人工知能学会研究会資料
SIG-SWO-055-05

Wikipedia カテゴリオントロジー- Wikipedia カテゴリの知識工学的観点からの活用を目指して Wikipedia Category Ontology- Utilization of Wikipedia category from the view point ofknowledge engineers
吉岡真治 1∗Masaharu Yoshioka1
北海道大学大学院情報科学研究院
Faculty of Information Science and Technology, Hokkaido University
1

1

Abstract: Wikipedia is one of the largest knowledge resources available via the Internet. Several
methods have been proposed for extracting knowledge/information from Wikipedia, but methods
based on extracting knowledge from the Wikipedia category structure can not utilize whole partof its structure because of the complexity of the relationships between the various categories. In
this paper, we brieﬂy review our previous researches on analyzing Wikipedia category and intorucea framework called “Wikipedia Category Ontology” (WCO) that aims to act as a basis for interpreting the Wikipedia category structure. It is based on a classiﬁcation of category types and relationship types and available online in the form of Linked Open Data at http://wcontology.org/.
We also demonstrate the system by using Wikipedia category analysis scenarios.

1

はじめに

現在、深層学習を中心とした機械学習に基づく自然
言語処理技術の進展により、様々な単語の意味などを、大量の文書データから学習することが可能になってきている。しかし、この様な形で作成される意味表現は、学習するデータに依存するため、データの偏りなどの影響を受ける。これに対し、概念階層に基づく分類のように、人間が言葉の意味役割を記述的な知識として付与するような技術は、訓練データに依拠しないだけ
ではなく、説明可能な人工知能を作るための基盤となることが期待される。このような観点から、大規模な記述的な知識を Knowledge Graph として構築し活用する研究が盛んになってきている。
このような Knowledge Graph の多くは、Linked Open
Data のデータを活用して作られており、中でも多くのボランティア編集者によって編纂されている Web 上の百科事典である Wikipedia1 は、重要な情報源である。
∗ 連絡先： 北海道大学大学院情報科学研究院〒 064-0806 札幌市北区北 14 条西 9 丁目
E-mail: yoshioka@ist.hokudai.ac.jp
1 http://en.wikipedia.org/

この Wikipedia は、通常の紙媒体の百科事典と異なり、
Template を用いた半構造化された記事の記述や、カ
テゴリによる分類、リンク構造に基づく記事の関係の明記などを行うことが可能という特徴を持っている。
特に、半構造化された記事の形式を活用して、記事の対象となる固有物に関するメタデータの抽出などを行
う DBpedia[1] を中心としたデータベースは、Linked
Open Data(LOD) の中心的な役割を果たしている。
一方、Wikipedia カテゴリによる分類を活用した研究としては、カテゴリ階層の情報から、概念の上位下位関係の情報を抽出し利用する日本語 Wikipedia オン
トロジー [2]、カテゴリの情報を WordNet のような外部の概念階層の知識を用いて整理してオントロジーを構築する YAGO[3] の研究などがあるが、カテゴリ階層のうち、特定のパターンを有するものだけを選択的に利用するといった部分的な情報の利用に留まっている。
また、Wikipedia カテゴリ階層構造は、意味的な類似性を図るための情報源としても活用されてきた [4, 5,
6, 7, 8] 。しかし、これらの研究では、ベースラインの手法と比較した有用性は示されているものの、複雑なWikipedia の階層構造を適切に利用できているわけではないため、これらの手法が発展的に利用される状況にはなっていない。
また、近年の Wikipedia を Knowledge Graph として活用しようとする研究 [9, 10, 11, 8] においては、
Wikipedia カテゴリの複雑さを簡単にするために、特定のパターンを満す関係だけを抽出するようなアドホッ
クな方法が用いられている。
このような問題が発生する原因を、知識工学的な観点から考察すると、Wikipedia カテゴリの階層関係には推移律が成り立たない関係が多く含まれること、場合によっては、ループ構造が存在するといった様々な問題点があげられる。
この問題に対し、我々は、Wikipedia カテゴリに関する編集指針を踏まえた分析を行うと共に、そのカテゴリ階層を知識工学的な観点から再構成するための基盤となる Wikipedia カテゴリオントロジー (WCO) を提案してきた。
本論文では、我々が公開している LOD のリソースである WCO の背景となるこれまでの研究について紹介すると共に、WCO の具体的な利用方法を示す。

2

Wikipedia カテゴリの特徴

2.1

Wikipedia カテゴリの編集方針

Wikipedia カテゴリの知識工学的な観点からの活用の議論をするためには、Wikipedia カテゴリがどのよ
うな編集方針で作成されているかを正確に理解することが必須である。
そのため、まず、これまでの Wikipedia カテゴリの分析の研究 [12, 13] でも参照している Wikipedia におけるカテゴリの編集方針が記されているページある「Wikipedia:カテゴリの方針」2 における、「カテゴリの定義」(図 1) と「カテゴリの構造」(図 2) を示す。
ここでポイントとなるのは、図 2 に関する包含関係に関する記述が親子関係に限定されている点である。
そのために、推移的に先祖のカテゴリにたどったときの包含関係について、その包含関係が成立することについて、議論がされていないことが分かる。
また、Wikipedia のカテゴリの構造を複雑にしている原因に、分割として機能するカテゴリ (図 3) がある。
これは、Wikipedia を閲覧する人の利便性に考慮した基準であり、サッカークラブやアルバムといった多数の名付き実体を有する分類に対して、適切なサイズのカテゴリに分割するために様々な基準を導入すること
で、分割されたカテゴリである。多くの場合、このカ
テゴリは、分割の対象となったカテゴリの名前と、分2 https://ja.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:カテゴリの方針

05-02

1. カテゴリは第一義として、「分類」を示すものです。
「xx は YY のひとつである」と言うことができれば、「分類」を示すと言えます。項目 xx はカテゴリ
YY に属するべきです。反例として、北朝鮮と韓国は関連がありますが、どちらかがどちらかを包含する関係ではありません。
2. 上記に加えて、ウィキペディアのカテゴリとしては「関連が深いキーワード」を示すことができます。
「分類」より「キーワード」を指向しているカテゴ
リも存在します。記事 xx が「YY 関連用語」であるという意味合いでカテゴリ YY に属することが期待される場合があります。例として、学術用語とCategory:学問の関係など。この場合も、カテゴリはより上位の概念であることが求められるため、逆の関係ではあり得ません。
3. また、カテゴリはウィキペディアの骨組みの意味を持ちます。
カテゴリ機能の普及によって、カテゴリの構造がウィ
キペディアの全体構造を示すこととなりました。カ
テゴリ同士の関係もウィキペディア全体を意識した一貫性や無矛盾性が求められ、よいカテゴリ構造を作ることが、わかりやすいウィキペディアを作ることにつながります。似た意味合いのカテゴリや大きく重複するカテゴリがある場合は、なるべく内容をすり合わせ、統合を検討しましょう。併存させる場
合も、明確な使い分けの方針を決めましょう。そう
しなければ混乱が永続することになります（例：「文房具」と「事務用品」など）。
図 1: Wikipedia:カテゴリの方針#カテゴリの定義
多くのカテゴリは一つ以上の親カテゴリを持ちます。
例えば、Category: 日本の作家は Category:各国の作家と Category:日本の人物 (職業別) の両方に含まれています。あるカテゴリを他のカテゴリのサブカテゴリとする場合、前者のカテゴリの内容が（ある程度の例
外はありえますが）後者のカテゴリの内容として含まれうるものであることを確認してください。カテゴリの上下関係は親子関係であり、ループ構造にならない
ように注意してください。ある二つのカテゴリ同士に深い関係があり、しかし上下関係を作らないような場
合は、カテゴリの本文で関連づけるに留めてください。
図 2: Wikipedia:カテゴリの方針#カテゴリの構造

割の基準として用いられたカテゴリを組み合わせて命名され、これらの各々のカテゴリを親カテゴリあるいは、先祖のカテゴリとして有する。
カテゴリの包含する記事の数に制限はありませんが、包含する記事が多いカテゴリはしばしばより具体的な
サブカテゴリに分割されます。また、既存のカテゴリに対して、それらを一般化した上位カテゴリを作成し、そこに既存のカテゴリをサブカテゴリとして含めることもあります。こうしてできたサブカテゴリのうち、基本的に重なりがなく、上位カテゴリの内容を概ねカバーしている様なサブカテゴリの組のことを、(その上位カテゴリの)「分割として機能しているカテゴリ」と呼びます。
図 3: Wikipedia:カテゴリの方針#分割として機能する
カテゴリ
知識工学的な観点、特に、名付き実体の概念分類を与えるために、カテゴリを利用しようと考える際に、この分割は、不必要にカテゴリ階層を複雑にするため、その取り扱いについて、考える必要がある。

2.2

Wikipedia カテゴリの分析

前小節で述べたように、Wikipedia カテゴリの階層
関係は、通常の知識工学的な観点から想定するような親子関係の間に推移的な包含関係が成り立つような階層関係ではなく、利用者の閲覧性の向上を図るための親子関係などが含まれている。
この状況を理解するために、我々は、日本語 Wikipediaのカテゴリ階層を対象として、Wikipedia 特有のメンテナンスのためのカテゴリ (隠しカテゴリのサブクラスに分類され、記事の編集の状況などについての分類などを示すカテゴリ) を除く、全てのカテゴリについて、その記述パターンと、親子関係の分析を行った [14, 13]。
この結果、日本語 Wikipedia の多くのページが「Aの B」という形の表記になっていること、多くの場合、B に相当する名詞が分類を表し、A が分割の基準を表していることなどが確認された。また、その分割されたカテゴリ「A の B」の多くが「A」や「B」を親カテゴ
リに持つこと、また、「A1 の B」→「A2 の B」(A1:アジア→ A2:日本) のような、分割の基準を考慮した親子関係や、「A の B1」→「A の B2」(B1:学者→ B2:科学者) といった分類の詳細化 (クラス・サブクラス関係) が多く存在することが確認された。日本語 Wikipedia オ
ントロジ [2] におけるクラス・サブクラス関係の抽出に、「の」を使ったパターンが用いられているのは、この性質を利用していると考えられる。このようなカテゴリが存在することについて、英語版 Wikipedia 3 においては、カテゴリを、分類を表す Set カテゴリ (Cities)、
トピックを表す Topic カテゴリ (France) と、その組合わせである Set-and-topic カテゴリ（Cities in France)
として分類している。日本語のカテゴリの場合は、上記で述べた「A の B」の多くについては、A が Topic カ
テゴリ、B が Set カテゴリで、A の B が Set-and-topic
カテゴリに分類されると考えられる。

2.3

Wikipedia カテゴリ階層構造の問題

前節の図 1 にあるように、Wikipedia カテゴリについては、その成り立ちとしては、概念分類などに有用な情報として付与されることになったものである。しかし、Wikipedia の規模の拡大などにともない、前述の「分割として機能するカテゴリ」などが導入され、概念分類の詳細化にあたるクラス・サブクラス関係だけではなく、クラス・インスタンスの関係や制約条件の詳細化といった様々な関係が含まれることとなった。
図 4 に典型的な関係を含む Wikipedia カテゴリの階層構造を示す。4 このように、Wikipedia のカテゴリの親子関係には、様々なタイプの親子関係が混在しており、その全てを親子関係として単純化したカテゴリ階層から情報を用いると、「トヨタ自動車の人物」という「人物」の分割されたカテゴリが「企業」を先祖 (上位)のカテゴリに所属するといった不適切な関係を導くこととなる。
また、この結果、本来、禁止されているループ構造を含むカテゴリ階層関係が定義されてしまっている。実際の日本語 Wikipedia5 のカテゴリ階層において、ループ検出をしたところ、58 件のループが確認された [15]。
このループには、「ロンドン」→「ロンドンの地方自治」→「グレーターロンドン」→「ロンドン」といった一つ一つを見ると親子関係が成り立つが、全体としてループになっているようなものが存在することが確認された。

3

Wikipedia カテゴリオントロジー

我々は、前節で述べた問題を踏まえ、これらの親子関係を分類し、推移的な包含関係が成り立つ関係とそうでない関係に分類すると共に、ユーザが適切な観点で、
Wikipedia カテゴリの階層関係を再構成するための枠組として Wikipedia カテゴリオントロジー (WCO) を提案している [16, 17]。

3 https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Categorization#Category tree organization.
4 説明を分かりやすくするために、途中の親子関係の一部を簡略化している。
5 2017 年 10 月 20 日のダンプデータを利用

05-03

JK
LKM=JK
()JK

!"=JK
#$

NOKP
#$=JK

./01

()*+,-!"#!"#$%&'()*+,-./012!"#$%!"#$%&'34*+,56789:012!"# $%&'!"#$%!"#$%;<=>?@AB,
C!"#$0DE2FGE0HI

S
2"
2"=JK

QR

%&'

!"#$=DE
DE=TU-./=;VWVXY-./=Z[/\[/()*+,-=QR

図 4: Wikipedia カテゴリ階層に含まれる様々な関係
この WCO は、カテゴリと、カテゴリ間の親子関係のタイプを定義するための基本語彙を Wikipedia カテ
ゴリオントロジーの Core Vocabulary として定義する
とともに、具体的に日本語 Wikipedia の全てのカテゴ
リ (ただし、先にも述べた Wikipedia 特有のメンテナンスのためのカテゴリを除く) とその関係を分類した
データを作成し、Linked Open Data として公開している (http://wcontology.org/)
本節では、この Wikipedia カテゴリオントロジーについて説明すると共に、具体的な利用方法について紹
介する。

3.1

制約付き Topic カテゴリ (constrainedTopicCategory)
上記の Topic カテゴリから分割され、主に、分割の基準 (制約) を表す言葉と組み合わされたカテ
ゴリ
また、カテゴリ間の関係については、大きく分けて、推移律が成り立つ関係と、成り立たない関係に分類し、各々について、以下のような小分類を設定した。

 推移律が成立しない関係
制約としての利用 (usedForConstraint) この関係では、親カテゴリが子カテゴリの制約として利用される。例:「2000 年」→「2000 年の日本」、「日本」→「日本の大学」

Wikipedia カテゴリとカテゴリ間の関係の分類

クラス・インスタンス (instanceOf ) この関係では、子カテゴリが親カテゴリのインスタンスである。例:「日本の国立大学」→「北海道大学」

英語版の Wikipedia では、Wikipedia のカテゴリは、
主に概念分類を表す Set カテゴリ、トピックを表す Topic
カテゴリと、それらの組合わせである Set-and-topic カ
テゴリに分類をしていた。しかし、実際にカテゴリを分析すると、「2000 年の日本」のように、Topic と Topicの組合わせであったり、「京都市の寺院の画像」のように、複数の Set や Topic の組合わせが存在したりすることが確認された。この分析結果を受けて、WCO では、カテゴリを Set,Topic の各々について、制約付きと制約なしに分類した次の 4 種類に分類することとした。

Narrower(narrower) この関係は、上記にあてはまらない推移律が成立しない親子関係である。例:「演劇」→「脚本」、「北海道の大学」→「函館大学の教員」6
 推移律が成立する関係
クラス・サブクラス (subclassOf ) この関係では、子カテゴリが親カテゴリのサブクラスである。制約の有無に関わらず、Set に相当する部分にクラス・サブクラスの関係が成り立つ場合には、この関係を付与する。例:

Set カテゴリ (setCategory) 主に分類を表すカテゴ
リ。
Topic カテゴリ (topicCategory) 特定の固有物や事
象 (トピック) を表すカテゴリ
制約付き Set カテゴリ (constrainedSetCategory)
上記の Set カテゴリから分割され、主に、分割の基準 (制約) を表す言葉と組み合わさたカテゴリ

6 Wikipedia では、カテゴリに属するページが少ないカテゴリの作成が認められないため、本来なら「北海道の大学」→「函館大学」→「函館大学の教員」となった方が良いようなカテゴリ間の関係がこのような形で表現される

05-04

表 1: タイプ後とのカテゴリ数
カテゴリタイプ
Number of categories「俳優」→「女優」、「日本の俳優」→「日本の女優」、「日本の男優」→「歌舞伎役者」7
制約の付与 (addConstraint) この関係では、親カテゴリに制約を加えて子カテゴリが作成されている。例:「人物」→「日本の人物」、「島」、「大陸別の島」
年代 (age) この関係では、子カテゴリが親カテ
ゴリの年代の一部である。例:「20 世紀」→
「1980 年代」、「1980 年代」→「1981 年」
地理的包含関係 (geography) この関係では、子カテゴリが親カテゴリの地理的な一部である。例:「東アジア」→「日本」、「2000 年のアジア」→「2000 年の日本」
制約の詳細化 (speciﬁedConstraint) 子カテゴリの制約が、親カテゴリの制約を詳細化 (より制約が強い) したものとなっている関係について、上記の 2 つにあてはまらないもの。
例:「大陸別の島」→「ヨーロッパの島」

Narrower Transitive(narrowerTransitive)
この関係は、上記にあてはまらない推移律が成立する親子関係である。例: 「20 世紀のヨーロッパ」→「ドイツ帝国」、「2013 年のテニス」→「2013 年の ATP ワールドツアー」
推移律が成立する関係のうち制約の詳細化について
は、典型的事例である年代と地理的包含関係を別の分類としている。
これらの語彙を以下のように定義した。DBpedia において、カテゴリ間の関係を、親が主語で子供が述語として、skos:broader で定義している。これに対し、
WCO では、子供を主語で親が述語となるので、全ての関係を skos:narrower のサブプロパティとして定義し、さらに、推移律が成り立つカテゴリについては、
skos:narrowerTransitive のサブプロパティとして定義した。

setCategory
topicCategory
constrainedSetCategory
constrainedTopicCategory

10,74844,525
117,994
10,333

Total

183,600

また、親子関係については、表 2 に分類結果を示す。
これを見ると、最も多い関係は、speciﬁedConstraint である。また、subclassOf についても、制約付きのカテ
ゴリ間の関係につけられている場合も多くカテゴリ数
としても多くを占める制約付きのカテゴリ間の関係がかなりの部分を占めることが分かる。
表 2: Number of subcategory relationships for eachtype
親子関係のタイプ
親子関係の数usedForConstraint
41,885instanceOf
64,319narrower
98,201
subclassOf
85,965age
3,172
geography
8,244
addConstraint
8,301
speciﬁedConstraint
133,579
narrowerTransitive
7,408

Total

3.3

451,074

WCO を用いた分析事例

WCO を用いることにより、先に紹介したカテゴリの親子関係を制限なくたどることにより発生する不適切な概念の包含関係の問題や、ループの問題が、どのように解決されるかについて説明する。
まず、「日本の企業」→「トヨタ自動車」→「トヨタ自動車の人物」では、最初の関係が instanceOf、次の関係が usedForConstraint であり、どちらも推移律が成り立たないため、「人物」の分割されたカテゴリが「企3.2 日本語版 Wikipedia カテゴリの分類
業」の分割されたカテゴリに包含されるという解釈に「ロンドン」→「ロ
次に、ここで提案した分類に基づいて、実際の Wikipedia はならないことが示される。また、
8ンドンの地方自治」→「グレーターロンドン」→「ロカテゴリ を分類し、Linked Open Data として公開しンドン」のループについて考える。この時、3 つの関係
た。表 1 に各分類に分類されたカテゴリの数を示す。こは addConstraint、instanceOf、narrower に分類され、の数値から分かるように、複数のカテゴリの組合わせ
それぞれ、推移律が成り立たない。そのため、このよで表される制約付きの constraindSetCategory や conうなループをたどること辞退が不適切と判断すること
straindTopicCategory が、約 2/3 を占めており、分割ができ、問題に応じた適切なカテゴリの親子関係のみのためのカテゴリによりカテゴリ数が増えていることをループを含まない形で切り出すことが可能となる。
が確認できる。
これ以外にも、分割されたカテゴリを、分割前のカ7 歌舞伎役者は日本以外にいないので、「日本の」という制約が明示的に必要ない
テゴリに戻すための SPARQL について考える。これ
8 2017 年 10 月 20 日のダンプデータを利用

05-05





@prefix wcoc: <http://wcontology.org/core#> .
@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
@prefix skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#> .
wcoc:topicCategory rdfs:subClassOf wcoc:category .
wcoc:setCategory rdfs:subClassOf wcoc:category .
wcoc:constrainedSetCategory rdfs:subClassOf wcoc:setCategory .
wcoc:constrainedTopicCategory rdfs:subClassOf wcoc:topicCategory .
wcoc:narrower rdfs:subPropertyOf skos:narrower .
wcoc:usedForConstraint rdfs:subPropertyOf wcoc:narrower .
wcoc:instanceOf rdfs:subPropertyOf wcoc:narrower .
wcoc:narrowerTransitive rdfs:subPropertyOf wcoc:narrower .
wcoc:narrowerTransitive rdfs:subPropertyOf skos:narrowerTransitive .
wcoc:age rdfs:subPropertyOf wcoc:narrowerTransitive .
wcoc:geography rdfs:subPropertyOf wcoc:narrowerTransitive .
wcoc:addConstraint rdfs:subPropertyOf wcoc:narrowerTransitive .
wcoc:specifiedConstraint rdfs:subPropertyOf wcoc:narrowerTransitive .
wcoc:subclassOf rdfs:subPropertyOf wcoc:narrowerTransitive .


図 5: Deﬁnition of the core vocabulary used by WCO
は、与えられたカテゴリから推移律が成り立つ関係だ
けをたどって得られる全てのカテゴリが分割後のカテゴリに相当するため、図 6 のようなクエリとなる9 。この例の場合は、「日本の大学」の分割されたカテゴリとして、「日本の公立大学」といった組織母体に関する分類や「北海道の大学」といった地理的な分割がされたカテゴリなど 71 のカテゴリが得られた。
さらに、このカテゴリ群に属するインスタンスに相当するカテゴリを抽出するクエリが図 7 となる。この結果として、「和歌山大学」、「近畿大学」といった 490の大学のカテゴリ (一部、大学院なども含む) を得られることとなった。
また、概念階層に関する情報に注目すると、各概念のサブクラスに相当するカテゴリを抽出する場合にも、同じく、推移律が成り立つ関係だけをたどって得られる全てのカテゴリの内、setCategory のものに限定する
ことで得ることができるため、図 8 のようなクエリとなる。この例の場合は、「人物」のサブクラスとして、「人道支援家」、「タタール人」といった 3923 のカテゴ
リが存在することが確認された。ただ、現時点では、ConstrainedSet と Set を区別する際に「A の B」のよ
うに助詞でつながれていることを区別の条件にしていたため、「在アイスランド大使」や、「在アイルランド大使」のように、国が違うだけの大使をそれぞれ個別の Set として数え上げている。こちらについては、今後、その扱いについてさらなる検討が必要であると考9 これらのクエリについては、http://wcontology.org/ の endpoint で実行可能である。

えている。
このように、WCO を用いることで、Wikipedia カテ
ゴリ階層から、知識工学的な観点で必要となる情報を取り出し利用できることが確認できた。

4

おわりに

本論文では、我々がこれまでに行ってきた Wikipedia
カテゴリに関する分類の研究を踏まえて作成した Wikipedia
カテゴリオントロジーについて紹介した。この Wikipedia
カテゴリオントロジーを用いることにより、これまで体系的に活用されてこなかった Wikipedia カテゴリの階層構造を選択的に利用することが可能となる。今後の課題としては、本オントロジーを発展する Wikipediaに適用するためには、現在、手作業で作成したカテゴ
リやカテゴリ間の分類について、機械学習などを用いることにより継続的にその内容を更新可能な枠組へと進化させる必要がある。また、その成果を用いた他言語への展開も同じく研究課題である。

謝辞
本研究の成果をまとめるにあたり北海道大学大学院
情報科学研究院の知識ベース研究室の学生、中川君、小板橋君など多くの学生に協力を頂いた。また、本研究の一部は、科研費基盤研究 (B) 18H03338 により行われた。ここに記して、謝意をあらわす。

05-06





PREFIX wcoc:<http://wcontology.org/core#>
PREFIX jwcor: <http://ja.wcontology.org/resource/Category:>
select distinct ?jcc where {?jcc(wcoc:subClassOf | wcoc:addConstraint | wcoc:specifiedConstraint| wcoc:narrowerTransitive | wcoc:geography |wcoc:age )+ jwcor:日本の大学 .
}

図 6: 日本の大学に関する分割されたカテゴリ群の獲得



PREFIX wcoc:<http://wcontology.org/core#>
PREFIX jwcor: <http://ja.wcontology.org/resource/Category:>
select distinct ?s where {?jcc(wcoc:subClassOf | wcoc:addConstraint | wcoc:specifiedConstraint |wcoc:narrowerTransitive | wcoc:geography |wcoc:age )+ jwcor:日本の大学 .
?s wcoc:instanceOf ?jcc .
}

図 7: 日本の大学に関する分割されたカテゴリ群に属するインスタンスカテゴリ



PREFIX rdf:<http://www.w3.org/1992/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX wcoc: <http://wcontology.org/core#>
PREFIX jwcor:<http://ja.wcontology.org/resource/Category:>
select distinct * where {?s(wcoc:subClassOf | wcoc:addConstraint | wcoc:specifiedConstraint |wcoc:narrowerTransitive |wcoc:geography |wcoc:age )+ jwcor:人物 .
?s rdf:type wcoc:setCategory}
図 8: 「人物」に関するサブカテゴリで setCategory に分類されるものの一覧の獲得

05-07



参考文献

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