知識処理技術: 意味空間モデルによる相関計量に基づく異分野DB 連携

Abstract

本稿では、計量空間モデルに基づく相関検索技術について示す。人間の知識の認知には大きく2種類あると考えられる。1 つは絶対的な知識であり、ICT 技術においては、概念辞書、セマンティックWeb などに用いられるオントロジーによって書ける知識である。もう1 つの知識としては、相対的な知識であり、ある知識A とある知識B を比較してその関係について得られる知識である。人間は無意識のうちに異種のものを結びつける規準を作っていると考えられ、この規準を本モデルでは軸集合（空間を形成）と計量方法（数学的には大きくノルム、距離、内積）によって表現する。異種異分野間の知識についての相関を検索するだけでなく、どのような要因（軸、指標）で相関しているかを示すために、本モデルでは、異種異分野の知識同士の相関と要因を選択された相関量の高い知識群とそれを求めた軸集合を導出する。

This paper represents new technology of correlation search or retrieval technique. There are two kinds of human's Knowledge. One is absolute knowledge. This can represent conceptual dictionary or ontology which is used in Semantic Web etc. Another is relative knowledge representing relationships between knowledge base A and B discovered by comparing them A and knowledge B, connect these knowledge without absolute knowledge such as. Human unconsciously defines basis for linking heterogeneous things, concepts or knowledge. In this model the basis are represented in a set of axis which constructs a space and measurement method which mathematically belongs to norm, distance or inner product. It is important to represent not only relationship between knowledge but also factors building the relationship.