従来は一部の機関,著者が特権的に有していた情報発信という機能が,ウェブの登場により一般の個人に開放されることとなった.特に,近年では消費者発信メディアの普及に伴いその傾向は顕著となっている.従来では得られなかった情報が得られるようになり,その利用価値は高まっている.その反面,信頼性という観点から情報を評価,選別し利活用することが難しくなっているのも事実である.本稿では,情報の信頼性について,関連する概念について整理し,ウェブ上の情報の信頼性評価を行う上での課題を挙げて要素技術をまとめる.
ブログアルファはホームロボットApriAlphaを用いた家庭内の遠隔監視、制御システムである。ユーザとのインタフェースにブログを用いることで、外出先の家族が携帯電話やPCから簡単に家の中の状況を知ることができる。またロボットが家庭内の日用品などに関する生活オントロジを備えることで、ブログから自然文によるロボットへの指示を行うことを可能にした。
オントロジーの構築には,再利用性を考慮して,適切に対象を認識し,表現する能力(オントロジーリテラシー)が必要であるが,その獲得は容易ではない.我々は,このことがオントロジー構築を難しくしている原因の一つとあると考えている.そこで必要となるオントロジーリテラシーを軽減するために,対象認識の観点を概念化した"概念化アスペクト”とその利用指針をオーサに提供することを提案する.概念化アスペクトは,オーサの対象認識と,その表現行為に対する手掛かりとして機能するため,オントロジー構築を進められるようになることが期待できる.
自然言語の意味処理のために汎用(ドメインに依存しない)オントロジーを構築する試みについて概要を述べる。試作している汎用オントロジーは2つの部分に分けられる。一方は上位オントロジーであり、IEEEのSUMO(Suggested Upper Merged Ontology)を改変したものである。他方は大規模汎用オントロジーであり、EDRコーパス中に出現する概念識別子を用いたオントロジーである。前者の概念数は現在977個であり、後者の概念数は5万件余りである。双方ともOWL-DLで記述されている。
インターネット上の家電に関する使い方の情報にメタデータを付与することにより、情報家電の使い方情報を効率的に提供することを目的として、情報家電オントロジーの構築を行っている。情報家電オントロジーは、情報家電固有の語彙を規定するが、情報家電向け情報であっても、情報家電固有の語彙だけでは記述するこができない。このため、オントロジーの階層を想定し、また、オントロジーの拡張が行いやすいようにオントロジー記述者のためのガイドラインについて考察した。
Semantic Webが提唱された時期から,Web2.0という言葉が盛んに聞かれるようになった近年に至るまで,オントロジーを利用したシステムが多く見られるようになった.しかし,そこで利用される「オントロジー」の意味合いやオントロジーの利用形態は多種多様に渡っており,一般の利用者からはその実態がつかみきれていないように思われる.本論文では,オントロジー工学に携わる研究者の立場からオントロジーの様々な利用形態を考察すると共に,その開発事例と合わせてオントロジーの応用研究の展望について議論する.
近年新しいドキュメント分類の形態としてFolksonomy(フォクソノミー)が注目されている.Folksonomyは従来のTaxonomyとは対照的に,エンドユーザによるボトムアップでフラットな分類を実現する.Folksonomyは分類速度,分類の実用性,分類の適応性など多くの面で優れており,各種Web Filtering技術に応用可能な大きなポテンシャルを有しているのにも関わらず,現在のところ十分に活用されていない.本論文において我々はFolksonomyの性質を分析し,Folksonomyの3部グラフ構造を利用することでSynonym問題などFolksonomy固有の問題を解決しながら効率的に分類データを構造化する手法を提案し,Folksonomyの応用への道を開く.
われわれは、タスクモデルに基づくサービスナビゲーションを提案してきた。本稿では、膨大なタスクモデルへのアクセスを容易に行うため、ユーザの社会的役割(ロール:会社員、父親、友人etc)に着目する。ユーザのタスク選択履歴をユーザのロールとともに蓄積しておくことで、ユーザのロールに応じて適切なタスクを推薦できるようになった。さらに、ユーザのロールをロールオントロジーとしてモデル化し、ロールオントロジー内で定義されたロール間の関係性を参照することで、ユーザが初めて担ったロールでも、他ロールのタスク選択履歴から推薦するタスクを決定できるようになった。
Recently, the use of blogs has been a remarkable means to publish user interests. In order to find suitable information resources from a large amount of blog entries which are published every day, we need an information filtering technique to automatically transcribe user interests to a user profile in detail. In this paper, we first classify user blog entries into service domain ontologies and extract interest ontologies that express a user's interests semantically as a hierarchy of classes according to interest weight by a top-down approach. Next, with a bottom-up approach, users modify their interest ontologies to update their interests in more detail. Furthermore, we propose a similarity measurement between ontologies considering the interest weight assigned to each class and instance. Then, we detect innovative blog entries that include concepts that the user has not thought about in the past based on the analysis of approximated ontologies of a user's interests. We present experimental results that demonstrate the performance of our proposed methods using a large-scale blog entries and music domain ontologies.