| 研究課題/領域番号 |
15K16090
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
森田 武史 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授(有期) (50590171)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2015年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | オントロジー / セマンティックWeb / オントロジー学習 / Linked Data / クラススキーマ / Wikipedia / オントロジーアライメント / WordNet |
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| 研究成果の概要 |
近年，Linked Open Data(LOD)と呼ばれるウェブ上でソフトウェア可読なデータを公開・共有するための技術が注目を集めている．LODが普及することにより，ウェブは巨大な知識ベースとして機能し，アプリケーションを横断したデータ統合・再利用が可能となる．LODを統合するためのハブとしてはDBpediaやYAGOが有名だが，LODの構造を規定するオントロジーの定義が不十分という問題がある．本研究では，英語版Wikipediaの本文情報を利用して，DBpediaやYAGOを補完可能な大規模オントロジーを構築する手法を提案し，その有用性を示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で構築した大規模オントロジーは，ナレッジグラフを活用した質問応答システム，ドメインオントロジーを構築するための参照リソース，ナレッジグラフの推論を用いた意味検索，アプリケーションを横断したデータ統合・再利用等への活用が期待でき，実用性の高いものである．また，評価結果より，本研究で構築した大規模オントロジーは，現在，LODのハブとして活用されているDBpediaやYAGOを補完できる可能性があり，今後，DBpediaやYAGOを活用したアプリケーションへの適用も期待できる．
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