社会課題の因果関係と対策の費用対効果推論基盤の構築

为社会问题的因果关系和对策的成本效益的推理奠定基础

基本信息

批准号：
18J13988
负责人：
江上周作
金额：
$ 0.96万
依托单位：
The University of Electro-Communications
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-25 至 2020-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18J13988/
关键词：
ナレッジグラフ都市問題 Linked Open Data セマンティックWeb オープンデータ

项目摘要

本研究では社会課題，とりわけ都市問題のデータのスキーマを整備し，各データの要素をリンクさせたナレッジグラフとしてデータを蓄積することで，都市問題の解決試作導出を支援する分析・推論基盤を実現することを目的とした．これにより，例えば都市問題の因果関係や階層関係のリンクをたどって課題の影響範囲を予測することや，悪循環および悪循環を引き起こす中核課題を発見することが可能になり，自治体やNPO法人などの課題解決実務者の一助になると考える．本稿で述べる「因果関係」とは，単にある事物の要因や影響として指摘されうる関係であり，その他の科学的な意味合いを指していないという点に注意されたい．まず，スキーマを設計し，自然言語処理とクラウドソーシングを用いて，広くWeb情報から因果関係を抽出した．抽出した因果関係に基づいてLODを構築した．さらに，自治体予算情報のRDF化を行い，構築したLODと結合し，因果関係から関連予算まで検索可能な分析活用例を示した．構築した都市問題因果関係LODはWeb情報から一文単位で半自動的に構築しているため，異なる文脈で出現する因果単語間の関係に欠損が生じるという問題がある．そこで，独自に定義した11パターンの推論ルールにより欠損因果リンクを補完する手法を提案した．さらに，都市問題は悪循環を構成しやすい点に着目し，LODからSPARQLを用いて都市問題の悪循環および複数の悪循環を引き起こす根源的課題を発見する実験を行った．実験結果について都市問題の専門家による評価を行い，都市問題解決に向けて本研究が一定の有用性を持つことを確認した．因果関係の裏付けとしての詳細な分析や地域に焦点を当てた分析向けて，都市問題そのものの実データを収集しLODする必要がある．しかし，十分なデータを得ることが困難であるため，ニューラルネットワークを用いて問題発生の分布を推定する手法を提案した．

在这项研究中，我们开发了一个关于社会问题，特别是城市问题的数据模式，并将数据积累为链接每个数据元素的知识图谱，以创建一个支持城市问题原型解决方案的推导的分析和推理平台。是到。例如，这使得可以通过追踪城市问题的因果关系和层次联系来预测城市问题的影响范围，并发现导致这些问题的恶性循环和核心问题。对那些致力于解决问题的人会有帮助。请注意，本文中提到的“因果关系”只是可以指出某件事的原因或影响的关系，并不指代任何其他科学含义。首先，我们设计了一个模式，并使用自然语言处理和众包从广泛的网络信息中提取因果关系。 LOD 是根据提取的因果关系构建的。此外，我们将地方政府预算信息转换为 RDF，将其与构建的 LOD 相结合，并展示了一个分析使用的示例，该示例允许搜索因果关系和相关预算。由于所构建的城市问题因果关系LOD是根据网络信息逐句半自动构建的，因此存在不同上下文中出现的因果词之间的关系缺失的问题。因此，我们提出了一种使用我们独立定义的 11 种推理规则模式来补充缺失的因果关系的方法。此外，针对城市问题容易形成恶性循环的事实，我们利用LOD中的SPARQL进行了实验，找出导致城市问题恶性循环和多重恶性循环的根源问题。实验结果经过城市问题专家的评价，证实本研究对于解决城市问题具有一定的有用性。需要收集城市问题本身的实际数据，进行LOD进行详细分析，支持因果关系和区域分析。然而，由于很难获得足够的数据，我们提出了一种使用神经网络来估计问题发生分布的方法。

项目成果

期刊论文数量（8）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Content-based Map of Science using Cross-lingual Document Embedding - A Comparison of US-Japan Funded Projects

使用跨语言文档嵌入的基于内容的科学地图 - 美日资助项目的比较

DOI：
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
0
作者：
Takahiro Kawamura;Katsutaro Watanabe;Shusaku Egami;Naoya Matsumoto;Mari Jibu
通讯作者：
Mari Jibu

第1回ナレッジグラフ推論チャレンジ2018

2018年第一届知识图推理挑战赛

DOI：
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
0
作者：
Takahiro Kawamura;Katsutaro Watanabe;Shusaku Egami;Naoya Matsumoto;Mari Jibu;川村隆浩，江上周作，長野伸一，大向一輝，森田武史，山本泰智，古崎晃司
通讯作者：
川村隆浩，江上周作，長野伸一，大向一輝，森田武史，山本泰智，古崎晃司

Detcting Vicious Cycles in Urban Problem Knowledge Graph using Inference Rules

使用推理规则检测城市问题知识图中的恶性循环