2005 Fiscal Year Annual Research Report
多様なメタ情報を統合するための機械学習手法に関する研究
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17700165
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
市瀬 龍太郎 国立情報学研究所, 知能システム研究系, 助手 (00332156)
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| Keywords | 機械学習 / 人工知能 / ディレクトリ・情報検索 / インターネット高度化 |
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| Research Abstract |
本研究の目的は,さまざまな種類の情報の共有化を実現するために,メタ情報となる情報の分類情報を共有する機構を構築することである.そのためには,情報マネージメント機構が使っている異なった分類体系のシームレスな連携を実現することが必要となる.本年度は,異なるデータ間の連携を実現するための要素技術の研究開発に重点をおき,以下を行った.
・データモデルの検討
メタデータとして一般的に使われているオントロジーを元に,メタデータの構成要素について検討を行った.その結果,カテゴリに付与される属性情報を利用することにより,これまで提案してきた手法とは違った方法で,効率的に関係を発見できることが分かった.それを元に,カテゴリに対して属性要素を付加した場合の関係同定方法を開発し,予備的な実験から,それぞれの関係が適切に同定できることを示した.
・一定の関係を持つ部分の発見アルゴリズムの構成
本研究が対象としているメタ情報の一つにオントロジーがある.オントロジーを統合するための研究データとして,さまざまな文献データが研究用のベンチマークデータとして公開されている.そのような文献データを取り扱うために,文献リストデータを用いて,さまざまな関係性を同定することを試みた.具体的には,文献データから抽出された関係をグラフ化し,そのようなものの中から,特定の関係性を持つ部分を発見するアルゴリズムの構築を行った.
これらの研究成果は,国内外の学術会議等で幅広く報告するなどし,成果の普及につとめた.
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