inohilog

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近状

diary research

  • 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