knowledge base のバックアップソース(No.11)

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#CONTENTS



**知識グラフ (Knowledge Graph) [#r04e8bd9]
~知識ベースの有力な方式は知識グラフ (knowledge graph) である。これは、物事と物事を関係を表す線でつないで、ネットワークとして表現することで、知識を表現する。それぞれの「関係」は''主語・述語・目的語''のような形で表現される。
例えば、
【Japan】―(包含地域)―【Tokyo】
のような形であり、これをトリプルと呼ぶ。

~主語 (Subject)・述語 (Object)にあたるものはエンティティ (entity) と呼ばれる。DBpedia、yago等の知識ベースでは、エンティティはURIまたはリテラル（数値・文字列等）にあたる。

~エンティティ (entity) のなかでも、エンティティを分類するためのエンティティであるクラス (Class) がある。'''subClassOf'''といった述語で上下関係を示す。また、クラス分類の末端は、通常のエンティティであるインスタンス (instance) である。

**知識グラフの問題 [#tda410c7]
知識グラフには、構築、補完、追加修正、利用の問題がある。

***知識グラフの補完 [#w1169fc8]
**リンク [#ExternalLink]
-[[Knowledge Graph とはなにか&BR;Qiita｜@MeguruMokkeが2019年06月27日に更新:https://qiita.com/MeguruMokke/items/e707d231d75db8057f96]]
-[[Hypergraph based Partitioning on a Distributed RDF System&BR;Xu Ming-qin, LE HieuHanh, H. Yokota｜Published 2020:https://www.semanticscholar.org/paper/Hypergraph-based-Partitioning-on-a-Distributed-RDF-Ming-qin-HieuHanh/c3b966842d50eb413f2379cc9ad76d4745c35184]]
-[[YAGO 4: A Reason-able Knowledge Base&BR;Thomas Pellissier TanonEmail, Gerhard Weikum, Fabian Suchanek:https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-49461-2_34]]
-[[自然言語文からの関係知識ベースの構築&BR;高瀬 翔, 岡崎 直観:https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsoft/29/2/29_55/_article/-char/ja/]]
-[[Pykg2vec&BR;pypi.org:https://pypi.org/project/pykg2vec/]]
-[[英語版ウィキペディアオントロジーの構築とYAGOおよびDBpediaとの比較評価&BR;川上 時生, 森田 武史, 山口 高平, 英語版ウィキペディアオントロジーの構築とYAGOおよびDBpediaとの比較評価, 人工知能学会論文誌, 2020, 35 巻, 4 号, p. C-J32_1-14, 公開日 2020/07/01, Online ISSN 1346-8030, Print ISSN 1346-0714, https://doi.org/10.1527/tjsai.C-J32, https://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/35/4/35_C-J32/_article/-char/ja, :https://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/35/4/35_C-J32/_article/-char/ja/]]