JP7375919B2 - オントロジー生成プログラム、オントロジー生成装置およびオントロジー生成方法 - Google Patents
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Description
10 制御部
11 探索部
12 機械学習部
13 予測部
20 記憶部
21 単語ベクトルデータ
22 ナレッジグラフ
23 学習結果データ
24 オントロジー
2 ユーザ端末
Claims (6)
- 複数の単語の特定の関係を示すオントロジーを追加したナレッジグラフに含まれる単語に関し、第1の単語と第2の単語と前記特定の関係を示す第3の単語とを有するトリプルを1組とした教師データを生成し、
前記教師データの集合を入力して、前記教師データの集合に含まれる各教師データについて、前記第1の単語をベクトル表現したベクトルに前記第3の単語をベクトル表現したベクトルを加えたベクトルが、前記第2の単語をベクトル表現したベクトルに近づく条件に基づき機械学習を実行し、前記教師データの集合に含まれる単語ごとの学習済みのベクトルの集合を出力し、
前記学習済みのベクトルの集合を用いて、前記複数の単語に含まれる単語と前記特定の関係を有する他の単語を予測し、
前記オントロジーに、予測された前記他の単語を追加することによって新たなオントロジーを生成する、
ことをコンピュータに実行させるオントロジー生成プログラム。 - 前記予測する処理は、
前記オントロジーに含まれる第1の単語と前記特定の関係を示す第3の単語とを入力し、
前記学習済みのベクトルの集合の中から、前記第1の単語および前記第3の単語に対するそれぞれの単語をベクトル表現したベクトルを取得し、
前記学習済みのベクトルの中から一つずつベクトルを選択し、
前記第1の単語をベクトル表現したベクトルと前記第3の単語をベクトル表現したベクトルとを加えて得られたベクトルから、選択したベクトルを引いて得られる第1の差分ベクトルが閾値より小さいか否かを判定し、
前記第1の差分ベクトルが前記閾値より小さいと判定された場合、選択したベクトルに対応する単語を前記他の単語として予測する、
処理を含むことを特徴とする請求項1に記載のオントロジー生成プログラム。 - 前記他の単語を追加する処理は、前記オントロジーに含まれる第4の単語と前記特定の関係を示す第3の単語との入力に応じて予測される前記他の単語が、前記第1の単語と前記第3の単語との入力に応じて予測される前記他の単語と同じ場合、前記第4の単語をベクトル表現したベクトルと前記第3の単語をベクトル表現したベクトルとを加えて得られたベクトルから前記他の単語に対応するベクトルを引いて得られる第2の差分ベクトルと前記第1の差分ベクトルとを比較し、
前記第1の差分ベクトルが前記第2の差分ベクトルより小さい場合、前記第1の単語と前記他の単語と前記特定の関係を示す第3の単語とを含むトリプルを示す情報を前記オントロジーに追加する、
処理を含むことを特徴とする請求項2に記載のオントロジー生成プログラム。 - 前記オントロジーは、前記複数の単語に含まれる単語と特定の関係を有する一又は複数の単語を、単語ベクトルを用いて探索し、探索した前記一又は複数の単語のうちスコアが高い特定の数の単語を前記オントロジーに追加することによって生成される、
ことを特徴とする請求項1に記載のオントロジー生成プログラム。 - 複数の単語の特定の関係を示すオントロジーを追加したナレッジグラフに含まれる単語に関し、第1の単語と第2の単語と前記特定の関係を示す第3の単語とを有するトリプルを1組とした教師データを生成する生成部と、
前記教師データの集合を入力して、前記教師データの集合に含まれる各教師データについて、前記第1の単語をベクトル表現したベクトルに前記第3の単語をベクトル表現したベクトルを加えたベクトルが、前記第2の単語をベクトル表現したベクトルに近づく条件に基づき機械学習を実行し、前記教師データの集合に含まれる単語ごとの学習済みのベクトルの集合を出力する出力部と、
前記学習済みのベクトルの集合を用いて、前記複数の単語に含まれる単語と前記特定の関係を有する他の単語を予測する予測部と、
前記オントロジーに、予測された前記他の単語を追加することによって新たなオントロジーを生成する生成部と、
を有することを特徴とするオントロジー生成装置。 - 複数の単語の特定の関係を示すオントロジーを追加したナレッジグラフに含まれる単語に関し、第1の単語と第2の単語と前記特定の関係を示す第3の単語とを有するトリプルを1組とした教師データを生成し、
前記教師データの集合を入力して、前記教師データの集合に含まれる各教師データについて、前記第1の単語をベクトル表現したベクトルに前記第3の単語をベクトル表現したベクトルを加えたベクトルが、前記第2の単語をベクトル表現したベクトルに近づく条件に基づき機械学習を実行し、前記教師データの集合に含まれる単語ごとの学習済みのベクトルの集合を出力し、
前記学習済みのベクトルの集合を用いて、前記複数の単語に含まれる単語と前記特定の関係を有する他の単語を予測し、
前記オントロジーに、予測された前記他の単語を追加することによって新たなオントロジーを生成する、
ことをコンピュータが実行するオントロジー生成方法。
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蛭子琢磨ほか,知識グラフの補完におけるTranslation-based Modelsの発展と課題,一般社団法人人工知能学会 研究会 SWO:セマンティックウェブとオントロジー研究会 [online],一般社団法人人工知能学会,2018年03月19日,Vol.SIG-SWO-044,pp.03-1~03-6,[検索日:2018.03.19], Internet<URL:https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=9161&file_id=1&file_no=1> |
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