情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

オープンデータの多くはPDFやスプレッドシート，CSVなどの形式で公開されているのが現状である．このようなデータは，人間が読んで理解したり，特定のデータに特化したアプリケーションの開発を行う場合にはそのまま利用できる．しかし，他の様々なデータと組み合わせて機械処理するためには，Linked Open Data(LOD) とすることが好ましい．
オープンデータのLinked Data 化の際に，適切なボキャブラリを選択することが困難である。ボキャブラリの選択については，既存の広く使われているボキャブラリを使うことで，データの再利用性が高まると考えられる。本論文では既存データから統計的に適切な語彙を提示する技術について述べ、予備実験の結果とこの予備実験から分かった課題について述べる。