多重関係グラフ注意ネットワークに基づく接続埋め込みを用いた知識グラフエンティティタイプ認識 研究背景 今日、知識グラフ（Knowledge Graphs, KGs）は、さまざまなKG駆動型AI関連分野においてますます多くの研究関心を集めています。大規模な知識グラフは豊富で有効な構造化情報を提供し、質問応答システムやウェブ検索のような多数のインテリジェントアプリケーションの核心データリソースとなっています。通常、知識グラフには大量のエンティティタイプ（Entity Typing）インスタンスが含まれており、それはタプル ((e, t)) の形式で存在します。ここで (e) はエンティティ、(t) はその階層的なタイプです。現代の知識グラフ（Freebase、YAGOおよびGoogle Know...
統一大言語モデルと知識グラフ 背景 近年、自然言語処理と人工知能の分野には多くの研究成果が現れており、その中でも大言語モデル（Large Language Models, LLMs）として知られるChatGPTやGPT-4が優れた成果を示しています。しかし、これらのモデルは優れた一般化能力を持ちながらも、そのブラックボックス性から事実知識を効果的に捕捉しアクセスすることが困難とされ批判を受けることも多いです。一方、知識グラフ（Knowledge Graphs, KGs）として知られるWikipediaやHuapuは、構造化形式で大量の事実知識を保存していますが、知識グラフの構築と進化のプロセスは非常に複雑です。そこで、研究者たちは大言語モデルと知識グラフを組み合わせ、それぞれの長所を生かして...
グラフに基づいたサンプリングなしの知識グラフ強化推薦 近年、知識グラフ（Knowledge Graph, KG）を強化した推薦システムは、コールドスタート問題や推薦システムの可解釈性を解決するために、多くの研究者の関心を集めています。既存の推薦システムは、購入履歴などの暗黙のフィードバックに焦点を当てることが多く、負のフィードバックが不足しています。大部分のシステムは暗黙のフィードバックデータを処理するために負のサンプリング戦略を採用していますが、これでは潜在的な正のユーザー-アイテムの相互作用が見過ごされる可能性があります。他の研究ではサンプリングなし戦略を採用し、観察されていない全ての相互作用を負のサンプルと見なして、各負のサンプルに正のサンプルの確率を示す重みを割り当てています。しかし...
知識に基づく推薦システム：コンテクスチュアライズド・グラフ・アテンション・ネットワーク 近年、オンライン情報とコンテンツの爆発的な増加に伴い、推薦システムは電子商取引サイトやソーシャルメディアプラットフォームなどの様々なシーンでますます重要になっています。これらのシステムは通常、ユーザーが興味を持つ可能性のあるアイテムのリストを提供することを目的としています。しかし、従来のユーザー行動データに基づく方法（例えば、協調フィルタリング、深層学習）はデータの希少性やコールドスタート問題に直面しています。これらの問題を解決するために、研究者はユーザーのソーシャルネットワークやレビューのテキストなど、様々な補助情報（side information）を推薦システムに取り入れることを試みています。 研究...
近年来、知識グラフ（Knowledge Graph, KG）は多くの人工知能タスクで広く応用されています。知識グラフは、ヘッドエンティティ（head entity）、リレーション（relation）、およびテールエンティティ（tail entity）のトリプレット（Triplet）を使用して事物およびその関係を表現します。たとえば、典型的なトリプレット(h = Paris, r = capital_of, t = France)は現実世界の常識事実を表します。知識グラフはすでに多くの下流人工知能応用において重要な資源となり、たとえば、インテリジェントな質問応答、エンティティの曖昧性解消、意味ネットワーク検索、事実検証などがあります。しかし、現存の知識グラフは完璧ではなく、関係の欠如や誤りを含...
知识グラフ（Knowledge Graph, KG）埋め込み技術は人工知能分野における重要な研究課題であり、主に知識の取得と知識グラフの拡張に使用されます。近年、多くのグラフ埋め込みに基づく手法が提案されていますが、これらの手法は通常、知識グラフの意味情報にのみ注目し、グラフの自然な構造情報を無視しています。そのため、グラフ畳み込みネットワーク（Graph Convolutional Networks, GCN）手法が一部の構造情報を捉えることができても、知識グラフの不完全性のために依然として情報不足の問題に直面しています。この問題を克服するために、本研究では新たなモデルである深層関係グラフ情報利得（Deep Relational Graph Infomax, DRGI）を提案し、相互情報量...
基于図の条件生成対抗ネットワークを用いた重度抑うつ症の機能性脳ネットワークの生成と診断 研究背景： 重度抑うつ症（Major Depressive Disorder, MDD）は広範に存在する精神障害であり、数百万人の生活に影響を与え、世界の健康に重大な脅威をもたらしています。研究によれば、静止状態機能的磁気共鳴画像法（resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）から抽出された機能連結性（functional connectivity, FC）は、MDDに関連する機能連結パターンを明らかにし、精密な診断に重要な役割を果たしています。しかし、データの有限性により、安定したMDD診断には困難が伴います。この課題に対処す...
側頭葉硬化を伴わない優位側内側側頭葉てんかんの手術効果の評価 原著論文 | 《Journal of Clinical Neuroscience》111（2023）16-21 序論 てんかん患者は世界人口の約0.5%〜1%を占めており（Fiest et al. 2017）、そのうち約30%の患者が薬物治療に抵抗性を示し（Schiller & Najjar 2008）、これを医学的難治性てんかんと呼びます。このような患者に対して、外科的治療として病巣切除や慰安療法（包括迷走神経刺激および脳梁切離術）などが選択肢となり得ます。これまでのところ、最も成熟かつ成功したてんかん手術は、内側側頭葉てんかん（MTLE）に対する前側頭葉切除術（ATL）（Spencer 1991）です。 ATLは医学的難治性M...
ローランドてんかんの視床皮質神経連絡の減少 ローランドてんかん（Rolandic Epilepsy, RE）、すなわち中側頭棘波を伴う自限性てんかん（self-limited epilepsy with centrotemporal spikes, SELECTS）は、最も一般的な局所発育性てんかん脳症です。このてんかんは通常、感覚運動皮質に起因する睡眠スパイク波およびてんかん発作とともに、軽度から重度の認知症状を伴います。REを患う大多数の子供は、活動期に正式なテストを通じて認知欠陥が検出されるが、これらの発作および認知問題は最終的に自限し消失します。しかし、具体的な神経メカニズムや症状の消失を決定する要因、このてんかんの長期的な影響など、未解決の問題が多く残っています。本研究は、このよう...
軽度認知障害における機能的結合の変化：M/EEG研究のメタ分析 背景と目的 アルツハイマー病（Alzheimer’s disease, AD）は、記憶喪失と認知機能障害を特徴とする神経変性疾患です。ADは高齢者の認知障害の主な原因であり、世界の症例の約60%から80%を占めています。年齢が上がるにつれてADの有病率が顕著に増加し、65歳から74歳の人々では3%、75歳から84歳の人々では17%、そして85歳以上の人々では32%に達します。したがって、ADは世界的な公共の健康問題となり、医療システムや社会コストに大きな影響を与えています。 ADの神経病理学的変化には、細胞外のβアミロイド蛋白（Aβ）蓄積と過度にリン酸化されたタウ蛋白（p-tau）による神経繊維のもつれが含まれ、これらの変化は神...