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自動分類体系構築（ATC）とは、コーパスと呼ばれるテキスト群から分類体系を生成するためにソフトウェアプログラムを使用する手法である。ATCは自然言語処理の一分野であり、自然言語処理は人工知能の一分野である。
分類体系（または分類学的分類）とは、特に階層的な分類体系であり、物事をグループやタイプに整理するものです。 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]分類体系は、とりわけ、図書館分類システムや検索エンジン分類体系のように、知識（文書、記事、ビデオなどとして保存されている）を整理および索引付けするために使用でき、ユーザーが探している情報をより簡単に見つけることができます。多くの分類体系は階層構造（したがって、固有のツリー構造を持つ）ですが、すべてがそうであるとは限りません。
分類体系を手動で開発・維持することは、多大な時間とリソースを要する労力のかかる作業であり、分類体系のドメイン（範囲、主題、分野）に関する知識や専門性も必要となるため、コストがかさみ、プロジェクトの範囲も制限されます。また、ドメインモデラーは独自の視点を持っており、それが意図的かどうかにかかわらず、必然的に分類体系に反映されてしまいます。ATCは、これらの問題を回避し、制約を取り除くために、人工知能技術を用いてドメインの分類体系を迅速かつ自動的に生成します。
ATCにはいくつかのアプローチがあります。1つのアプローチは、ルールを使用してコーパス内のパターンを検出し、それらのパターンを使用して下位語関係などの関係を推論することです。他のアプローチでは、ベイズ推論や人工ニューラルネットワークなどの機械学習技術を使用します。[ 7 ]
分類体系を構築する一つの方法は、キーワード抽出を用いてドメインからキーワードを自動的に収集し、それらの間の関係を分析し（下記の「下位語関係」を参照）、その関係に基づいて分類体系として整理することです。
ATCプログラムにおいて、最も重要なタスクの1つは、単語間の上位語と下位語の関係を発見することです。テキストからそれを行う方法の1つは、「is a」や「such as」などの特定のフレーズを検索することです。
言語学において、is-a関係は下位語関係と呼ばれます。カテゴリーを記述する語は上位語、カテゴリーの例となる語は下位語と呼ばれます。例えば、dogは上位語であり、Fidoはその下位語の一つです。一つの語が下位語と上位語の両方になり得ます。したがって、dogは哺乳類の下位語であると同時にFidoの上位語でもあります。
分類体系は、各レベルが上位レベルよりも具体的である（数学用語で「部分集合」である）is-a階層として表現されることが多い。たとえば、基本的な生物学の分類体系には、哺乳類（動物の部分集合）や、犬や猫（哺乳類の部分集合）といった概念がある。この種の分類体系は、具体的な対象が概念のインスタンスとみなされるため、is-aモデルと呼ばれる。たとえば、Fidoは概念dogのインスタンスであり、Fluffyは猫である。[ 8 ]
ATCは、検索エンジンの分類体系を構築し、検索結果を改善するために使用できます 。
ATCシステムはオントロジー学習（自動オントロジー構築とも呼ばれる）の重要な構成要素であり、保険や金融などのドメインの大規模なオントロジーを自動的に生成するために使用されてきました。また、 Wordnetなどの既存の大規模ネットワークを強化して、より完全で一貫性のあるものにするためにも使用されています。[ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]
自動分類体系構築の別名には以下のようなものがある。
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