近年, Linked Open Data (LOD) と呼ばれるウェブ上でソフトウェア可読なデータを公開・共有するための技術が注目を集めている．LODが普及することにより, ウェブは巨大な知識ベースとして機能し, アプリケーションを横断したデータ統合・再利用が可能となる．LODを統合するためのハブとしてはDBpediaやYAGOが有名だが, LODの構造を規定するオントロジーの定義が不十分という問題がある．本研究では, 英語版Wikipediaの本文情報を利用して, DBpediaやYAGOを補完可能な大規模オントロジーを構築する手法を提案し, その有用性を示した．
In recent years, technology for publishing and sharing software-readable data on the web called Linked Open Data (LOD) has attracted attention. With the widespread use of LODs, the web will become a huge knowledge base, enabling data integration and reuse across applications. Although DBpedia and YAGO are famous as hubs for integrating LOD, there is an issue that the definition of the ontology that defines the structure of LOD is insufficient. In this research, we proposed a method to construct large-scale ontology from the text information of English Wikipedia. From the evaluation, we demonstrated that the ontology could complement DBpedia and YAGO.
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