【G検定】意味ネットワーク（is-aとpart-of）

意味ネットワーク

is-a（「である」の関係）	part-of（「一部である」の関係）
上位概念と下位概念の継承関係	属性
哺乳類-犬	車-部品
「is-a」の関係は推移律が必ず成立する。 「哺乳類 is-a 動物」と「人間 is-a 哺乳類」が成立すれば、「人間 is-a 動物」が自動的に成立することを意味する	「part-of」の関係には最低5つの関係があることが分かっており、コンピュータにこれを理解させるのは大変難しい。

意味ネットワーク

意味ネットワークとは、概念、関係、および属性を表すエッジによって接続されたノードのネットワークです。セマンティック ネットワークのノードは概念またはエンティティを表し、ノード間のエッジはこれらの概念間の関係を表します。

意味ネットワークの背後にある考え方は、知識をグラフ構造として表現することです。ここで、ノードは概念であり、概念間の関係はノード間のリンクによって表されます。セマンティック ネットワーク内のノード間のリンクには、関係の種類 (「is-a」や「part-of」など) や関係の方向 (「is-a」や「part-of」など) など、関係の性質を指定する追加情報を使用して注釈を付けることができます。 「AはBを引き起こす」）。

意味ネットワークは、自然言語処理、情報検索、エキスパート システムなど、さまざまな AI アプリケーションで広く使用されています。これらは、WordNet などの大規模な知識ベースを構築するために使用されており、言語の構造化された表現と、単語と概念の間の関係を表すことができます。

「is-a」の関係

「is-a」の関係は継承とも呼ばれ、より一般的な概念 (親またはスーパークラスとも呼ばれます) とより具体的な概念 (子またはサブクラスとも呼ばれます) の間の関係を表すために使用されます。「is-a」の関係は、子の概念がその親からプロパティと動作を継承することを主張します。

具体的な例を次に示します。

この例では、「犬」という概念は「動物」という概念の子です。これは、犬が「動物」であり、親から特性と行動を継承することを意味します。犬には体があり、他の動物と同じように動き、呼吸し、食べ、眠り、繁殖します。さらに、犬には、他の動物と区別される固有の特性 (尾、毛皮、4 本の脚) と行動 (吠える、尻尾を振る、尻尾を追いかける) があります。

「part-of」の関係

「part-of」の関係は、オブジェクトとその部分の間の関係を指します。たとえば、車のセマンティック ネットワークを考えてみましょう。このネットワークでは、車は全体のオブジェクトであり、エンジン、ホイール、ドアなどのさまざまなパーツが「part-of」の関係を通じて関連付けられています。

そのため、ネットワークでは、車のノードはエンジン、ホイール、ドアなどのノードにエッジを向け、各エッジは「part-of」としてラベル付けされます。このようにして、ネットワークは車の階層構造を表すことができます。車のノードが最上位にあり、その部品が次のレベルにあります。

この関係をグラフ形式で簡単に表現すると、次のようになります。

意味ネットワークの例

1. 概念グラフ: 概念がノードとして表され、概念間の関係がエッジとして表されるセマンティック ネットワーク。
2. WordNet: 同義語、反意語、下位語などを含む、英単語とその関係に関する大規模な語彙データベース。
3. フレームベースのシステム: 概念がフレームとして表され、属性と概念間の関係が含まれるセマンティック ネットワーク。
4. 説明論理: 概念間の関係を表現し、推論するための形式主義。
5. RDF (リソース記述フレームワーク): 主語、述語、目的語の 3 要素の有向グラフとして Web 上の情報を表すための W3C 推奨の標準。

意味ネットワークの歴史的背景

1950 年代から 1960 年代: セマンティック ネットワークの初期の基礎は、「セマンティック情報処理システム」の概念を提案したマービン ミンスキーなどの研究者によって築かれました。ミンスキーらは、知識を相互接続されたノードとして表現する方法と、この表現を使用して推論と問題解決をサポートする方法について、初期のアイデアを開発しました。

1970 年代から 1980 年代: AI のエキスパート システムの開発により、セマンティック ネットワークの概念が再び注目されるようになりました。研究者は、フレーム、スクリプト、セマンティック ネットワークなど、知識のより正式な表現を開発し、これらの表現を使用して自動化された推論と意思決定をサポートすることに取り組みました。

1990 年代から 2000 年代: World Wide Web の成長に伴い、研究者はセマンティック ネットワークを使用して、Web 上で入手可能な膨大な量の情報を表現し、推論する方法に注目し始めました。この作業は、オントロジー、つまり概念と関係の正式な表現、および自動処理を可能にするために情報を機械可読形式でエンコードする Web のビジョンであるセマンティック Web の開発につながりました。

2010 年代から 2020 年代: 近年、自然言語処理と機械学習の進歩により、研究者はセマンティック ネットワークを作成および使用するためのより洗練された方法を開発できるようになりました。これにより、大量のテキストを処理し、概念間の意味関係を抽出することを学習できる、トランスフォーマー ベースのモデルなどのディープ ラーニング モデルが開発されました。