• 知識グラフはセマンティックネットワークとも呼ばれ、オブジェクト、イベント、状況、概念などの実世界のエンティティのネットワークを表現します。
  • 知識グラフは、AI システムが複雑で相互に関連するデータを処理することを可能にするデータベースです。

企業は、意思決定のためにAIアプリケーションをますます活用しています。しかし、AI システムは複雑な問題に対する信頼できる解決策として、まだその潜在能力を完全には発揮していません。AI も知識グラフも新しい技術ではありませんが、最近になって成熟し、その力を結集しました。過去 10 年間でデータと計算能力がその台頭を支えてきましたが、コンテキスト AI への関心を引き起こしたのはこの 2 つの強力な組み合わせです。

知識グラフの概念

知識グラフはセマンティックネットワークとも呼ばれ、実世界のエンティティ（オブジェクト、イベント、状況、概念など）のネットワークを表現し、それらの間の関係を示します。この情報は通常、グラフ指向のデータベースに格納され、グラフ構造として視覚化されるため、「知識グラフ」という用語が生まれました。

知識グラフは、ノード、エッジ、ラベルの 3 つの主要な要素で構成されます。任意のオブジェクト、場所、人物がノードになることができます。知識グラフの定義は様々であり、一部の研究では知識グラフが知識ベースやオントロジーと変わらないことが示されていることにも留意すべきです。

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AI による知識グラフ構築

データは至る所にあります。AI は、「知識グラフ」を使用して膨大な量の情報を保存・整理するために不可欠となっています。知識グラフは、AI システムが複雑で相互接続されたデータを処理することを可能にするデータベースです。様々な種類の関係で結ばれたデータポイントのネットワークの形で情報を保存します。知識グラフは、インターネット検索、レコメンデーションシステム、チャットボットを支えています。

過去 10 年間で、ディープラーニングとエンコーダー・デコーダートランスフォーマーアーキテクチャは、人工知能の分野を根本的に変え、知識認識技術を大幅に向上させました。ニューラルネットワークは、Web スケールのデータを用いて完全に教師なしで言語パターンを学習できるようになり、膨大な量の背景知識を蓄えています。企業内のデータのほとんどは通常、テキスト文書として存在します。したがって、これらのデータに基づいて知識グラフを構築するには、エンティティの識別と関係抽出のためのカスタマイズされた情報抽出解析が必要です。このプロセスは知識ベース充填とも呼ばれ、そのタスクの 1 つにスロット充填があります。

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AI と知識グラフの組み合わせの応用と可能性

教育:教育は人間社会の発展にとって非常に重要です。教育の質を向上させるために、多くの研究がインテリジェントなアプリケーションの展開に焦点を当ててきました。特に、ビッグデータの時代において、教育データの複雑さと非構造的な性質により、データ処理は困難な課題となっています。そのため、インテリジェント教育システムでは、知識グラフなどの構造化データを使用する傾向があります。知識グラフに基づく一部のアプリケーションは、教育プロセスを支援し、特にデータ処理と知識普及に重点を置いています。

科学研究:学術知識マップの作成に加えて、多くの研究者は知識グラフを用いて科学研究に役立つ様々なアプリケーションを開発しています。研究思考から生まれた持続可能性アプローチを非研究者が理解できるように、科学出版物管理モデルが提案されています。彼らは、科学エンティティを管理するために知識グラフに基づく学術ネットワークを構築しました。科学エンティティには、研究者、論文、ジャーナル、組織が含まれ、それらはプロパティの面で相互に関連しています。

ソーシャルネットワーク:Facebook や Twitter などのソーシャルメディアの急速な発展に伴い、オンラインソーシャルネットワークは人間の生活に浸透し、社会的関係の構築や情報への便利なアクセスなど多くの利点をもたらしました。様々なソーシャル知識グラフがモデル化され、ソーシャルネットワークから重要な情報を分析するために応用されています。これらの知識グラフは通常、人々の活動やソーシャルメディアへの投稿に基づいて構築され、様々な機能を持つ多くのアプリケーションに適用されています。