大規模多言語RDFグラフからのクラススキーマ階層の構築および洗練

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: 大規模多言語RDFグラフからのクラススキーマ階層の構築および洗練
• 著者・編者: 森田, 武史
• 著者標目: 森田, 武史
• 出版年月日等: 2018
• 出版年（W3CDTF）: 2018
• 並列タイトル等: ダイキボ タゲンゴ RDF グラフ カラ ノ クラス スキーマ カイソウ ノ コウチク オヨビ センレン; Daikibo tagengo RDF gurafu kara no kurasu sukīma kaisō no kōchiku oyobi senren; Construction and refinement of class schema hierarchy from large scale multilingual RDF graph
• タイトル（掲載誌）: 科学研究費補助金研究成果報告書
• 本文の言語コード: jpn; eng
• 件名標目: オントロジー,セマンティックWeb,オントロジー学習
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: type:text; 近年, Linked Open Data (LOD) と呼ばれるウェブ上でソフトウェア可読なデータを公開・共有するための技術が注目を集めている．LODが普及することにより, ウェブは巨大な知識ベースとして機能し, アプリケーションを横断したデータ統合・再利用が可能となる．LODを統合するためのハブとしてはDBpediaやYAGOが有名だが, LODの構造を規定するオントロジーの定義が不十分という問題がある．本研究では, 英語版Wikipediaの本文情報を利用して, DBpediaやYAGOを補完可能な大規模オントロジーを構築する手法を提案し, その有用性を示した． In recent years, technology for publishing and sharing software-readable data on the web called Linked Open Data (LOD) has attracted attention. With the widespread use of LODs, the web will become a huge knowledge base, enabling data integration and reuse across applications. Although DBpedia and YAGO are famous as hubs for integrating LOD, there is an issue that the definition of the ontology that defines the structure of LOD is insufficient. In this research, we proposed a method to construct large-scale ontology from the text information of English Wikipedia. From the evaluation, we demonstrated that the ontology could complement DBpedia and YAGO.; 研究種目 : 若手研究 (B) 研究期間 : 2015～2018 課題番号 : 15K16090 研究分野 : オントロジー
• 一次資料へのリンクURL: https://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=KAKEN_15K16090seika
• オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
• 関連情報: 科研費研究者番号 : 50590171
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 慶應義塾大学 : 慶應義塾大学学術情報リポジトリ