キーワード抽出法KeyGraphの転用による地震履歴データからの要注意活断層発見支援(発見科学)

• 大澤 幸生

  筑波大学大学院経営システム科学専攻

• 谷内田 正彦

  大阪大学大学院基礎工学研究科

書誌事項

タイトル別名

• Aiding Discovery of Risky Faults by Indexing Earthquake History with KeyGraph(Discovery Science)
• キーワード抽出法KeyGraphの転用による地震履歴データからの要注意活断層発見支援
• キーワード チュウシュツホウ KeyGraph ノ テンヨウ ニ ヨル ジシン リレキ データ カラ ノ ヨウ チュウイカツダンソウ ハッケン シエン

抄録

KeyGraph, an automatic document indexing method for extracting keywords expressing the assertions of a document, i. e. assertions supported by the outlines based on the basic concepts of the document, is applied to detecting risky active faults from earthquake history data. Here a history data is regarded as a document to be indexed, and active faults stressed strongly i. e. with near-future earthquake risks are obtained as keywords asserted in the document. This paper presents this method and its seismologic semantics. The semantics shows that KeyGraph is a model of earthquake occurrences, which considers less details of local land crust activities than in seismology, but more of global interactions among active faults. Experimentally, faults with near-future earthquake risks were obtained with high accuracies, and the shifts of risky areas after big earthquakes datected by KeyGraph corresponded with realistic tectonics.

収録刊行物

• 人工知能

  人工知能 15 (4), 665-672, 2000-07-01

  一般社団法人 人工知能学会

キーワード

• earthquake predictions
• data mining
• active faults

詳細情報

• CRID: 1390004222625973248
• NII論文ID: 110002808299
• NII書誌ID: AN10067140
• ISSN: 09128085
• ISSN: 24358614
• ISSN: 21882266
• DOI: 10.11517/jjsai.15.4_665
• NDL書誌ID: 5439821
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I5439821
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可