主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2017年度人工知能学会全国大会(第31回)
回次: 31
開催地: 愛知県名古屋市 ウインクあいち
開催日: 2017/05/23 - 2017/05/26
オントロジー構築では空白部分の補完のために単語間の関係の予測が重要である。 RDF上の単語と関係性を埋め込み予測を行う仕組みとしてはTransEやTransRがある。 本研究ではRDFのトリプルのうち主語と目的語を入力、述語を出力とするDNNを用いて学習を行った。実験の結果、主語と目的語から述語を予測するというタスクにおいてTransEやTransRなどよりも高い精度を得ることができた。