近年,従来のトップダウンな組織運営から,メンバーがより自律的に仕事をこなすフラットな組織運営を目指す動きが増えている.しかし,階層的な組織に比べ,個人の自律性を尊重すると全体としてのマネジメントは難しくなる.そこで本研究では,個人の自律性を尊重しつつ,適材適所な組織運営ができるマッチング機構の開発を目指す.具体的には個人の自律性を尊重した適材適所配置支援システムを開発するために,本稿ではタスクやユーザのためのタグ付けを行うためのオントロジーを設計した.さらにタグを用いたタスクとユーザのマッチング手法を検討し,その応用可能性を考察した.
本研究の目的は,無機材料の特性値に焦点を当て,技術者にとって必要な特許文書を検索するために,材料の組成や製造工程に関してのオントロジーを構築することである.物質やその性質は文脈によって呼ばれ方が変わってしまうという問題に着目し,対象の概念が,どのような文脈でどう表現されるかを結び付けて記述することで,文中に現れる用語を適切に認識させ,検索の効率の向上に貢献することを目指す.
本稿では,法令間の関係を用いた法令検索について述べる.特に,モビリティに関連する法令を対象として,その検索方法および検索結果を示す.法令データのオープンデータ化は徐々に進みつつある.これまでに,法令オープンデータのハブとなる法令の Linked Open Data (LOD) としてのデータ化をはじめに,種々の法令文書,国会での会議録や議案に関するデータのオープン化が進められてきた.一方で,その応用については十分に研究されていない.本稿では,モビリティを題材に,関連する法令を検索する方法について示す.具体的には,法令に関する LOD から法令間の関係を抽出し,グラフにおける検索技術であるPersonalized PageRank を用いて,関連法令を検索する.この検索を通して,現状の法令オープンデータの限界を明らかにするとともに,今後の展開について議論する.
ナレッジグラフのトリプルに出典,文脈,時間等の様々なメタデータを付与するメタデータ表現モデル(MRM)が複数提案されている.本研究では同一のナレッジグラフに対して異なるMRMを適用したデータセットを作成し,ナレッジグラフ埋め込み手法によるリンク予測の精度評価を行うことで,各MRMの特性を埋め込みの観点から分析する.
知識グラフ推論チャレンジにおいて、知識グラフ埋め込みを用いたリンク予測による犯人の推定を行う研究がいくつか行われている。それらの多くは、提供された知識グラフを主語、述語、目的語の三要素(基本パターン)に変換して用いている。本研究では、提供された知識グラフをそのままの形で用いて予測する場合(イベント中心モデル)と、基本パターンに変換して用いる場合を比較し、予測モデルの違いについて考察する。
近年, 教科全体や科目内全体で俯瞰的な学習が求められており, また, 多肢選択式問題が大量かつ広範囲の出題に向いていることから, 俯瞰的な多肢選択式問題が有用であると考えられる. "俯瞰的な問題" とは,幅広い関連情報を含み全体像をとらえさせるような内容である. 俯瞰的な問題を人手で生成・収集することはコストがかかるため, Linked Data を使って出題時に幅広い情報を提示することで俯瞰的な視点で問題を捉えさせるような多肢選択式問題の自動生成手法を提案した. 一方, 特定分野をターゲットとした出題においては, 該当分野における関連情報の幅広さを考慮できていない. また, 生成問題には解答に直接関係のない情報が含まれており, 回答時の俯瞰的な視点の必要性を考慮できていない. 本研究では, 特に歴史分野における生成問題の俯瞰度と, 回答時の俯瞰的な視点が必要な問題生成について考察する.
土木構造物の設計図面は二次元CADとして工事完成時に納品されているが、その中で記述されている構造物の情報は機械可読でなく、専門家が目で見て読み取ることが想定されている。このため、十全な活用がなされていない。本研究では、設計図面の自動解釈結果と構造物情報の統合結果をともにナレッジグラフで表すシステムによって、橋梁やトンネルの二次元CAD図面から3次元モデルを自動構築する。システムの特徴は、データの表現形式を必要に応じて自動変換する機能に加えて、異種のデータ表現の混在するナレッジグラフがオントロジーに基づくインターフェースによって統一的に操作できる機能を備えることである。橋梁とトンネルの二次元CAD図面から3次元モデルを自動構築する試行の結果として、図面や構造物を表す多種多様なナレッジグラフを後から設計して追加することができるシステムの高い拡張性が確認できた。