Ontology Framework for Harmonizing Knowledge Integration across domains with Semantic Processing of Deep Domain knowledge

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17H01789
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Research Field: Intelligent informatics
• Research Institution: Osaka Electro-Communication University (2019-2020); Osaka University (2017-2018)
• Principal Investigator: Kozaki Kouji 大阪電気通信大学, 情報通信工学部, 教授 (00362624)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 来村 徳信 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (20252710) ; 熊澤 輝一 総合地球環境学研究所, 研究基盤国際センター, 准教授 (90464239) ; 山本 泰智 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等), データサイエンス共同利用基盤施設, 特任准教授 (50470076)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: オントロジー / 意味処理 / 知識グラフ / セマンティック技術 / Linked Data

Outline of Final Research Achievements

This project developed ontology based techniques for knowledge integration through multiple domains and deep semantic processing on a specific domain through systematization of the domain knowledge. These techniques were combined into an ontology application framework and implemented as ontology based software environments.
This framework were applied to some use cases in several domains such as life science, environmental filed, social problems. Thorough these test cases, usefulness of the proposed frameworks were evaluated.

Free Research Field

オントロジー工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

既存のオントロジー利用フレームワークは，基本的な処理機能の提供，もしくは，検索や情報推薦などの固定したタスクを対象としたものが中心である．それらに対し本研究は，領域横断型知識統合と領域深造型意味処理という2つの側面から，ニーズに応じた柔軟かつ適切なオントロジー利用をサポートする点が学術的な特色である．
また，多量なデータの適切な意味に基づいて扱う知識処理技術は，機械学習などのデータ中心の技術を補完するものとしてのニーズが高まっており，本フレームワークの利用が期待される．