グラフ文法に基づく推論システムによる信頼できる知識グラフの構築とその応用

• Project/Area Number: 24K15074
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Hiroshima City University
• Principal Investigator: 鈴木 祐介 広島市立大学, 情報科学研究科, 講師 (10398464)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 内田 智之 広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (70264934) ; 正代 隆義 福岡工業大学, 情報工学部, 教授 (50226304)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 知識グラフ / グラフマイニング / 機械学習

Outline of Research at the Start

知識グラフは，エンティティ（人・物・事柄・概念）を頂点，エンティティ間の関係性を辺としてグラフで表現したものあり，人工知能と人間の双方が理解できる知識の表現形式として注目されている．「信頼できるAI」の構築は人工知能分野における重要な課題である．
本研究課題では，「信頼できるAI」に利用可能な信頼できる知識グラフ構築のための，グラフ文法に基づく推論システムの開発を行う．また，文書などのグラフ構造データからエンティティとその関係性の抽出手法の開発を行う．
グラフ文法に基づく推論システムにより，事実から推論される知識を含む有益な知識グラフの構築や，信頼できる知識グラフの構築が期待できる．