Semantic Web Technologies for Explainable Machine Learning Models: A Literature Review
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以下はGlaspと共にメモtkgshn.icon*4 Wangらは識別されたオブジェクトとオントロジー クラスの間の文字列マッチングを提案し、Liaoら33はオンラインソースから自動 的に概念と関係をマイニングすることを提案している。効果的かつ効率的な知識照 合を可能にするためには、この分野だけでなく、Semantic Annotationの ような関連分野でのさらなる研究が必要である。 Semantic Web技術とMLの組み合わせは、説明可能なモデルを容易にするた めの大きな可能性を提供する。我々は、MLのデータと知識ベースの実体のマッチン グ（知識マッチング21） を、今後の研究で克服すべき中心的な課題の一つとし て認識した