ISWC2020論文集より
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ISWC2019より。前回はISWC2018について述べた。
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。
以下に詳細を示す。
research track Decentralized Indexing over a Network of RDF Peers (RDFピアのネットワーク上での分散型インデクシング) Datalog Materialisation in Distributed RDF Stores with Dynamic Data Exchange (動的なデータ交換を伴う分散RDFストアにおけるデータログの物質化) How to Make Latent Factors Interpretable by Feeding Factorization Machines with Knowledge Graphs (知識グラフを因数分解マシンに与えて潜在因子を解釈可能にする方法) Observing LOD Using Equivalent Set Graphs: It Is Mostly Flat and Sparsely Linked (等価集合グラフを用いたLODの観察。ほとんど平坦で、まばらなリンクである) Optimizing Horn-SHIQ Reasoning for OBDA (OBDAにおけるHorn-SHIQ推論の最適化) Using a KG-Copy Network for Non-goal Oriented Dialogues (非目標指向対話におけるKG-Copy Networkの活用) Canonicalizing Knowledge Base Literals (知識ベースのリテラルを正規化する) Bag Semantics of DL-Lite with Functionality Axioms (機能性公理を用いたDL-Liteのバッグセマンティクス) Validating Shacl Constraints over a Sparql Endpoint (Sparqlのエンドポイント上でのShacl制約の検証) Mapping Factoid Adjective Constraints to Existential Restrictions over Knowledge Bases (ファクトイド形容詞制約の知識ベースに対する存在制約へのマッピング) Mining Significant Maximum Cardinalities in Knowledge Bases (知識ベースにおける重要な最大基数のマイニング) HapPenIng: Happen, Predict, Infer—Event Series Completion in a Knowledge Graph (ハッペンイング 起こる、予測する、推論する-知識グラフにおけるイベント系列補完) Uncovering the Semantics of Wikipedia Categories (ウィキペディアのカテゴリの意味論を解明する) Qsearch: Answering Quantity Queries from Text (Qsearch。テキストから数量に関する問合せに答える) A Worst-Case Optimal Join Algorithm for SPARQL (SPARQLのための最悪の場合の最適な結合アルゴリズム) Knowledge Graph Consolidation by Unifying Synonymous Relationships (同義語関係の統一によるナレッジグラフの統合) Skyline Queries over Knowledge Graphs (知識グラフに対するスカイラインクエリ) Detecting Influences of Ontology Design Patterns in Biomedical Ontologies (バイオメディカルオントロジーにおけるオントロジーデザインパターンの影響検出) Popularity-Driven Ontology Ranking Using Qualitative Features (質的特徴を用いた人気度駆動型オントロジーランキング) Incorporating Literals into Knowledge Graph Embeddings (知識グラフ埋め込みにリテラルを取り込む) Extracting Novel Facts from Tables for Knowledge Graph Completion (知識グラフ完成のためのテーブルからの新規事項の抽出) Difficulty-Controllable Multi-hop Question Generation from Knowledge Graphs (知識グラフからの難易度制御可能なマルチホップ質問生成法) Type Checking Program Code Using SHACL (SHACLを用いたプログラムコードのタイプチェック) Decentralized Reasoning on a Network of Aligned Ontologies with Link Keys (リンクキーを持つオントロジーのネットワーク上での分散型推論) Ontology Completion Using Graph Convolutional Networks (グラフ畳み込みネットワークによるオントロジー補完) Non-parametric Class Completeness Estimators for Collaborative Knowledge Graphs—The Case of Wikidata (協調的知識グラフに対するノンパラメトリックなクラス完全性推定法-Wikidataの場合) Pretrained Transformers for Simple Question Answering over Knowledge Graphs (知識グラフに対する単純な質問応答のための事前学習済みトランスフォーマー) Learning to Rank Query Graphs for Complex Question Answering over Knowledge Graphs (知識グラフを用いた複雑な質問応答のためのクエリグラフのランク付け学習) THOTH: Neural Translation and Enrichment of Knowledge Graphs (THOTH: 知識グラフのニューラル・トランスレーションとエンリッチメント) Entity Enabled Relation Linking (エンティティ・イネーブル・リレーション・リンキング) SHACL Constraints with Inference Rules SHACL制約と推論ルール) Query-Based Entity Comparison in Knowledge Graphs Revisited (知識グラフにおけるクエリに基づく固有表現比較の再考察) Anytime Large-Scale Analytics of Linked Open Data (リンクされたオープンデータのいつでも大規模な分析) Absorption-Based Query Answering for Expressive Description Logics (表現力豊かな記述ロジックのための吸収型問合せ応答) TransEdge: Translating Relation-Contextualized Embeddings for Knowledge Graphs (TransEdge: 知識グラフのための関係文脈埋め込み法の翻訳) Unsupervised Discovery of Corroborative Paths for Fact Validation (事実検証のための教師なし裏付けパスの発見) RDF Explorer: A Visual SPARQL Query Builder (RDFエクスプローラ。ビジュアルなSPARQLクエリビルダ) Capturing Semantic and Syntactic Information for Link Prediction in Knowledge Graphs (知識グラフにおけるリンク予測のための意味的・構文的情報の捕捉) A Framework for Evaluating Snippet Generation for Dataset Search (データセット検索のためのスニペット生成の評価フレームワーク) Summarizing News Articles Using Question-and-Answer Pairs via Learning (学習による質問と答えのペアを用いたニュース記事の要約) Product Classification Using Microdata Annotations (マイクロデータのアノテーションを用いた商品分類) Truthful Mechanisms for Multi Agent Self-interested Correspondence Selection (マルチエージェントによる利己的対応選択のための真偽判定機構) The KEEN Universe (KEENユニバース) VLog: A Rule Engine for Knowledge Graphs (VLog: 知識グラフのためのルールエンジン) ArCo: The Italian Cultural Heritage Knowledge Graph (ArCo: イタリアの文化遺産のナレッジグラフ) Making Study Populations Visible Through Knowledge Graphs (ナレッジグラフによる研究集団の可視化) LC-QuAD 2.0: A Large Dataset for Complex Question Answering over Wikidata and DBpedia (LC-QuAD 2.0: WikidataとDBpediaを対象とした複雑な質問応答のための大規模データセット) SEO: A Scientific Events Data Model (SEO 科学的なイベントデータモデル) DBpedia FlexiFusion the Best of Wikipedia > Wikidata > Your Data (DBpedia FlexiFusion the Best of Wikipedia > Wikidata > あなたのデータ) The Microsoft Academic Knowledge Graph: A Linked Data Source with 8 Billion Triples of (Microsoft Academic Knowledge Graph。80億のトリプルを持つリンクされたデータソース。) The RealEstateCore Ontology (RealEstateCoreオントロジー) FoodKG: A Semantics-Driven Knowledge Graph for Food Recommendation (FoodKG: 食品推薦のためのセマンティクス駆動型知識グラフ) BTC-2019: The 2019 Billion Triple Challenge Dataset (BTC-2019：2019年版ビリオン・トリプル・チャレンジ・データセット) Extending the YAGO2 Knowledge Graph with Precise Geospatial Knowledge (YAGO2知識グラフの精密な地理空間知識による拡張) The SEPSES Knowledge Graph: An Integrated Resource for Cybersecurity (SEPSESのナレッジグラフ。サイバーセキュリティのための統合リソース) SemanGit: A Linked Dataset from git (セマンギット gitからのリンクされたデータセット) Squerall: Virtual Ontology-Based Access to Heterogeneous and Large Data Sources (スコーラル 仮想オントロジーに基づく異種大規模データソースへのアクセス) List.MID: A MIDI-Based Benchmark for Evaluating RDF Lists (List.MID: MIDIベースのRDFリスト評価用ベンチマーク) A Scalable Framework for Quality Assessment of RDF Datasets (RDFデータセットの品質評価のためのスケーラブルなフレームワーク) QaldGen: Towards Microbenchmarking of Question Answering Systems over Knowledge Graphs (QaldGen: 知識グラフを用いた質問応答システムのマイクロベンチマークにむけて) Sparklify: A Scalable Software Component for Efficient Evaluation of SPARQL Queries over Distributed RDF Datasets (Sparklify: 分散されたRDFデータセットに対するSPARQLクエリの効率的な評価のためのスケーラブルなソフトウェアコンポーネント) ClaimsKG: A Knowledge Graph of Fact-Checked Claims (ClaimsKG: ファクトチェックされたクレームのナレッジグラフ) CoCoOn: Cloud Computing Ontology for IaaS Price and Performance Comparison (CoCoOn: IaaSの価格と性能比較のためのクラウドコンピューティングオントロジー) In use track Semantically-Enabled Optimization of Digital Marketing Campaigns (デジタルマーケティングキャンペーンのセマンティックな最適化) An End-to-End Semantic Platform for Nutritional Diseases Management (栄養疾患管理のためのエンドツーエンドセマンティックプラットフォーム) VLX-Stories: Building an Online Event Knowledge Base with Emerging Entity Detection (VLX-ストーリーズ 出現エンティティを検出するオンラインイベント知識ベースの構築) Personalized Knowledge Graphs for the Pharmaceutical Domain (医薬品分野のパーソナライズド知識グラフ) Use of OWL and Semantic Web Technologies at Pinterest (PinterestにおけるOWLとセマンティックウェブ技術の利用について) An Assessment of Adoption and Quality of Linked Data in European Open Government Data (欧州オープンガバメントデータにおけるリンクトデータの導入と質の評価) Easy Web API Development with SPARQL Transformer (SPARQL Transformerによる簡単なWeb API開発) Benefit Graph Extraction from Healthcare Policies (医療保険制度からの給付グラフ抽出) Knowledge Graph Embedding for Ecotoxicological Effect Prediction (生態系への影響予測のための知識グラフの埋め込み) Improving Editorial Workflow and Metadata Quality at Springer Nature (Springer Nature社における編集ワークフローとメタデータの品質改善) A Pay-as-you-go Methodology to Design and Build Enterprise Knowledge Graphs from Relational Databases (リレーショナルデータベースから企業内ナレッジグラフを設計・構築する従量制の方法論)
次回はISWC2020について述べる。
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