グラフDBは文章をどうやって理解するのか聞いてきた！

８月２４日にODCに行ってきて

グラフDBは文章をどうやって理解するか？

を聞いてきた！ので、その内容をメモメモ

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Graph-Powerd Translation Model

・アンケート　グラフDBを
　聞いたことある人　ある程度
　使ったことある人　０
→まずいですね・・

・データから知恵へ
　データ
　インフォメーション→RDBはこのへん
　ナレッジ（知識）
　インサイト（洞察）
　ウィズダム（知恵）

・アジェンダ
　自己紹介
　文章構造

・自己紹介
　ぽーどる　てくにっく
　コーヒーの豆のDB作っている

・文章構造
　SVO、SOV
　→よのなかには２種類ある
　SVO 英語、中国語（４２％）
　SOV 日本語、韓国語（４５％）
　→たしたら１００じゃない：これ以外の文法もあるということ

　文字
　　中国：繁体字、簡体字
　　日本語、かんじ、かな、えいご

　漢字コード
　　むかしはSJIS、いまはUTF-8
　　　→CSVにはSJIS残っている

　常用漢字
　　　１９４６年→１９８１→２０１０年２１３６文字（SJIS以外の字も）

　Google翻訳
　　　２００６年まで　SMT
　　　２０１６年　ニューラルマシントランスレーション（NMT)
　それなりに翻訳できるが、まったく意味が違うことがある
　　→コンピューターはどうやって考えますか

・Graph Database
　３つ
　　ノード：レコード
　　リレーションシップ
　　プロパティ：各項目
　→パターンを検索しに行く

・Neo4J
　　さいふぁー、ねおはマトリックスの中に出てくる
　　コミュニティ版はフリー
　　デスクトップ版ある
　　Java

　ポケモンの進化をグラフDBで表現

・テキストグラフ
　日本語：
　　　形態素解析処理がいる
　　　係り受け分析を行う
　　　動詞もノードにしてしまう

・どうやって理解するか
　　Neo4Jはスキーマ定義がない
　　文章を入れる
　　ケーキの知識を入れる
　　文章と知識をつなぐ
　　質問を入れる

・翻訳
　英語の例文を作成する
　　GQL（ぐらふくえりーらんげーじ）
　意味→接続
　日本語を作る
→やくすとき、どこにかかっているのか、グラフにすると一目瞭然

ナレッジベース
　ConceptNet
　JSON FORMAT
　　　Linked Open Data API

仕事の手順をDBに入れられる