Investigation of Ontology-Style Relation Annotation and Its Effects with Deep Learning

深度学习本体式关系标注及其效果研究

基本信息

批准号：
20K11942
负责人：
佐々木裕
金额：
$ 2.16万
依托单位：
Toyota Technological Institute
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は，文書からの情報抽出を対象に，オントロジー形式のアノテーションにより作成された訓練データの効果を検証するものである．従来の関係アノテーションは2つの用語間に関係を付与してきたが，オントロジー形式のアノテーションでは関係用語と対象となる２つの用語をそれぞれdomain, rangeによりリンクする．これにより，関係の種類が少なくなり，用語抽出として関係の種類が識別できるようになる．1年目には，交通教則文すべてに対して，オントロジー形式のアノテーションを行った．また，BERTにより単語のベクトル化を行い，深層学習モデルによる用語・関係抽出の予備実験も実施した．2年目には，英語の関係抽出データに対してオントロジー形式のアノテーションを行った．関係抽出データとして，SemEval 2010タスク8のデータを対象とした．このデータは従来形式による関係アノテーションが付与されており，対象用語e1, e2に対して関係Rが有向グラフとして付与されており，この r→e1, r→e2の間にdomain, rangeの関係をアノテーションし，その効果を深層学習モデルにより検証した．2022年度は，交通教則文およびSemEvalデータへのアノテーションを一般に公開した．さらに，日本語交通教則に対するアノテーションを全面的に見直した．交通教則は通常の自然言語文として書かれているため，主語や目的語の省略が多数含まれている．特に，箇条書きではトピックとなっている対象が箇条書きでは省略され，遠隔の参照が発生していた．そこで，本研究の新しい試みとして，交通教則の文を正規化し，省略部分に対する遠隔の関係づけを低減する修正を行った．アノテーションの見直しは時間のかかる地道な作業であり，目立った成果ではないが研究的な価値は高い．これに沿ったアノテーションガイドラインの整備も実施した．

本研究旨在验证使用本体风格注释创建的训练数据用于从文档中提取信息的有效性。传统的关系注释分配两个术语之间的关系，但在本体风格注释中，关系术语和两个目标术语分别通过域和范围链接。这减少了关系类型的数量，并且使得可以通过提取术语来识别关系类型。第一年，我们以本体格式注释了所有交通指令文本。我们还使用 BERT 对单词进行向量化，并使用深度学习模型进行了提取术语和关系的初步实验。第二年，对英语关系抽取数据进行本体式标注。来自 SemEval 2010 Task 8 的数据被用作关系提取数据。该数据已使用常规关系注释进行注释，关系R被注释为目标术语e1和e2的有向图，并且r→e1和r→e2之间的域和范围关系被注释，然后我们验证了其有效性。使用深度学习模型。 2022年，我们向公众发布了交通指令文本注释和SemEval数据。此外，我们还全面审查了日本交通指南手册的注释。由于交通规则是作为正常的自然语言句子编写的，因此它们包含许多主语和宾语的遗漏。特别是，项目符号列表中的主题在项目符号列表中被省略，导致远程引用。因此，作为本研究的新尝试，我们对交通指导手册的文字进行了规范化和修改，以减少遗漏部分的远程关系。审阅注释是一项耗时且稳定的工作，虽然成果并不显着，但具有很高的研究价值。我们还根据此制定了注释指南。

项目成果

期刊论文数量（4）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

TTIC at Chicago(米国)

TTIC 芝加哥（美国）

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

交通に関する知識グラフを用いた運転免許試験問題の解法

如何利用交通知识图解驾照考试题

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
相川渉; 三輪誠; 佐々木裕
通讯作者：
佐々木裕

交通に関する知識グラフを用いた運転免許試験問題の解法

如何利用交通知识图解驾照考试题

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
相川渉; 三輪誠; 佐々木裕
通讯作者：
佐々木裕

Interpretable Neural-Symbolic Concept Reasoning

可解释的神经符号概念推理

DOI：
10.5555/3618408.3618484
发表时间：
2023-04-27
期刊：
ArXiv
影响因子：
0
作者：
Pietro Barbiero;Gabriele Ciravegna;Francesco Giannini;M. Zarlenga;Lucie Charlotte Magister;A. Tonda;Pietro Lio';F. Precioso;M. Jamnik;G. Marra
通讯作者：
G. Marra

Ontology-Style Relation Annotation: A Case Study

本体式关系标注：案例研究