DEIM Forum 2023 1b-9-3

初学者の論文閲覧支援のための日本語論文からの専門用語抽出の一手法
高橋 春成†

金澤 輝一††

上野史†††

太田学†††† 岡山大学大学院自然科学研究科 〒 700–8530 岡山県岡山市北区津島中 3-1-1†† 国立情報学研究所 〒 101–8430 東京都千代田区一ツ橋 2-1-2††† 岡山大学学術研究院自然科学学域 〒 700–8530 岡山県岡山市北区津島中 3-1-1
E-mail: †ps4v8vmm@s.okayama-u.ac.jp, ††tkana@nii.ac.jp, †††{uwano, ohta}@okayama-u.ac.jp
あらまし

初学者が学術論文のような専門性の高い文書を読む場合，専門用語のような未知の単語に遭遇する可能性が高く内容を理解するのが難しい．そのため，論文中の専門用語などの重要語をあらかじめ自動抽出し，ユーザにその解説を提示する学術論文閲覧支援インタフェースが開発されている．本稿では，このような論文閲覧支援のために日本語論文中の専門用語を自動抽出する手法を提案する．提案手法では，日本語論文中の名詞，複合名詞の中から，大辞泉を用いて専門用語を抽出する．実験では，DEIM2022 の日本語の論文から専門用語を抽出し，専門用語としての適切性，解説の必要性などについて評価する．
キーワード 情報抽出，専門用語抽出，学術論文，閲覧支援
日本語論文から専門用語を抽出する手法について述べる．4 節

1 はじめに初学者が学術論文のような専門性の高い文書を読むことは難しい．初学者は専門家と比べて専門知識が乏しく，未知の専門用語に遭遇する可能性が高いためである．論文を理解しようとで評価実験を行い，5 節でまとめを述べる．

2 関連研究2. 1 論文閲覧支援

すれば未知の単語を調べる必要があるが，未知の単語に遭遇す

阿辺川ら [3] は，論文中のキーワードに対する説明文や，本文るたびに辞書を引く，Web サイトを検索するといった行為は手に関連する情報を提示する脚注表示機能を備えた論文閲覧支援間である．そのため，予め論文中の未知の単語に解説が付与さシステム SideNoter を開発した．このシステムは Web ブラウ

れていれば，論文の内容を理解する助けになる．筆者らは，日ザで動作し，表示されている論文の左右の脚注部に Wikipedia

本語論文から専門用語を自動抽出し，ユーザにその解説を提示をリソースとした補足情報を表示する論文読解支援機能を有しする学術論文閲覧支援インタフェースの開発を目指している．ている．また，本文検索，専門用語の Web 検索，連続ページ

また本稿で日本語論文を対象にするのは，英語論文を対象としめくり，書き込み機能などの機能もある．

た研究開発に比べ日本語を対象とした研究が少ないと考えたからである．

前野ら [4] [5] は，英語論文 PDF 内の任意の一単語に対して，単語の重要度などの解析結果や Web 上の関連情報をユーザに専門用語抽出手法としては，FLR 法 [1] や MC-value 法 [1]，提示する学術論文閲覧支援インタフェースを開発した．このイTF-IDF 法 [2] などが提案されている．これらの手法は，専門ンタフェースでは，ユーザが論文中の任意のテキストを選択す用語を抽出する際に有用であるが，単語の出現回数に基づいたると，Web の情報を得たり，そのページに移動したりできる．

手法であるため，文章中に多く出現する一般的な単語を専門用

また，TF-IDF 値の大きい上位 30 語が表示されるため，ユー語として抽出することがある．

ザは論文を読む前にその論文の重要語を知ることができる．

本稿では，専門用語はある分野や業界内においてのみ使用さ

谷尻ら [6] [7] は，英語論文を対象に，タブレット端末によるれ通用する単語で，専門外の人たちにとってはなじみのない言学術論文閲覧支援のためのインタフェースを開発した．谷尻葉であると定義する．一方，一般的な単語はある分野や業界内らのインタフェースは，iPad のカメラ機能を用いて紙媒体のにおいてのみ使用され通用する単語ではないため，一般的な単英語論文の画像を撮影し，OCR によって取得した画像内のテ語は専門用語ではない．一般的な単語は，文章中の出現回数がキストに対して重要度などの解析結果や Wikipedia，Weblio，多くても専門用語でないことは明らかなので，一般的な単語をGoogle の検索結果を表示する．前野らのインタフェース [4] [5]，除外することで専門用語抽出の適合率を改善できると考えた．

iBooks [8] と比較して，専門用語の意味を検索する際のページ

本稿では，複合名詞の抽出を工夫し，一般的な単語と数字を間，複数文書やメディア間での移動が少ないという特徴を持つ．

含む単語を除外することで，日本語論文中の専門用語を自動抽

岩本ら [9] [10] は，谷尻らのインタフェースを拡張し，論文中出する手法を提案する．提案手法では，日本語論文中の名詞，の文章に線を引くマーカ機能，論文中の画像の選択や論文画像複合名詞の中から，大辞泉を用いて専門用語を抽出する．と閲覧情報の保存，保存した論文画像を識別するためのタグの以下に本稿の構成を示す．2 節で関連研究を紹介し，3 節で付与機能を実装した．また，谷尻らのインタフェースで提示される検索結果は，必ずしもユーザの興味に沿った情報とは限ら説明としての情報の量と長さを考慮して説明文にスコアを付与ないとして，検索結果を個人化する手法を提案し，Google の検し，スコアが高い説明文を抽出した．

索結果や他の個人化手法と比較して提案手法の有効性を示した．

2. 2 専門用語抽出
専門用語抽出手法として，FLR 法 [1] や MC-value 法 [1]，TF-IDF 法 [2] などが提案されている．FLR 法は，単語の連接

2. 3 固有表現抽出による専門用語抽出
固有表現抽出とは，文章中から組織や地名，人名などの固有表現を抽出することである．固有表現抽出の手法を応用して特定の分野の専門用語を抽出する研究が行われている．

頻度と文章中の出現回数に基づいて専門用語らしさを数値化す

Luo ら [14] は，Bi-LSTM-CRF に注意機構を加えた化学用る手法であり，スコアが閾値を超えた単語を専門用語として抽語抽出モデルを用いて，CHEMDNER コーパス [15] と CDR出する．単語の連接頻度は，ある単語の右方と左方に連接するコーパス [16] から化学用語を抽出した．化学用語抽出の F 値

単語の出現回数のことである．MC-value 法は，複合名詞を構は，CHEMDNER コーパスでは 0.9114，CDR コーパスでは成する形態素数と複合名詞の文章中の出現回数，複合名詞を含0.9257 であった．

むより長い複合名詞の出現回数と種類に基づいて専門用語らし崔ら [17] は，Bi-LSTM-CRF を用いた化学用語抽出モデルにさを数値化する手法であり，スコアが閾値を超えた単語を専門自己学習を取り入れる手法を提案した. まず，手順 1 として化用語として抽出する．

学用語ラベルが付与されている CHEMDNER コーパスの訓練

小山ら [11] は，FLR 法や MC-value 法などの方法では文章中データを用いて化学用語抽出モデルを学習する．手順 2 として，の出現頻度が低い専門用語の抽出に限界があるとして，出現頻化学用語抽出モデルを用いて化学用語ラベルが付与されていな度の情報を用いない専門用語抽出法を提案した．まず，専門用

い MEDLINE コーパス [18] に疑似的な正解ラベルを付与する．

語は文章中で提題的な用いられ方をしているとして，単語の前手順 3 として，CHEMDNER コーパスの訓練データと疑似的後の接続関係に関する制約を設定し，制約を満たさない候補をな正解ラベルが付与された MEDLINE コーパスのデータを併除外した．ここでいう提題的とは，単語の表す概念を単独で取せて新しく化学用語抽出モデルを学習し，CHEMDNER コーり上げる形での記述であり，典型的には文節の先頭から始まり，パスのテストデータを用いてこのモデルの精度評価を行う．そ「は」，「が」，「を」などの助詞に接続する形である．その後，複の後，手順 2 と手順 3 を化学用語抽出モデルの精度向上が見ら合語を構成する形態素による制約を設定し，制約を満たさないれなくなるまで繰り返す．実験の結果，自己学習なしで F 値が候補を除外する．例えば数字で始まる複合語の場合，2 つの形0.824，自己学習 1 回で F 値が 0.839，自己学習 2 回で F 値が態素で構成されている複合語を除外する制約がある．NTCIR-I0.841，自己学習 3 回で F 値が 0.839 となり，自己学習を行う

学会発表コーパス [12] の情報処理学会研究発表抄録 26,803 件

ことでモデルの性能が向上することが示された．

を対象に専門用語抽出実験を行い，130,876 語の抽出結果を得た．抽出結果から 500 語をランダムに選び出した結果，84.6%が広く考えれば情報処理分野に関連する概念を表していると判断できる単語であった．この手法は，抽出する専門用語の適合率を改善する代わりに，提題的な用いられ方をしていない専門用語を抽出できない問題がある．
土田ら [13] は，論文からの専門用語抽出と専門用語の説明文を Web ページから生成する手法を提案した．専門用語抽出については，MC-value 法の問題点を挙げ，それを改善する手法を提案した．具体的には，MC-value 法では専門用語抽出に複合名詞の形態素数を利用するところを，複合名詞の文字数を利用する．また専門用語は文の中心になったり動作の目的になるという仮定の下，「X は」，「X とは」，「X を」というテンプレートを作成し，文中の主語や目的語となる単語のみを抽出した．第18 回人工知能学会全国大会論文集の CDROM の 68 個の PDF
ファイルを用いて専門用語抽出実験を行い，それぞれの PDFファイルのスコア上位 30 語を抽出結果とした．複合名詞としての意味は持つが国語辞典に載っていないものを専門用語とする評価方法では，提案手法が 412 語，MC-value 法が 267 語の専門用語を抽出し，提案手法の有効性を示した．この手法は，抽出する専門用語の適合率を改善する代わりに，テンプレートに当てはまらない専門用語を抽出できない問題がある．専門用語の説明文の生成では，被説明用語に関連した単語を抽出して，3 日本語論文からの専門用語抽出
3. 1 提案手法の概要
本稿では，複合名詞の抽出を工夫し，一般的な単語と数字を含む単語を除外することで，専門用語を抽出する手法を提案す
る．提案する手法の処理の流れを図 1 に示す．まず MeCab [19]を用いて形態素解析を行い，論文本文から名詞と複合名詞を抽出する．その後，Weblio のデジタル大辞泉 [20] を用いて一般的な単語を除外し，数字を含む単語も除外する．名詞と複合名詞の抽出方法が異なる 2 種類の手法を提案する．
学術論文の中には，学会名やツール名などの，ある分野や業界内において重要である固有名詞が存在する．これらが専門用語であるかは議論の余地があるが，提案手法では論文中のこれらの固有名詞の一部が抽出できるようにしている．

3. 2 名詞と複合名詞の抽出
専門用語の多くは複合名詞である [1]．そのため本稿では，名詞と複合名詞を日本語論文から抽出する．また MeCab ではア
ルファベットが名詞として扱われないことがあるが，日本語の論文に出現するアルファベットは会議名やツール名のような，固有名詞の可能性がある．そのため，アルファベットの単語も名詞として扱う．
複合名詞を生成する手法として，2 種類の手法を提案する．

図2

図1

複合名詞の生成（提案手法 1）

提案手法の処理の流れ

一つ目の手法は，名詞とアルファベットを用いて複合名詞を生成する手法である．図 2 にこのようにして複合名詞を生成する
手順を示す．まず形態素を取得し，名詞もしくはアルファベッ
トであるかを調べる．名詞もしくはアルファベットであれば右隣の形態素を取得し，名詞もしくはアルファベットであるかを調べる．名詞もしくはアルファベットであればそれらの形態素を連結し，さらに右隣の形態素を取得する．違うなら，単語を記録する．この複合名詞生成手法を用いた専門用語抽出を提案
手法 1 とする．
二つ目の手法は，名詞とアルファベットに加えて接尾辞を用いて複合名詞を生成する手法である．図 3 にこのようにして複合名詞を生成する手順を示す．一つ目の手法とほとんど同じだが，形態素を結合する際に接尾辞を考慮する点が異なる．この複合名詞生成手法を用いた専門用語抽出を提案手法 2 とする．

3. 3 一般的な単語の除外
一般的な単語を除外するために，デジタル大辞泉を用いる．
デジタル大辞泉は，小学館が発行する国語辞典である大辞泉のデジタル版で，2023 年 2 月時点で約 30 万語を収録している．

図3

接尾辞を考慮した複合名詞の生成（提案手法 2）

3. 4 数字を含む単語の除外
本稿で使用する形態素解析器の MeCab は，数字を名詞と判

本稿では，Weblio に収録されているデジタル大辞泉に問い合定する．しかし，数字を名詞として扱うと図 2 や図 3 の処理わせを行い，掲載されている単語をすべて一般語とみなして専によって「2 万語」や「1000 種類」といった単語が抽出される

門用語候補から除外する．

が，これは専門用語ではない．そのため，数字を含む単語を除表1

表 2 3 人以上が専門用語だと回答した単語を正解とした時の精度評価

専門用語抽出を行う論文

1 福島航平, 大島裕明, “チラシ媒体通販における商品の販売数予測,” DEIM2022, H23-1, 2022.

2 吉岡弘隆, 合田和生, 喜連川優, “不揮発性メモリ性能測定のための再現率

適合率

F値

提案手法 10.527

0.281 0.366

提案手法 20.551

0.260 0.353

マイクロベンチマークの設計と実装,” DEIM2022, K34-4, 2022.
表 3 3 人以上が専門用語または知らない単語だと回答した単語を正解とした時の精度評価

外する．

4 専門用語抽出実験

再現率

適合率

提案手法 10.560

0.460 0.505

F値提案手法 20.581

0.422 0.489

4. 1 実 験 方 法
専門用語抽出を行う論文は，第 14 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2022）の 2 つの日本語論文である．使用する論文の書誌情報を表 1 に示す．これら 2 つ

表 4 e-Words に掲載されている単語を正解とした時の精度評価
再現率

適合率

F値

提案手法 10.074

0.048 0.058

提案手法 20.084

0.048 0.061の論文の本文から提案手法 1 と提案手法 2 を用いて専門用語を抽出する．

再現率と適合率の調和平均である．

専門用語抽出の精度評価を行うにあたって，正解データとなる専門用語を決定する必要がある．正解データを作成する手順

4. 2 実 験 結 果を説明する．まず，第一著者が 2 つの論文から人手で専門用語3 人以上が専門用語だと回答した単語を正解とした時の精度候補を抽出した．その後，抽出した専門用語候補についてアン評価を表 2 に示す．また，3 人以上が専門用語または知らない

ケートで「専門用語」，「知らない単語」，「専門用語でない」か単語だと回答した単語を正解とした時の精度評価を表 3 に示す．

ら 1 つを選ばせた．アンケートの被験者は，岡山大学大学院自どちらの場合も提案手法 1 は適合率と F 値で提案手法 2 を上然科学研究科の大学院生 5 名である．本研究では，専門用語を回り，提案手法 2 は再現率において提案手法 1 を上回った．

アンケートの結果の多数決で決定する．そのため，まず過半数

e-Words に掲載されている単語を正解とした時の精度評価をの 3 人以上が専門用語だと回答した単語 245 語を正解として精表 4 に示す．提案手法 2 が再現率と F 値において提案手法 1 を度評価を行う．また，論文閲覧者にとっての未知の単語が専門上回っている．しかし，どちらの提案手法も再現率，適合率，用語である可能性は高いため，過半数の 3 人以上が専門用語もF 値全てにおいて 0.1 に満たない結果となった．

しくは知らない単語だと回答した単語 377 語を正解とした精度評価も行う．

4. 3 考察さらに，専門用語辞書の索引語を正解とする精度評価も行

表 2，表 3 に示すように，アンケートから正解となる専門用う．使用する専門用語辞書は，IT 用語辞典 e-Words [21] であ語を決定した実験では，提案手法 1 は提案手法 2 に F 値におる．e-Words の 12,562 語の索引語を専門用語として論文からいて上回った．これは，提案手法 2 では「週-毎」，「家庭-内」，抽出した単語 297 語を正解とした精度評価を行う．

「スリッパ-等」のように，専門用語でない単語に接尾辞を連結精度評価には再現率（Recall），適合率（Precision），F 値することで，デジタル大辞泉に掲載されていない単語になっていることに起因する．一方，表 4 に示す e-Words に掲載され（F-measure）を用いる．それぞれ以下の式で定義する．ている単語を正解とする実験では，提案手法 2 は提案手法 1 にRecall =TP
TP + FN

F 値において上回った．これはそもそも抽出できた専門用語が(1)少ないため，「揮発-性-メモリ」，「永続-化」，「データ-型」のように，接尾辞を連結することで抽出できた専門用語の影響が大き

TP
Precision =TP + FPF-measure =2Recall・Precision
Recall + Precision(2)

くなっているためである．接尾辞を含む複合名詞にも専門用語が存在するが，専門用語でないものが相当数存在して適合率を低下させているため，複合名詞の生成方法をさらに検討したい．

(3)

e-Words に掲載されている単語を正解とする実験において，これらの式において各記号の意味は以下のようになる．

提案手法 1 の再現率は 0.074，適合率は 0.048，提案手法 2 の•T P は専門用語として抽出された専門用語の数

再現率は 0.084，適合率は 0.048 で，正解データ内の専門用語•

F P は専門用語として抽出された専門用語でない単語をほとんど抽出できていなかった．一方，専門用語が「関数」の数で，提案手法で抽出したのが「損失関数」であるときのように，F N は専門用語として抽出されなかった専門用語の数専門用語を含む単語を抽出した場合でもよいとすると，提案手よって再現率は，論文中の全ての専門用語に対し，実際に抽法 1 の再現率は 0.616，適合率は 0.492，提案手法 2 の再現率は出できた専門用語の割合である．適合率は，専門用語として抽0.657，適合率は 0.482 となる．そのため，提案手法は e-Words

出された単語が実際に専門用語であった割合である．F 値は，の専門用語をそのまま抽出できてはいないものの，その文字列•を含む単語でもよいなら再現率は 0.6 以上，適合率は約 0.5 であるといえる．ただし詳しく見ると，e-Words の専門用語には，論文中で使用されている単語とは意味的には無関係で，文字の並びが部分的に一致しただけのものもある．例えば，e-Wordsには「Tor」「ピング」「ログ」という専門用語があるが，これらは論文中の「PyTorch」「メモリマッピング」「プログラミン謝辞本研究の一部は，科学研究費補助金基盤研究 (B)(課題番号22H03904)，同基盤研究 (C)(課題番号 18K11989)，および 2022
年度国立情報学研究所共同研究 (22FC01) の援助による．

グモデル」という単語の部分文字列となっている．このような専門用語は論文中に文字として出現しているものの，論文中で使用されている専門用語とは言えないため，本来抽出すべきものではない．
アンケートで 3 人以上が専門用語だと回答しなかったものの，3 人以上が専門用語もしくは知らない単語だと回答した単語について考察する．これらのうちの 91.67%がアルファベットを含む単語であり，被験者にとって未知の単語である可能性が高かった．例えば，x86 系プロセッサ固有の情報を格納したレジスタである「MSR」，機械学習で複数の予測モデルを組み合わせた結果の平均をとる予測方法である「Model Fusion」，不揮発性メモリを意味する「NVM」等の単語がある．これらは本稿における専門用語の定義に当てはまる単語である．そのため，被験者にとって未知の単語に専門用語が含まれている可能性が示された．
提案手法 1 と提案手法 2 はどちらも，論文中の固有名詞 28語中 15 語抽出できていた．抽出できなかった固有名詞 13 語中9 語が数字を含む固有名詞であったため，抽出できる固有名詞ではなかった．また，ストレージの業界団体である「SNIA」という固有名詞が抽出できたが，アンケートの結果 3 人以上が専門用語だと回答しなかったものの，3 人以上が専門用語もしくは知らない単語だと回答している．論文中の未知の単語に解説などの情報を付与する論文閲覧支援の観点からは，このような未知の単語や固有名詞の抽出についても検討する必要がある．

5 ま と め
本稿では，複合名詞の抽出を工夫し，一般的な単語と数字を含む単語を除外することで日本語論文から専門用語を抽出する手法を提案した．まず，論文の本文から名詞と複合名詞を抽出し，デジタル大辞泉を用いて一般的な単語を除外する．その後，数字を含む単語を除外した．
アンケートから正解となる専門用語を決定した評価実験では，提案手法 1 は提案手法 2 に F 値において上回った．また，

e-Words に掲載されている単語を正解とした評価実験では，提案手法 2 は提案手法 1 に F 値において上回ったが，どちらの手法も再現率，適合率ともに 0.1 に満たなかった．そのため，提案手法は e-Words の専門用語をそのまま抽出できてはいない
ものの，その文字列を含む単語でもよいなら再現率は 0.6 以上，適合率は約 0.5 であった．
課題としては，複合名詞の生成方法の検討が挙げられる．今後は，抽出した専門用語を利用した学術論文閲覧支援について検討したい．

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