言語処理学会 第26回年次大会 発表論文集 (2020年3月)

オントロジー形式による交通関係アノテーション
Bou Savong 鈴木 直樹 三輪 誠 佐々木 裕
豊田工業大学{savong, sd16042, makoto-miwa, yutaka.sasaki}@toyota-ti.ac.jp

1で変換できることがわかった．

はじめに
本論文では，オントロジー形式の関係（Ontology-2

オントロジー形式の注釈付け

Style Relation; OSR）アノテーションアプローチを提オントロジーの表現基盤は RDF である．RDF で案する．従来の関係抽出（Relation Extraction; RE）デは， す べ て の 情 報 は RDF ト リ プ ル (subject, pred-ータセットでは，関係はエンティティメンション間のicate, object) で 表 現 さ れ る．RDF ス キ ー マ （rdfs）

リンクとしてアノテーションされる．対照的に，OSRにおける 3 つの主要な述語には rdfs:subClassOf,アノデーションでは，関係はリンクではなく関係メンrdfs:domain, と rdfs:range がある．オントロジー

ションとしてアノデーションされ，関係メンションかのクラスは，rdfs:subClassOf という名前の一般化関らエンティティメンションへの domain と range とい係によって階層構造になっている．たとえば，クラスう項のリンクが付けられる．このアノテーションには

C1 が C2 の一般化である場合，RDF トリプル形式では以下の利点が期待できる:(C2, rdfs:subClassOf, C1) として表される．RDF• 関係注釈はオントロジー RDF (Resource Description Framework)*1 トリプルに簡単に変換できるため，アノテーション付きの関係を使用してオントロジーエントリを作成できる．

• 関係は関係メンションとしてアノテーションされているため，従来の RE コーパスの関係タイプ
分類タスクの一部は Named Entity Recognition(NER) タスクとなり, 多くの関係タイプを使用する RE タスク [1] と比較すると，深層学習は多くのNER [2] で 80% を超える F 値を達成しており，非常に高性能である．

• OSR アノテーションはオントロジーの内容の明確なドキュメントとして利用できる．オントロジーの内容がテキストに紐づくことで，オントロジーの内容の理解に役立つ．

では，トリプルまたはバイナリ関係の述語はプロパテ
ィと呼ばれる．プロパティは，オントロジーのノードとしても表される．たとえば，クラス C1 に C2 への関係 R1 がある場合，(R1, rdfs:domain, C1) と (R1,rdfs:range, C2) に表される．2 つのプロパティ間の一般化関係は rdfs:subPropertyOf で記述できる．
オントロジー形式の関係アノテーションと従来の関係アノテーションは，オントロジーとセマンティックネットワークとの関係に類似している．オントロジー
ではプロパティがノードとして表されるが，セマンティックネットワークではプロパティがラベル付きリンクとして表され，2 つの概念間のプロパティ/関係を記述するリンクラベルを使用して自由に構築できる．
本研究ではオントロジーと同じ形式での文書への関係のアノテーション (OSR アノテーション) を提案する．図 1は，従来のアノテーションと提案する OSR ア

ケーススタディとして，すでに別形式でアノテーショノテーションの主な違いを示している．図 1aは従来のンされている日本の交通ルールのコーパス [3] を OSR注釈であり，関係 Speed がリンクとしてアノテーショアノテーションに変換し，新しい OSR-RoR（Rules ofンされている．一方で，図 1bは提案する OSR アノテ

the Road）コーパスを構築した．変換のアノテータ間ーションであり，関係 Speed は，関係メンションとして一致率を測ったところ，85〜87% であり，高い一致率注釈が付けられ，domain と range のリンクが Drivingと 100km/h それぞれに接続されている．アノテーシ*1 https://www.w3.org/RDF/― 41 ―

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(b) オントロジー形式のアノテーション(a) 従来のアノテーション

図1: 従来および提案するアノテーションの例

ョンの効率化のために，オントロジークラスとデータタイプは NE のカテゴリを参照すれば区別できるため，区別しないことに注意する．ただし，OSR アノテー
ションでは rdfs:subPropertyOf に注釈付けをしない．また，2 つの用語間の等価性を指定するための Web

Ontology Language (OWL) クラス公理の 1 つである
owl:equivalentClass を採用する．また，必要に応じて，osr:partOf を要素プロパティとして追加して，部分全体の関係を記述する．

3 対象文書と従来の関係アノテーション
河辺らは，安全運転に関する文書に，従来の関係表現形式でアノテーションを行った．アノテーションの対象となる文書は交通教則 [4] の規定を用いている．本研
究では，このコーパスを改善したコーパス RoR (Rulesof the Road) を用いた．表 1 に従来のコーパスの統計をまとめた．

図2: 日本の道路交通法のクラス階層

4 オントロジー形式の関係アノテーション
4.1

ーでは値はデータタイプとして扱われるが，アノテーションにおいてはクラスとデータタイプは用語の概念

オントロジークラス

RoR オントロジークラス (図 2) は，交通に関連する階層構造の概念である．用語には (1) ABSTRACT
概念, (2) CONCRETE 概念, (3) PROPERTY 概念(relations), (4) VALUEs (データタイプ), (5) MODIFIERs の 5 つの主要なクラスを定義した. オントロジ
表1: 従来の関係注釈での RoR コーパスの統計の同じ階層に配置した．クラスの例を図 2に示す．

4.2

オントロジー形式の関係

RoR コーパスでは，交通に関連する単語/フレーズは “term(s)” と呼ばれる．本研究では，従来の関係アノテーションを OSR アノテーションに変換する．リンクを使用して関係を維持するのではなく，関係メンション (relation mention) と呼ばれる中間用語を使用しTypeCountsて，エンティティメンション (entity mentions) と呼ば#章

11

れる他の 2 つの用語間の関係を維持する．次に，オン#節

49

トロジー構造は，“domain” リンクと “range” リンクを

# 文章

1,476

使用して，関係メンションを関係の元となるエンティ# 文字68,655

ティメンションと関係先となるエンティティメンショ

# 用語タイプ

270# 関係タイプ

99

ンにそれぞれ接続することによって採用される．
アノテーションスキーマの設計では，リンクラベルの数を最小限に抑え，データセット内の関係を表現す― 42 ―

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る際に標準の RDF プロパティをできるだけ使用することを目指した．例外として，関係を表現する適切な中間関係のメンションが見つからない場合，エンティテ

図3: subClassOf 関係の例

ィメンションは，従来のように関係固有のリンクラベによって接続される．例を図 4に示す．“自分勝手” とルによって直接リンクした．

OSR-RoR コーパスの統計を表 2にまとめた．他のいうエンティティメンションは，“通行” というエンテ

OSR-RoR リンクは，適切な仲介関係のメンションに変ィティメンションの特性を説明しているため，それら換されるはずのリンクラベルですが，文に適切な関係は関係メンションである “に” という “Property” 関係のメンションがないため，依然として直接リンクのまによって関連付けられている．次に，標準の RDF プロまである．これは，約 94% (=3,816/(3,816+247)) のパティ “domain” および “range” を使用して，図に示関係が OSR 関係に正常に変換されたことを示していすようにそれらの関係を維持する．

る．新しい RoR コーパス内のリンクタイプの数は，元の RoR コーパス内のリンクタイプのわずか 91 に大幅に削減されている（c.f. 表 1の # 関係タイプ）．

図4: プロパティ関係の例

5 アノテーションの例
この節では，主要なアノテーションの例を紹介する．

5.3

条件関係

特定の条件で特定のアクションが実行される場合，

5.1 subClassOf 関係
subClassOf 関係は，RDF で使用される標準プロパティである．したがって，中間の関係メンションを使用せずに直接注釈を付ける．例を図 3に示す．“指示表示”と “規制表示” は “道路標識” のサブクラスであるため，図に示すように subClassOf 関係が維持される．

そのような条件の関係（条件関係と呼ぶ）はデータセットで適切に示される必要がある．データセットでは，“Case” プロパティを使用して，テキストで見つかったすべての条件を表す．例を図 5に示す．図では，簡単のために，条件に直接接続されている関連用語と関係のみを示した．“とき = Case” という関係メンションは5.2 Property 関係
用語が別の用語または別の用語の修飾子を記述するために使用される場合，両方の用語は Property の関係

エンティティーメンション “通行” と “ 守る” 間の条件関係を作成するための関係メンションとして機能する．

表2: OSR-RoR コーパスの統計．OSR リンクは，“do-main”, “range”, “subClassOf”, “partOf”, と “equivalentClass” リンクを示す．
タイプ

数#ABSTRACT クラス

34#CONCRETE クラス

15#PROPERTY クラス

25#VALUE クラス

11#MODIFIER クラス

5

# 属性

4

# リンクの種類

11#Entity mentions

8,835#Relation mentions

3,816#OSR リンク

11,180# その他の OSR-RoR 固有のリンク

247

図5: 条件付き関係の例

6

OSR アノテーションの評価
ア ノ テ ー シ ョ ン の 有 効 性 の 評 価 の た め，Cohen’skappa [5] を 使 用 し た ア ノ テ ー タ 間 一 致 率 (InterAnnotator Agreements; IAA) を計測した．2 人のアノテータが同じ従来の関係注釈のセットを OSR 注釈に変換した．具体的には，OSR 注釈ガイドラインの説明を受けたのちに，２人のアノテータが独立に従来の方法で注釈が付けられた 105 個の文を変換した，．IAAは表 3に示した．用語と関係の両方の Cohen’s kappa(κ-scores) のスコアは 85-87% であり，変換された結果― 43 ―

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が “ほぼ完全に一致” レベルで一致していることを示しアノテーションに変換し，利点を評価することが挙げらた．不一致の部分を確認したところ，用語に関する主なれる．さらに，OSR アノテーションを介して 2 つの異原因は，選択した用語に日本の助詞を含めるべきかどなる情報ソースをリンクすることにより，テキストとうかの曖昧さが原因であった．また，関係については，オントロジーエントリを紐付けすることが考えられる．

誤って注釈が付けられた用語が原因であった．結果は，本研究で作成した OSR-RoR コーパスを用いた用語データセットの注釈ガイドラインが人間にとって明確抽出・関係抽出の評価に関する報告は，第 26 回言語処であることを示している．

理学会年次大会の別の発表にて行う．

7 関連研究謝辞

これまで，多くの RE コーパスが RE タスク用に構築されている．Automatic Content Extraction (ACE)
プログラム 2004 [6] では，個人名などの名前付きエンティティと，Part-Whole や User-Owner などの関係は

本研究の一部が JSPS 科研費 17K00318 により支援されたことに深く感謝する．

参考文献

一般的な英語，アラビア語，中国語の記事に注釈が付[1] Yuhao Zhang, Victor Zhong, Danqi Chen, Gabor

けられる．SemEval 2010 タスク [7] は，関係分類のみ

Angeli, and Christopher D. Manning. Position-を対象としている．タスクは，文中の 2 つの与えられaware attention and supervised data improve slot

た 2 つのエンティティ ⟨e1⟩ と ⟨e2⟩ 間の関係を決定すfilling. In EMNLP 2017, pp. 35–45, 2017.

ることである．関係タイプには，Content-Container お[2] Khai Mai, Thai-Hoang Pham, Minh Trung

よび Entity-Destination が含まれる．これらは従来のNguyen, Tuan Duc Nguyen, Danushka Bollegala,

関係アノテーションに基づいている．

Ryohei Sasano, and Satoshi Sekine. An empirical

従来の述語項構造やイベントのアノテーションとも

study on fine-grained named entity recognition.

異なっている．まず，注釈の対象が異なる．PAS およIn COLING 2018, pp. 711–722, August 2018.

びセマンティック役割は名前付きエンティティを考慮[3] Kawabe Kazuhito, Miwa Makoto, and Sasaki Yu-

しないため，⻑距離の引数を接続せず，我らよりも浅い

taka. Transportation terminology recognition for

セマンティック関係を処理する．イベントは通常，動的

semi-automatic traffic ontology expansion. 言語な関係を扱う．第二に，リレーションはバイナリリレー

処理学会第 21 回年次大会, pp. 135–138. ANLP,ションであり，PAS，セマンティックロールおよびイベMarch 2015.

ントは n -ary リレーションである．最後に他の注釈は[4] National Public Safety Commission, Notice No.

RDF を考慮していない．

3. Japan, October 1978. https://www.npa.go.
jp/koutsuu/kikaku/kyousoku/index.htm.

8 おわりに[5] Cohen Jacob. A coefficient of agreement for nomi-

本研究はオントロジー形式アノテーションという新nal scales. In Educational and Psychological Mea-

しい注釈スタイルを提案した．ケーススタディとして，

surement, pp. 37–46, 1960.

日本の交通規則の従来の関係抽出コーパスを OSR ア[6] George R. Doddington, Alexis Mitchell, Mark A.

ノテーションに変換した．人間のアノテータによる一致

Przybocki, Lance A. Ramshaw, Stephanie M.

率の評価では，OSR アノテーションへの変換においてStrassel, and Ralph M. Weischedel. The auto-

は，高いアノテータ一致率が達成できることがわかっ

matic content extraction (ACE) program - tasks,

た．今後の課題としては，英語の RE コーパスを OSR

data, and evaluation. In LREC, 2004.

表3: IAA による評価 (Cohen’s Kappa)
用語注釈

関係注釈

0.84840.8719[7] Yunfang Wu and Peng Jin. Semeval-2010 task 18:
Disambiguating sentiment ambiguous adjectives.
In SemEval@ACL 2010, Uppsala University, Uppsala, Sweden, July 15-16, 2010, pp. 81–85, 2010.

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