| 研究課題/領域番号 |
17K12786
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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 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
LEBLAY JULIEN 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 (70757377)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2018年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 文脈依存推論 / 機械学習 / 時間知識グラフ / knowledge graphs / context-dependency / machine learning / Knowledge Management / Machine Learning / 情報システム |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、Web上の知識を表現し公開するための優れたモデルの一つである知識グラフから文脈（主に時間情報を含む）を抽出して探索するためのツールと技術の開発を行い、将来の応用のために我々はデータジャーナリズムにおける最新技術を広く調査した。
具体的には、不確実あるいは不完全である可能性がある中で、オントロジデータの文脈について推論するための言語を定義した我々の先行研究に基づいてプロトタイプWebアプリケーションを実装した。
更にこれと並行して、知識グラフにおける事実の経時的妥当性を動的に推論するための機械学習の手法を調査、提案し、評価を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
We published one survey paper and one demonstration poster and two tutorials in international conferences, and one paper in an international workshop. We are extending this work with neural network-based models, and plan to explore non-temporal contexts in the future.
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