ネットワークの普及により，今までは紙面で伝えられていた情報の電子化が進んでいる．
本稿では，それら電子化された情報の一つである，製品のスペック情報の抽出について議論する．
現在，製品情報を収集し，利用しているポータルサイトが数多く存在するため，膨大なWebページの中から製品のスペック情報を的確に抽出することは，そのようなポータルサイトの自動構築のために大きな意義を持つ．
製品のスペック情報は，殆どの場合，表形式で記述されている．
Web上の表はHTMLの\verb+<+TABLE\verb+>+タグを用いて記述されるが，\verb+<+TABLE\verb+>+タグは表を記述する以外にも，レイアウトを整えたりする場合に頻繁に用いられる．
ある特定の領域においては，\verb+<+TABLE\verb+>+の70\%がレイアウト目的で使われているとの報告もある．
そのため，HTML文書中の\verb+<+TABLE\verb+>+タグが表なのか，それとも他の目的で使用されているのかを判別する必要がある．
提案手法では，Support Vector Machines (SVM) を用いて，Webページ中に存在する表領域が製品スペックかどうかの判定を行う．
Transductive SVM を用いて，訓練データの削減についても考察する．
パソコン，デジタルカメラ，プリンタの3種類の製品について，実験を行い，それぞれの製品について高い再現率と適合率を得た．
訓練データが少ない場合，Transductive SVM を用いた手法の方が，通常の SVM と比べ，精度が改善されることを確認した．
SVMおよびTransductive SVMを用いた製品スペック情報の抽出