychiatric hospital.

2006 年よりコンピュータによる看護管理システム:Psychiatric Outcome Management System(PSYCHOMS®，登録 商標，高坂要一郎ほか)を開発し，クリニカルパス(以下，CP)に基づくチームケアの成果(アウトカム)管理を行う ことで，看護管理者の役割の一部を支援する研究を続けてきた．本システムは現在，A 県 B 精神科病院で臨床試用され ている．コンピュータを用いた CP のアウトカム管理を行うためには，多職種のケア内容をコンピュータに入力し，自動的に管 理し，各職種が使いやすく作成することが重要となる．本システムは多職種が使用し，院内での患者アウトカムの統一が でき，情報共有が容易になる．特徴として，①コンピュータによる CP の管理，②多職種による患者アウトカムの管理， ③バリアンスの蓄積や解析，④看護日誌システム，看護計画システムと看護管理支援システム(看護管理に必要な情報の 分析)の装備，の 4 点があげられる．今後の課題として，(1)PSYCHOMS® に具備する機能の標準化ための全国調査，(2) 標準化された PSYCHOMS® の開発および商品化のための継続研究がある．それにより，他の精神科病院で本システムの 使用が可能になると考えられる．


急性期治療病棟で用いる統合失調症用のクリニカルパスをベースとしたアウトカム管理者の職務内容の検討

近年，ケアの質改善を目指してクリニカルパスは用いられるようになった．しかし日本では，統合失調症患者のためのクリニカルパスとアウトカム管理のための項目は十分に検討されていない．この研究の目的は，急性期治療病棟で用いる統合失調症用のクリニカルパスをベースとしたアウトカム管理の確認項目の検討を通してアウトカム管理を担うものの職務内容を明確化することである．筆者らは，(Interdisciplinary Collaborative Team Care Model: ICTCM)を2000年に導入し，1999年の平均在院日数205．7日(1994年の平均在院日数675．5日)を2004年には155．2日に短縮した精神科専門の病院(ベッド数243床，病床回転率235．9%，病床利用率86．8%)において，学際的なケア提供者と事務責任者を調査対象として，聞き取り調査を行った．その結果から，急性期治療病棟で用いる統合失調症用のクリニカルパスをベースとしたアウトカム管理を行うための職務内容の詳細を明確にした．

季刊 こころの臨床 a·la·care

季刊 こころの臨床 a·la·care


Analysis of electroencephalographic activity in condition of emotional activation in human

International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing