30秒でわかる要点
概念とその関係を体系的に記述したもの。知識をコンピュータで扱うための知識表現の方法で、厳密に定義する「ヘビーウェイト・オントロジー」と、データから関係を見つける「ライトウェイト・オントロジー」がある。
「オントロジー」の練習問題
当サイトの練習問題から、この用語に関係する問題をピックアップしました。
Q1「オントロジー学習（Ontology Learning）」がAI応用で重視される理由として最も適切なものはどれか。
- テキストやデータベースから自動的にオントロジーを抽出・構築し、知識ベース作成コストを削減
- オントロジー学習は理論的
- 手動設計で十分
- 学習方法は存在しない
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正解：A
大規模テキストコーパスから概念、関係を自動抽出。固有表現認識、関係抽出、分類によりオントロジー自動構築。Wikipedia、ウェブテキストからDBpedia、YAGO等が構築。ドメインオントロジーの開発加速。B、C、Dは非現実的。
Q2オントロジーの定義として最も適切なものはどれか。
- ある領域における概念、属性、関係を形式化し、体系的に記述した知識表現モデルである
- 個々の事実を羅列した単なるデータベースである
- 人間の思考方法を完全に記述する哲学的枠組みである
- プログラミング言語の設計に関する理論である
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正解：A
オントロジーは、特定の領域の概念（クラス）、その属性（プロパティ）、概念間の関係（三項関係など）を形式化し、論理的に整合した知識表現。セマンティックウェブやナレッジグラフで広く使用される。B、C、Dはオントロジーの定義ではない。
Q3オントロジー設計における「粒度（Granularity）」の決定が重要な理由として最も適切なものはどれか。
- 概念の抽象度を決定し、表現の精密さと計算効率のバランスを取る必要があるため
- プログラミング言語の選定
- データベースの容量決定
- ネットワークの通信速度
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正解：A
粒度は、オントロジーが何をクラス（概念）として扱うかを決定。粒度が粗いと表現力が不足し、粒度が細かいと計算コストが増加。医療オントロジーなら「患者」と「病気」の粒度をどの水準で定義するかが重要。B、C、Dは無関係。
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