| 研究概要 |
本研究の目的は,異なるオントロジー間の対応関係を自動的に発見し,複数の異なるオントロジーを連携させるための高度な機械学習技術を開発することにある.そのためには,単一の学習手法を用いた場合の限界をうち破る手法の開発が必要となると同時に,オントロジー・アライメントに対する各学習手法の特性を明確にすることが欠かせない.そこで,本研究では,複数の機械学習手法を組み合わせることによる高度なオントロジー・アライメント手法の開発と各アプローチを定量的に議論できる実践的なデータセットの開発を行う.本年度は,研究の開始年に当たるため,主に研究に必要な環境の構築を行い,下記の2つに分けて研究開発を実施した.
● データセット作成ツールの開発
本研究では、オントロジー・アライメントを客観的に検証するのに必要な実践的なデータセットの開発を行う.そのため,作成したデータセットを読み書きできるツールを開発し,データセットの作成を容易にできるような環境を構築した.また,各アライメントに対して,正しい(正例)か正しくない(負例)かの判定を人手で行う際に,容易に行えるツールを作成し,次年度以降の研究に向けた環境整備を行った.
● アライメント学習手法の特性評価
これまでに,研究が行われてきたアライメント学習手法を評価することによって,各手法の特性を明らかにした.そのことによって,学習手法をどのように組み合わせると,有効なアライメント手法が構成できるかの基礎的なデータを得た.
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