著者

柴木 優美 永田 昌明 山本 和英

出版者

一般社団法人 言語処理学会

雑誌

自然言語処理 (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.19, no.4, pp.229-279, 2012-12-14 (Released:2013-03-19)

参考文献数

19

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Wikipedia を is-a 関係からなる大規模な汎用オントロジーへ再構成した.Wikipedia の記事にはカテゴリが付与され,そのカテゴリは他のカテゴリとリンクして階層構造を作っている.Wikipedia のカテゴリと記事を is-a 関係のオントロジーとして利用するためには以下の課題がある.(1) Wikipedia の上位階層は抽象的なカテゴリで構成されており,これをそのまま利用してオントロジーを構成することは適切でない.(2) Wikipedia のカテゴリ間,及びカテゴリと記事間のリンクの意味関係は厳密に定義されていないため,is-a 関係でないリンク関係が多く存在する.これに対して我々は (1) を解決するため,上位のカテゴリ階層を新しく定義し,Wikipedia の上位階層を削除して置き換えた.さらに (2) を解決するため,Wikipedia のカテゴリ間,及びカテゴリ記事間の not-is-a 関係のリンクを 3 つの手法により自動で判定し切り離すことで,Wikipedia のカテゴリと記事の階層を is-a 関係のオントロジーとなるように整形した.本論文では not-is-a 関係を判定するための 3 つの手法を適用した.これにより,“人”,“組織”,“施設”,“地名”,“地形”,“具体物”,“創作物”,“動植物”,“イベント”の 9 種類の意味属性を最上位カテゴリとした,1 つに統一された is-a 関係のオントロジーを構築した.実験の結果,is-a 関係の精度は,カテゴリ間で適合率 95.3%, 再現率 96.6%,カテゴリ‐記事間で適合率 96.2%,再現率 95.6%と高精度であった.提案手法により,全カテゴリの 84.5%(約 34,000 件),全記事の 88.6%(約 422,000 件)をオントロジー化できた.

著者

柴木 優美 永田 昌明 山本 和英

出版者

一般社団法人 言語処理学会

雑誌

自然言語処理 = Journal of natural language processing (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.19, no.4, pp.229-279, 2012-12-14

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Wikipedia を is-a 関係からなる大規模な汎用オントロジーへ再構成した.Wikipedia の記事にはカテゴリが付与され,そのカテゴリは他のカテゴリとリンクして階層構造を作っている.Wikipedia のカテゴリと記事を is-a 関係のオントロジーとして利用するためには以下の課題がある.(1) Wikipedia の上位階層は抽象的なカテゴリで構成されており,これをそのまま利用してオントロジーを構成することは適切でない.(2) Wikipedia のカテゴリ間,及びカテゴリと記事間のリンクの意味関係は厳密に定義されていないため,is-a 関係でないリンク関係が多く存在する.これに対して我々は (1) を解決するため,上位のカテゴリ階層を新しく定義し,Wikipedia の上位階層を削除して置き換えた.さらに (2) を解決するため,Wikipedia のカテゴリ間,及びカテゴリ記事間の not-is-a 関係のリンクを 3 つの手法により自動で判定し切り離すことで,Wikipedia のカテゴリと記事の階層を is-a 関係のオントロジーとなるように整形した.本論文では not-is-a 関係を判定するための 3 つの手法を適用した.これにより,"人","組織","施設","地名","地形","具体物","創作物","動植物","イベント"の 9 種類の意味属性を最上位カテゴリとした,1 つに統一された is-a 関係のオントロジーを構築した.実験の結果,is-a 関係の精度は,カテゴリ間で適合率 95.3%, 再現率 96.6%,カテゴリ‐記事間で適合率 96.2%,再現率 95.6%と高精度であった.提案手法により,全カテゴリの 84.5%(約 34,000 件),全記事の 88.6%(約 422,000 件)をオントロジー化できた.

著者

柴木 優美 永田 昌明 山本 和英

雑誌

研究報告自然言語処理(NL)

巻号頁・発行日

vol.2010-NL-198, no.3, pp.1-8, 2010-09-09

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Wikipedia を利用し,人に関する大規模な is-a 関係のオントロジーを構築する手法を提案する.本手法では初めに,人を表すカテゴリを機械学習による分類器で判定し,Wikipedia の階層構造をそのまま利用して is-a 関係だけから構成される人のカテゴリ階層を構築する.その後,人を表すカテゴリが付与されている記事から,人を表す記事をインスタンスとして抽出する.機械学習では,カテゴリ名及びカテゴリの周辺の単語が,日本語語彙大系のインスタンスとどのようにマッチするかを素性にした.その結果,人を表すカテゴリを適合率 99.3%,再現率 98.4%,人を表すインスタンスを適合率 98.2%,再現率 98.6% で抽出することができた.