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title: メディアサービスの基盤としてのナレッジベースの活用と生成方法について / YJTC19 in Shibuya A-3 #yjtc
tags:  #yjtc  
author: [Yahoo!デベロッパーネットワーク](https://convert.docswell.com/user/ydnjp)
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description: ヤフーでは、Yahoo!検索やYahoo!ニュースを始めとしたメディアサービスで、大規模なナレッジベース （世の中の概念とその関係を構造化したデータベース）を活用しています。 本セッションでは、ナレッジベースの活用事例や生成方法についてご紹介しました。
published: December 12, 19
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# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5G78LPMYED.jpg)

メディアサービスの基盤としての
ナレッジベースの活用と生成方法について
メディアカンパニー 検索統括本部 山﨑朋哉
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# Page. 2

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山﨑 朋哉
メディアカンパニー 検索統括本部
2016年度 新卒入社
主にナレッジベース開発を担当
学生時代はグラフ構造のデータマイニングの研究に従事
趣味はソフトテニスとぷよぷよ
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# Page. 3

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/54EMMWDVEW.jpg)

このセッションについて
メディアサービスの基盤技術の1つである
ナレッジベースの活用と作成方法について紹介します。
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# Page. 4

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アジェンダ
1. ヤフーとナレッジベース (KB) の関係
2. KB のイントロダクション
3. KB 生成について
4. クリアするべき課題
5. まとめ
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# Page. 5

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100以上のサービスを展開
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# Page. 6

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100以上のサービスを展開
ユーザーとコンテンツのマッチングが大切
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# Page. 7

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ユーザーとWeb検索コンテンツのマッチング
検索クエリ
Web検索での行動ログ
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# Page. 8

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ユーザーとニュースコンテンツのマッチング
ニュース記事の閲覧
ニュースでの行動ログ
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# Page. 9

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ユーザーとマルチコンテンツのマッチング
Web検索
行動ログ
ニュース
行動ログ
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従来は、各サービスの行動ログから
最適なコンテンツを配信


# Page. 10

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ナレッジベースを用いたユーザーとマルチコンテンツのマッチング
行動ログとコンテンツの
共通言語 としての
Web検索
行動ログ
ナレッジベース (KB)
そして父になる
出演
福山雅治
ニュース
行動ログ
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配偶者
吹石一恵


# Page. 11

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ナレッジベースのイントロダクション
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# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V47QP2QLEP.jpg)

ナレッジベースとは？
エンティティ（世の中の物事・概念）と その 関係 を 構造化 したデータベース
ファクト
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# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DKE4YLN571.jpg)

ナレッジベースの構造化とは？
エンティティは
クラス情報 と ID を持つ
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# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PL716L52EG.jpg)

ナレッジベースの構造化とは？
エンティティは
Id:1234
クラス情報 と ID を持つ
Person
Id:33455
Person
Id:905
Id:1334
Film
Id:34
Person
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
Person
Id:1759
Person


# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8G7WWV5272.jpg)

ナレッジベースの構造化とは？
エンティティは
Id:1234
クラス情報 と ID を持つ
Person
オントロジー
Id:33455
Person
Film
Id:34
Person
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Person
出演
Id:905
Id:1334
Thing
Person
Id:1759
Person
著述
Film
Product
Broadcast
Publication


# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/W4JZ54N473.jpg)

オントロジーとは？
• オントロジー = 概念化の仕様 [T. R. Gruber 1993]
Thing
• クラス (概念) 階層とクラス間の関係を持つ
Person
出演
著述
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Film
Product
Broadcast
Publication


# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KYE6938GEV.jpg)

なぜ KB を使うのか？
• 現実世界の複雑な関係を
構造化 できる
• 構造の拡張 が容易
• 推論 を行える
配偶者
浜田雅功
子供
小川菜摘
子供
ハマ・オカモト
推論
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# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5GE5NL9X74.jpg)

一般的な KB の活用例1: 構造化検索
ユーザーの検索意図に
沿った回答を行う
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https://search.yahoo.co.jp/search?p=ブラックジャックによろしく より引用


# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V9725L2Q7R.jpg)

一般的な KB の活用例2: QAシステム
オススメの
福山雅治の映画は？
「そして父になる」は
いかがでしょうか。
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写真：アフロ
https://search.yahoo.co.jp/search?p=そして父になる より引用


# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5DJYKQYYEM.jpg)

一般的な KB の活用例3: 推薦システムの強化
ナレッジベースを活用し、ニュース記事の推薦システムの精度を向上
Hongwei Wang+ : DKN: Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation, TheWebConf 2018 より引用
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# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2V7NRKPRJ8.jpg)

“Knowledge Base”を引用している論文数の増加
“KB”を引用している
ACM/IEEEの
新規論文数
1973年
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年度
2018年
参考: http://www.mkbergman.com/2244/a-common-sense-view-of-knowledge-graphs
と同様の方法で検証


# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GYJ9MV3Z73.jpg)

ヤフー検索での KB の活用
ユーザーの検索クエリ
そして父になる
出演
福山雅治
配偶者
写真：アフロ
吹石一恵
ナレッジベース
クエリ解釈システム
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検索クエリに最適な
エンティティ
https://search.yahoo.co.jp/search?p=福山雅治
より引用 (右図)


# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5GJ8LPLY7D.jpg)

ヤフーでのナレッジベースの作成方法
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# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/MLJLL1L9JR.jpg)

KB 生成の流れ
データ抽出
スキーマ統一
エンティティマッチ
エンティティ接続
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# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/547MMWMV7W.jpg)

KB 生成の流れ: 入力データ
データ抽出
構造化データ
非構造化データ
Wikipedia
LOD
スキーマ統一
社内データ
エンティティマッチ
エンティティ接続
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・・・
Web上のデータ
入力データを同じ形式で取り込む
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A6%8F%E5%B1%B1%E9%9B%85%E6%B2%BB より引用


# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/ZP7RVYVWJ9.jpg)

KB 生成の流れ: 抽出後のデータ
データ抽出
福山雅治
birth date
1969/2/6
spouse
スキーマ統一
吹石一恵
福山雅治
エンティティマッチ
エンティティ接続
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
perform
そして父になる
marriage
吹石一恵
吹石一恵
birth day
1982/9/28


# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/NPJXZGZV7X.jpg)

KB 生成の流れ: オントロジーを用いたスキーマ統一
データ抽出
福山雅治
birth date
1969/2/6
spouse
スキーマ統一
吹石一恵
福山雅治
エンティティマッチ
エンティティ接続
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
perform
そして父になる
marriage
吹石一恵
吹石一恵
birth day
1982/9/28


# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/63JK84857D.jpg)

KB 生成の流れ: オントロジーを用いたスキーマ統一
データ抽出
Person
福山雅治
生年月日
1969/2/6
配偶者
スキーマ統一
吹石一恵
Person
エンティティマッチ
エンティティ接続
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オントロジー
Thing
出演
福山雅治
配偶者
Person
Person
・・・
そして父になる
出演
著述
Broadcast
吹石一恵
吹石一恵
生年月日
Product
1982/9/28
Publication


# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4LE32L21J5.jpg)

KB 生成の流れ: 同一のエンティティのマッチング
データ抽出
Person
福山雅治
生年月日
1969/2/6
配偶者
スキーマ統一
吹石一恵
Person
エンティティマッチ
エンティティ接続
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
出演
福山雅治
配偶者
Person
吹石一恵
吹石一恵
そして父になる
同一のエンティティ
生年月日
1982/9/28


# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V8EDZNZK7G.jpg)

KB 生成の流れ: 同一のエンティティのマッチング
データ抽出
Person
福山雅治
スキーマ統一
配偶者
吹石一恵
エンティティマッチ
Person
吹石一恵
エンティティ接続
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
生年月日
1969/2/6
出演
そして父になる
生年月日
1982/9/28


# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4V7PD5D378.jpg)

KB 生成の流れ: 同一のエンティティのマッチング
データ抽出
Person
福山雅治
スキーマ統一
配偶者
吹石一恵
エンティティマッチ
Person
吹石一恵
エンティティ接続
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
生年月日
1969/2/6
出演
そして父になる
生年月日
1982/9/28


# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L2JV1P1N7Q.jpg)

KB 生成の流れ: データを統合する
データ抽出
Person
福山雅治
スキーマ統一
生年月日
配偶者
吹石一恵
配偶者
エンティティマッチ
Person
吹石一恵
エンティティ接続
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
1969/2/6
出演
そして父になる
生年月日
1982/9/28


# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Z5EG2P25EL.jpg)

クリアするべき課題
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# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V4JQP2PL7P.jpg)

ヤフーでの KB 生成において難しいこと
1. 誤った情報の掲出を可能な限り無くす
→ 高い精度のエンティティマッチング・データバリデーション
2. ユーザーの多様なニーズに答える
→ Web上のデータから知識を獲得して
KB を拡充
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ユーザーのニーズは
ロングテール
写真：アフロ


# Page. 35

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DK74YLY5J1.jpg)

エンティティマッチングについて
ルールベース手法 と グラフベース手法 の組み合わせ
(Kedar Bellare+ VLDB 2013 の手法の拡張)
マッチングに
Precision
使用する属性
ルールベース 識別子 (ISBNなど) Good
グラフベース エンティティの
持つ様々な属性
ルールベース・グラフベースともに
Good
制約の調整が必要
Recall
Bad
Good
Good
Fair
99% のprecision
詳細は T.Yamazaki+: A Scalable and Plug-in Based System to Construct a Production-Level Knowledge Base, DI2KG 2019 を参照
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処理速度


# Page. 36

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PLJ16L627G.jpg)

データのバリデーションについて
既存のKBには不正確な情報が多く存在する
人手でのバリデーション機構
• ビジネスロジックやユーザーからのフィードバックに対応
自動でのバリデーション機構
• 各情報 (ファクト) の信頼度に基づくバリデーション
• オントロジーの制約によるデータバリデーション
• …
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# Page. 37

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8GJWWVW2J2.jpg)

ファクトの信頼度に基づくデータのバリデーションについて
各ファクトに
信頼度 を定義する
エンティティマッチング前
福山雅治
0.7
生年月日
配偶者
0.7
1969/2/6
吹石一恵
福山雅治
0.8
配偶者
エンティティマッチング後
0.7
福山雅治
!(0.7, 0.8)
出演
0.8
そして父になる
吹石一恵
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生年月日
配偶者
吹石一恵
出演
0.8
1969/2/6
そして父になる


# Page. 38

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/W4EZ5454J3.jpg)

ファクトの信頼度に基づくデータのバリデーションについて
各ファクトに
信頼度 を定義する
エンティティマッチング後
0.7
信頼度マージ関数
)*
! ), * =
)* + -(1 − ))(1 − *)
where - = 0.1
福山雅治
!(0.7, 0.8)
= 0.989
信頼度が低いファクトは削除する
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
生年月日
配偶者
吹石一恵
出演
0.8
1969/2/6
そして父になる


# Page. 39

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KY76939G7V.jpg)

バリデーションされたファクトについて
フ
ァ
ク
ト
数
3.7億
KBに残す
全ファクト数
2.7億
1.2億
バリデーションされた
ファクト数
3,000万
18ヶ月間の推移
T.Yamazaki+: A Scalable and Plug-in Based System to Construct a Production-Level Knowledge Base, DI2KG 2019 より引用
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# Page. 40

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5G75NLNXJ4.jpg)

ヤフーでの KB 生成において難しいこと
1. 誤った情報の掲出を可能な限り無くす
→ 高い精度のエンティティマッチング・データバリデーション
2. ユーザーの多様なニーズに答える
→ Web上のデータから知識を獲得して
KB を拡充
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
ユーザーのニーズは
ロングテール
写真：アフロ


# Page. 41

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V9J25L5QJR.jpg)

Webからの知識獲得
• KB 中のデータを正解として、Web上のデータから知識を獲得する
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# Page. 42

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5DEYKQKY7M.jpg)

Webからの知識獲得
• エンティティの公式サイト情報を抽出する場合
坂の上の雲ミュージアム
公式サイト
http://sakanouenoku...
秋山兄弟生誕地
公式サイト
http://www.akiyama-...
愛媛県美術館
ナレッジベース
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
情報抽出対象のページ
http://www.bansuisou.org/links/
より引用


# Page. 43

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2VJNRKRRE8.jpg)

Webからの知識獲得
HTMLツリーの
パターンを活用して、
KBで未知の知識を獲得
• エンティティの公式サイト情報を抽出する場合
坂の上の雲ミュージアム
KBで既知
公式サイト
http://sakanouenoku...
秋山兄弟生誕地
KBで既知
公式サイト
http://www.akiyama-...
KBで未知
愛媛県美術館
ナレッジベース
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
情報抽出対象のページ
http://www.bansuisou.org/links/
より引用


# Page. 44

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GYE9MVMZJ3.jpg)

Webからの知識獲得
HTMLツリーの
パターンを活用して、
KBで未知の知識を獲得
• エンティティの公式サイト情報を抽出する場合
坂の上の雲ミュージアム
dl
公式サイト
http://sakanouenoku...
秋山兄弟生誕地
公式サイト
http://www.akiyama-...
愛媛県美術館
dt
dd
span
a
坂の上の雲ミュージアム
ナレッジベース
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
http://...
KBで既知
…
dt
dd
span
a
愛媛県美術館 http://...
KBで未知


# Page. 45

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5GE8LP1YJD.jpg)

Webからの知識獲得
• エンティティの公式サイト情報を抽出する場合
エンティティ名から
抽出対象の情報までの
HTMLのパスを保存
span -&gt; dt -&gt; dd -&gt; dl -&gt; dd -&gt; a
dl
dt
dd
span
a
坂の上の雲ミュージアム
http://...
KBで既知
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
…
dt
dd
span
a
愛媛県美術館 http://...
KBで未知


# Page. 46

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/MLELL1Q9ER.jpg)

Webからの知識獲得
• エンティティの公式サイト情報を抽出する場合
保存したパターンのパスで、
KBで未知の情報の抽出を行う
span -&gt; dt -&gt; dd -&gt; dl -&gt; dd -&gt; a
dl
dt
dd
span
a
坂の上の雲ミュージアム
http://...
KBで既知
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
span -&gt; dt -&gt; dd -&gt; dl -&gt; dd -&gt; a
…
dt
dd
span
a
愛媛県美術館 http://...
KBで未知


# Page. 47

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/54JMMW1VJW.jpg)

Webからの知識獲得
各パターンの信頼度
• パターンの抽出結果のうち、KBで既知情報であった割合
• 例: 同じパターンから100個情報抽出でき、その内80個が既知の場合: 0.8点
例
パターン1: span -&gt; dt -&gt; dd -&gt; dl -&gt; dd -&gt; a : 0.8点
パターン2: span -&gt; dt -&gt; dd -&gt; a : 0.7点
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# Page. 48

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/ZPJRVYLWE9.jpg)

Webからの知識獲得
最終的に抽出された知識の信頼度
• 同じ知識を抽出したパターンの信頼度を以下の式でマージ
&quot;$
! &quot;, $ =
&quot;$ + &#039;(1 − &quot;)(1 − $)
例
パターン1: span -&gt; dt -&gt; dd -&gt; dl -&gt; dd -&gt; a : 0.8点
パターン2: span -&gt; dt -&gt; dd -&gt; a : 0.7点
両パターンから抽出した同じ知識の信頼度: ! 0.8,0.7 = 0.989点
信頼度を定義することで、不正確な情報を削除できる
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.


# Page. 49

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/NPEXZGWVJX.jpg)

Webからの知識獲得
できていること
• クローラーが日々ウェブを巡回しコンテンツを収集し、
ナレッジベースに新規情報を追加
クロール結果を表示
今後の課題
• 他の属性への拡張
• エンティティ自体の獲得
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
https://search.yahoo.co.jp/search?p=京都鉄道博物館
より引用 (右図)


# Page. 50

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/63EK84V5JD.jpg)

ヤフーでの KB 生成において難しいこと
1. 誤った情報の掲出を可能な限り無くす
→ 高い精度のエンティティマッチング・データバリデーション
2. ユーザーの多様なニーズに答える
→ Web上のデータから知識を獲得して
KB を拡充
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
ユーザーのニーズは
ロングテール
写真：アフロ


# Page. 51

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4L732LM1E5.jpg)

まとめ
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.


# Page. 52

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V87DZN6KJG.jpg)

エンティティ数の成長
8,000万↑
エンティティ数
2,500万
2017年
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
2019年


# Page. 53

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4VJPD5Y3J8.jpg)

まとめ
• ヤフーでは様々なメディアサービスのデータを結びつけ、価値を創出できるような
巨大なナレッジベースを日々作成しています。
• ナレッジベースはサービスの品質を高めるポテンシャルがあり、
研究としても非常に盛んな分野です。
• ナレッジベースを活用しましょう！
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.


# Page. 54

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L2EV1PGNJQ.jpg)

Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.


# Page. 55

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Z57G2P857L.jpg)

APPENDIX
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.


# Page. 56

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V4EQP29LJP.jpg)

エンティティマッチングについて
グラフベース手法 (Kedar Bellare+ VLDB 2013の手法の拡張)
福山雅治
そして父になる
木村拓哉
木村拓哉
福山雅治
福山雅治
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
木村拓哉
そして父になる


# Page. 57

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DKJ4YLX5E1.jpg)

エンティティマッチングについて
グラフベース手法 (Kedar Bellare+ VLDB 2013の手法の拡張)
1. マッチングの対象となるエンティティを絞る (計算量削減のため)
例: クラスで絞る
福山雅治
そして父になる
木村拓哉
木村拓哉
福山雅治
福山雅治
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
木村拓哉
そして父になる


# Page. 58

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PLE16LN2JG.jpg)

エンティティマッチングについて
グラフベース手法 (Kedar Bellare+ VLDB 2013の手法の拡張)
2. 各ブロックの中で、属性に矛盾のないエンティティに枝を張る
例: 「誕生日」属性を使用
1969年2月
福山雅治
1969年2月6日
福山雅治
1972年11月13日
木村拓哉
1972年4月15日
1969年2月6日
福山雅治
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
そして父になる
木村拓哉
木村拓哉
1972年
そして父になる


# Page. 59

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エンティティマッチングについて
グラフベース手法 (Kedar Bellare+ VLDB 2013の手法の拡張)
2. 各ブロックの中で、属性に矛盾のないエンティティに枝を張る
例: 「誕生日」属性を使用
1969年2月
福山雅治
1969年2月6日
福山雅治
1972年11月13日
木村拓哉
1972年4月15日
1969年2月6日
福山雅治
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そして父になる
木村拓哉
木村拓哉
1972年
そして父になる


# Page. 60

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エンティティマッチングについて
グラフベース手法 (Kedar Bellare+ VLDB 2013の手法の拡張)
3. グラフが完全グラフならエンティティを統一し、そうでなければ分離する
福山雅治
そして父になる
木村拓哉
木村拓哉
福山雅治
福山雅治
Copyright© 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
木村拓哉
そして父になる


# Page. 61

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エンティティマッチングについて
グラフベース手法 (Kedar Bellare+ VLDB 2013の手法の拡張)
3. グラフが完全グラフならエンティティを統一し、そうでなければ分離する
福山雅治
そして父になる
木村拓哉
木村拓哉
福山雅治
福山雅治
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木村拓哉
そして父になる


# Page. 62

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様々な Linked Open Data (LOD)
1,239件
570件
12件
2007年
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2014年
2019年
画像: https://lod-cloud.net/


# Page. 63

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なぜ KB を使うのか？
• 構造の拡張 が容易 -&gt; オントロジーの修正
Thing
Thing
Person
Film
Product
Person
出演
著述
Broadcast
Publication
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著述
Film
Product
Broadcast
Publication


# Page. 64

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ナレッジベースの歴史
Semantic Web
Linked Data
2001
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# Page. 65

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ナレッジベースの歴史
Semantic Web : 機械が理解可能なWeb
Linked Data : 相互にリンクされたデータ
2001
人が理解できるWebから
機械が理解できるWebへ
by Timothy Tim John Berners-Lee
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写真：アフロ


# Page. 66

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ナレッジベースの歴史
Semantic Web
Linked Data
2001
様々なLODと
その関係
2007
LOD : Linked Open Data
DBpedia : WikipediaベースのLODの1つ
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画像: https://lod-cloud.net/


# Page. 67

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ナレッジベースの歴史
Semantic Web
Linked Data
2001
2007
Knowledge Graph
LOD
DBpedia
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2012
画像: https://googleblog.blogspot.com/2012/05/introducing-knowledge-graph-things-not.html


# Page. 68

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ナレッジベースの歴史
Semantic Web
Linked Data
2007
Linked
2001
Knowledge Graph
• Google による
大規模な構造化検索
Open Data
(LOD)
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2012
2014
ヤフーでの
ナレッジベース作成
プロジェクトの開始


