テキスト中のエンティティ間関係に注目するウェブ知能化機能

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エンティティ間の関係に注目したWeb知能化に向けて，前年度に続き以下の研究を行った．(i)潜在関係検索エンジンについてはエンティティはWikipedia中の固有名詞に限定されているが，インデックス化し，英日の言語横断関係検索も含めて実現し，Web公開サービスとした．また関係の対称性（{A,B},{C,?}）で”?”を見い出すクエリーと（{B,A},{?,C}）のクエリー）も援用する方法，そして上記で”?=D”が見つかった場合に（{A,B},{?,D}）で”?=C”が得られるか否かで”?=D”の検証を行う方法等の研究を行った．(ii)テキスト含意認識(Text Entailment Recognition)については，前年度は英文テキストを対象としたが，今年度は日本語テキストを対象とし，T(text)とH(hypothesis)文間で単語単位の含意関係判定をするのに加えて，係り受け関係にある単語対単位での含意判定も加えて，精度向上を計る方法を考案した．(iii)コンピュータにも意味が把握できる共通的な概念記述言語CDL(Concept Description Language)については，自然言語テキストからCDLへの変換が難関であったが，機械翻訳と同様にこの自動変換は困難との認識の下，語義曖昧性解消を介する人で関与の負担の少ない半自動変換法，並びにそのインタフェースを研究開発した．またLinked Open Data(LOD)としてRDF記述のデータが増大してきているが，異なる領域間のオントロジー写像が困難な問題がある．そこで，３つ組RDFの中間項であるpredicateをCDL記述することにより，オントロジー写像問題を克服し，LODの意味的検索を可能とする方策を研究開発した．