[論文レビュー] PARIS: Probabilistic Alignment of Relations, Instances, and Schema

Fabian M. Suchanek, Serge Abiteboul+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 30, 2011

Semantic Web and Ontologies被引用数 65

ひとこと要約

PARIS は、パrameterチューニングを必要とせず、確率的マッチングを用いて同時にインスタンス、関係、スキーマ要素を統合的にアライメントする確率的フレームワークである。関数的依存関係と確率的推論を用いてエンティティの同等性をモデル化することで、大規模な実世界のオントロジーにおいて約90%の精度を達成する。

ABSTRACT

One of the main challenges that the Semantic Web faces is the integration of a growing number of independently designed ontologies. In this work, we present PARIS, an approach for the automatic alignment of ontologies. PARIS aligns not only instances, but also relations and classes. Alignments at the instance level cross-fertilize with alignments at the schema level. Thereby, our system provides a truly holistic solution to the problem of ontology alignment. The heart of the approach is probabilistic, i.e., we measure degrees of matchings based on probability estimates. This allows PARIS to run without any parameter tuning. We demonstrate the efficiency of the algorithm and its precision through extensive experiments. In particular, we obtain a precision of around 90% in experiments with some of the world's largest ontologies.

研究の動機と目的

• セマンティックウェブにおける独立して設計されたオントロジーの統合という課題に対処すること。
• クラスと関係を含むスキーマ要素とインスタンスを、統一的かつ包括的な方法で自動的にアライメントすること。
• オントロジー統合システムにおける手動によるパrameterチューニングの必要性を排除すること。
• 大規模なオントロジー統合において、スケーラブルで効率的かつ高精度なソリューションを提供すること。

提案手法

• 共有される関係と関数的依存関係に基づいて、エンティティの同等性の尤度を推定するための確率的モデルを用いる。
• 算術平均よりもロバスト性が向上するため、グローバルな関係の機能性を計算するために調和平均を適用する。
• 複雑な論理的ルールの確率計算を簡素化するために、独立性仮定を採用する。
• 標準的な恒等式（例：Pr(A ∧ B) = Pr(A) × Pr(B)）を用いた再帰的確率分解により、インスタンスの同等性をモデル化する。
• 機能性スコアを同等性確率推定に統合し、制約の強い関係を優先する。
• 関係の機能性を考慮した確率的同等性測定を用いて、インスタンス属性のセットレベル比較をサポートする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 統一されたフレームワークは、高精度で同時にインスタンス、関係、スキーマ要素をアライメントできるか？
• RQ2 パrameterチューニングを必要とせずに、確率的推論を用いてエンティティの同等性を推定できるか？
• RQ3 関数的依存関係は、大規模なオントロジーにおけるアライメント精度をどの程度向上させるか？
• RQ4 調和平均は、算術平均よりもアライメントタスクにおける関係の機能性の測定においてよりロバストであるか？

主な発見

• PARIS は、世界最大のいくつかのオントロジーを用いた実験で、約90%の精度を達成した。
• システムは、データから導出された確率的推定にのみ依存しており、いかなるパrameterチューニングも行わない。
• 調和平均を用いた機能性推定は、同等性確率計算のロバスト性を向上させる。
• 関数的依存関係は、制約の強い関係を優先することで、アライメント精度を顕著に向上させる。
• スキーマレベルとインスタンスレベルのアライメントの統合により、相互に補い合うことで全体の精度が向上する。
• 独立性仮定を用いることで、確率的モデルは複雑な論理的ルールを効率的な計算が可能な形で効果的に近似する。