著者

山中 佑紀 兼岩 憲 Yuuki Yamanaka Ken Kaneiwa

雑誌

人工知能学会研究会資料

巻号頁・発行日

vol.45, no.2, pp.1-6, 2018-08-03

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セマンティックWebでは,RDFで記述されたリンクトデータの規模が拡大しており,その活用が重要となっている.通常,RDFデータの検索はクエリ言語SPARQLを用いて詳細な問い合わせを実現する.しかし,SPARQLによる検索は,クエリの記法に加え多くのデータセット固有の知識が利用者に要求され,このことがリンクトデータを統合して有効活用することを難しくしている.そこで本研究では,複数のキーワード間の関係性を導く検索と,複数のRDFデータセットを統合して容易に検索するための同値関係プロパティの推論方法を提案する.

著者

廣橋 美紀 兼岩 憲

雑誌

人工知能学会研究会資料

著者

浜松 良樹 兼岩 憲

雑誌

人工知能学会研究会資料

著者

藤原 浩司 兼岩 憲

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.29, no.4, pp.364-374, 2014-07-01 (Released:2014-06-18)

参考文献数

21

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As one of the core technologies of the Semantic Web, the RDF data model enables us to represent machine-readable metadata about Web resources. SPARQL is the standard query language for answering queries from RDF data. In order to support SPARQL in practice, it is important to access such metadata quickly from large scale RDF data stores, such as Gene Ontology and DBpedia. In this paper, we present an algorithm that decides the solve order of an inputed query. We formalize the search space reduction of the connected variables occurring in a query and establish the costs of different query patterns. In particular, we consider selecting one of the various orders of elements in each query that results in less computation for searching and reasoning steps, i.e., matching a subgraph of a complex RDF graph. Using the algorithm, we implement an efficient query system with a RDF store (called NodeStore) for large-scale RDF data. In the RDF store, an indexed data structure of RDF graphs is well constructed for optimizing RDF data processing, e.g., finding a set of RDF triples including a common resource. For the evaluation of deciding the solve order of a query, we show some experimental results for our query system NodeStore and the Jena framework using a LUBM dataset (a benchmarking framework for semantic repositories).

著者

長井 拓馬 兼岩 憲

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.29, no.3, pp.343-355, 2014-05-01 (Released:2014-06-05)

参考文献数

23

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In this paper, we propose an algorithm for ALCH(D) concept learning from RDF data using minimal model reasoning. This algorithm generates concept expressions in the Description Logic ALCH(D) by giving background knowledge and positive and negative examples in the RDF form. Our method can be widely applied to RDF data on the Web, as background knowledge. An advantage of the method for RDF data is that reasoning on RDF graphs is tractable compared to logical reasoning for OWL data. We solve the problem that RDF data cannot be directly applied to the concept learning due to its less expressive power, speci.cally, the lack of negative expressions. In order to construct expressive ALCH(D) concepts from less expressive RDF data in the concept learning, we introduce (nonmonotonic) inference rules based on minimal model reasoning which derive implicit subclass and subproperty relations from the background knowledge in the RDF form. We prove the soundness, completeness and decidability of the nonmonotonic RDF reasoning in the minimal Herbrand models for RDF graphs. The process of concept learning is divided in two parts: (i) concept generation and (ii) concept evaluation. In the concept generation, minimal model reasoning enables us to derive complex concepts consisting of negation, conjunction, disjunction and quanti.ers and to exclude inconsistent concepts. In the concept evaluation, we evaluate hypothesis concepts with class and property hierarchies where minimal model reasoning is used for expressing more speci.c concepts as the answer for learning. We implement a system that learns some ALCH(D) concepts describing the features of given examples.

著者

岩爪 道昭 兼岩 憲 是津 耕司 中西 崇文 木俵 豊 清木 康

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第22回全国大会(2008)

巻号頁・発行日

pp.22, 2008 (Released:2009-07-31)

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本論文では,Web 上を流通する多量かつ多様なコンテンツの集約,俯瞰,閲覧,編集,出版・共有といった一連のプロセスを支援する情報編纂のフレームワークを提案する.

著者

宮森 恒 赤峯 享 加藤 義清 兼岩 憲 角 薫 乾 健太郎 黒橋 禎夫

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.107, no.158, pp.103-108, 2007-07-17

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本稿では,情報の信頼性を自然言語処理に基づいて分析する際に必要となる評価用データおよびプロトタイプシステムWISDOMについて述べる.われわれは,ウェブ上のテキストを主な対象として,情報信頼性を分析することを目指したプロジェクトを2006年4月より進めている.本プロジェクトでは,ウェブ上の情報の信頼性を,情報内容,情報発信者,情報外観,社会的評価といった4つの基準で捉えることを提案しており,これらを述語項構造を単位とする自然言語処理によって論理的に分析・組織化することを目指している.本稿で述べる評価用データは,これら種々の分析処理の学習・検証用データとして構築されたものであり,時事問題,医療問題等の20トピックを選定し,各100ウェブページを収集して,各評価尺度のデータを人手で付与したものである.また,情報信頼性を多角的に評価するプロトタイプシステムWISDOMを開発した.本システムを用いて上記評価尺度で条件を様々に変化させて情報閲覧することにより,興味のトピックについて,信頼できる情報をより確実に見極めることができるようになる.