1. Wikidataを用いた簡易オントロジー作成ツール
2021年3月16日
富士通研究所
鵜飼孝典
Copyright 2020 FUJITSU LABORATORIES LIMITED
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第3回ナレッジグラフ推論チャレンジ2020最終審査

2. 背景
 推理小説のナレッジグラフから、事件の真相を形式的、機械的に
探るためには、犯罪の動機や手段、存在証明（アリバイ）などに
関する知識を追加する必要がある
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3. 背景、動機
 2018年 ：
 辞書、犯罪白書などから手作りで、犯罪手段オントロジー、動機オントロジー
を作成
 手で全部メンテナンスするのはムリ→(半)自動化したい
 2019年：
 上記2つのオントロジーをwordnetにリンク
 単語ベクトルを生成して、ベクトルの類似性でオントロジーを機械的に拡張
 ワード間の関係（反意、同意、上位下位）がうまく取れない
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4. 概要
 以下の方法で簡便に小説オントロジーを作成するツール
 小説KGに含まれるオブジェクトをWikidataにマッピング
 Wikidataのクラス階層を利用
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5. アルゴリズム概要
1. 小説ナレッジグラフからオブジェクトを抽出
2. オブジェクトの文字列をwikidataから検索
 複数マッチする場合は、一番最初に出現するものを選択
3. wikidataのクラス階層を抽出
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6. 実装
 実装言語: kotlin
 サイズ： 約150行
 オントロジー作成にかかる時間
 一つの小説ナレッジグラフについて 約20分
• CPU Intel Core i5 2.0GHz
• Memory 16GB
 かかる時間の大部分は、wikidata の検索
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7. 統計
 Wikidataとリンクした小説ナレッジグラフのオブジェクト数 (割合)
 ACaseOfIdentity 281/503 56%
 AbbeyGrange 235/380 62%
 CrookedMan 122/204 60%
 DancingMen 103 /162 64%
 DevilsFoot 284/465 61%
 ResidentPatient 162/328 49%
 SilverBlaze 213/383 56%
 SpeckledBand 152 /262 58%
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8. 統計
 作成されたクラスの総数 1069
 オブジェクトと直接リンクしているクラス数 780
 誤り数 23
 作成された３つ組数 5300
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9. 作成されるオントロジーの構造
 例1：
 <http://kgc.knowledge-graph.jp/data/SpeckledBand/fear> a fjs:basic_emotion .
 fjs:basic_emotion rdfs:label "basic emotion"@en .
 fjs:basic_emotion a rdfs:Class .
 fjs:basic_emotion rdfs:seeAlso <http://www.wikidata.org/entity/Q16748867> .
 fjs:basic_emotion rdfs:subClassOf fjs:emotion .
 fjs:emotion a rdfs:Class .
 fjs:emotion rdfs:label "emotion"@en .
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kgc:fear
fjs:basic_emotion
type
fjs:emotion
subClassOf
wikidata:Q16748867
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10. 作成されるオントロジーの構造
 例2：
 <http://kgc.knowledge-graph.jp/data/SpeckledBand/anger> a fjs:negative_emotion .
 fjs:negative _emotion rdfs:label “negative emotion"@en .
 fjs:negative _emotion a rdfs:Class .
 fjs:negative _emotion rdfs:subClassOf fjs:emotion .
 fjs:emotion a rdfs:Class .
 fjs:emotion rdfs:label "emotion"@en .
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kgc:anger
fjs:negative_emotion
type
fjs:emotion
subClassOf
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11. 想定されるオントロジーの利用例
 感情は、犯罪の動機になるという一般的なルールを記述すること
で、動機を持つ可能性のある人を絞り込むことができる
 取り出せる知識の例
 ロマは、ロイロットに対して、ネガティブな感情を持っている
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12. 今後の展望
 Wikidataとのエンティティマッチングの精度を上げる
 意味を加味したリンキング
 オブジェクト以外のプロパティなどについてもオントロジーを作
成する
 クラス間に上下関係以外の関係をつける
 反意語、同意語など
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