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既存教材よりのオントロジー構築と定量化の研究を「既存資料よりのオントロジー構築」と「オントロジーの定量化」に分け並行して研究に着手した。両者を並行して行い、後者で開発した方式で前者の定量化を行うという方針である。
「既存資料よりのオントロジー構築」に関しては、まず学部を代表する科目3科目に関しては手作業で重要用語を手作業で抽出した。そののち、それらの用語をRDF化し、さらにフレームワークをOWLで記述した。このような準備のもとに構成したオントロジーに対して、Sparq1文によって検索を行った。その結果、用語の種類に対応して階層化を行う場合には検索がおこなえ、概念の階層化に対してははオントロジーが上手く機能していることが分かった。しかし、用語間の横の関係はその記述が難しく、推移律などが使えないことがわかった。一方、同じパワーポイント教材から用語を自動抽出するシステムを開発し、RDF化を行い、スキーマをOWLで記述してみた。用語の判別には辞書が必要であるため、インターネットから辞書データをスクリーンスクレーピング法で収集し、その辞書に含まれる用語の分野を用いて階層化を行った。これに対してもSparq1で検索実験を進めた。
「オントロジーの定量化」に関しては、定量化の方式が正しいことがわかる分野で大量のデータが入手できる必要があると判断して、正しく動作することがわかっているJavaソフトを対象として、既存パワーポイント資料と同様に、クラスとクラス間の関係のRDF化とクラス間の構造をOWLで記述し、OWLによる推論・検索を行ってきた。大規模なオントロジーを検索するにはSparq1文の作成が難しいことがわかったので、クラスの関係を記述するUML図からSparq1文を生成することに着手した。また、推論・検索の有効性を示すための例題の開発にも力点を置いた。定量化に関する研究に関しては、推論の結果できるRDFグラフを対象として行う方針をたてた。
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