| 研究課題/領域番号 |
25330360
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
兼岩 憲 電気通信大学, 情報理工学(系)研究科, 教授 (00342626)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | セマンティックウェブ / RDFデータ |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、セマンティックWebデータから意味的推論を可能にするために、(i) クエリ生成のための上位オントロジーの構築、(ii) ユーザー入力からクエリタイプを自動生成するメカニズムの設計、および (iii) 意味的推論システムのアルゴリズム設計、を実現する。
平成２６年度では、リンクトデータからユーザーが求めている情報を得るために表現力の低いRDFデータからより表現力の高い記述論理の推論を実現して意味的推論を強化した。WebにあるリンクトデータはRDFで書かれるためOWLオントロジーのような意味記述になってないことが多い。一方で、ユーザーの関心は表現力が低いRDFでは十分に表せず記述論理の表現力が求められる。
本研究では、RDFデータから記述論理のクエリに答えるシステムを開発した。これはWebデータとユーザーの関心の間に存在するギャップを埋める１つの方法でである。実際に、DBpediaのRDFデータを使用して本システムで実験を行い、閉世界仮説のもとで高い推論結果を示す実験を行った。
さらに、意味的推論システムと平行して、大規模データを推論・検索するためのRDFデータストアを独自に開発した。リンクトデータは非常に大きなデータであり、単純な検索でも時間計算量が多くなってしまう。そのために独自のRDFデータストアがインメモリ型で高速な検索を可能にしており、このRDFデータストアの上で計算コストの高い意味的推論を実現する予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
従来のSPARQLクエリを拡張した記述論理のクエリを実現したことで、上位オントロジーに基づいた様々なクエリタイプによりユーザーの問い合わせが可能になっている。
プロトタイプの質問応答システムとして、ユーザーによる自然言語文の入力をクエリ文に変換して、RDFデータから関心のある情報を検索・推論を行う方法を分析している。
今後より高い計算コストに対応するために、大規模RDFデータを効率的に格納し検索するインメモリ型の高速化されたRDFデータストアが実現できている。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は２６年度に開発した記述論理クエリシステムとRDFデータストアを用いて、セマンティックWebデータからユーザーの漠然とした関心へつなげるメカニズムを実現していく。
その実現のために、ユーザーが入力したキーワードや自然言語文から適切なクエリを自動生成する必要がある。
上位オントロジーに加えて、学習アルゴリズムを自然言語文やRDFデータの分類・分析に用いて適切なクエリを自動生成する方法を検討する。
以上を実現するためには、様々なセマンティックWebデータを用いた実験を行う必要があり、テキストをRDFデータへ変換して対象データを増やす試みも行っていく予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本研究課題の成果発表と実験機器の購入が予定より遅れたため、その諸経費が一部残った。
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| 次年度使用額の使用計画 |
次年度使用額に関しては、研究成果の発表と実験機器の購入にかかる経費に使用する予定である。
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