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．

这项研究旨在实现一个分析和推理基础，通过开发有关社会问题，尤其是城市问题的数据模式，并通过将数据作为链接每个数据元素链接的知识图来支持城市问题的推导。例如，这将使您能够通过遵循因果关系与城市问题的分层关系之间的联系来预测问题的影响程度，并发现造成恶性周期和恶性周期的核心问题，这将有助于解决问题的从业者，例如地方政府和NPO。请注意，本文提到的“因果关系”只是一种可以指出的关系，可以指出是某些事物的因素或影响，并且并不指任何其他科学意义。首先，设计了模式，并使用自然语言处理和众包从Web信息中提取因果关系。根据提取的因果关系构建LOD。此外，我们已经展示了分析和使用的示例，可以通过将地方政府预算转换为RDF并将其与构造的LOD相结合，从因果关系到相关预算。构建的城市问题因果关系LOD是由句子中的Web信息半自动构建的，导致一个问题，即在不同上下文中出现的因果词之间缺乏关系。因此，我们提出了一种使用11个独立定义的推理规则来补充缺失因果链接的方法。此外，我们专注于可能形成城市问题的恶性循环的要点，并使用LOD的SPARQL进行了一项实验，以发现引起城市问题的恶性循环和多个恶性周期的基本问题。实验结果由有关城市问题的专家评估，并确认这项研究在解决城市问题方面具有一定程度的有用性。有必要收集并提出有关城市问题本身的实际数据，以详细分析以支持因果关系并分析当地的重点。但是，由于很难获得足够的数据，因此我们提出了一种估计使用神经网络出现问题的分布的方法。

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