2021 Fiscal Year Annual Research Report
オントロジーと機械学習及びコホート調査情報を用いたフレーム問題へ取り込み
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18K11420
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
高井 貴子 (五十嵐貴子) 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 非常勤講師 (60222840)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | オントロジー / ゲノム医療 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
生物医学の領域においては、open-worldベースのオントロジーがあり頻用されている。生物医学は概念を要素とする学問であり、オントロジーは要素間の距離を定義し計算可能性を与えることで、本領域の研究進展に欠かせない貢献をなしてきた。しかしながら、オントロジーをベースとした知識獲得やその利用といった、オントロジーを現実社会のモデルとして利用するためには、オントロジーから意味のあるインスタンスできなければならない。open-worldベースのアプローチのみでは限界があると思われた。
本研究では、open-worldベースのオントロジーと、closed-worldにおけるドメイン特異的な知識を表現するフレーム理論との融合により、この問題解決を提案した。フレーム理論は1975年に提案された知識表現の手法であるが、現実世界を表現するには爆発歴なフレームが必要となり、それをどのような指標でコントロールするかという問題は解決されていない。本研究では、統計量をその指標とする案を提案した。対象世界において、頻繁に登場するパタンをフレーム選択の指標として利用する案であり、フレーム選択の機械化も念頭においたものとなっている。
その後、研究代表者の環境変化があり、本研究の継続が困難となった。研究対象データへのアクセスが困難になったこと、研究に利用できる時間の確保が困難になったことが背景であるが、これらを自らの力で克服できなかったことは研究代表者の力不足である。
近年、GoogleはWEB空間の知識を有用にコントロールするために知識グラフを利用し、検索、推論、判断支援、機械応答の技術向上を実現した。知識グラフは、open-worldベースのオントロジーにclosed-worldにおけるドメイン特異的な知識を与え得る性質を持っている。知識グラフ研究は、インスタンス生成問題も解決し得ると思われる。
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