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 '''意味ネットワーク'''(いみねっとわーく、{{Lang-en-short|semantic network}}, {{Lang-en-short|frame network}})は[[人間]]の[[記憶]]の一種である[[意味記憶]]の構造を表すためのモデルである。
 
[[概念]]の間の意味関係を表現する[[ネットワーク]]である。[[知識表現]]でよく利用される。概念を表す[[節]]と、概念の意味関係を表す[[辺]]からなる、[[有向グラフ]]または[[無向グラフ]]である。
 
== 歴史 ==
[[Image:Semantic Net.svg|thumb|320px|意味ネットワークの例]]
 "セマンティックネット Semantic Nets"は[[1956年]][[ケンブリッジ]]言語研究所ユニットのリチャード・リチェンスが[[機械翻訳]]と[[自然言語]]の間の計算機向け言語として発明した。1960年代初期に「SYNTHEXプロジェクト」の一部として、ロバート・シモンズ<ref name='Simmons1963'>{{cite journal | title=Synthetic language behavior | journal=Data Processing Management | year=1963 | last=Robert F. Simmons |volume=5 |issue=12 |pages=11–18}}</ref>、シェルドン・クラインとカレン・マコノログ、[[ロス・キリアン]]<ref name='Quillian1963'>Quillian, R. A notation for representing conceptual information: An application to semantics and mechanical English para- phrasing. SP-1395, System Development Corporation, Santa Monica, 1963.</ref>、ほかのシステム開発企業らが独自に開発した。のちに[[アラン・コリンズ]]とキリアンの論文によって広く知られるようになった。(e.g., Collins and Quillian;<ref name='Collins1969'>{{cite journal | title=Retrieval time from semantic memory | journal=Journal of verbal learning and verbal behavior | year=1969 | last1=Allan M. Collins |author2= M. R. Quillian |volume=8 |issue=2 |pages=240–247 |doi=10.1016/S0022-5371(69)80069-1 }}</ref><ref name='Collins1970'>{{cite journal |title=Does category size affect categorization time? |journal=Journal of verbal learning and verbal behavior |year=1970 |first= |last=Allan M. Collins
|author2=M. Ross Quillian |volume=9 |issue=4 |pages=432–438 |doi=10.1016/S0022-5371(70)80084-6 }}</ref> Collins and Loftus<ref name='Collins1975'>{{cite journal |title=A spreading-activation theory of semantic processing |journal=Psychological Review |year=1975 |last=Allan M. Collins |author2=Elizabeth F. Loftus |volume=82 | doi = 10.1037/0033-295x.82.6.407 |pages=407–428}}</ref> Quillian<ref>Quillian, M. R. (1967). Word concepts: A theory and simulation of some basic semantic capabilities. Behavioral Science, 12(5), 410-430.</ref><ref>Quillian, M. R. (1968). Semantic memory. Semantic information processing, 227–270.</ref><ref>{{cite journal | last1 = Quillian | first1 = M. R. | year = 1969 | title = The teachable language comprehender: a simulation program and theory of language | url = | journal = Communications of the ACM | volume = 12 | issue = 8| pages = 459–476 | doi=10.1145/363196.363214}}</ref><ref>Quillian, R. Semantic Memory. Unpublished doctoral dissertation, Carnegie Institute of Technology, 1966.</ref>)
 
 1980年代後半に[[オランダ]]の[[フローニンゲン大学]]と[[トゥウェンテ大学]]が共同で「知識グラフ」と呼ぶプロジェクトを始めた。[[知識グラフ]]とは、[[グラフ理論]]の代数を活用する目的で、意味ネットワークの辺に「ありうる関係の有限の集合からなる」とする制約を加えたものである。<ref>{{cite book |last=Van de Riet |first=R. P. |date=1992 |title=Linguistic Instruments in Knowledge Engineering |url=http://www.stokman.org/artikel/92Jame.KnowGraphs.LIKE.pdf |publisher=Elsevier Science Publishers |page=98 |isbn=0444883940}}</ref>その後の10年間で意味ネットワークと知識グラフの区別はなくなった。<ref>{{cite conference |url=https://books.google.com/books?id=15PDCgAAQBAJ&pg=PA444 |title=Path-Based Semantic Relatedness on Linked Data and Its Use to Word and Entity Disambiguation |last1=Hulpus |first1=Ioana |last2=Prangnawarat |first2=Narumol |date=2015 |publisher=Springer International Publishing |book-title=The Semantic Web - ISWC 2015: 14th International Semantic Web Conference, Bethlehem, PA, USA, October 11-15, 2015, Proceedings, Part 1 |pages=444 |conference=[[International Semantic Web Conference]] 2015}}</ref><ref>{{cite web |url=https://www.authorea.com/users/6341/articles/107281 |title=What is a Knowledge Graph? |last1=McCusker |first1=James P. |last2=Chastain |first2=Katherine |date=April 2016 |website=authorea.com |access-date=15 June 2016 |quote="usage [of the term 'knowledge graph'] has evolved"}}</ref>2012年には[[Google]]が[[ナレッジグラフ]]と呼ぶ知識グラフを公表した。
 
== 基礎 ==
 意味ネットワークは、ある物事がほかの物事と関係する概念の集合としてもっともよく理解できる知識をもつときに使える。ほとんどの意味ネットワークは[[認知]]に基づいている。[[分類]]階層のなかで体系化できる[[弧]]や節からなる。意味ネットワークは[[活性化拡散]]モデル、[[継承]]、プロトオブジェクトとしての節などのアイデアに貢献した。
 
== 解説 ==
 人間の記憶は、[[コンピュータ]]の記憶と異なる構造を持つので、ビットやバイトといった[[情報量]]で表すことができない。そのため、このようなモデルが必要となる。[[集合論]]を基礎としたモデルなどもある。
 
 ノード(円)が概念、リンク(矢印)が関係を表す。リンクには「である(is-a)」、「もつ(has-a)」などがある。
 
 意味ネットワークのデータベースを実現するには、
*「太郎は 日本人である」
*「日本人は 人種である」
*「人間は 人種を持つ」
*「人間は 動物である」
 のような上下関係のリストを作成する。その上で
 
「太郎は 動物であるか?」
 ノード(円)が概念、リンク(矢印)が関係を表す。リンクには「である(is-a)」、「もつ(has-a)」などがある。
 
 とデータベースに問い合わせると、ノード「太郎」から上方に探索すればノード「動物」に達するので、答えは「太郎は 動物である」または「そうです」となる。このように意味ネットワークを応用すれば、ちょっとした応答型ロボットの対話プログラムを作成することができる。
 意味ネットワークのデータベースを実現するには、
「太郎は 日本人である」
「日本人は 人種である」
「人間は 人種を持つ」
「人間は 動物である」
 のような上下関係のリストを作成する。その上で
「太郎は 動物であるか?」
 とデータベースに問い合わせると、ノード「太郎」から上方に探索すればノード「動物」に達するので、答えは「太郎は 動物である」または「そうです」となる。このように意味ネットワークを応用すれば、ちょっとした応答型ロボットの対話プログラムを作成することができる。
 
== 関連項目 ==