ＲＤＦトリプルセットは「連想・推論」に利用できるので、人力でＲＤＦ辞典を作成しておきたい。
自然言語の多義性・曖昧性は、これである程度解消できるはず。

提案手法では，開世界仮説に基づき，RDF グラフからそれより高い表現力をもつ SROIQ概念の極小モデルを推論できる．
さらに，ある概念の極小モデルが一意に決まることを利用し，与えられたRDF グラフから記述できるすべての概念を生成
する停止性をもつアルゴリズムを提案した．
http://sigswo.org/papers/SIG-SWO-A1402/SIG-SWO-A1402-10.pdf

（x,y,z）＝(主語,述語,目的語)で、出現頻度の多い順に並べる、あるいは少ない順に並べる。高頻度のトリプルがやたら多いということは、
逆に言えば他と似たり寄ったりでつまらないコンテンツである可能性が高い。出現頻度の少ない組み合わせは、オリジナル表現か
あるいはナンセンス文かのどちらか。例えば「女性は子供を産む機械」。こういうのは普通に「女性　子供」で検索しても出ない。

コーパス作成について一からやり直したほうがいいかどうかは、悩ましい問題なので一概にどうだということは言いにくいのですが、
アノテーション・コーパス作成自体が大きな研究テーマであり、ベストプラクティス的なものもなければ、少しだけ蓄積されている
ノウハウ的なものすらチームレベルでしか共有できていない（共有するのが難しい）、という状況です。また、やり直したらすぐコーパス
ができるかというと、質の高いコーパスを作るには時間が何年もかかるものなので（自分の携わった NAIST テキストコーパスは
5年以上かかっています）、すぐ利用可能にはならないでしょう。
http://d.hatena.ne.jp/mamoruk/20140822

今後，画像解析技術が進み，機械が複数の物体から構成されるオブジェクトを一つ一つの物体に分解できたとしても，機械にとって，
それが常識に基づいた構成であるか，常識から外れた構成であるかを区別することは困難であると推測される．
http://minamigaki.cs.inf.shizuoka.ac.jp/work/2014/SCIS2014fujita.pdf

『常識』なるものは、専ら人力で登録するしかない。コンピューターなんていくら高性能でもただの計算機に過ぎないのだから。