【G検定】オントロジー(ライトウェイトオントロジーとヘビーライトオントロジー)

オントロジー

ヘビーウェイトオントロジー	・対象世界の知識をどのように記述するかを哲学的にしっかり考えて行う。 ・構成要素や意味的関係の正当性について哲学的な考察が必要になるため、どうしても人間が関わることになる傾向。
ライトウェイトオントロジー	・完全に正しいものでなくても使えるものであればいいという考えで、構成要素の分類関係の正当性については深い考察は行わない傾向がある。 ・セマンティックWeb（Webサイトが持つ意味をコンピュータに理解させ、コンピュータ同士で処理を行わせるための技術）や、LOD（Linked Open Data：コンピュータ処理に適したデータを公開・共有するための技術）などの研究として展開。 ・ウェブデータを解析して知識を取り出すウェブマイニングやビッグデータを解析して知識を取り出すデータマイニングと相性が良い。

オントロジーとは

特定のドメイン内の概念とカテゴリ、およびそれらの間の関係を表したものです。これは、そのドメイン内のオブジェクトと概念について推論するために使用できる、特定のドメインの共有された理解の正式な仕様です。

オントロジーは、自然言語処理、知識表現、セマンティック Web テクノロジなど、さまざまな AI アプリケーションで使用されています。それらは、情報を交換するときにさまざまなシステムが使用する共通の語彙と一連の概念を提供し、問題の情報についてより高度で自動化された推論を可能にします。

たとえば、医療ドメインのオントロジーは、「病気」、「症状」、「治療」などの概念と、それらの間の関係を定義する場合があります。このオントロジーを使用するシステムは、さまざまな病気、症状、治療の関係を推論して、より正確で関連性の高い情報をユーザーに提供できます。

ヘビーオントロジーとは

ヘビーウェイト オントロジーは、特定のドメインの包括的かつ一貫した理解を提供することを目的とした、知識の形式的で高度に構造化された表現です。これらには通常、ドメイン内のオブジェクト、イベント、およびプロセスと、それらが互いにどのように関係しているかを説明する、多数の概念、関係、および制約が含まれます。

AI で最もよく知られているヘビーオントロジーには、Cyc、SUMO (提案されたアッパー マージ オントロジー)、DOLCE (コンピューティングと環境のためのデジレ オントロジーとレキシコン) などがあります。これらのオントロジーは、複雑なドメインについて推論し、その知識に基づいて意思決定を行う必要がある知識ベースの AI システムの基盤としてよく使用されます。

ただし、ヘビーオントロジーの開発と保守は、多大な労力と専門知識を必要とする困難な作業です。これらのオントロジーの主な問題の 1 つは、その複雑さです。概念、関係、および制約が非常に多いため、オントロジーの構造を理解し、エラーや矛盾を特定することが困難になる場合があります。

ライトウェイトオントロジーとは

ライトウェイトオントロジーは、特定のドメイン内の概念と関係の共通理解を提供するために人工知能 (AI) システムで使用される知識の単純化された表現です。それらは、より包括的で正式なオントロジーと比較して、理解しやすく、維持し、使用しやすいように設計されています。

ライトウェイトオントロジーの目標は、AI アプリケーションに適した方法でドメイン知識のモデル化と共有をサポートすることです。これらは、情報検索、自然言語処理、セマンティック アノテーションなど、幅広いタスクに使用できます。

ライトウェイトオントロジーの問題のいくつかは次のとおりです。

したがって、ライトウェイトオントロジーの使用に伴うトレードオフを慎重に検討し、利点と制限のバランスを取るように設計して使用することが重要です。

オントロジーの歴史的背景

セマンティック Web

セマンティック Web は、情報の意味とコンテキストが明示的に定義され、コンピューターが解釈できる未来のインターネットの概念です。これは、データが相互にリンクされ、マシンによって処理されてより高度なタスクを実行し、新しいアプリケーションを可能にする Web のビジョンです。

セマンティック Web は、リソース記述フレームワーク (RDF)、Web オントロジー言語 (OWL)、SPARQL クエリ言語などの一連の標準とテクノロジに基づいています。これらの標準により、データを機械可読形式で表すことができ、ナレッジ グラフの作成が可能になります。ナレッジ グラフは、リンクされたデータの相互接続されたネットワークであり、エンティティ間の関係のリッチで構造化された表現を提供します。

セマンティック Web は、Web と対話する方法を変革する可能性を秘めており、アプリケーションとサービスで新しいレベルのインテリジェンスを実現します。たとえば、検索エンジンがクエリのコンテキストを理解して、より正確で関連性の高い結果を提供できるようにしたり、複雑な要求を理解して応答できるインテリジェントなパーソナル アシスタントを作成したりできます。

AI の分野では、セマンティック Web は、人間の意思決定と問題解決をより適切にサポートできる、よりインテリジェントで相互接続された Web を作成するための重要なステップと見なされています。相互に接続された大規模なデータセットを推論する能力は、電子商取引や教育から医療や科学的発見に至るまで、幅広いアプリケーションで大きな進歩をもたらす可能性を秘めています。

ただし、セマンティック Web はまだ開発の初期段階にあり、関連する標準とテクノロジを広く採用する必要性や、処理と処理のための効果的なアルゴリズムとツールの開発など、対処する必要がある多くの課題があります。リンクされたデータのクエリ。それにもかかわらず、セマンティック Web のビジョンは、AI、Web 開発、データ サイエンスの分野の研究者や実践者に刺激を与え続けています。