PrologCafeの使い方

最近、テキストマイニングでカテゴリ自動分類等を行う場合、ベイズ統計を利用したシンプルな仕組みのものが全盛です。弊社でもナイーブベイズとベイジアンフィルタを組み合わせて、かなかな精度の良い分類器をつくることができました。しかし、将来、推論システムのようなものを考えた場合、確率ベースのベイズ統計では概念の記述を無視している部分が弱点になるような気がしています。

かといって、かつての人工知能のように概念の定義を全て記述するというのは無理。そこで注目しているのが、帰納論理プログラミング。定義を人の手で記述するのではなく、多くのデータの特徴をとにかく入力して、システムが帰納的にパターンやプロトタイプを発見し、分類や推論に応用しようとするアプローチです。SFCの古川先生が出している本「帰納論理プログラミング」で勉強しています。

帰納論理プログラミングではPrologを使用しますので、Javaで実装されたprologを探してみました。

PrologCafe
http://kaminari.scitec.kobe-u.ac.jp/PrologCafe/
神戸大で実装されたフリーソフト

Prolog形式で記述した概念の定義をJavaのクラスへ変換して、プログラム内から使用することができます。

Prolog書類family.plを準備します。家族間の関係を記述しています。

parent( pam, bob).
parent( tom, bob).
parent( tom, liz).
parent( bob, ann).
parent( bob, pat).
parent( pat, jim).

jp.ac.kobe_u.cs.prolog.compiler.Compilerの引数でfamily.plのパスを指定して実行すると、PRED_parent_2.java というクラスが自動生成されます。

それをこんな感じで使用することができます。

PrologControl p = new PrologControl(); Predicate code = new PRED_parent_2(); Term a1 = SymbolTerm.makeSymbol("bob"); Term a2 = new VariableTerm(); Term[] args = { a1, a2 }; assertTrue(p.execute(code, args)); System.out.println(a2.toString());

これを実行すると、annが出力されます。
bobの両親として定義されているのは、annとpatなので、この出力は正しいです。

もっと大規模になった場合、クラス構造やスピードがどうなるか未検証ですが、使い勝手良さそうです。Javaのクラスにしてくれるので、配布も楽そう。