Construction and Exploitation of Ontologically-sound Commonsense Knowledge Resources

本体论常识知识资源的构建与开发

• 批准号: 22K12723
• 负责人: 林 良彦
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Waseda University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12723/
• 关键词: コモンセンス知識; 知識グラフ; オントロジー; 多義性解消; 文脈依存分散表現; コモンセンス知識; 知識グラフ; オントロジー; 多義性解消; 文脈依存分散表現

本研究は，具体的なコモンセンス知識リソースである ConceptNet を対象とし，オントロジー的に適度に制約されたコモンセンス知識リソースの構築・利用に関する知見を体系化することを目的としている．初年度の2022年度は，すでに構築済のパイロットデータセットを用いて，知識トリプルの連鎖の妥当性評価を行うための手法の検討を中心に進めた．この課題は，２つのトリプルを結節点となる概念ノードを介して連鎖させることが意味的に適当であるかを判定するものであり，コモンセンス知識リソースを推論を伴う問題解決に適用する際に必須となる．技術的には，自然言語処理における意味的多義性解消に類似しているが，必要な文脈情報が欠乏しているという問題がある．今年度は，知識リソースの局所的なグラフ構造，および，当該の知識トリプルを言語化し大規模言語モデルに基づく文脈依存分散表現を特徴量として利用する教師あり学習方式の実装・実験評価を行い，その基本的な有効性を確認するとともに，問題点を明確化した．また，以上の成果を国際会議 LREC2022 (２０２２年５月，フランス・マルセイユ市で開催）にて報告し，関連研究者との議論から今後の進め方に関する示唆を受けた．また，コモンセンス知識リソースをオントロジー的に適正な形に精錬するというサブ課題については，ConceptNetに収録されている概念ノード間関係の基本的な分析を進めた．とくに，XがYにある⇔YがXにある という AtLocation 関係の対称性についての妥当性についての検討を行っている．

这项研究旨在组织有关在本体论中等约束的常识知识资源概念网的构建和使用的知识。在2022年的第一年，我们专注于检查使用已经构建的试点数据集评估知识链的有效性的方法。该任务确定了在语义上通过用作节点的概念节点链接两个三元组是否合适，并且在将常识知识资源应用于推理解决问题时至关重要。从技术上讲，它类似于消​​除自然语言处理中语义歧义的问题，但是存在一个问题，即缺乏必要的上下文信息。今年，我们对知识资源的本地图结构和监督学习方法实施了实验评估，这些结构使用基于大规模语言模型的上下文依赖性分布式表达式作为特征数量，从而确认了这些问题的基本有效性并阐明了问题。上述结果还在国际会议LREC2022（2022年5月在法国马赛举行）上进行了报道，与相关研究人员的讨论提出了有关如何在未来进行的建议。此外，关于将常识知识资源改进成本体学上适当的形式的亚挑战，我们对ConceptNet中包含的概念节点之间的关系进行了基本分析。特别是，我们正在研究Atlocation关系的对称性的有效性，其中X中的X在X中。