能動学習を用いた変遷情報の意味論的統合

抄録

期間の移り変わりに伴い名称やIDなどの属性値が頻繁に変更されるデータは多い．しかし，その同一性や継承関係は管理されず，データの再利用が困難になっている問題がある．本研究では，変遷に伴い属性値が変化するデータが同じ実体であることを判定する，データの周辺情報の意味を用いた教師あり学習の手法を構築した．本稿では更に，能動学習を採用し，教師データの作成を低コストで実現する手法を提案する．