人工知能学会全国大会論文集
第32回 (2018)
セッションID: 2F4-05
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モノとコトに基づいた知識表現モデル
*山田 隆弘
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抄録

人間の持っている知識を機械的に処理できるようにするための技術としてKnowledge GraphやLinked Data 等が注目を集めている。これらの方法は、知識の内容に依存せずに知識を表現する技術であるが、それだけでは知識の共有のためには不十分である。なぜならば、一つの知識をKnowledge Graphとして表現する方法には複数のものがあり得るからである。これは、作成元の異なるKnowledge Graphを組み合わせて一つの大きなKnowledge Graphとするような場合、必ずしもうまく組み合わせられないことを意味する。このような状況では、知識の共有や再利用は達成されない。知識の共有を進めるためには、知識の内容に応じて知識をどのように表現するかという基準を作り、同一の基準を適用して様々な知識をグラフ化する必要がある。本稿では、そのための基礎として、モノとコトの概念に基づいて知識内容を表現するためのモデルを提案する。

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© 2018 一般社団法人 人工知能学会
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