巨大知識グラフに対するクエリ検索の近似的な高速化

大型知识图上查询搜索的近似加速

基本信息

批准号：
21H03491
负责人：
林克彦
金额：
$ 5.99万
依托单位：
Hokkaido University (2022-2023)Gunma University (2021)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は知識グラフに代表される巨大データベースから高速に情報を検索するための技術開発、および、その応用先となる基盤データの整備を行うことにある。21年度は技術開発として、知識グラフを潜在的な特徴空間に埋め込み、知識を高速に検索するための手法を開発し、この成果がIEEE TKDE、および、自然言語処理分野のトップ国際会議ACL21に採録された。22年度は、ACL21で発表した手法を効果的に学習するための損失関数に関する研究を進め、その内容が機械学習分野のトップ国際会議ICML22に採録された。さらに、21年度から進めていたマルチメディアデータベースの整備として、漫画の読み順データセット、漫画キャラクタのヴィジュアルエンティティリンキングデータセットなどの構築を進めた。この成果の一部は2023年3月開催の情報処理学会・第67回EC研究会で発表している。作成したデータセットの一部はgithubページ https://github.com/mu-perori/Manga109_AnnotationApp で公開済みとなっている。また、この成果の一部は、ITMedia NEWSに取り上げられ、約12のウェブニュースサイトで報道された。22年度は、マルチメディアデータベースの整備の一環として、知識を用いた画像生成（あるいは逆の画像から知識データベースの生成）に関わるデータセットをWikipediaから構築にも取り組んだ。この成果は2023年3月開催の言語処理学会第29回年次大会で発表し、委員特別賞を受賞した。さらに国際会議ACL23へも投稿済みである。Wikipediaの活用については、編集者情報を利用した文書類似度推定法を考案し、同様の2023年3月開催の言語処理学会第29回年次大会にて、スポンサー賞（LINE株式会社）を受賞した（ARG WI2研究会でも受賞）。

这项研究的目的是开发技术来快速搜索大量数据库（例如知识图）的信息，并开发应用其应用的基础数据。在2011财年，作为技术开发，我们开发了一种将知识图嵌入潜在特征空间并高速搜索知识的方法，而IEEE TKDE和ACL21则取得了这一结果，这是自然语言处理领域的最高国际会议。 2010年，对损失功能进行了研究，以有效地学习ACL21中提出的方法，并在ICML22（机器学习领域的最高国际会议）上收集了内容。此外，为了开发自2021年以来一直在进行的多媒体数据库，我们一直在构建漫画阅读顺序数据集和漫画字符的视觉实体链接数据集。其中一些结果是在2023年3月举行的信息处理协会的第67届EC研究会议上提出的。创建的一些数据集已经在GitHub页面上发布https://github.com/mu-perori/manga/manga109_annotationapp。此外，其中一些结果在ITMedia News上列出了，并在大约12个网站上进行了报道。在2010年，作为多媒体数据库开发的一部分，我们还从Wikipedia构建数据集，其中涉及使用知识（或从反向图像中生成知识数据库）的图像生成。这项成就是在2023年3月举行的语言处理协会第29届年会上提出的，并获得了特别委员会奖。他还发布了国际会议ACL23。关于Wikipedia的使用，他设计了一种使用编辑信息来估算文件相似性的方法，并在2023年3月举行的语言处理协会第29届年度会议上获得了赞助商奖（Line Co.，Ltd.）（也在ARG WI2研究小组中获得该奖项）。