言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集 (2019年3月)

専門用語の知識保全エコシステムを有するインハウス論文・図表データベースの構築
原 真二郎
北海道大学量子集積エレクトロニクス研究センター
hara@rciqe.hokudai.ac.jp
鈴木 晃 高山 英紀 石井 真史
物質・材料研究機構{SUZUKI.Akira3, TAKAYAMA.Eiki, ISHII.Masashi}@nims.go.jp

吉岡 真治 尹 磊
北海道大学院情報科学研究科
yoshioka@ist.hokudai.ac.jp

はじめに1の結果を用いて、論文中の図表データを多観点分析するシステム [3] の提案を行った。このシステムにおけ

近年、データ駆動型科学などの実現を目指して、論る多観点分析とは、用語を材料、パラメータなどに分文からの情報抽出、知識発見の研究が盛んに行われて類し、分類毎の専門用語の出現頻度などの情報を表示いるが、専門用語に関する大規模な概念辞書や情報抽し、検索式の詳細化を支援するための分析手法である。

出のための訓練コーパスといった情報抽出用知識の作

しかし、コーパスのサイズが十分でなかったため、成コストが高いといった問題があり、限定された分野コーパスに含まれていないような語から構成されるでの利用にとどまっている。

用語を見つけられないだけでなく、同じ用語について

本研究では、この問題を解決するために、ユーザでも、コンテキストに応じて、用語として判断されたりある特定分野の研究者に有用な最新の論文を継続的にされなかったりするという状況になってしまった。一

追加していくと共に、その分析を行うという日々の研方で、同義語として集約して取り扱ってもらいたい正究活動に役立つ情報を提供する基本システムを提供し式表記、略語、複数形などが、表記のみを手がかりとた上で、そのシステムで用いる専門用語の拡充や、パして集約すると、別々の単語として扱われることに対ターンベースで付与されたタグ付きコーパスの修正をする問題などが提起された。

行う枠組を持つ論文データベースを提案する。

この問題を、コーパスを増やす形で対応するために本システムでは、ユーザが、専門用語辞書の修正なは、より大規模なコーパスを作成する必要が出てくるどを行った結果が、直接的に、システムの分析結果にが、そのアノテーションには、専門的な知識が必要な反映させる枠組をつくることで、ユーザが積極的に場合もあり、簡単にはコーパスサイズが増やせないとデータを入力するモチベーションにつなげるという形いう問題があった。

で、知識保全のサイクル (知識の修正→知識の利用→知識の修正→…) をまわすことが出来る知識保全エコシステム (生態系) の形成に寄与すると考えている。

2

論文・図表データベースの構築

2.1

予備的検討

2.2

用語集を用いたパターンマッチングによる用語抽出

そこで、本研究では、コーパスサイズを増やさずに、様々な用語のバリエーションを扱うための用語辞書を作成し、そのパターンマッチングによる用語抽出を行

我々は、これまでに、ナノ結晶デバイス開発の分野を対象とした、論文からの実験情報の抽出を目標としたコーパスの作成 [1] や、そのコーパスを用いた自動情報抽出システムの構築 [2] を行ってきた。また、そうことで、検索もれを減らすという方針でシステム開発をすることとした。
このパターンマッチングを行う手法の利点は、次の通りである。

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• コーパスを作成する場合には、同じタイプの用語る。そのため、分野の研究者が入力したいと思わせるについて、ある程度、複数の用例を含む形でデーモティベーションを与えるだけでなく、入力した結果タを集める必要があるが、用語辞書の作成は、単として、分野の研究者が得られる情報が改善されると純にリストをつくるだけで良い。

いう知識保全エコシステム (生態系) を実現する必要• 多くの専門用語は、一般語として使われることが少ないので、文脈を考慮しないパターンマッチングでも、誤抽出の可能性は低い。また、誤抽出の可能性のある語については、ユーザもある程度、気をつけて、結果を解釈することが可能である。

• 用語辞書に同義語のリストを登録することで、同がある。
図 1 に、本研究で実現を目指すエコシステムの枠組を示す。本エコシステムにとって、最も重要な観点は、分野の研究者に、日常の研究活動で利用してもらえることであり、そのためには、ある時点で構築した固定の論文データベースを用いるのでは不十分である。そのため、本研究では、分野の研究者が興味を持つ最新の論文についても継続的に追加し、検索を行えるだけ義語の名寄せなどが簡単に行える。

でなく、研究動向の分析にも利用可能な機能を提供す用語辞書が必要とはなるが、機械可読な用語集などを保有している場合には、それが利用可能であるし、ることで、日々の研究活動を直接支援する方法を提案する。

一から作成するとしても、コーパスの作成に比べると、圧倒的にコストが低い。

を想定し、その研究グループで購読している雑誌、定逆に、欠点は、次の通りである。

期的に参加・調査している国際会議などの論文を入手• 用語リストに登録されていないものが抽出されない。特に、研究の発展と共に、新しい専門用語が生まれた場合などに、対応できない。

し次第、追加する事が可能なインハウスデータベースとして運用する。この様な特定のグループの興味に応じて網羅的に所蔵することにより、出版者毎にサービスが分かれているような商用の電子図書館とは異なっ• 想定している意味と異なる形で用いられた場合でも、表記に合わせて抽出してしまう。

た性格のデータベースとなり、ユーザが利用する動機の一つとなりうると考えている。

本研究では、前者の問題に対し、専門用語抽出 [4] の研究成果を用いた用語辞書の拡充支援を行い、後者に対して、ユーザが誤った抽出結果を見つけた場合に、それを修正するインタフェースを提供することにより、抽出結果をより良いものにできるようにする。
ただ、後者の作業は、コーパス作成に近い作業となるため、作業コストは高いと考えられるが、十分な量がたまった場合には、機械学習のためのコーパスとして利用可能となる。ユーザが興味を持つ検索結果については、多く、ユーザの目に触れる可能性が期待できるため、ユーザが興味を持つ用語を含む文については、一定サイズのコーパスが作成されることが期待できる。

2.3

具体的には、研究室などを単位とした研究グループ

また、特定の分野に限って論文を収集することで、最新の論文を元にした専門用語抽出の結果は、分野の新しいキーワードを発見することにつながるといったことが期待できる。また、その新しいキーワードを登録し、再度、用語抽出を行うことにより、その用語の出現頻度の時間遷移などを見ることが可能となるため、研究動向分析にも資すると考えている。
このように直接的に利用者に有用な情報が提供できることが理解されることにより、ユーザが専門用語辞書の拡充などの操作を行う動機付けを行い、その結果、ユーザもより良い分析結果が得られるというサイクルをもつエコシステムが構築できると考えている。

3

知識保全エコシステムの構築

現在、前節で紹介した機能を持つインハウス論文・

上記のような枠組を用意しても、ユーザである分野の研究者が利用したいと思うような情報が提供されれない場合には、どのように良いユーザーインター図表データベースのプロトタイプシステムを構築している。
本システムでは、最新論文の登録を行うために、フェースを作成しても、システム自体が使われないと分野の研究者からの知識提供が望まれないこととなプロトタイプシステムの構築

PDF からのテキスト・図表データの抽出システムを― 788 ―

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6!

図 1: 本研究でのエコシステムの枠組利用する。現在、PDFNLT[5] を候補として、試用実謝辞験を行っている。
論文抽出後の専門用語抽出のシステムとしては、[4]国立情報学研究所の相澤教授には、論文 PDF の活用の考え方に基づく用語抽出システムである termex-について議論をさせて頂きました。ここに記して、謝tract1 を利用する。それ以外にも、パターンベース意をあらわしたいと思います。また、本研究は、2018で作成した略称 (Acronym) の抽出システムなどを組

年度国立情報学研究所公募型研究 (自由 24) の助成をみ合わせることで、同義語辞書などの拡張に利用する。

受けています。

本システムによる用語抽出の結果を用いるアプリ
ケーションとしては、先に紹介した論文中の図表データを多観点分析するシステム [3] を利用する。この際、キャプションについての用語抽出結果については、brat2

参考文献[1] Thaer Moustafa Dieb, Masaharu Yoshioka, andを用いて、アノテーションを編集可能とする。

Shinjiroh Hara. An annotated corpus to support
information extraction from research papers on4

nanocrystal devices. Journal of Information Pro-

おわりにcessing, Vol. 24, No. 3, pp. 554–564, 2016.

現在、プロトタイプシステムを作成すると共に、特[2] Thaer M. Dieb, Masaharu Yoshioka, Shinjiroh

定分野の研究者である共著者の研究室である北大の量Hara, and Marcus C. Newton. Framework for

子集積エレクトロニクス研究センター量子結晶フォト

automatic information extraction from research

ニクス分野と物質・材料研究機構において、本システ

papers on nanocrystal devices. Beilstein Journal

ムのセットアップと予備的な運用を始める予定である。

of Nanotechnology, Vol. 6, pp. 1872–1882, 2015.

1 http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/pytermextract
2 http://brat.nlplab.org/― 789 ―

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[3] 朱濤, Moustafa Dieb Thaer, 吉岡真治, 原真二郎.
ナノ知識探索プロジェクト：実験記録からの知識発
見 (第４報)-キャプションからのメタデータの自動抽出によるグラフイメージ検索システム-. 2016 年度人工知能学会全国大会 (第 30 回) 論文集, 2016.

CD-ROM 1J2-4.
[4] Hiroshi Nakagawa and Tatsunori Mori. A simple
but powerful automatic term extraction method.
In COLING-02 on COMPUTERM 2002: Second
International Workshop on Computational Terminology - Volume 14, COMPUTERM ’02, pp.
1–7, Stroudsburg, PA, USA, 2002. Associationfor Computational Linguistics.
[5] Takeshi Abekawa and Akiko Aizawa. Sidenoter:
Scholarly paper browsing system based on pdf
restructuring and text annotation. In Proceedings of COLING 2016, the 26th International
Conference on Computational Linguistics: System Demonstrations, pp. 136–140. The COLING2016 Organizing Committee, 2016.

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