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セマンティックネットワーク、またはフレーム ネットワークは、ネットワーク内の概念間の意味関係を表す知識ベースです。これは、知識表現の一形態としてよく使用されます。これは、概念を表す頂点と、概念間の意味関係を表すエッジ[1]で構成される有向または無向グラフであり、意味フィールドをマッピングまたは接続します。セマンティックネットワークは、たとえば、グラフ データベースや概念マップとしてインスタンス化できます。典型的な標準化されたセマンティック ネットワークは、意味トリプルとして表現されます。
セマンティックネットワークは、意味解析[ 2 ]や単語の意味曖昧性解消[ 3 ]などの自然言語処理アプリケーションで使用されています。セマンティックネットワークは、大規模なテキストを分析して主要なテーマやトピック（ソーシャルメディアの投稿など）を特定したり、偏り（ニュース報道など）を明らかにしたり、研究分野全体をマッピングしたりする手法としても使用できます。
論理学における意味ネットワーク、すなわち記憶補助ツールとしての有向非巡回グラフの使用例は、数世紀前に遡る。最も古い記録に残る使用例は、紀元3世紀のギリシャの哲学者ポルフィリオスによるアリストテレスの範疇論に関する注釈である。
コンピュータの歴史において、命題論理のための「意味ネットワーク」は、1956年にケンブリッジ言語研究ユニットのリチャード・H・リッチェンズによって、自然言語の機械翻訳のための「中間言語」として初めてコンピュータに実装されました。[ 4 ]この研究とCLRUの重要性は、遅ればせながら認識されました。
セマンティック ネットワークは、ロバート F. シモンズ[ 5 ]とシェルドン クラインによっても独立して実装されました。彼らは、ヴィクトル イングヴェのデモンストレーションに触発され、一階述語論理を基盤として使用しました。「この研究の流れは、1960 年に句構造文法を使用して構文的に整った無意味な文を生成するアルゴリズムの説明を発表した、協会 [計算言語学会] の初代会長であるヴィクトル イングヴェによって始まりました。シェルドン クラインと私は 1962 年頃から 1964 年頃にかけてこの技術に魅了され、テキスト内で出現する単語の意味的依存関係を尊重することによって生成されるものの意味を制御する方法に一般化しました。」[ 6 ]他の研究者、特にM. ロス クイリアン[ 7 ]やシステム開発会社の他の研究者は、1960 年代初頭に SYNTHEX プロジェクトの一環として彼らの研究に貢献しました。 SDC のこれらの出版物から、「セマンティック ネットワーク」という用語の現代の派生語のほとんどが背景として引用されています。その後、アラン M. コリンズとクィリアンによる著名な研究が行われました (例: コリンズとクィリアン; [ 8 ] [ 9 ]コリンズとロフタス[ 10 ]クィリアン[ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] )。さらに後の 2006 年に、ヘルマン ヘルビッグがMultiNet を完全に記述しました。[ 15 ]
1980年代後半、オランダの2つの大学、フローニンゲン大学とトゥエンテ大学が共同で、知識グラフと呼ばれるプロジェクトを開始しました。これは意味ネットワークですが、グラフ上での代数を容易にするために、エッジが可能な関係の限られたセットからのみ制限されるという制約が追加されています。[ 16 ]その後の数十年間で、意味ネットワークと知識グラフの区別は曖昧になりました。[ 17 ] [ 18 ] 2012年、Googleは知識グラフに知識グラフという名前を付けました。意味リンクネットワークは、社会的意味ネットワーク手法として体系的に研究されました。その基本モデルは、意味ノード、ノード間の意味リンク、ノードとリンクの意味と意味リンク上の推論ルールを定義する意味空間で構成されています。体系的な理論とモデルは 2004 年に発表されました。[ 19 ]この研究の方向性は、1998 年の効率的なモデル検索のための継承ルールの定義[ 20 ]と Active Document Framework ADF [ 21 ]に遡ることができます。2003年以降、研究はソーシャルセマンティックネットワーキングに向けて発展してきました。[ 22 ]この研究は、セマンティックネット (ネットワーク) のアプリケーションや単純な拡張ではなく、ワールドワイドウェブとグローバルソーシャルネットワーキングの時代の体系的なイノベーションです。その目的と範囲は、セマンティックネット (またはネットワーク) とは異なります。[ 23 ]推論と進化のルールと暗黙のリンクの自動発見は、セマンティックリンクネットワークで重要な役割を果たします。[ 24 ] [ 25 ]最近では、サイバーフィジカルソーシャルインテリジェンスをサポートするために開発されました。[ 26 ]一般的な要約方法を作成するために使用されました。[ 27 ]自己組織化されたセマンティックリンクネットワークは、多次元カテゴリ空間と統合され、多次元抽象化と自己組織化されたセマンティックリンクを備えた高度なアプリケーションをサポートするセマンティック空間を形成しました。[ 28 ] [ 29 ]セマンティックリンクネットワークは、テキスト要約アプリケーションを通じて理解と表現において重要な役割を果たしていることが検証されています。[ 30 ] [ 31 ]セマンティックリンクネットワークは、サイバースペースからサイバーフィジカルソーシャルスペースへと拡張されました。競争関係と共生関係、および進化する社会におけるそれらの役割は、新たなトピックであるサイバーフィジカルソーシャルインテリジェンス[ 32 ]で研究されました。
特定の用途向けに、より専門的なセマンティックネットワークが作成されてきました。たとえば、2008年にFawsy Bendeckの博士論文では、セマンティック類似性表現と計算を簡素化するための専門的な関係と伝播アルゴリズムを含むセマンティック類似性ネットワーク（SSN）が形式化されました。[ 33 ]
意味ネットワークは、知識が互いに関連する概念の集合として理解するのが最も適切な場合に用いられる。
ほとんどの意味ネットワークは認知に基づいている。また、それらはアークとノードで構成され、分類階層に整理することができる。意味ネットワークは、活性化の伝播、継承、およびプロトオブジェクトとしてのノードといった概念に貢献した。
以下のコードは、Lispプログラミング言語で連想リストを使用した意味ネットワークの例を示しています。
( setq *database* ' ((カナリア(鳥である) (色黄色) (サイズ小)) (ペンギン(鳥である) (動き泳ぐ)) (鳥(脊椎動物である) (翼を持つ) (繁殖産卵))))「canary」型に関するすべての情報を抽出するには、assoc「canary」というキーを持つ関数を使用します。[ 34 ]
意味ネットワークの一例として、英語の語彙データベースであるWordNetがあります。WordNet は、英語の単語を同義語のセット ( synsets)にグループ化し、簡潔で一般的な定義を提供し、これらの同義語セット間のさまざまな意味関係を記録します。定義されている最も一般的な意味関係には、部分関係(A が B の一部である場合、A は B の部分関係)、全体関係 (B が A を含む場合、B は A の全体関係)、下位関係(または上位関係) (A は B の下位関係、A は B の一種)、上位関係(A は B の上位関係)、同義関係(A は B と同じ意味を表す) 、反義関係(A は B の反対の意味を表す) などがあります。
WordNetの特性は、ネットワーク理論の観点から研究され、ロジェのシソーラスや単語連想タスクから作成された他の意味ネットワークと比較されてきた。この観点から見ると、これら3つはスモールワールド構造である。[ 35 ]
論理記述は、チャールズ・サンダース・パースの存在グラフやジョン・F・ソワの関連する概念グラフなどの意味ネットワークを使用して表現することも可能です。[ 1 ]これらは、標準的な一階述語論理と同等またはそれ以上の表現力を持っています。WordNetやその他の語彙ネットワークやブラウジングネットワークとは異なり、これらの表現を使用する意味ネットワークは、信頼性の高い自動論理推論に使用できます。一部の自動推論エンジンは、処理中にネットワークのグラフ理論的特徴を利用します。
セマンティック ネットワークの他の例としては、ゲリッシュ モデルが挙げられます。ゲリッシュ 英語は、ゲリッシュ 英語辞書とともに、概念と概念名の間の関係のネットワークとして定義される形式言語です。ゲリッシュ 英語は、ゲリッシュ オランダ語がオランダ語の形式的な部分集合であるのと同様に、自然英語の形式的な部分集合であり、複数の言語が同じ概念を共有しています。他のゲリッシュ ネットワークは、ゲリッシュ言語で表現される知識モデルと情報モデルで構成されています。ゲリッシュ ネットワークは、物事間の（二項）関係のネットワークです。ネットワーク内の各関係は、関係タイプによって分類される事実の表現です。各関係タイプ自体は、ゲリッシュ言語辞書で定義される概念です。関連する各物事は、概念であるか、概念によって分類される個々の物事のいずれかです。概念の定義は、定義モデル（定義ネットワーク）の形式で作成され、これらが組み合わさってゲリッシュ辞書を形成します。ゲリッシュ ネットワークは、ゲリッシュ データベースに文書化でき、コンピュータで解釈可能です。
SciCrunchは、科学リソースのための共同編集型知識ベースです。ソフトウェアや実験ツールなどに明確な識別子（研究リソース識別子、RRID）を提供し、RRID間やコミュニティ間でのリンクを作成するオプションも提供しています。
圏論に基づく意味ネットワークのもう一つの例は、 ologsです。ここでは、各型は対象物であり、物事の集合を表します。各矢印は射であり、関数を表します。意味論を制約するために、可換図式も規定されています。
また、語彙知識工学に使用される対応するソフトウェアツールセットと関連付けられた精巧なタイプの意味ネットワークも存在します。例えば、 Stuart C. Shapiro のSemantic Network Processing System ( SNePS ) [ 37 ]やHermann Helbig のMultiNetパラダイム[ 38 ]などがあり、これらは特に自然言語表現の意味表現に適しており、いくつかのNLPアプリケーションで使用されています。
意味ネットワークは、盗作検出などの特殊な情報検索タスクで使用されます。意味ネットワークは階層的な関係に関する情報を提供し、意味圧縮を利用して言語の多様性を低減し、使用される単語セットに関係なく、システムが単語の意味を照合できるようにします。
Googleが2012年に提唱したナレッジグラフは、実際には検索エンジンにおけるセマンティックネットワークの応用例である。
セマンティック ネットワークなどの多関係データを埋め込み形式によって低次元空間にモデル化することは、エンティティの関係性を表現するだけでなく、テキストなどの媒体から関係性を抽出する上でも利点があります。これらの埋め込みを学習するためのアプローチは数多くあり、特にベイジアン クラスタリング フレームワークやエネルギー ベースのフレームワーク、そして最近では TransE [ 39 ] ( NIPS 2013 ) などが挙げられます。知識ベース データの埋め込みの応用例としては、ソーシャル ネットワーク分析や関係性抽出などがあります。
コンピュータのための最初の意味ネットワークは、1956年にケンブリッジ言語研究所のRHリッチェンズによって自然言語の機械翻訳のための中間言語として作成されたNudeでした。
[「知識グラフ」という用語の使用法は]進化している。