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高分子材料オントロジーの構築に向けた Wikidataからのドメイン概念抽出

skume
November 06, 2021

高分子材料オントロジーの構築に向けた Wikidataからのドメイン概念抽出

本研究では、ドメインオントロジーの構築支援を目指して、公共の大規模Linked Open Data(LOD)の1つであるWikidataから、対象となるドメイン概念を抽出する方法論を提案する。提案手法では、対象ドメインに関する検索エンティティを与えて、共通する上位エンティティの出現回数、及びそれらパス関係の連鎖をもとにしてグラフ解析を行うことで、ドメイン概念のis-a階層を得る。今回、同手法を応用したWikidataからのクラス階層抽出の事例として、高分子材料に関する新規のドメインオントロジーの構築について概説する。

In this study, in order to support the construction of domain ontologies, we propose a methodology for extracting target domain concepts from a large-scale public Linked Open Data (LOD) system. In the proposed method, we obtain the class-related hierarchy of the domain concept by the occurrences of common upper entities and the chain of those path relationships. As an example of class hierarchy extraction from LOD, we describe the construction of a domain ontology for polymeric materials using Wikidata.

skume

November 06, 2021
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  1. 研究プロジェクトの課題・⽬的 課題 ・ゼロからの⼿作業でのオントロジー 構築には⼤きな労⼒がかかる ・対象語彙範囲の曖昧さ ・再現性や妥当性評価 ・他のオントロジーとの互換性 (従来のオントロジー構築) ⼈⼿による 知識抽出

    ⽂献/論⽂ オントロジーの 初期モデル (研究プロジェクトの⽬的) グラフ構造に基づく知識階層 の抽出により、汎⽤LODから 対象概念のサブセットを抽出 して、ドメインオントロジー の初期モデルを作る。 (提案法) 汎⽤の公共LOD グラフ構造に基づく 知識階層の抽出 オントロジーの 初期モデル
  2. 展開段数 1 展開段数 2 (⼊⼒) ・検索エンティティ ( ) (出⼒) ・展開共通上位エンティティ

    ( ) ・下位概念の検索範囲 ( ) (1)対象ドメインの語彙を「検索エ ンティティ(⼊⼒)」として与え、上位 概念グラフを得る。 (2)起点となる共通の上位概念(展 開共通上位エンティティ)を同定する。 (3)グラフの部分構造を利⽤して、 起点となる共通エンティティから⼊⼒ 地点まで最⼤段数を展開段数として決 める。 (4)各起点から下位概念を検索して、 概念のクラス階層を抽出する。 対象ドメインに関するクラス階層の抽出⽅法の概要
  3. Wikidataのクラス階層に関するデータモデル QID: wikidataのエンティティID subClassOf: wdt:P279, instanceOf: wdt:P31 Wikidataのデータモデル・SPARQL検索モデル QID QID

    subClassOf関係 QID subClassOf関係 instanceOf関係 下位概念 上位概念 上位概念 QID 下位概念 QID instanceOf関係 上位概念のSPARQL検索モデル 検索エンティティ subClassOf | instanceOf subClassOf subClassOf
  4. 得られたクラス階層の上位関係 対象ドメインに関する 188 検索エンティティ (⼊⼒) XE2Τεςϧ XE2༗ػԽ߹෺ XE2Խ߹෺ͷߏ଄Ϋϥε XE2Ξϧσώυ XE2ΧϧϘχϧԽ߹෺

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  5. 対象ドメインに関する 188 検索エンティティ (⼊⼒) 上位概念グラフ 709エンティティ/1169トリプル XE2Ξϧσώυ XE2Խ߹෺ͷߏ଄Ϋϥε- XE2ΧϧϘχϧԽ߹෺- XE2$"4ొ࿥൪߸

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  6. 得られた起点となる共通エンティティと展開段数 (展開段数1) 化学反応 ラジカル重合 アミン ビニル⾼分⼦ 重合反応 エーテル 可燃性ガス 分⼦

    液体 無次元量 粘度 合成樹脂 ケトン 化学物質のグループ またはクラス 指数 発癌性 弾性率 化学過程 結晶化 ⽣物学的プロセス コンバータ イオン 糖アルコール 有機酸 有機硫⻩化合物 炭化⽔素 化学薬品の専⾨的使 ⽤ 係数 有機窒素化合物 熱的特性 イオンの構造クラス 化学的性質 逐次重合 有機⾼分⼦ (展開段数2) 重合体 物性 物理量 材料特性 物理単位 特徴量 物理現象 化合物 エステル ⽔素化物 プロセス ⼒ 物質の状態 固体 オレフィン グリセリドの含有量 モル量 光学機器 診断⾏為 スカラー 相転移 アミド 芳⾹族化合物 計測機器 系列 可燃性固体 物理的状態 状態量 ⼀時的な実体 材料 ISQ派⽣数量 実験技術 ⽰強変数 ⽐ カルボン酸塩 ⾏為 分析技術 酸素化合物 引⽕性液体 材料の機械的性質 構造 ⾯量 個体量 化学量 有機酸素化合物 硫⻩化合物 実験器具 分離⼯学 不飽和結合 束縛状態 カルボニル化合物 (展開段数3) 有機化合物 脂肪族化合物 複素環式化合物 可鍛性材料 不飽和炭化⽔素 関数 構成要素 カルボン酸 第⼆可算的空間 概念 群 クラス メタクラス 表記法 多様体 語彙項⽬ 量 ハウスドルフ空間 規準 化合物の構造クラス (展開段数4) ⾼分⼦ 物理的プロセス 変化 ⾔語装置 構成素 位相空間 ⾔語単位 タイプ 数学的対象 技術 状態 連続媒体 空間 特性 (展開段数5) 化学物質 情報 規則 部分集合 分⼦実体 集合 概念体系 値 抽象的対象 関係性 ⾏動 (展開段数6) 産物 部分 ⼈造実体 射 素材 認識物体 表現 (展開段数7) 命題 商品 システム ⼈⼯物 (展開段数8) 財 過程 (10) 知識
  7. 展開段数の閾値による候補語彙の絞り込み 展開段数 X (1-Xまで) 起点の数 得られた 候補語彙数 抽出された 正解データ数 正解データが抽

    出できた割合 (%) ※ 1 34 46796 160 8.05 2 85 580148 484 24.36 3 105 792839 611 30.75 4 119 838980 738 37.14 5 130 914151 820 41.27 6 137 1030334 962 48.41 7 141 1048991 970 48.82 8 143 1091829 992 49.92 9 143 1091829 992 49.92 10 144 1139820 1008 50.73 正解データが候補概念として 抽出できた割合 % 正解データが抽出できた割合は展開段数6以降で鈍化した。 展開段数6段までで得られた候補語彙が有⼒。 ※正解データが抽出できた割合 : 抽出された 正解データ数 ➗ 全正解データ数
  8. まとめ・今後の展望 n Wikidataから、対象ドメインに関する約100万語の概念のクラス階層を 抽出できた。 n ⼊⼒語彙数(〜1000語彙)を増やした場合の検証実験を⾏う。 • 起点数が増えることで、展開段数は⼩さくなり、検索範囲が絞り込め ることが予想される。 •

    今後、候補語彙の適合率についても検討する。 n 他の既存DBでの検証 • LSD/Mesh, IOBCなどを⽤いて検証予定 n is-a階層以外の概念関係の取得 • ⾼分⼦と関連する概念関係を取得する⽅法を試⾏中 n LODあるいはLODのサブセクション(化学/医学 等)によって、クラス、 及びインスタンスの取り扱いが異なるので、今後検討する。 n ⾃動抽出した内容を「⾼分⼦オントロジー 」として整備する。