情報検索から情報構造化、情報発見へ向けて
東京大学名誉教授／マイクロソフトリサーチアジア研究所首席研究員

PROFILE潤一

国際機械翻訳協会（IAMT）およびアジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）前会長、AAMT ／ Japio 特許翻訳研究会委員長、国際計算言語学会（ACL）元会長、国際計算言語学委員会（ICCL）永久メンバー

1 はじめに計算機システムの中には、大量のテキストが蓄積されている。ウェッブ中で一般にアクセスできるテキストだ

識処理の技術的可能性について議論する。

2 検索を超えてけではない。会社や組織の中で流通するテキスト、学会大量のテキストが常に利用可能になった状況で、最初などでアーカイブされているテキスト、特許データベーに発展した技術はウェッブ検索の技術であった。ウェッスに蓄積されたテキストなども、急速にその量が拡大しブ検索によって、テキスト情報は空間という物理的な制ている。

限がなくなり、それまでの図書館、新聞、各種の情報サー

こういった共有テキストベースは、普通のウェッブ

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辻井

ビスがウェッブに置き換わることになった。

検索では検索できないが、テキストを共有するコミュニ

取得したい情報をキーワードでウェッブ検索することティが存在し、そのコミュニティのメンバーが不断にテは、日常化している。ただ、このウェッブ検索も、蓄積キストを生産し、それらを共有している。

される情報の巨大化、時間的経過がもたらす蓄積情報のテキストは、情報流通の基本的な形態であり、そこに陳腐化など、徐々にその限界が明らかになりつつある。

は構造化されていない大量の情報が埋め込まれている。

必要な情報を取り出すためにキーワードをいくつも入テキストは、発信者と受信者の間の情報流通を支えてきれ、組み合わせを変えて何度もウェッブ検索にかけた、たが、それらが計算機システム内に蓄積されることで、という経験を持つ人は多いであろう。使っているソフト

流通時には意図していなかった受信者、潜在的に大量のウェアや電子機器が故障して、その対処方法を検索しよ受信者に対する情報発信が可能になった。言い換えると、うとして、長時間をウェッブ検索に費やした、といったそれまでは第一義的な受信者が情報を受け取るとそれで経験である。

使命を終えていたテキストが、現在では、蓄積され長期

このような経験がすこしづつ軽減されだしているのに渡って参照できる。このことで、直接の情報流通に関は、Yahoo 知恵袋のような Q ／ A サイトの登場であ与していなかった、非常に多数の第３者が時間的、空間ろう。テキストに埋め込まれた情報をうまく検索で取り的な隔壁を越えて情報を共有できるようになった。

出すことは、実は、それほど容易ではない。Q ／ A サ

このような性質が、ウィキーリ－クスなど、情報流通

イトは、ある人が知りたい情報は他の人にも有効であろへの直接の関与者が持つ意図とは無関係に情報が流通すうという前提で、質問と答えをあらかじめ構造化しておるという、現代的な問題を生むことにもなっている。

く。同様に、大部な百科事典の現代版として、大勢の人

ここでは、大量のテキストが長期に渡って蓄積され、が使っている Wikipedia も、ユーザが興味を持つであそれが常に利用可能になった状況でのテキスト処理と知ろう特定の人物や組織、概念ごとにそれらに関する情報YEAR BOOK 2012

報アクセスを容易にしている。

研究者にとって馴染みが深いシステムでは、マイクロソフトのアカデミックサーチ（Microsoft AcademicSearch: MAS）、国立情報学研究所の CiNii システム

じめ情報を構造化して組織化した二次的な情報源である。

がある。MAS での Entity は、個々の研究者だけでなく、この二次情報の、構造化の作業をコミュニティーとして個々の論文、論文誌、国際会議なども Entity として取行う、今はやりの言い方では Crowd Sourcing で大規模り扱われ、これらの Entity ごとの情報の集積と Entityに構築することで成功事例である。ただ、このようなあ間の関係が構造化されている。したがって、各論文が別らかじめの構造化は、大勢の人が必要とすることを前提のどの論文によって参照されているか、複数の研究者がにし、Crowd Sourcing とはいえ、かなりの人手と時間どれだけ共著論文を書いているかを即座にみることがでが必要となる。したがって、本来のウェッブ検索が持っきる（図２）。また、その論文を参照する別論文のテキていた、新鮮な情報の取得、個人が必要とするニッチなスト中での箇所も即座に見ることができる（図３、図４）。

情報の入手という、利点を損なうことにもなっている。

もう少し科学技術情報によった分野での Entity 中心

特許情報の検索のように、個々の事例ごとの検索が必要のシステムに、私が東大に在職中に開発した、生命科学な場合には、あらかじめの構造化には限界があろう。

分野での知識管理システム（MEDIE）がある。このシ続く技術の可能性について議論する。

特別寄稿

ただ、Q ／ A サイト、Wikipedia は、いずれもあらか

本稿では、Crowd Sourcing による知識の構造化に寄稿集をあらかじめすべてまとめて構造化しておくことで、情ステムでは、論文中に現れた Entity（生命科学の分野
では、基本的な Entity にたんぱく質、遺伝子、DNA、化学物質といったものがらう）を認識して、これをユー3構造化データベースとテキスト処理

ザがクリックするだけで、その Entity に関する外部のデータベース中での情報が参照できる機能を付けていWikipedia が有用なのは、ある個別の人物、組織、概念といったもの（一般に Entity、と呼ばれる）に関する情報が一箇所に集められていること、ということである。実際、英語版での Wikipedia（2012 年９月23 日時点）では、Michael Jordan という名前を持つ有名な人物には 10 名の異なった人物があり、そのうち９名の人物についての Wikipedia の項目が用意されている。もっともよく知られたバスケットボールの選手以外にも、機械学習の著名な研究者（この人物は、われわれの研究分野の研究者にとっては、バスケットボールの図１

選手以上になじみが深い）らの項目がある（図１）。

Wikipedia の項目

このように言語の待つあいまい性（たとえば、同じ名前で異なった人物が指される）や多様性（同じ人物の名前が違って表記されたり、複数の名前を持つ場合）を言語処理手法を使って解消し、Entity を中心にして情報をあらかじめ構造化しておくシステム（Entity-basedSystem）は、この Wikipedia 以外にも数多く見受けられるようになってきた。

図２MAS の著者に関するのページ

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4 今後の方向
Wikipedia のような Entity 中心の構造化は、非常に有効であった。ただ、構造化された情報を常に最新のものに保持しておくためには、新たな項目を書き下す
図３

特定の論文を参照する論文数の推移のと同じくらいに大変な努力が必要となる。とくに項目が爆発的に増えている現在、それら項目の内容を常に Up-Date なものに保持していくコストは、Crowd
Sourcing という、掛け声だけでは解決しない。
実際、Wikipedia が現在のように有名な人間や組織だけを対象としているときには、Crowd

Sourcing だ

けで情報を最新のものに保っておくことは可能であるようにみえる。
しかし、この技術をより大量の、あまり有名でない
図４

論文の被参照箇所の提示

Entity に適用したり、さらには、Entity 間の関係までも構造化していった場合には、それらの情報を、最新の、た。ここでは、同じように見える名前が科学的にみるとかつ、信頼できる状態に保持するには、膨大な人手が必違った Entity を指しているとか、全然別の名前で同じ要となる。

Entity を指しているものを認識する必要があった。
重要なことは、テキスト中での Entity を認識する技も顕著である。この分野では、たんぱく質の機能に関し術は、Named Entity Recognition（NER）技術として、日々新たな論文が出版され、これに対応して、２次て整備されて、Wikipedia のような Entity 中心の情報的に整理された構造化データベースをの内容を更新、維構造化が、あまり人手を掛けずに実現できるようになっ持していく必要がある。このためには、各データベースてきたことである。

ごとにキュレータと呼ばれる専門家、数十人の専門の研キーワード検索で、関係のありそうな Web ページ

究者が論文をよみ、日常的に２次データベースを更新しや文献のリストを見せるだけの単なる検索技術から、ている。発表される論文の加速度的な増加、構造化してWeb ページや文献中に散在しているある特定の Entity

おくべき情報項目や Entity の増大に伴い、人手によるに関する情報を集約して、かき集めて、それらを網羅的情報の管理は、非常に高コストなものとなる。に見せる技術の基盤技術が出来つつあることである。

構造化されていないテキスト情報がもつ即時性と構造

現在の技術では、多くの文献やウェッブページに散在化データベースが持つ情報の質、信頼性、集約性とをどする冗長な情報を除去して、本質的な情報のみに整理すのように連続させ、相互の利便性を向上させていくことることはできない。ただ、多くの研究グループが、ウェッは、Wikipedia 的な情報の構造化を成功させるキーテ

ブ中の情報をかき集めることで、Wikipedia の項目にクノロジーとなりつつある。

対応するものを自動構築する研究に取りくみ始めている。

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同様な問題は、生命科学の知識管理システムにおいてYEAR BOOK 2012

寄稿集

5

検索から発見へ：
テキストマイニング

特別寄稿

情報検索の基本は、必要な情報がある Web ページ、やテキストを見つけてユーザに提示することであった。
巨大なテキスト群に埋もれた情報をユーザに提示するという基本は、前述の Entity 中心のシステムでもどうようである。
これに対して、巨大なテキスト群を分析することで新たな情報を見つけ出すことを目指す技術がテキストマイニングである。特許文書の集合を全体として分析するこ

図５ Facta+_ の視覚化インターフェース（E-Cadherin というたんぱく質に関連した疾患、遺伝子、薬などが関連の強さに応じたタイルで示されている。このインターフェースから、関連する論文に直接移動することができる）とで、個別会社や会社群の技術開発動向を発見するとか、技術間の相互依存関係を見つけ出すという、個々のテキストには明示的に記述されていない新たな情報を生み出す技術である。

6 終わりに私が、2011 年まで勤務してきた英国国立テキスト

ウェッブ検索から情報の構造化、新情報の発見への動マイニングセンター（NaCTeM）では、生命科学の分きは、いまその端に着いたばかりである。今後、これら野で薬と症状、病気とたんぱく質の相互関係を大量のテの方向での技術開発が加速化することが期待される。

キストから自動抽出し、それを視覚化して提示するシステムを構築した。この Facta+ と呼ばれるシステムは、当時 NaCTeM に在職していた鶴岡慶雅さん（現在、東京大学工学系大学院准教授）が中心となって開発したものであるが、多くの生命科学者の注目を浴びることになった（図５）。実際、ある特定の病疾患を研究している専門家からは、それまで気がついていなかったその疾患とたんぱく質との関係に気がついた、といった感想が聞かれた。
NaCTeM が開発した Facta ＋は、論文中の概念間の統計的な共起関係を分析の基礎としているが、この分析が単語レベルで行われるのではなく、前述の Entity中心の技術や Entity 間の構造的な関係分析の結果をもとに統計的な共起関係を計算することで、精度を向上させたものであった。
今 後 は、Entity 中 心 の よ う な 知 識 の 構 造 化 手 法 とFacta ＋に見られるマイニング手法が統合されていくことで、あらたな情報技術を生み出していくものと思われる。

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