[論文レビュー] Semantic Web Search based on Ontology Modeling using Protege Reasoner

Monica Shekhar, R. A. K. Saravanaguru|arXiv (Cornell University)|May 24, 2013

Semantic Web and Ontologies参考文献 7被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、Protégéを用いたドメイン固有のオントロジーのモデル化とPellet推論エンジンを用いた推論により、検索の正確性を向上させるセマンティックウェブ検索システムを提案する。ユーザーの閲覧履歴を分析し、オントロジーに基づくセマンティック推論を活用することで、ユーザーの意図を理解したセマンティック的な検索により、従来のキーワードベース検索よりも精度が向上した、文脈的に関連する結果を取得する。

ABSTRACT

The Semantic Web works on the existing Web which presents the meaning of information as well-defined vocabularies understood by the people. Semantic Search, at the same time, works on improving the accuracy if a search by understanding the intent of the search and providing contextually relevant results. This paper describes a semantic approach toward web search through a PHP application. The goal was to parse through a user's browsing history and return semantically relevant web pages for the search query provided.

研究の動機と目的

• キーワードマッチングを越えて、ユーザーのクエリの意味的理解に基づく検索の正確性を向上させること。
• ドメイン固有の知識をオントロジーを用いてモデル化し、概念間の関係を表現すること。
• セマンティック推論エンジン（Pellet）を統合し、新たな知識を推論することで結果の関連性を向上させること。
• PHPベースのアプリケーションを開発し、リアルタイムの検索クエリにオントロジー推論を適用すること。
• ユーザーの閲覧履歴に基づいて、意味的に関連する結果を効果的に検索できるかを評価すること。

提案手法

• 関連する概念を表すクラス、プロパティ、インスタンスを定義するために、ドメイン固有のオントロジーをProtégéを用いて構築した。
• オントロジーに対する論理的推論を実行するために、Pellet推論エンジンを採用し、暗黙の関係の検出と整合性のチェックを可能にした。
• ユーザーの閲覧履歴を解析し、クエリの意図と文脈的エンティティを抽出し、オントロジーの概念にマッピングした。
• オントロジーと推論エンジンにアクセスするためのPHPベースのWebアプリケーションを開発し、受信したクエリを処理した。
• セマンティック類似度と推論結果を用いて、概念的マッチに基づき関連するWebページをランク付けして取得した。
• RDFとOWLの標準を活用して、セマンティックメタデータの表現と推論を実現した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Protégéにおけるオントロジーのモデル化は、従来のキーワードベースの検索と比較して、検索結果の関連性をどのように向上させるか？
• RQ2 セマンティック推論は、閲覧履歴からユーザーの意図をどの程度向上して理解できるか？
• RQ3 オントロジー、推論エンジン、Webアプリケーションが統合されたシステムは、意味的に関連するコンテンツを効果的に検索できるか？
• RQ4 文脈に配慮したセマンティック推論は、Web検索における結果の正確性にどのような影響を与えるか？
• RQ5 ユーザー履歴とオントロジー推論の組み合わせは、ベースライン手法と比較して、検索の正確性をどのように向上させるか？

主な発見

• システムは、ユーザーのクエリをオントロジーの概念に効果的にマッピングし、キーワードの正確な一致を越えた意味的関連結果の取得に成功した。
• Pellet推論エンジンを用いたセマンティック推論により、暗黙の関係が発見され、結果のカバレッジと関連性が向上した。
• 閲覧履歴とオントロジーに基づく推論の統合により、文脈に配慮した理解が向上し、より正確な結果セットが得られた。
• プロトタイプは、Protégéにおけるオントロジーのモデル化と推論の組み合わせが、従来の方法と比較して検索の正確性を顕著に向上させることを示した。
• OWLとRDFの標準の使用により、検索のための相互運用可能で拡張可能なセマンティック知識の表現が可能になった。
• PHPベースのアプリケーションは、ユーザーのクエリとセマンティック推論パイプラインとの間で効果的なインターフェースを果たした。