[論文レビュー] The State of the Art in Developing Fuzzy Ontologies: A Survey

Zahra Riahi Samani, Mehrnoush Shamsfard|arXiv (Cornell University)|May 6, 2018

Semantic Web and Ontologies参考文献 42被引用数 3

ひとこと要約

本調査は、100編の論文から抽出された35件の主要な研究を分析することで、曖昧性を扱うための意味的知識モデルにおける不確実性の取り扱いに関する、ファジィオントロジー分野の最新動向を統合的に提示する。ファジィオントロジー開発の包括的分類を提供し、曖昧で曖昧な、または曖昧なドメイン知識を表現するうえでの課題、トレンド、未解決の研究課題を強調する。

ABSTRACT

Conceptual formalism supported by typical ontologies may not be sufficient to represent uncertainty information which is caused due to the lack of clear cut boundaries between concepts of a domain. Fuzzy ontologies are proposed to offer a way to deal with this uncertainty. This paper describes the state of the art in developing fuzzy ontologies. The survey is produced by studying about 35 works on developing fuzzy ontologies from a batch of 100 articles in the field of fuzzy ontologies.

研究の動機と目的

• 古典的オントロジーが不確実性を扱ううえで抱える制限に応じて、ファジィオントロジー開発の既存アプローチを分析・分類すること。
• 多様な応用分野においてファジィオントロジー構築に用いられる共通のパターン、技術、フレームワークを特定すること。
• ファジィオントロジー研究の進化をマッピングすること。これには、表現形式、推論メカニズム、ファジィ論理との統合が含まれる。
• スケーラビリティ、ツール支援、標準化などの分野における未解決の課題や研究ギャップを浮き彫りにすること。
• 不確実な知識ドメインにおいてファジィオントロジーを開発または適用したい研究者や実務家を対象に、構造的な参考資料を提供すること。

提案手法

• 100編の分野関連論文を対象とした体系的文献レビュー。そのうち35件は、ファジィオントロジー開発への関連性と貢献度に基づき、詳細分析の対象に選定された。
• ファジィ表現形式（例えば、ファジィ概念、ファジィ関係、ファジィルール）に基づくアプローチの分類。
• ファジィオントロジーで用いられる推論メカニズム（ファジィ推論、ファジィ記述論理、ファジィセマンティックウェブ技術など）の分析。
• 知識獲得、ファジィ論理へのマッピング、検証技術を含む、オントロジー工学の手法の抽出と比較。
• Fuzzy OWL、Fuzzy-OWL、および標準オントロジー言語への拡張など、ファジィオントロジー開発を支援するツールやフレームワークの評価。
• 主題的分析を通じて、表現力、計算複雑性、実世界への適用可能性に注目し、トレンドと課題の統合。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ファジィオントロジー開発で用いられる支配的である形式的表現形式と表現技術は何か？
• RQ2 既存のファジィオントロジーは、曖昧性下での不確実性の伝播と推論をどのように処理しているか？
• RQ3 表現力と計算要件の観点から、ファジィオントロジーと古典的オントロジーとの主な相違点は何か？
• RQ4 ファジィオントロジーの開発と展開を支援するツールやフレームワークは何か。それらの制限は何か？
• RQ5 ファジィオントロジー工学分野における主な未解決課題と研究ギャップは何か？

主な発見

• ファジィオントロジーは、ファジィ集合と所属度関数を用いて、曖昧で曖昧な、または曖昧なドメイン概念の表現を可能にする点で、古典的オントロジーを顕著に拡張している。
• ファジィ記述論理と、OWLのファジィ拡張（例：Fuzzy-OWL）は、ファジィオントロジーを定義するうえで最も広く採用されている形式的表現である。
• 特にファジィルールベースのシステムとファジィ論理演算に基づくファジィ推論メカニズムは、不確実性下での推論を支援するために一般的に用いられている。
• 関心が高まっているにもかかわらず、ファジィオントロジー開発のためのツール支援は依然として限定的であり、標準化されたり広く採用されたプラットフォームは少ない。
• スケーラビリティとパフォーマンスは、大規模なオントロジーにファジィ推論を適用する場合に特に重要な課題のままである。
• 標準化された評価ベンチマーク、ベストプラクティス、および改善されたツール支援の明確なニーズが、分野の産業的採用に向けた前進を促すために存在する。