Building structured Knowledge Base for trustable NLP application systems by Resource by Collaborative Construction scheme

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H00617
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: Institute of Physical and Chemical Research
• Principal Investigator: SEKINE SATOSHI 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (00813255)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 知識グラフ / 自然言語処理 / 情報抽出 / 固有表現 / 属性性抽出 / テキスト分類 / エンティティーリンキング

Outline of Final Research Achievements

The main results of the Shinra Project are as follows. These are published on the Shinra Project homepage.
1) Category classification data for all items in Japanese Wikipedia, attribute value extraction data for samples of all categories, entity linking data, and comprehensive data for category classification data in 30 languages. 2) A baseline system that semi-automatically performs each task of category classification, attribute value extraction and entity linking. 3) Access API for Shinra data from applications that use the data.

Free Research Field

自然言語処理

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

森羅データを含む、本プロジェクトの成果は、自然言語処理において必要不可欠なものであり、生成AIにおけるハルシネーション対応や信頼できる人工知能のための説明できる自然言語処理コンポーネントの中心的なデータとして利用できる。このようなデータは世界的にもユニークな内容であり、このデータの応用は社会において広く活用され、信頼できる人工知能の普及に役立つ。