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第2回ナレッジグラフ推論チャレンジ2019:ツール部門の紹介
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人工知能学会 SWO研究会ワークショップ 「ナレッジグラフ推論チャレンジ2019技術勉強会」 https://kgrc2019ws.peatix.com/
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第2回ナレッジグラフ推論チャレンジ2019:ツール部門の紹介
1.
第2回ナレッジグラフ推論チャレンジ2019勉強会 ~ ツール部門の紹介 ~ 1
2.
ツール部門とは 今回から新設した部門 ➢本部門への取り組みには複数のタスクの解決が必要になると 想定される ➢タスクを部分的に解くシステム(ツールと呼ぶ)や,推論を支援 するツールでも応募を可能に 想定されるツールの例(※この限りではない) ➢犯行の動機の推定 ➢凶器,トリックの推定 ➢容疑者リストの絞り込み ➢アリバイの提示 ➢ナレッジグラフ構築,修正,補完ツール ✓ナレッジグラフの修正を通じて真相の推論,説明を支援する 2
3.
想定するツールの具体例(1) 「まだらの紐」から犯人の動機を解く ➢ 昨年度の「上小田中411」チームのアプローチの一部 ✓殺人動機のオントロジーを作成 ✓https://www.slideshare.net/TakanoriUgai/ss-124021828 「背中の曲がった男」のモリソン嬢を容疑者リストから除外 ➢ 21:15に夫人は帰宅,モリソン嬢は戸口で下ろしてもらっている ✓
モリソン嬢は部屋に入っていない(?) ➢ 夫人は紅茶を1杯持ってくるよう女中に言いつけた ✓ この時点で部屋には夫人が一人(?) ➢ 21:25にバークリと夫人は言い争いをしている ✓ この時点で部屋にはバークリと夫人の二人 ➢ 部屋は中から鍵がかかっている ✓ 窓から入るしか無い ➢ 窓の外には男の足跡 ✓ モリソン嬢と一致しない 3 時間,鍵,足跡などの 情報から容疑者リストを 絞り込むツールが作れる? あくまでも一例
4.
想定するツールの具体例(2) 推論に必要な基本情報を収集する汎用ツール ➢例) シーンの一覧の取得 ➢シーンに含まれる情報の取得 ✓登場人物 ✓述語 ✓場所 ✓他のシーンとのつながり… ➢適切な可視化,条件入力用のGUIを付けるとよい かも… 4 適切なSPARQL クエリのテンプレート を用意すれば取得 できそう
5.
想定するツールの具体例(3) 複数の小説において推論に利用できる外部知 識の構築 ➢第1回の応募作品でも,多くのチームが「ルール」や 「オントロジー」を外部知識として追加している ✓動機,手段,アリバイ,….etc. ➢これらの外部知識を整備・拡充することで,第2回の 対象小説を含め,汎用的に使用できるようにする. ➢DBpediaなど,外部LODの利用も検討するとよ い? 5
6.
想定するツールの具体例(4) ナレッジグラフの構築,修正,補完ツール ➢重要文の取り出し ➢文章のトリプル化 ➢語彙の統一支援 ➢ナレッジグラフの修正,妥当性検証 ➢ナレッジグラフの欠損補完,一般知識補完 ➢スキーマ提案 6 ナレッジグラフ修正リクエストフォーム https://tinyurl.com/yxuw4lht
7.
最後に:応募に向けたヒント 第1回の応募作品(プログラムのコードも含む)は,推論 チャレンジのサイトに公開されているので参考に! ➢すぐに試せるDockerイメージを公開しているチームもあり. 第1回と同様に,利用する技術に制限はありません! ➢知識処理技術以外を用いた応募も歓迎します. 対象KGの不具合があれば,修正しますのでご連絡を… ➢GitHubでのプルリクエストも歓迎 まずは,ツール部門の応募を検討する手も… ➢次年度以降に,ツールを拡張&組み合せて本部門に… 7
8.
参考:公式サイトの見かた 8 第1回の情報 (応募作品等)
9.
質問・ご意見があれば... 9
10.
今後の予定:第2回ナレッジグラフ推論チャレンジ2019 -開催スケジュール- 2019年6月4日 応募開始 ➢人工知能学会全国大会(JSAI2019)@新潟にて, 第1回開催報告&第2回応募開始の宣言 ➢対象とするナレッジグラフについては,調整中のものを仮公開. 2019年8月末 改良版のナレッジグラフを公開 2019年8月27日
技術勉強会 ➢ナレッジグラフ・LODの基礎技術から,推論チャレンジのナ レッジグラフを扱う技術例まで,ハンズオンを交えた解説. 2019年9月13日 応募相談会 2019年10月末 応募締切 2019年11月末-12月 最終選考会&授賞式 10 JST本部(市ヶ谷)にて 17時-20時を予定 入退場自由
11.
ご応募お待ちしています! 【締切:10月末】 11 本活動は,JSPS科研費19H04168 基盤研究(B) 解釈可能なAIシステムの実現に 向けたナレッジグラフに基づく推論・推定技術の体系化,および人工知能学会 研究会特別支援金の助成を受けたものです.
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