| 大会名称 |
|---|
| 2022年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2022 |
| 発行日 |
| 2022-08-30 |
| セッション番号 |
| 1c |
| セッション名 |
| データベース |
| 講演日 |
| 2022/09/13 |
| 講演場所(会議室等) |
| 12棟-103教室 |
| 講演番号 |
| CD-004 |
| タイトル |
| 出現分布に基づく知識グラフの例外検出 |
| 著者名 |
| 加藤 遼, 堀内美聡, 松田光司, 佐々木勇和, 鬼塚 真, |
| キーワード |
| 知識グラフ, 例外検出 |
| 抄録 |
|
知識グラフの例外検出は，知識グラフから通常と異なる傾向の事柄を例外として検出する技術であり，誤り検出や知識抽出に役立てることができる． 既存研究は，検出する例外の種類が少ない，および出現分布の特性を反映しないという課題がある．本研究では，多様な例外を検出する例外検出手法を提案する． 提案手法では，知識グラフのサブグラフであるパターンにあてはまる各エンティティの隣接要素に基づいて，隣接要素の出現分布の特性を反映可能な例外スコアを定義する． さらに，パターンの探索効率化のため，例外スコアの上界によりパターンの枝刈りを行う． 評価実験において，枝刈りにより検出の効率性と例外的事実の有用性を評価する． |
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