Acceleration of Query Search on Large Knowledge Graphs

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21H03491
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Hokkaido University (2022-2023); Gunma University (2021)
• Principal Investigator: Hayashi Katsuhiko 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (50725794)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 能地 宏 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (00782541)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 知識グラフ / 表現学習 / マルチメディアデータ / 情報検索 / 情報推薦

Outline of Final Research Achievements

Access to internet information is essential in modern society. This research focuses on establishing methodologies for fast and flexible access to accumulated data as knowledge. In the first year, a method was established for rapid retrieval of registered examples from a knowledge database by representing fact examples in a binary vector space and using bit operations based on Hamming distance for fast information retrieval. However, from the second year onwards, with the advent of ChatGPT, the landscape of the field changed dramatically, prompting a reconsideration of databases and search methods. We explored how to handle searches for knowledge sources, including multimedia data like images and music, using large-scale language models that underpin GPT.

Free Research Field

自然言語処理

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

知識データベースは法令、娯楽、化学など世の中の多様な知識を集積しており、その情報へのアクセスは現代社会において必要不可欠な要素となっている。また、ChatGPTのようなツールの基盤となっている大規模言語モデルは情報へのアクセスのあり方を大きく変えるほどの影響力を持っている。そのような言語知識源を活用して、画像、マンガ、音楽などのさまざまな知識源への効果的で新しいアクセス方法を実現しようという試みは社会的意義も大きいと考えている。学術的な意義としては、このような研究の過程において、構築したデータを公開情報として残しており、本研究プロジェクトの後にも引き継いで利用することができることにある。