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inohilog

/var/log/inohiro

近状

  • Relation (Predicate: SとOを結ぶ),Instance,Class(Schemaレベルの関係)のアライメントを同時にやる手法
    • 具体的には,2オントロジ(とデータ)間の rdf:sameAs, rdfs:subClassOf, rdfs:subPropertyOf な関係を見つけ出す
    • これまでに多くの手法は,それぞれ別々に注目して行うものが多かった
      • また,学習データやパラメタチューニングが必要であった
    • Relation, Instance, Class のアライメント情報を相互に利用することで,巨大な実世界のオントロジ(とそれを用いたデータ)に対して高精度の適合率,再現率を示した
  • Function, Functionality という概念を使う(彼らが考えたものではない)
    • モノ x,y 間の関係 r を考える r(x,y)
    • 関係 r(x,y) において,与えられた第一引数(x)について,ただ一つの第二引数(y)が存在するとき,r は function である
      • 関係 'wasBornIn'(出生地,人と場所の関係)は function である.なぜなら,ある人の出生地は一意に決まる
      • 複数 y が得られる場合は function ではない.しかし,数を数えればそれっぽさがわかる(だいぶ適当...
    • 関係 r が function であるとき,r(x,y) がオントロジAで存在し,かつ r(x,y') がオントロジBで存在する時,y と y' は等価である
      • リソース a:HiroyukiInoue と kde:inohiro が存在しそれらが等価とき,belongsTo( a:HiroyukiInoue, hoge ) ^ belongsTo( kde:inohiro, fuga ) ならば,hoge と fuga は等価
    • 逆関係 r^-1(y,x) も考える
    • 各リソースの入次数などをもとに,確率的に等価っぽいリソース,サブクラス,サブプロパティな関係を見つける
  • 自分の興味としては,type 情報がない RDF Class を分類する方法が知りたかったが,この研究はそういう感じではない
    • もっとクラス分類とかクラスタリングなどのキーワードで手法を調べたほうが良い気がする
    • それでもスキーマアライメント,オントロジマッチングなどはおもしろい
  • 論文は読みやすかったが,Probabilistic な論文はあまり読み慣れていなくて,数式が大変だった(と言っても,そんなに難しくないはずだけど... これくらいで難しいと言っているとアレなのでは

その他

  • 先週,初めて接骨院に行った.腰から曲がっているらしいので定期的に行きます :(
    • 良い椅子を検討する.枕も変えるかな
  • 研究のモチベーションが上がらなくて後回しになってしまって良くない.時間を確保して取り組まないと...
    • 何が重要で優先しなければならないか十分考えているつもりだが,最適解じゃない方向に行動していることがあり,なんとかしないと
  • 知識が無いことへの恐怖がある(別に最近始まったことではない)
    • わりと新しいもの好きなので,れいるずの新機能とか,最近話題の全文検索エンジンとか気になるし,キャッチアップしなきゃと思う
    • その一方,もっと本質的な(計算機科学的な)知識ももちろん必要だけど足りているとは到底思えず,勉強しなきゃ・したいと思う...
    • 代わりのいない人になりたい(重要)
  • 忍耐力というか,めんどくさいと思う閾値を高くしたい