[Training] RDFグラフとオントロジーでの推論の方法

目次:

1. 紹介
2. リーズニングの定義
3. RDFおよびRDFSによる推論の例
4. OWLによる推論の例
5. スタードックスタジオを使用した推論の実装
6. 機械学習と論理推論の関係
7. バックワードチェインとハイブリッド推論について
8. スパークルルールの使用と仕様
9. スタードックスタジオでの推論の効果
10. 時間的な推論の可能性について

1. 話を始める前に

こんにちは皆さん、今日はリーズニングとオントロジーについてのウェビナーに参加していただき、ありがとうございます。まずは、いくつかの注意事項について説明させていただきます。もしオーディオの問題がある場合は、再度ログアウトし、再度ログインしてみてください。また、ウェビナーは録画されますので、イベント終了後にスライドとともにお送りいたします。プレゼンテーション中の質問は随時受け付けますが、セッションの最後までお答えすることは差し控えさせていただきます。それでは、私の紹介から始めましょう。私の名前はエリン・サイレンと申します。私はStarlogの共同創設者であり、主任科学者です。今日は、推論について話します。まずは、基本的な定義から始めましょう。

2. リーズニングの定義

リーズニングは、文脈によってわずかに異なる意味を持つ広い概念です。形式的には、リーズニングは、明示的な情報を暗黙的なものにするプロセスとされています。しかし、RDFグラフの文脈でリーズニングを見ると、私たちは事前に作成されたルールを使用して推論を行うことを意味します。

推論のルールは、もし〜なら〜という形式の条件分岐文です。プログラミング言語でお馴染みの条件分岐とは異なり、推論ルールは手続き的ではなく、制御フローをエンコードしないため、異なる性質を持ちます。推論ルールは一般に世界や特定のドメインについて真である条件を記述し、これらのルールはスキーマやオントロジーと呼ばれるグループにまとめられます。

また、推論ルールは、プログラム言語の条件分岐文とは異なる性質を持つので違います。プログラムの条件分岐は手続き的であり、プログラマーが指定した条件に従って厳密な順序で実行されます。一方、推論ルールはデコレートされているため、制御フローをエンコードせず、時折、公理とも呼ばれるこれらの推論ルールは、世界や特定のドメインについて一般的に真である条件を記述しますが、この推論ルールは、条件が満たされている場合に推論を行います。

以上が、リーズニングの基本的な定義と推論ルールの概要です。それでは次に、W3Cの標準であるRDFを使用した推論の例を見てみましょう。

(Continue writing the rest of the article based on the table of contents)