セマンティックウェブ技術について
Semantic Web技術とは「Webページの意味を扱うことを可能とする標準やツール群の開発によってワールド・ワイド・ウェブの利便性を向上させるプロジェクト」(出典Wikiペディア)であり「現在の「ドキュメントの網」から「データの網」(出典Wikiペディア)にWeb技術を進化させるモノでもある。
現在のweb技術の基礎( WWW, URL, HTTP, HTML)を考案したティモシー・”ティム”・ジョン・バーナーズ＝リーが提案した次世代のweb技術となる。
現在のワールド・ワイド・ウェブ上のコンテンツは主にHTMLで記述されていが、HTMLでは文書構造を伝えることは可能だが、個々の単語の意味をはじめとする詳細な意味を伝えることはできない。これに対し、セマンティック・ウェブはXMLやJSONによって記述した文書にRDFやOWLを用いてタグを付け加える。この、データの意味を記述したタグが文書の含む意味を形式化し、コンピュータによる自動的な情報の収集や分析へのアプローチが可能となる。
セマンティックウェブの技術構成(レイヤーケーキ)は以下のようになっている。
最下層は、ウェブ技術との融合を担保するデータの定義の部分(ウェブ上の位置を確定するURIやユニコード、データの定義としてのXMLやNamespace)とその上部にデータの意味を担保するRDF、RDF scheme、それらを推論する為のオントロジー、DLP、OWL、RulesとSPARQL、更にその上部としてLogic framework、Proof、Trust等がある。これらははW3Cにより標準化されている。
本ブログではデジタルトランスフォーメーションや人工知能の観点でのこれらセマンティックウェブ技術やオントロジー技術に関してまとめた。
実装
RDFデータは別名トリプルストア(triplestore)とも呼ばれる以前DBの概要で紹介したNoSQLデータベースと呼ばれる非RDBMSのグラフ型のデータとなる。グラフ型DBとしてはNoo4JやDAtomic等のRDFによらない「ノード」「エッジ」「プロパティ」により構成されるデータベースがあり、それぞれ固有のクエリエンジン(Cypher、Datalog拡張クエリ)を持っている。RDFデータベースは、RDFデータ構造に準拠したクエリであるSPARQLに対応している物を言う。
WoT(Web of Things)は、インターネット上のさまざまなデバイスを相互に接続し、デバイス間の通信や相互作用を可能にするための標準化されたアーキテクチャとプロトコルとなる。WoTは、IoT(Internet of Things)を拡張し、デバイスとのやり取りを簡素化し、相互運用性を高めることを目的としている。
今回はこのWoTに関して、一般的な実装手順やライブラリ、プラットフォーム、更にpythonやCによる具体的な実装例について述べている。
ナレッジグラフは、情報を関連性のあるノード(頂点)とエッジ(つながり)の集合として表現するグラフ構造であり、異なる主題やドメインの情報を結び付け、その関連性を可視化するために使用されるデータ構造となる。ここではこのナレッジグラフの自動生成に関して様々な手法での概要とpythonによる具体的な実装について述べている。
ナレッジグラフは、情報を関連性のあるノード(頂点)とエッジ(つながり)の集合として表現するグラフ構造であり、異なる主題やドメインの情報を結び付け、その関連性を可視化するために使用されるデータ構造となる。ここではこのナレッジグラフの様々な活用事例とpythonによる具体的な実装例について述べる。
Media WikiやWord Press等のCMS(contents Management System)は様々なシーンで利用されるプラットフォームとなる。それらの本番運用としては、Apache等のサーバーとPostresql等のデータベースの立ち上げが必要となるが、簡易な立ち上げとしてXAMPPやMAMPを利用することができる。
今回は、MAMPの立ち上げと、Mediawiki(WordPress)の立ち上げについて述べる。
- Semantic Media Wiki – Media WikiのSemantic Web拡張
Semantic MediaWikiはこのMediaWIkiの中にRDF(Resource Description Framework)と呼ばれる、ウェブ上にあるリソースのメタデータを記述するための枠組みを埋め込むことで、他のwebシステムとシームレスで接続可能な知識管理システムに変えることができるシステムである。Semantic MediaWikiのサンプルページを以下に示す。
Composerは、PHPプログラミング言語向けのソフトウェアおよび必要なライブラリの依存関係を管理する標準形式を提供するアプリケーションレベルのパッケージ管理システムとなる。
コマンドライン上で動作し、アプリケーションが依存するライブラリなどをインストールする。 また、利用可能なパッケージを含んでいるメインリポジトリ『Packagist』で利用可能なPHPアプリケーションをインストールすることも可能であるほか、ライブラリ向けにサードパーティーのコードを容易に利用出来るオートロード情報を指定できる機能も提供されている。
また、Laravelを含めた有名なオープンソースのPHPプロジェクトの重要な機能の一部として利用されている
Semantic Web技術 概要
ナレッジグラフ（Knowledge Graph）とは、情報をグラフ構造で表現したものであり、人工知能（AI）の分野において重要な役割を果たすものとなる。ナレッジグラフは、複数のエンティティ（例えば人、場所、事物、概念など）が、その間の関係性（例えば「AがBを所有する」、「XはYの一部である」、「CはDに影響を与える」など）を持っているという知識を表現するために使用される。
具体的には、ナレッジグラフは、検索エンジンの質問応答システムや、人工知能の対話システム、自然言語処理の分野において重要な役割を果たしている。これらのシステムは、ナレッジグラフを利用して、複雑な情報を効率的に処理し、ユーザーに正確な情報を提供することができる。
LOD(Linked Open Data)は、ウェブ上でコンピューター処理に適したデータを公開・共有するための仕組みとなる。従来のウェブがHTML文書間のハイパーリンクによる人間のための情報空間の構築を目的としていたのに対して、LODでは構造化されたデータ同士をリンクさせることでコンピューターが利用可能な「データのウェブ」の構築を目指しており、セマンティックウェブの形成に重要な技術となっている。セマンティックウェブでのLODに関する4つの原則は以下のようになる。(1)あらゆるデータの識別子としてURIを使用する、(2)識別子には(URNや他のスキームではなく)HTTP URIょ使用し、参照やアクセスを可能とする、(3)URIにアクセスされた際には有用な情報を標準的なフォーマット(RDFなど)で提供する、(4)データには他の情報源における関連情報へのリンクを含め、ウェブ上の情報発見を支援する。
本書ではセマンティックウェブ技術のコンセプト(Part1)から始まり、企業の中でのメタデータのハンドリング(part2)、RDFやOntology、SPARQL等のSemantic web技術の概略(Part3)、そしてそれらをどのようなドメインに適用するのか、そして実際に適用する際に考慮すべき項目のチェックリストと、(少し古いが)ベンダーの紹介(Part4)と、最終パート(Part5)は実際にSemantic Webシステムを作るステップやそれって既存のシステムとどう違うの?という問いに対する答えが提示されている。
セマンティック・ウェブ技術は、長年にわたる理論的な研究を経て、現在ではバイオインフォマティクス、電子商取引、電子政府、ソーシャル・ウェブなどの応用分野にまで広がっている。ゲノムオントロジー、セマンティックウェブサービス、自動カタログアラインメント、オントロジーマッチング、あるいはブログやソーシャルネットワークなどのアプリケーションは絶えず増加しており、しばしばGoogle、Amazon、YouTube、Facebook、LinkedInなどの企業によって推進されたり、少なくともバックアップされたりしている。これらのアプリケーションでは、ウェブの恩恵を受けるために、情報を意味のある形で組み合わせることが必要であり、様々なセマンティックウェブ研究に対する技術を組み合わせていく必要がある。
このハンドブックでは、セマンティック・ウェブの技術的な基礎だけでなく、生命科学、工学、ビジネス、教育などの他の科学分野での主な利用法についても寄稿されており、この分野では初の専門的な参考書となっている。
本書は2部構成となっており、Volume1で技術の詳細紹介、Volume2でそれらを用いたアプリケーションについて述べられている。
本書では、World Wide Webに適用されているセマンティックウェブとリンクデータ技術をエンタープライズ領域に適用したドイツ語の文献となっている。
内容としては、企業内のデータをリンクドデータとしてハンドリングする為の、セマンティックウェブ技術の概要と、実際の応用として、車両オントロジー、自動車オントロジー(ダイムラークライスラーでの主に販売のシーンを想定したもの)、Semantic Media Wiki、図書館情報への適用、マルチメディアへの適用等が述べられている。
自動車オントロジーに関しては、近年では日本国内でも自動運転を想定したものが検討されていたり、開発効率化のためのものが報告されている。またマルチメディアの応用としては、BBCでのシステム等がある。
人工知能技術、IOT技術で用いられるWoT(Web of Things)技術について述べる。WoTとは、既存のIoTの課題を解決するためにインターネットの規格団体であるW3Cが定めたもので、Web of Thingsの略で、「モノのWeb」という意味となる。
WoTはIoTの課題のうち、互換性の欠如(現時点では、多くの場合、センサー、プラットフォームまたはオペレーティングシステムは、特定のシステムだけで動作する)に対して、既に広く普及している既存のWeb技術（HTMLやJavascript、JSONなど）やプロトコルを利用して、IoTのサービスやアプリケーションの提供を行うことで、デバイスの相互運用性を上げると共に、アプリケーションレベルでのセキュリティやアクセスコントロール、またSemantic Web技術と組み合わせたデータの意味的な使い回しなどの機能を付与することで、多種多様なサービスが創出できるようにすることを目指すものとなる。
- Semantic Web技術とIOTとsmart city マルコフロジックネットワーク
- ビジネスインテリジェンスのための知識表現と抽出 ISWC2008ワークショップより
Webやドキュメント上には無数のテーブル情報があり、人手でまとめられている知識情報として非常に有用なものとなる。一般的にそれらの情報を抽出し構造化するタスクは情報抽出タスクとよばれているが、その中でも近年表情報に特化したタスクが注目されている。ここではこの表形式のデータ抽出に対する様々なアプローチについて述べる。
2006年12月1日、2日にフィレンツェの欧州大学研究所で開催された、現代法を理解し説明するさまざまな方法について、計算可能なモデル（すなわち、法領域向けのコンピュータ・アプリケーションの開発を可能にするモデル）を構築することを目的としたワークショップでの論文をまとめたもの。
セマンティックウェブ技術を中心としたさまざまな具体的なプロジェクトを中心に技術が述べられている
セマンティックウェブの基本的な目的は、既存のウェブ上に、ウェブコンテンツの高度な自動処理を可能にする層を作り、人間とソフトウェアの両方によるデータの共有と処理をさらに可能にすることである。セマンティックウェブサービスは、特定のタスクを実行するために使用できる、自己充足的で再利用可能なソフトウェアコンポーネントとして定義することができる。
ここでは、主にエージェントベースのセマンティックウェブサービスコンポジションに注目する。マルチエージェントベースのセマンティックWebサービス構成は，マルチエージェントシステムをサービス構成システムとみなすことができるという議論に基づいており，そこでは，異なる関与するエージェントが異なる個々のサービスを表現している．サービスは、自己充足的なソフトウェアコンポーネントとして実装されたインテリジェントなエージェント能力とみなされる。
セマンティックウェブは、文書の内容を表現するための形式的な言語を使用し、周囲に広がる情報を集約するための機能を提供することで、現在KMツールが提供している機能を向上させることができます。本論文では、セマンティックウェブ技術を利用して強化された、弁護士を対象としたナレッジマネジメントシステムについて説明します。このシステムは、弁護士の日常業務を支援し、彼らの情報と知識を管理することを可能にする。セマンティック・レイヤーがシステムに追加され、システムの使用をより簡単に、より強力にする機能を提供し、知識の作成、共有、アクセスのための新しい高度な手段を追加している。
構造化された臨床ドキュメンテーションは、臨床機能（電子カルテ、臨床判断支援など）と管理機能（評価と管理のコーディング、請求など）の両方をつなぐ、医療機関の基本的な要素です。ドキュメンテーションテンプレートは、構造化された臨床ドキュメントを実装するための効果的なメカニズムであることが証明されています。疾患、薬剤、禁忌、合併症など様々な概念の定義を作成し管理する機能、すなわち定義管理は、以下の通りである。組織全体で一貫性のあるまとまった形で文書テンプレートを作成し、維持するために非常に重要です。定義管理には、コントロールボキャブラリー、ドメインモデル、オントロジーの一部となりうる概念の作成と管理が含まれます。この論文では、オントロジーのための記述論理（DL）システムに基づいて、構造化された臨床文書を自動化するためのセマンティクスベースのアプローチの実世界での実装を紹介する。この中で、我々はオントロジー的な基盤について紹介する。臨床文書が基づいているドメインオントロジー、ドキュメントオントロジー、プレゼンテーションオントロジーを紹介します。これらのオントロジーを活用し、以下のような技術を紹介する。
静的および動的なテンプレートをレンダリングし、分岐ロジックを含む。また業務の影響を管理するという文脈で、これらのオントロジーが果たす役割を評価する。これらのドキュメントテンプレートの作成とレンダリングにおける定義の変更、およびドキュメントテンプレートとそのインスタンスを取得する機能を、与えられた臨床的な文脈の中で正確に表現することができます。
本論文では、セマンティックウェブサービス技術を企業間統合に適用し、特に物流サプライチェーンに焦点を当てたデモシステムを紹介する。このシステムは、サービスライフサイクルのすべての段階（発見、サービスの選択、サービスの実行）を処理することができる。このシステムのユニークな特徴の一つは、プロトコルの調停に対するアプローチで、以下のことを可能にします。サービスリクエスタは、サービスリクエスタとの通信方法を動的に変更することができます。提供者のプロトコルの記述に基づき、提供者を特定する。本発表では システムのアーキテクチャ、および主要コンポーネントの概要 (ディスカバリーとメディエーション）およびその実装を紹介する。
- このギアは切替レバーで使用しないでください 自動車業界におけるセマンティックガイドの活用事例
自動車産業には、「受注生産」という大きな流れがある。これは、自動車の大量生産から少量生産への移行を意味する。そのため、最適化の課題は生産段階から、より早い段階へと移行しています。これはサプライヤーとメーカーが連携して開発・生産することで 納品する。そのため、異なる組織間や納品先との間で知識を共有する必要があります。開発初期段階における各部門の この論文では、あるプロジェクトについて説明します。自動車産業では、オントロジーは主に2つの目的を持っています。(i) 表現 自動車試験のビジネスプロセスを最適化するための知識の共有と(ii) この最適化プロセスへの生命データの統合。テスト車両設定 を搭載した推論エンジンの上に、アシスタント（セマンティックガイド）を構築しています。オントロジーには、部品に関する情報や設定ルールが含まれています。オンロジーによりメーカーのレガシーシステムに接続することで、レガシーシステムにアクセスし 最新の情報を統合しています。このセマンティックガイドにより テストカーのコンフィギュレーションを行い、市場投入までの時間を短縮します。
臨床試験は、新しい治療法の安全性と有効性を評価するために、ヒトの患者を対象に行われる試験です。臨床試験の開始から完了までの管理には、通常、試験デザインの指定、臨床試験施設の管理、臨床試験実施機関の管理などの活動を促進する複数の異種アプリケーションを使用します。しかし、これらの多様なアプリケーション（それぞれが臨床試験管理の異なるが関連する機能をサポート）を構文および意味レベルで統合し、臨床試験の指定および臨床データの取得と分析における明確性、一貫性および正確性を向上させることが強く求められている。特に、様々な施設で行われる複数の臨床試験を管理し、臨床試験に関するメタアナリシスを促進する必要があるため、状況は深刻である。この論文では、臨床試験管理アプリケーション群をサポートするために我々が構築している知識ベースのフレームワークを紹介する。このフレームワークでは、セマンティック技術を利用して、アプリケーションの相互運用のための一貫した基礎を提供する。我々はこのアプローチを、免疫介在性疾患の新しい治療法を開発する国際研究コンソーシアムであるImmune Tolerance Network (ITN)に適用しているところである。
医療業界では、膨大化する患者情報を管理し、医療過誤を減らすために、電子カルテシステムの普及が急速に進んでいます。患者データに加え、処置、治療、診断、薬剤、保険プラン、適用範囲、処方、およびこれらのデータセット間の関係を記述する大量のデータが存在します。EMRの使用は診療所にとって有益ですが、この重要なプログラムに豊富なドメインナレッジとルールを注入することで、診療所にとって非常に有益なものとなります。
臨床判断をサポートする性能と能力を向上させることができます。ここで紹介するアクティブセマンティック電子カルテ（ASEMR）アプリケーションは、セマンティックウェブ技術を利用して、医療過誤を減らし、医師を改善します。患者カルテの正確な記入による作業効率の向上、患者の安全性と医療現場の満足度の向上、より正確なコーディングによる請求の改善など、さまざまな効果が期待できます。この結果、医師は診療の効率化と成長を実現することができます。
より多くの患者を、より良い治療で診ることができます。ASEMRは、2005年12月からAthens Heart Centerの全患者記録を管理するために導入され、日常的に使用されています。これは、セマンティック・ウェブの医療分野への応用を示すものです。
我々は、ユーザーが実行したいタスクに関連するサービスを選択し、ユーザーに提供するタスクベースサービスナビゲーションシステムを開発しています。私たちは、ビジネスマンや父親など、ユーザーの役割によって、ある状況下で実行される可能性の高いタスクが異なることを確認しました。さらに研究を進めるため、ロールオントロジーを構築しタスクベースのサービスナビゲーションの使い勝手を向上させるために活用しました。私たち タスクとロールコンセプトを関連付けて、基本タスクモデルを拡張しました。新しいロールオントロジーで定義された これにより、ユーザーの現在の役割に応じたタスクリストを生成することができる。また タスクモデルから、ユーザーのタスク選択履歴をもとにパーソナライズされたタスクリストが作成される。サービスはタスクと関連付けられているため、本アプローチ これにより、ユーザーを最適なサービスへ誘導することが容易になる。本論文では、ロールオントロジーの構築とその応用例である ロールオントロジーに基づくタスクベースサービスナビゲーションシステムについて述べる
. 本論文では、Webページの表データから商品情報を抽出する知識獲得プロセスのブートストラップとして、オントロジーを使用する方法を示す。さらに、商品固有の性質を推論し、商品の特徴に関する高次の知識を導き出すために論理ルールを使用する。また、知識獲得プロセスについて、オントロジー的な側面と手続き的な側面の両方を含めて説明する。最後に、我々の成果の定性的・定量的評価を行う。
モバイルインターネットサービスは急速に普及しており、その中から最適なサービスを見つけるには、サービスに関する深い知識が必要であり、一般のモバイルユーザには事実上不可能になりつつある。そこで、我々は、専門家ではないモバイルユーザが、ユーザが遭遇する実世界の問題を解決するための適切なサービスを見つけることを支援するシステムを提案する。本システムは、モバイルユーザが日常的に行うタスクのタスク知識ベースと、ユーザのタスクを達成するために利用可能なサービスのサービス知識ベースをキーコンポーネントとしている。本論文では、知識モデリングフレームワークを含む提案システムのアーキテクチャと、プロトタイプシステムの詳細な説明を行う。また、本システムを用いたユーザテストの結果、従来の商用手法に比べ、より少ない負荷でユーザがより早く適切なサービスを見つけることができることを示す。
学会論文
第一回の国際的セマンティックウェブ会議の論文集。多くの論文が、データをつないだ後のフレキシブルなデータの処理であるWebサービスの統合に関して述べられている。 詳細としては、リサーチペーパーでは、マッチング、検索、オントロジー、RDF等に関して、ポジションペーパーではヨーロッパにおける実施例やセマンティックウェブを導入ためのステップについて、そして最後のシステム概要では、研究論文のセマンティックウェブシステム、エンタープライズへの応用、エージェントを用いたスケジュール管理、ビジュアルアナリティクス等について述べられている。目次は以下の通り。 例えばposter sessionで発表されている”Learning Organizational Memory”に関しては、論文そのものはネット上でも見つける事ができないが、それらに触発された組織記憶や個人記憶の扱いに関する知識マネジメントの論文ややHuman Resource Management関連の論文は数多く見つける事ができる。
組織や個人の知識マネジメントの具体的な例としては、テキストコンテンツの機械学習によるクラスター分析による組織内のナレッジの見える化や、テキストコンテンツのリピート数をワードクラウドで見える化したものと組み合わせたもの等ある。これらの領域は現在でも「働き方改革」のキーワードの元様々な検討がなされている。20年前のアプローチではtextコンテンツとして構造化されたデータが中心だった為、データの濃度が薄くそれらから抽出されたパターンを可視化しても知識の可視化としての厚みがなく、実用という観点から不十分なものであったが、近年の技術の発展により、例えば非構造化されたデータとして組織内で交わされた会話の情報を音声認識して利用することで、古くから言われてきた”暗黙知”と呼ばれる組織memoryにアプローチすることが可能になる等知識の可視化にも厚みを持たせることが可能になりつつある。
またデータの見える化の手法に関してもD3.jsのような様々なデータ可視化技術のセットが容易に利用可能になり、例えばZoomable Circle Packingを使うことでクラスター化した知識ドメインの見える化を行ったり、Sequences Sunburstのようなツールで組織内知識の階層構造を提示したり、あるいは会話の情報に注目して人と人、コンテキストとコンテキストの関係の時系列の変化をTemporal Force-Directed Graphのようなツールを使って可視化する手法など様々なアプローチが考えられる。
データのパターンの認識に関しても同様に様々なアプローチが可能となっている。スペクトラルクラスタリング等の関係データ学習の手法や、トピックモデルのアプローチ、またベイズモデル等のシミュレーション的な手法の適用は、単純な機械学習の手法しかなかった時代には困難だった知識のパターンの抽出を可能とする。
第二回の国際的セマンティックウェブ会議の論文集。第一回のISWC2002と比べて、内容が多岐にわたっている。内容としては基礎的な部分でOWLやRDFSをweb連携について述べられ、次にオントロジーを使った推論、そして前回でも多く述べられていたセマンティックウェブサービス、更にデータの統合を語るさ際に重要なデータの信頼性やセキュリティ、そしてウェブサービス統合の為のエージェントシステムや、情報検索、マルチメディアと続いている。
最後に各種ツールとそれらを利用したアプリケーションと実務への適用(インダストリアルトラック)へと続く。インダストリアルトラックでは、企業内のナレッジポータル、タスクコンピューティング、セマンティックアノテーションツール、自動車業界と化学業界への適用について述べられている。目次は以下の通り。
第三回の国際的セマンティックウェブ会議の論文集。前回のISWC2003と比較するとまずData Semanticsとしてシソーラスやコンテキスト、RDFの中間データ表現としての2部グラフ等について述べられている。またP2Pシステム、ユーザーインターフェースとビジュアライゼーション、大規模ナレッジマネジメントが新たに議論されている。
前回の議論の深化では、セマンティックウェブサービスの現実世界への応用としてバイオ系への適用や化学実験の自動化が議論されたり、推論(OWL関連)や検索(検索クエリに対する様々なアプローチ)に対する議論が進められ、ミドルウェアやデータの相互互換性、オントロジーのメンテナンス等についての議論も行われている。
最後のインダストリアルトラックでは、ビジネスへの適用やNASAでのオントロジープラットフォームの紹介も行われている。またSemantic Webサービスの項目でも、バイオインフォマティクスへの適用、セマンティックグリッドによる化学実験の自動化、ウェブサービスのワークフローの検討、 アノテーションの半自動付与、eScience等について述べられている。目次としては以下となる。
大分類はResearch TrackとIndustrial Track、そしてSemantic Web Challengeの3つのみ、Research Trackではセマンティックサーチのランキング、オントロジーの時間軸上の扱い、マルチメディアへの対応、暗号化、人名録を使ったダイナミックコミュニティの検索、確率的オントロジーマッピングツール等が議論されている。Industrial Trackでは法的知識管理システム、医療分野への応用、知識処理の要求仕様の策定法、ロジスティックスへの応用、車載システムへの応用等が述べられている。
ワークショップとしてはモジュラーオントロジー、オントロジーマッチング、セマンティックウェブポリシー、セマンティックオーサリングとアノテーション、ヘルスケアとライフサイエンス、センサーネットワーク、Terra-Cognica地理空間セマンティックウェブ、不確実性の推論(Uncertain Reasoning Semantic Ewb:ERSW)、自然言語処理によるコンテンツマイニング等がある
開催されているワークショップとしてはユビキタスヘルスケアにおけるTerra-Cognica地理空間セマンティックウェブ、セマンティックウェブ、不確実性の推論(Uncertain Reasoning Semantic Ewb:ERSW)、プライバシーと説明責任、セマンティックウェブを使って専門家を見つける、オントロジーマッチング、オントロジーツール、建物/製品/エンジニアリングにおけるセマンテックウェブ、セマンティックウェブサービスマッチメイキング、テキストから知識へ等がある。
開催されているワークショップとしてはソーシャルデータとセマンティックウェブ、スケーラブルなウェブベースシステム、不確実性の推論(Uncertain Reasoning Semantic Ewb:ERSW)、オントロジーマッチング、オントロジーパターン、オントロジーがサポートするビジネスインテリジェンス、オントロジーダイナミクス、セマンティックウェブサービスマッチメイキング等がある。
開会されているワークショップとしては、構造化された知識の共有/構築、オントロジーマッチング、オントロジーパターン、履歴管理におけるセマンティックウェブの役割 、セマンティックウェブでのサービスマッチング、ユーザーインタラクション、ソーシャルデータとセマンティックウェブ、スケーラブルなウェブベースシステム、不確実性の推論(Uncertain Reasoning Semantic Ewb:ERSW)、センサーネットワーク等がある。
開催されているワークショップとしては、不確実性の推論(Uncertain Reasoning Semantic Ewb:ERSW)やセンサーネットワーク、オントロジーマッチング、LOD(電子政府)、OWL2、セマンティック検索、履歴管理におけるセマンティックウェブの役割、知識ベースシステム、セマンティックウェブでのサービスマッチング、ソーシャルデータとセマンティックウェブ、オントロジーパターン等がある。
今回はドイツのボンで開かれたISWC2011について述べる。ワークショップとしては、Terra-Cognica地理空間セマンティックウェブ、不確実性の推論(Uncertain Reasoning Semantic Ewb:ERSW)やセンサーネットワーク、オントロジーマッチング、セマンティックウェブ上でのイベントの検出、多言語セマンティックウェブ、パーソナライズされた情報管理、知識ベースシステム、オントロジーダイナミクス、LOD(サイエンス)、ウェブスケールでの知識抽出等がある。
今回は米国/ボストンで開かれたISWC2012について述べる。今回も前回に引き続き不確実性の推論(Uncertain Reasoning Semantic Ewb:ERSW)やセンサーネットワーク、オントロジーマッチングだけではなく、実用を意識したスケーラブルシステム、クラウドサービスとの融合、レコメンダーシステム、多言語セマンティクス、セマンティックウェブプログラミング等についての議論が行われている。
今回はオーストラリアのシドニーで開かれたISWC2013について述べる。内容としてはセマンティック統計、Stream Reasoning、セマンティックウェブでのイベントの検出/表現/活用、リンクされた蚊家具の実験サポート、産業用リンクトデータエコシステム、オントロジーパータン、センサーネットワーク、オントロジーマッチング、スケーラブルなセマンティックウェブ、セマンティックウェブのクラウドソーシング、情報抽出のためのリンクトデータ、農業及び環境情報科学のためのセマンティック機械学習、セマンティックウェブのプライバシーとポリシー、セマンティックウェブエンタープライズ、セマンティック音楽とメディア等がある。
今回はイタリアのトレンティーノで開かれたISWC2014について述べる。内容としてはLOD、自然言語処理としての文脈、解釈及び意味、セマンティックデータの意味的検索、教育分野への応用、情報抽出のためのLOD、リンクされた化学、データ信頼性について、自然言語インターフェース、NLPとDBPedia、オントロジーマッチング、時間遷移、プライバシー、オントロジーとセマンティックウェブパターン、スケーラブルなwebベース知識システム、スマートシティ、セマンティック等稀有、セマンティックコラボレーション、ソーシャルフェブ、セマンティック地理情報、不確実性の推論等がある。
米国のペンシルバニアで開催されたISWC2015について述べる。内容としてはデータセットとパフォーマンス、そしてオントロジーとグラフの発表が増えており、Linked Data 、ODBA(Ontology Based Data Access)、Industryが多い。発表された論文としては、異種のLODを統一フォーマットにするLOD Laundromatというプラットフォームに関するもの、Webから収集した6800万テキストから抽出した情報をオントロジーマッピング(Karmaというシステムを利用)し、指示対象の同じエンティティを対応づけて、さまざまな広告の中から人身売買に関する情報を抽出するシステム、複数のオントロジーで別々に定義されたものを対応づけるオントロジーアライメント、knowledge Cardと呼ばれるカード型の検索エンジンについての報告等があった。
ISWC が，2016年10月17日から21日までの5日間，神戸国際会議場で開催された。Resources Trackでは，研究コミュニティーに寄与するリソース共有についての口頭発表を募集していた。代表的なリソース例はデータセットやオントロジー，サービス，ベンチマーク等であるが，オントロジーデザインパターンやワークフロー，方法論等も対象である。Applications Trackでは，実際に利用されているアプリケーション，ビジネス事例，実世界に展開できそうなプロトタイプ等を募集していた。セッションの時間はテーマごとに設定され，部門にこだわらずテーマに合わせた口頭発表が行われた。テーマはリンクトデータ，オントロジー，推論，クエリ，検索，自然言語処理，知識グラフ，スマートプラネットなど多岐にわたる。
Voila(Visualization and Interaction for Ontologies and Linked Data)ではR2RMLマッピングを生成するためのUIとしてのViziQuerをや* Linked DataReactor、またさまざまなtreeの情報の可視化を分類した Treevis.net等がある。
また、テキスト情報の様な意味的情報と、画像情報のようなテキストでは表しにくい画像属性情報、さらにそれらを結びつけるナレッジグラフを用いたマルチモーダルな関係知識の学習に関する報告、セマンティックデータマイニング(SDM:注釈付きデータと相互接続された背景知識を使用して、エンドユーザーが簡単に解釈できるルールを生成)を行うための効率的な手法、あるいは画像の一部間の関係予測を改善するために背景知識ベースを使用したStephanBrierによるシーン記述のセマンティックモデリングを使用した視覚的関係検出の改善に関する講演等があった。
2018年度は特にナレッジグラフ関連の発表と深層学習系の発表に特徴がある。
まずナレッジグラフについて「Knowledge Graphs as enterprise assets」Googleのナレッジグラフには、10億ものものと700億のアサーションがあり、Facebookの知識グラフは、ソーシャルグラフとは異なり、今年増加したばかりで、5,000万のエンティティと5億のアサーションがある。さらに重要なことに、これらはアプリケーションにとって重要な資産となる。たとえば、eBayではKGが製品ページの作成の中心であり、GoogleとMicrosoftではKGはエンティティ検索とアシスタントの鍵であり、IBMでは企業向け製品の一部として使用している。
また、テクニックとしてのディープラーニングに関しては、セマンティックWeb研究者ツールボックスの一部になっており。特に知識グラフの構築領域利用され始めている。DNNでの論文で注目されたものは以下のようになる。
オークランド(ニュージーランド)で開催されたISWC2019。前回のISWC2018と同様に知識(グラフ)データとそれらのQ&Aシステム等への応用に関する報告が多くなされていた。
注目された報告としては、”Logical Semantics Approach for Data Modeling in XBRL Taxonomies”(XBRLの技術領域は、ファイナンシャルレポーティング、ナチュラルランゲージ、タクソノミーモデリングの３つによって構成される。XBRLのセマンティックテクノロジーへの今後の貢献は、これらの技術領域での大規模データ活用(AI含む)にあると言及していた)、”Knowledge-based geospatial data integration and visualization with Semantic Web technologies”(地理空間情報処理にセマンティックウェブテクノロジーを活用するジオビジュアライゼーションの実装についの報告。近年、Spatial Data Infrastructure(SDI)の需要が欧米で高まっている状況であり、地理空間上でオントロジーを扱う方法論として貢献できると述べられている。)、”How to make latent factors interpretable by feeding Factorization machines with knowledge graphs”(Hybrid Factorization Machine(kaHFM) の実証実験。解釈可能なモデルを訓練するためのナレッジグラフを使用して、Factorization Machine の潜在因子を初期化する方法の検証について言及)、”Summarizing News Articles using Question-and-Answer Pairs via Learning”(Q&Aシステムにおけるセマンティックテクノロジー活用に関しての Google の研究発表。ニュースストーリーに関連付けられたデータから質問をマイニングし、ストーリーのコンテンツから直接質問を学習するという仕組み。ニュース記事の重要で興味深い側面をキャプチャするための質問と回答のペアを持つニュース記事の構造化された要約を生成する学習ベースのアプローチの最初の実証実験となる。検証データは、SQuAD dataset 2 を使用している。)、”Using a Knowledge Graph of Scenes to Enable Search of Autonomous DrivingData”(セマンティックテクノロジを使用したボッシュでの実証実験についての解説。データの用途は、自動運転技術向けの大規模データの提供を想定している。効果としては、自動運転データを表現、統合、およびクエリするケイパビリティの向上。また、さまざまなプロジェクト内や部門内のデータサイエンティストやエンジニアがお互いのアプリケーションのデータを再利用できることを見込んでいる)、”Using Event Graph to Improve Question Answering in E-commerce Customer Service”(質問応答サービスを提供するインテリジェントアシスタント「AliMe」についての解説。1日当たり数百万もの質問に90%以上回答できるとしている。本セッションでは、質問タイプ「why」、「whether」、「what if」、および「how next」に対する正確な回答を得るための推論の仕組みとなるEvent Graph を提案。イベントは、起きうるシチュエーションの選択肢のプロパティで、ベースラインのナレッジグラフは、WIKIDATA、DBpedia、YAGOなどを使って生成)、”Querying Enterprise Knowledge Graph With Natural Language”(大規模エンタープライズナレッジグラフへの対話型インターフェイスの研究について解説。この仕組みをYugen(ユーザーの質問に答えるディープラーニングベースの対話型AI)と呼んでいる。すでに企業向けに、コールドスタートの課題やドメイン固有データの検出の課題などに取り組んでいるらしい。Yugenは音声ベースなので、特定のクエリ言語を学習するコストを抑えられることがメリット)、”Product Classification Using Microdata Annotations”(Webで公開されたマークアップデータ(ここではRDFやMicrodataを指す)を使用して、製品を普遍的なカテゴリに自動で分類するタスクを解説していた。チャレンジは、分類に必要な情報の扱い(例：個別のウェブサイトの扱い、ウェブサイト間の一貫性、サイト固有の商品ラベルなど)になる。ディープラーニングのインプットデータにRDFを使った事例となる)、”Difficulty-controllable Multi-hop Question Generation From Knowledge Graphs”(ニューラルネットワークベースのマルチホップクエスチョンについて解説していた。マルチホップクエスチョンとは、グラフ構造のノードを2回以上ホップスなければ回答できない質問のこと。解決策として、難易度を条件とするエンコーダーデコーダーモデルを実装し、大規模なナレッジグラフを介して複雑な質問を生成することができたと言及していた。ただし、実現は難しく今後の研究が必要そうであった)、”QaldGen: Towards Microbenchmarking of Question Answering Systems Over Knowledge Graphs”(ドメインスペシフィックなQ&Aシステムをテストしようとすると、質問を生成する手間があるので、マイクロベンチマークが必要だと言及していた。マイクロベンチマークに有用な質問を生成するためのフレームワークとして、QaldGenを提案していた)等がある。
ISWC2020ではナレッジグラフの発表が大幅に充実されていた。内容としてはHybrid Knowledge Graph Ecosystemとして、オントロジーを利用してニューラルモデルを改善したり、ニューラルモデルを利用してオントロジーを改善するアプローチとなる。ハイブリッドKGが克服したい制約は、機械学習の持つデータの偏りに起因する課題と、知識表現だけでも、ローカルデータの例外に起因する課題となる。これらはMLを使用してリンクを自動化するだけでなく、現象の「理由」に関する質問に答えるために、KRを使用した推論を活用するものとなる。具体的なアプローチとしては、グラフの推移閉包を計算してから、複合類似性のノード埋め込みを計算するものやも生物医学テキストにGPT-3を使用するもの、または、NERとリンケージのためにBERT、LSTM、CRFをデイジーチェーン接続するものがある。
あるいはセマンティックWebプログラミングとして、主に知識グラフが開発者をサポートおよび強化し、さまざまなコーディング活動にインテリジェンスをもたらす方法について述べられている。
コロナウィルスの影響で仮想会議として行われたISWC2021について述べる。今回も前回と同様にナレッジグラフ関連の発表が多くなされている。
今年のリサーチトラックで、例年通り、以下の4つのカテゴリーに分類される、さまざまな貢献の論文が投稿された。まず、RDF(S)/OWL、SHACL、SPARQL、およびこれらの変形や拡張など、さまざまな形状のオントロジーに対する古典的な推論や問合せ応答、さらに修復、説明、データベースマッピングなどの非標準タスクに関する論文。また、例年の傾向として、オントロジー／知識グラフの埋め込み、特に様々な形式のグラフニューラルネットワークと、そのゼロ／少数ショット学習、画像／物体分類、様々なNLPタスクなどの応用に関する論文。また、リンクや型の予測、エンティティのアライメントなど、特定の知識グラフタスクに焦点を当てた論文のカテゴリーもある。最後に、LODの利用可能性やオントロジーの構造パターンなど、現状に関する調査についての報告があった。
今回は、2005年7月25日から29日にかけて開催されたサマースクール「Reasoning Web」(http://reasoningweb.org)のチュートリアルペーパーを収録している。このスクールの目的は、World Wide Web Consortium W3Cが重要な役割を果たしている、現在のWeb研究の主要な試みであるセマンティックWebの手法と問題点について紹介することとなる。
セマンティックウェブの主な考え方は、データの「意味」を伝えるメタデータでウェブデータを豊かにし、ウェブベースのシステムがデータ（とメタデータ）について推論できるようにすることとなる。セマンティックウェブアプリケーションで使用されるメタデータは、通常、異なるアプリケーションで共有されるアプリケーションドメインの概念にリンクされている。このような概念化はオントロジーと呼ばれ、オブジェクトのクラスとそれらの間の関係を規定する。オントロジーは、論理学に基づき、形式的な推論をサポートするオントロジー言語によって定義される。現在のウェブがデータフォーマットとデータセマンティクスにおいて本質的に異質であるように、セマンティックウェブはその推論形態において本質的に異質となる。つまり、セマンティックウェブでは単一の推論形式では不十分であることが判明している。例えば、一般にオントロジー推論は単調な否定に依存するが、データベース、ウェブデータベース、ウェブベースの情報システムは非単調な推論を要求している。時間を扱うには制約推論が必要である（時間間隔が扱われるため）。トポロジーを用いた推論、例えば、モバイルコンピューティングのアプリケーションでは、計画法が必要となる。一方、（前方および後方）連鎖は、データベースのようなビューを扱う推論である（ビュー、すなわち、仮想データは、結合や投影などの操作によって、実際のデータから導出することができるため）。
今回は、2006年9月4日から6日にかけてリスボンで開催されたリスボン新大学（Universidade Nova de Lisboa）主催のサマースクール「Reasoning Web 2006」（http://reasoningweb.org）について述べる。推論はセマンティックウェブの研究開発において中心的な課題の一つである。実際、セマンティックウェブは、セマンティクスを運ぶ「メタデータ」と推論手法によって、今日のウェブを強化することを目的としている。セマンティックウェブは、学術界と産業界の両方が関与する非常に活発な研究開発分野である。
サマースクール「推論Web2006」のプログラムでは、以下のような問題を扱います。(1)セマンティックウェブ問合せ言語、(2)セマンティックウェブのルールとオントロジー、(3)バイオインフォマティクスと医療オントロジー – 産業的側面
Reasoning Webは、Web of Semanticsにおける推論の理論的基礎、最新のアプローチ、および実用的な解決策に焦点を当てたサマースクールシリーズとなる。今回は2007年9月にドイツ・ドレスデンで開催されたReasoning Web summer school 2007のチュートリアルノートとなる。
2007年版の第1部は「推論と推論言語の基礎」で、ルールベースの問合せ言語の概念と方法について調査している。さらに、記述論理とその利用法についても包括的に紹介されている。第2部の “Rules and Policies “では、リアクティブルールとルールベースのポリシー表現が扱われている。Webにおけるルール交換の重要性と有望な解決策について、現在のW3Cの取り組みに関する概要とともに、徹底的な議論が行われている。第3部「セマンティックWeb推論の応用」では、セマンティックWeb推論の実用的な使用方法を示す。学術的な視点は、セマンティックウィキにおける推論に関する寄稿によって提示される。また、産業界の視点として、セマンティック技術の重要性を、企業向け検索ソリューション、セマンティックWiki表現による企業内知識ベースの構築、B2BシナリオにおけるセマンティックWebサービスの発見と選択、などの寄稿で紹介している。
Reasoning Webサマースクールは、セマンティックWebの基礎的・応用的側面に関心を持つ学術界・産業界の専門家や博士課程の学生が参加する、定評のあるイベントである。今回は、2008年9月にイタリアのベニスで開催された第4回サマースクールの講義録である。最初の3つの章は、(1)セマンティック情報をエンコードするために採用された言語、形式、および標準、(2)マルチメディアやソーシャルネットワークアプリケーションなどのコンテキストで有用な “ソフト “拡張機能、(3)オントロジーのオーサリングをエンドユーザーに近づけるための制御された自然言語技術と入門的な内容となっており、残りの章では、ソーシャルネットワーク、セマンティックマルチメディアの索引付けと検索、バイオインフォマティクス、セマンティックウェブサービスなどの主要な応用分野を取り上げている。
セマンティックウェブは、応用計算機科学における現在の主要な試みの一つである。セマンティックウェブの目的は、既存のウェブをメタデータと処理方法で強化し、ウェブベースのシステムに高度な（いわゆる知的）機能、特にコンテキスト認識と意思決定サポートを提供することである。
セマンティックウェブアプリケーションのシナリオで必要とされる高度な能力は、主に推論を必要とする。推論機能は、現在開発中のセマンティックWeb言語によって提供される。しかし、これらの言語の多くは、機能中心（例：オントロジー推論、アクセス検証）またはアプリケーション中心（例：Webサービス検索、合成）の観点から開発されている。セマンティックウェブシステムとアプリケーションには、上記の活動を補完する推論技術を中心とした視点が望ましい。
今回は、ドレスデンで開催されたReasoning Web 2010について述べる。Reasoning Webは、Web of Semanticsにおける推論の理論的基礎、現代的アプローチ、および実用的なソリューションに関するサマースクールシリーズで、本書は、2010年8月30日から9月3日にかけて開催された第6回スクー ルのチュートリアルノートとなる。
今回は、セマンティック技術のソフトウェア工学への応用と、それに適した推論技術に焦点を当てる。ソフトウェア工学における意味技術の応用はそう簡単ではなく、ソフトウェアモデリングに推論を適用するためには、いくつかの課題を解決しなければならない。
今回は、2011年8月23日～27日にアイルランドのゴールウェイで開催された第7回Reasoning Web Summer School 2011について述べる。Reasoning Web Summer Schoolは、Web上での推論技術の応用の分野で確立されたイベントであり、既存の研究者の科学的な議論を対象とし、この新しい分野に若い研究者を引きつけるものである。
2011年のサマースクールでは、「Web of Data」に対する推論の応用を中心に、12の講義を行った。最初の4章では、RDF（Resource Description Framework）とLinked Dataの原理（1章）、OWL（Web Ontology Language）の基礎となる記述論理（2章）、問い合わせ言語SPARQLとOWLとの併用（3章）、効率的でスケーラブルなRDF処理に関連するデータベース基盤（4章）を紹介し、第5章ではLinked Data上でスケーラブルなOWL推論を行うためのアプローチ、続く6章ではWeb推論に関連するルールと論理プログラミング技術、7章では特にルールベース推論とOWLの組み合わせについて述べた。
今回は、2012年9月3日から8日にかけてオーストリアのウィーンで開催された第8回Reasoning Web Summer School 2012について述べる。Reasoning Web Summer Schoolシリーズは、Webにおける推論技術の活発な分野における主要な教育イベントとなっており、若手から熟練した研究者までが参加している。
2012年のサマースクールでは、「Webにおける高度なクエリ応答」という一般的なモチーフのもと、プログラムが組まれた。また、セマンティックWebに関連した、クエリ応答が重要な役割を果たすアプリケーション分野や、その性質上、クエリ応答に新たな課題や問題をもたらす分野にも焦点を当てている。
今回は、2013年7月30日から8月2日までドイツのマンハイムで開催された第9回Reasoning Web Summer School 2013について述べる。
2013年のサマースクールでは、RDFのような拡張性のある軽量な形式から、記述論理に基づくより表現力の高い論理言語まで、Web推論のさまざまな側面を取り上げられ、また、アンサーセットプログラミングやオントロジーに基づくデータアクセスで用いられる基礎的な推論技術や、地理空間情報の取り扱いや推論駆動型情報抽出・統合などの新しいトピックも取り上げられている。
今回は、2014年9月8日から13日にかけてギリシャのアテネで開催された第10回Reasoning Web Sum- mer School (RW 2014)について述べる。
今回のテーマは“ビッグデータ時代のWeb上の推論 “となる。センサー、ソーシャルネットワークプラットフォーム、スマートフォンなどの新しい技術の発明により、組織は従来利用できなかった膨大な量のデータを利用し、社内の独自データと組み合わせることができるようになった。同時に、テラバイト、ペタバイト級のデータを扱うデータマネジメントや知識発見技術の実現を可能にする基盤技術（弾力的なクラウドコンピューティング基盤など）も大きく進展している。このような産業界の現実を反映し、セマンティックWebやLinked Dataなどのビッグデータの側面における最近の進歩や、ビッグデータ応用に取り組むための推論技術の基礎を紹介している。
今回は、2015年7月31日から8月4日までドイツ・ベルリンで開催された第11回Reasoning Webサマースクール（RW 2015）のために作成されたチュートリアル論文について述べる。2015年版のスクールは、ドイツ・ベルリン自由大学コンピューターサイエンス研究所と英国・ハダスフィールド大学コンピューター工学部主催で開催された。2015年は、”Web Logic Rules “(Semantic Web、Linked Data、オントロジー、ルール、ロジックに関する知見)がテーマとなる。
今回は2016年9月5日から9日まで英国アバディーンで開かれた第12回Reasoning Webサマースクール(RW2016)について述べる。内容としては知識グラフ、リンクデータ、セマンティクス、ファジーRDF、OWL知識ベースの構築とクエリのための論理的基礎をカバーしている。
今回は、2017年7月に英国ロンドンで開催された第13回Reasoning Webについて述べる。今回のテーマは「Web上のセマンティック相互運用性」であり、データ統合、オープンデータ管理、リンクデータ上の推論、データベースとオントロジーのマッピング、オントロジー上のクエリー回答、ルールとオントロジーによるハイブリッド推論、オントロジーに基づく動的システムといったテーマを包含している。今回は、これらのトピックを中心に、アンサーセットプログラミングやオントロジーで用いられる推論の基礎的な技術も取り上げている。
今回は2018年9月にルクセンブルグEsch-sur-Alzetteで開催された第14回Reasoning Webについて述べる。具体的な内容としては、規範推論、テキストコーパスと知識ベースを組み合わせた効率的な検索に関するクイックサーベイ、大規模な確率論的知識ベース、条件付き確率場（Conditional Random Fields）を知識ベースの生成タスクに適用する方法、DBpediaやWikidataのような大規模なクロスドメイン知識グラフ、大規模な知識グラフ（KG）の自動的な構築と知識グラフからルールの学習、巨大なRDFグラフの処理、Web環境でのストリーム処理アプリケーションの開発、非常に大規模な知識ベースに対する推論について述べる。
今回は2019年9月にイタリアBolzanoで開催された第15回Reasoning Webについて述べる。今回はExplainable AIの話題を中心に、記述論理を使ったオントロジーに対する主な推論・説明手法であるタブロー手続きと公理ピンポイントアルゴリズムについて、詳細な説明と分析、知識ベースに対する意味的問合せ応答、データ・プロベナンシング、エンティティ中心の知識ベース応用、格子理論によってデータを説明するアプローチである形式的概念分析、データから解釈の可能なモデルの学習、命題の充足可能性のような論理問題、制約充足のような離散問題、そして、本格的な数学的最適化課題の学習、分散コンピューティングシステム、説明可能なAIプランニングについて述べる。
今回は2020年6月にコロナの影響を受けてバーチャルでの開催となった第16回Reasoning Webつにいて述べる。メインのテーマは“Declarative Artificial Intelligence”(宣言型人工知能)となる。具体的な内容としては、軽量記述論理（DL）オントロジー説明可能なAI（XAI）、ストリーム推論、解集合プログラミング(ASP)、データ解析のための最近の宣言型問合せ言語であるリミット・データログ、知識グラフに関連するハイレベルな研究の方向性と未解決の問題の概要について述べる。
今回は20219月にベルギーのLeuvenで開催された第17回Reasoning Webについて述べる。具体的な内容としては、グラフ構造データの問い合わせに関する基礎、記述論理に基づくオントロジー言語と非単調ルール言語を用いた推論、記号的推論と深層学習の融合、セマンティックウェブとナレッジグラフと機械学習、ビルディング・インフォメーション・モデリング（BIM）、地理空間リンクされたオープンデータ、オントロジー評価技術、計画エージェント、クラウドベースの電子カルテ（EHR）システム、COVIDのパンデミック管理、Belief Revisionと記述論理への応用とOntology Repair、時間均衡論理（TEL）とその解集合プログラミング（ASP）への応用、RDFデータ検証のためのW3C勧告言語であるShapes Constraint Language (SHACL)の紹介とレビュー、データベースにおけるクエリの回答や機械学習における分類モデルからの結果に対するスコアベースの説明について述べる。
本書は、2005年、2006年、2007年にISWCで開催されたUncertainty Reasoning for the Semantic Web (URSW)の最初の3ワークショップの議事録である。ここでは、ワークショップで発表された論文の改訂版および大幅な拡張版に加え、この分野および関連分野の第一人者による招待論文を収録している。
本書は、セマンティックWebの文脈における不確実性推論への最先端の研究アプローチを初めて包括的にまとめたものであり、不確実性の異なるモデルや、不確実な形式知を用いた演繹的推論および帰納的推論へのアプローチを捉えている。
本書は「Uncertainty Reasoning for the Semantic Web」に関する第2巻であり、2008年、2009年、2010年にInternational Semantic Web Conference (ISWC) で開催されたUncertainty Reasoning for the Semantic Web (URSW) に関するワークショップ、あるいは2010年のFirst International Workshop on Un- certainty in Description Logics (UniDL) で提示されたパスの改訂および大幅な拡張版である。
この2冊は、セマンティックWebの文脈における不確実性推論への最先端の研究アプローチを包括的にまとめたもので、不確実性の異なるモデルや、不確実な形式知による帰納的推論と同様に帰納的推論へのアプローチを捉えている。
オントロジー技術
オントロジー(ontology)という言葉は、そもそも哲学の一部門として使われてきたもので、wikiによると「様々に存在するもの(存在者)の個別の性質を問うものではなく、存在者を存在させる存在なるものの意味や根本規定について取り組むもので、形而上学ないしその一分野とされ、認織論と並ぶ哲学の主要分野である」と記載されている。
形而上学はものの抽象的な概念を扱うものであり、哲学におけるオントロジーは抽象的な概念や物事の裏側にある法則について扱うものであると言うことができる。
これに対して、情報工学でのオントロジーは、同じくwikiによると「知識をある議論領域(ドメイン)内の「概念」及びに「概念間の関係」のなす順序組みとみなしたときの形式的表現であり、そのドメイン内のエンティティ(実態)を理由付けしたり、ドメインを記述するのに使われる。」と定義されている。また「オントロジーは「共有されている概念化の形式的・明示的仕様」とも定義され、あるドメインをモデル化するために使われている語彙(オブジェクトや概念の型、プロパティ、関係)を提供する」とも述べられている。
これらの定義からわかるように哲学的なオントロジーは主に抽象的な概念を扱うのに対して、情報工学でのオントロジーは、現実世界の実体とそれらをモデリングする抽象概念より構成され、現実のデータをハンドリングするためのツールであると言うことが言える。
情報工学でのオントロジーの適用先は多岐に渡り、知識表現として人工知能に導入され各種推論(エキスパートシステム等)に用いられたり、SemanticWeb技術の根底にあるデータとして各種データのリンク付けを行ったり、システム工学やソフトウェア工学においてSysML等のツールと共に要件定義のツールとして用いられたり、バイオインフォマティクス、図書館情報学、エンタープライズインフォーメーションマネジメント等の領域で情報を整理し、アクセス性を改善するツールとして用いられている。
本ブログでは以下のページにてこのオントロジー技術に関する様々なトピックについて述べている。
コメント
[…] 後半の”これらの検索”のパートでは、前回紹介したSemanticWeb技術やさらにその発展系として人の記憶に基づいた「連想情報学」についての概略が述べられている。Semantic Web技術に代表される関連情報の検索や、さらに知識と記憶の関係については非常に興味深い課題となるが、それらについての記述は別の機会に行う。 […]
[…] 本書では、オントロジーやセマンティックウェブ技術を適用することで情報の相互運用性を可能にし、法的情報の検索性の向上や法的知識の再利用性の向上を図ることを目的とした、意味的に強化された法的知識システムやウェブベースのアプリケーションを作るためのオントロジー開発に用いる手法、ツール、言語に対して記述されている。またケーススタディとしてOntology of Professional Judicial Knowledge (OPJK)の開発が紹介されている。 […]
[…] 名前や識別子を比較する代わりに、あるいはそれに加えて、オントロジー内のエンティティの構造の情報を比較することができる。この比較は、エンティティの内部構造、つまり名前やアノテーションの他に、プロパティや、OWLオントロジーの場合はデータタイプで値を取るプロパティを比較する場合と、エンティティとそのエンティティが関連する他のエンティティとの比較に細分化される。前者を内部構造、後者を関係構造と呼びます。内部構造とは、他のエンティティを参照せずにエンティティを定義することであり、関係構造とは、エンティティが他のエンティティと持つ一連の関係のことである。予想されるように、内部構造は主にデータベーススキーマのマッチングに利用され、一方、関係構造は正式なオントロジーやセマンティックウェブネットワークのマッチングでより重要になる。今回はでは、内部構造に基づく手法についてのみ説明し、外部構造や関係性に基づく手法については、別途述べることにする。 […]
[…] 後半の”これらの検索”のパートでは、前回紹介したSemanticWeb技術やさらにその発展系として人の記憶に基づいた「連想情報学」についての概略が述べられている。Semantic Web技術に代表される関連情報の検索や、さらに知識と記憶の関係については非常に興味深い課題となるが、それらについての記述は別の機会に行う。 […]
[…] Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2021.07.25 […]
[…] Semantic Web(SW)技術は、Web全体を一つの巨大な情報DBと見なし、其処に存在する膨大な情報をソフトウェアの自動処理により効率的に処理する為の技術であり、それらを用いてウェブサービスをモジュール化して個別のニーズにあったサービスを自動的に構築する技術がSWサービス技術となる。 […]
[…] 情報工学でのオントロジーの適用先は多岐に渡り、知識表現として人工知能に導入され各種推論(エキスパートシステム等)に用いられたり、SemanticWeb技術の根底にあるデータとして各種データのリンク付けを行ったり、システム工学やソフトウェア工学においてSysML等のツールと共に要件定義のツールとして用いられたり、バイオインフォマティクス、図書館情報学、エンタープライズインフォーメーションマネジメント等の領域で情報を整理し、アクセス性を改善するツールとして用いられている。 […]
[…] それらの技術に加えて近年の最新IT技術であるセマンティックウェブ技術やIOT技術、ストリーミング推論技術を用いたスマートファクトリー技術を適用することで運用の効率化と更なる安全性の追求ができるものと考えられる。 […]
[…] 意味論的手法に関するまとめ 意味論的手法は、アライメントの完全性と整合性を確保するために対応関係を生成する際に非常に有効となる。この2つのタイプの操作は、当然ながら一緒に使うことができる。これまでに開発されたこれらの技術はごくわずかである。しかし、セマンティック・ウェブ言語を扱う演繹的ツールの向上に伴い、セマンティックベースの技術を用いたシステムが増えることを期待している。意味論的手法は、アラインメント（Qi et al.2009）やオントロジーのネットワークにおける修正と更新のためのより一般的なアプローチを開発するための良い出発点となる。 […]
[…] セマンティックウェブ技術について […]
[…] 知識情報をハンドリングする人工知能技術の一つであるセマンティックウェブ技術の国際学会であるISWC2003より。 […]
[…] 知識情報をハンドリングする人工知能技術の一つであるセマンティックウェブ技術の国際学会であるISWC2002より。 第一回の国際的セマンティックウェブ会議の論文集。多くの論文が、データをつないだ後のフレキシブルなデータの処理であるWebサービスの統合に関して述べられている。 詳細としては、リサーチペーパーでは、マッチング、検索、オントロジー、RDF等に関して、ポジションペーパーではヨーロッパにおける実施例やセマンティックウェブを導入ためのステップについて、そして最後のシステム概要では、研究論文のセマンティックウェブシステム、エンタープライズへの応用、エージェントを用いたスケジュール管理、ビジュアルアナリティクス等について述べられている。目次は以下の通り。 例えばposter sessionで発表されている”Learning Organizational Memory”に関しては、論文そのものはネット上でも見つける事ができないが、それらに触発された組織記憶や個人記憶の扱いに関する知識マネジメントの論文ややHuman Resource Management関連の論文は数多く見つける事ができる。 […]
[…] 知識情報をハンドリングする人工知能技術の一つであるセマンティックウェブ技術の国際学会であるISWC2004より。 […]
[…] 知識情報をハンドリングする人工知能技術の一つであるセマンティックウェブ技術の国際学会であるISWC2005より。 […]
[…] 知識情報をハンドリングする人工知能技術の一つであるセマンティックウェブ技術の国際学会であるISWC2006より。 […]
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[…] DX、AIの為のsemantic web技術とISWCの紹介 | Deus Ex Machina より: 2022年1月27日 4:49 AM […]
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