論文
DBSJ Letters Vol.2, No.1――――――――――――――――――――――――――――――――――――

国際関係分野ドキュメント群を対象とした意味的連想検索のための空間生成方式
A New Creation Method of a SemanticRetrieval Space for Documents ofInternational Relations

佐々木 史織♥薬師寺 泰蔵清木 康♦◆

Shiori SASAKI Yasushi KIYOKI
Taizo YAKUSHIJI

本論文では，国際関係分野のドキュメント群を対象とした意味的連想検索空間と一般辞書を用いた意味的連想検索空空
意味的連想検索空間と一般辞書を用いた意味的連想検索間とを合成し，新しい統合空間を生成する方式を示す．本方
第１ステップとして,, 国際関係分野の専門用語集を式では，第１ステップとして用いて，用語間の意味的関連性に基づく基本ベクトル空間を生成する．第２ステップとして，一般辞書を用いて構築された既存のベクトル空間のマトリクスを合成する．合成に際しては，特定分野の専門語を一般語で定義づけるプロセスと，一般語を専門語によって特徴づけるプロセスを伴う．本方式によって生成した空間を用いることにより，一般語を用いて意味的に関連する国際関係分野の専門用語によるドキュメ
ントを検索すること，および，国際関係分野の用語を用いてントを検索すること，および，国際関係分野の用語を用いて意味的に関連する一般語によるドキュメントを検索することが可能となる．
In this paper, we present a new creation method of asemantic retrieval space for the field of International
Relations (IR). This method creates an integrated
metadata space for computing semantic relationships
relationships
between words in an IR lexicon and a general dictionary.
The created space is applied to the mathematical modelof meaning which has already been proposed. This model
makes it possible to dynamically compute semantic
relationships between words according
according to a context. With
the semantic space created by this method, we canretrieve documents consisting of IR terms by using
general words, and also those consisting of general words
by IR terms.

1. はじめに
現在,広域ネットワーク上には膨大なドキュメントデータが存在する．その中には，政府や国際機関の公式発表，プレス・ブリーフィング，政策ステートメント，政府高官の談話，♥学生会員 慶應義塾大学政策・メディア研究科
s-sas@jcom.home.ne.jp♦
正会員 慶應義塾大学環境情報学部
kiyoki@sfc.keio.ac.jp♠
慶應義塾大学法学部 yakushi@iips.org

1

議会議事録，NGO の活動記録等，国際関係・国際政治に関連するドキュメントも多い．国際関係・国際政治の研究者にとって，これらのドキュメントデータからの的確かつ迅速な情報獲得が課題となっている．
しかし，WWW 上のサーチエンジンのカテゴリ検索をはじめ，一般的な検索エンジンは単純なパターンマッチング方式を採用しており，単語やデータ間の相関量計算といった意味の解釈を伴った検索は困難である．また，国際関係論や国際政治学の分野においてドキュメント分析の方法として従来よ主り行われてきた内容分析 1)2)または認知構造図 3)の手法は，にドキュメントの静的な性質を対象とした知識発見の方法であった．それは主に，単語の単純な出現頻度計測では単語がどのような文脈で使用されているのか判別できず，逆に，言葉の多義性を解消するために文の一部をコード化する場
合は大量のデータを原形に近い形で扱うことが難しい，という理由からであった．
これに対し，文献 4)〜9) において提案されている意味の数学モデルによる意味的連想検索方式は，分析者の視点や分析時の文脈に応じてダイナミックに言葉およびデータの意味解釈を実現する方式であり，その意味解釈を多次元直交ベクトル空間における相関量計算によって行うことを特徴としている．
本論文では，分析者の視点や関心に応じて意味内容を多角的・動的に分析することを目的に，国際関係分野の意味的連想検索空間を生成する方式を示し、同分野のドキュメント群を対象とした検索環境を実現する方式を示す．

2. 意味的連想検索方式
本方式の適用対象として，文献 4)〜9)に提案されている意
味の数学モデルに基づくメディアデータ意味的連想検索方式の概要を示す．

2.1 メタデータ空間 MDS の設定
検索対象となるメディアデータをベクトルで表現したデータをマッピングするための正規直交空間(以下，メタデータ空間 MDS)を設定する．

2.2 メディアデータのメタデータをメタデータ空間
MDS へ写像
設定されたメタデータ空間 MDS へメディアデータのメタデータをベクトル化し写像する．これにより，検索対象データのメタデータが, 同じメタデータ空間上に配置されることになり，検索対象データ間の意味的な関係を空間上での距離として計算することが可能となる．メディアデータ P には，メタデータとして t 個の基本データ w1, w2, …, wt が以下のように付与されていることを前提としている．
P = { w1, w2, …, wt }(1)
各基本データは，ベクトル表現された特徴を持っている．
(2)wi = (fi1, f i2, …, fiｎ)
各メディアデータは，メタデータとして付与されている t
個の基本データが合成されベクトル表現された後，メタデー
タ空間 MDS へ写像される．

2.3 メタデータ空間 MDS の部分空間(の部分空間(意味空間)意味空間)の選択

検索者が与える単語の集合をコンテクストと呼ぶ．まず, メ
タデータ空間 MDS に各単語に対応するベクトルが写像され,これらのベクトルは，メタデータ空間 MDS において合成され,意味重心を表すベクトルが生成される．次に, 意味重心から各軸への射影値を相関とし, 閾値を超えた相関値(以下，重み)を持つ軸からなる部分空間(以下，意味空間)が選択される．このプロセスにより，検索者が与えたコンテクストに対日本データベース学会 Letters Vol.2, No.1

論文
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関連特徴語
定義特徴語――――――――――――――――――――――――――――――――――――
ｆr‑1fr‑2…fr‑m

ｆd‑1fd‑2…

fd‑n

専門用語 wIR‑1
wIR‑2

一般語による専門用語の定義づけ…

IRマトリクス

IR‑M ｒIR‑M ｄ

3.2 一般語辞書によるデータ行列との合成

WIR‑k
一般語

wG‑1
wG‑2…

一般語マトリクス

G‑M r

G‑M dreference（関連性）

definition
（定義）

wG‑ｌ

専門用語による一般語の関連づけ

図 1 国際関係分野メタデータ空間の構成（統合行列：IR-G/Mrd）

して相関の強い軸のみによる意味空間が選択される．
選択された意味空間において，メディアデータベクトルのノルムを検索語列との相関として計量する．これにより，与えられたコンテクストと各メディアデータとの相関の強さを定量化する．この意味空間における検索結果は，各メディアデータを相関の強さについてソートしたリストとして与えられる．

3. 本方式による空間生成方式
本方式は，検索対象として国際関係（InternationalRelations:以下 IR）に関するドキュメント群が存在し，この分野の専門用語集と，一般的な語を説明する辞書とが存在することを前提としている．まず，IR 分野の専門用語集を用いて基本データ行列を生成する．次にこれを，一般辞書を用いて構築された既存のベクトル空間のマトリクスに合成する．
生成および合成に際して，単語間の「関連性(reference)」と「定義（definition）」というコンセプトを基本とし，専門用語を一般語で定義づけるプロセスと，一般語を専門語との関連によって特徴づけるプロセスを行う．
本稿における「特徴語(feature)」とは，意味的検索空間生成のための行列において横軸にあたる単語および用語を指し，「基本語」および「基本用語」は行列において縦軸にあたる基本データを示す．IR 分野の基本用語は wIR と表し，一般の基本語を wG と表すこととする．また，特徴語のうち，基本語との「関連性」を表す特徴語は「関連特徴語(fr)」として定義し，基本語の定義を表す特徴語を「定義特徴語(fd)」と定義する．
図 1 は，空間生成方式の構成を示している．IR‑Mr は k 個の IR 基本用語(wIR‑1, wIR‑2, …, wIR‑k)について m 個の IR 分野の関連特徴語(fr‑1, fr‑2, …, fr‑m)で特徴づけた，IR 用語間の関連性を示したメタデータ行列であり，G‑Md は l 個の一般基本語(wG‑1, wG‑2, …, wG‑l)について一般の定義特徴語（fd ‑1,fd ‑2, …, fn）で定義を示したメタデータ行列である．ここに，IR 基本用語について定義特徴語で特徴づけを行う部分
IR‑Md，および，一般語について IR 関連特徴語で関連づけを行う部分 G‑Mr を加えることにより，統合メタデータ行列
IR/G‑Mrd が生成される．

3.1 国際関係分野の基本データ行列の生成
国際関係分野の基本データ行列の生成

行列 IR‑Mr を生成する．第一に，IR 分野を表現するために必要な特徴語群を準備する．専門用語集を用いて，各項目の説明文の中から関連する他の項目を抽出し，この集合を関連特徴語群とする．第二に，同用語集を用いて各項目を抽出し，この集合を基本用語群とする．第三に，関連特徴語群を用いて各基本用語の特徴づけを行う．同用語集を用いて，各基本

2

用語の説明文に現れる関連特徴語には 1 を，現れない関連特徴語には 0 を，否定的な意味で現れる関連特徴語には‑1 を設定する．以上のプロセスにより，IR 分野における基本用語と関連特徴語の関係を示す基本データ行列が生成される．
行列 IR‑Mr と行列 G‑Md を合成するため，部分 G‑Mr と部分IR‑Md を生成する．
(1) 専門語による一般基本語の関連づけ
部分 G‑Mr を生成する．すなわち，l 個の一般基本語(wG‑1,w G‑２, …, w G‑l)について，m 個の IR 分野の関連特徴語(fr‑1, fr‑２, …, fr‑m)で特徴づける．
(2) 一般基本語による専門語の定義づけ
部分 IR‑Md を生成する．
すなわち，k 個の IR 基本用語(wIR‑1,wIR‑２, …, wIR‑k)について，一般の定義特徴語（fd‑1, fd‑２, …,fd‑n）で特徴づける．
(3) その他の語の追加
行列 IR‑Mr と行列 G‑Md のいずれにも存在しないが検索対象ドキュメント群に頻出する語を，基本データとして縦の列に追加し，IR の関連特徴語と一般語の定義特徴語で特徴づける．
以上の生成・合成プロセスにより，統合行列 IR/G‑Mrd が生成される．

4. 本方式の実現
4.1 基本データ行列との合成
本方式による実現例として，広く利用されている IR 用語集の Dictionary of International Relations 10)（以下，IR‑Dic. と呼ぶ）を用い，3.で示した方法で行列を生成した．この用語集では，716 の専門用語（項目）について，その定義，出典，歴史および他の用語（項目）との関連性を説明している．そのうち，716 の各項目の説明文から関連項目のみを関連特徴語 fr として抽出し，3.1 で示した方法によって値を決定し，IR 基本データ行列とした．例えば，「armscontrol（軍備管理）」という項目については，「capability」「actor」「crisis management」「deterrence」「disarmament」「Cold War」
「superpower」「non‑proliferation」「ABCweapons」「security regime」などの関連特徴語に 1 という値が与えられる．この基本行列 IR‑Mr は，IR‑Dic.内の項目間の関連性を表すものであり，基本データ数 712，特徴語数 712の 712×712 行列を形成した．なお，この行列のベクトルを基に生成した意味的連想検索空間（IR 空間）は，次元数 710となった．

4.2

一般語データ行列との合成生成した行列 IR‑Mr に，一般語辞書を用いて構築された既存の行列 G‑Md を合成する．G‑Md は，英英辞書である Longman
Dictionary of Contemporary English 11)（以下，Longman‑Dic. と呼ぶ）を用いて生成されている．
Longman‑Dic.は約 56000 語の一般語について約 2000 語の基本単語で説明した辞書である．G‑Md はこの約 2000 語の基本単語を他の基本単語で定義づけて生成された約 2000×約2000 の行列であり，各行は一般語の定義特徴語 fd によって特徴づけられた一般基本単語のベクトルを表している．
(1) 専門語による一般語の関連づけ
3.2(1)に示した方法で，部分 G‑Mr を生成する．例として，一般語の基本語「arms」は，「arms control」「arms race」「armssales」といった IR 関連特徴語で特徴づけられる．特徴づけに際しては，IR 分野の専門家の知識によるチェックを行った．
(2) 一般語による専門語の定義づけ
3.2(2)に示した方法で，部分 IR‑Md を生成する．例として，IR の基本用語「arms control」は，「arms」「control」「reduce」「remove」「weapon」「threat」「force」などの定義特徴語で日本データベース学会 Letters Vol.2, No.1

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特徴づけられる．特徴づけは，IR‑Dic.の説明文中から用語の定義の部分について動詞と名詞を抽出した．定義特徴語にない単語がある場合は Longman‑Dic.で調べ，動詞と名詞を抽出した．
(3) その他の基本語の追加
行列 IR‑Mr と行列 G‑Md のいずれにも存在しないが検索対象ドキュメント群に頻出する語，たとえば「democracy」「economy」「policy」といった重要単語を基本データに追加し，Longman‑Dic.および IR‑Dic.を用いて定義特徴語と関連特徴語で特徴づけた．
以上のプロセスにより，基本データ数約 2000+712，特徴語数 2861 の行列が生成された．なお，この行列を基に生成された意味的連想検索空間（統合空間）の次元数は 2846 であった．

5. 実験
本方式による統合空間の実現可能性および有効性を検証するため，次の実験を行った．
実験１IR
実験１ 空間と統合空間における単語間相関量比較
実験２統合空間におけるドキュメント検索適用実験
実験２

5.1 実験 1
5.1.1 実験方法
実験 1‑1 4.2 のプロセスを経て生成された統合空間において，一般語である「trade」「environment」「human」を文脈語に設定し，それぞれ上位 10 位以内にランクされる IR 専門用語の割合を計測した．結果を表 1 に示す．
表 1 実験 1-1 一般検索語→IR 用語（統合空間）
順位12345678910trade
GATT
free trade areaprotectionism
tariff
Tokyo roundtrade
free tradecommon market
quota
Kennedy round

相関量0.464840.458932
0.447085
0.43101
0.407401
0.389198
0.380862
0.379662
0.363634
0.359655

environmentorganization
environment
pollution
green movements
ecology/ecopolitics
INGO
north/south
globalization
NATOEarth

相関量0.447723
0.445309
0.403463
0.347933
0.308913
0.305390.302781
0.255842
0.244127
0.239894

human
human
ethnic cleansing
genocide
Genocide Convention
immigrationinternational law
nationalism
nationethnic nationalismbalkanization

相関量0.501031
0.48020.430277
0.4151710.367203
0.35866
0.352227
0.329126
0.328147
0.325926

実験 1‑2 IR 分野における安全保障，経済，国際機関，人権問題，環境問題，理論，概念の各サブ領域から IR 専門用語を 15 件選択する．これらを検索語として 4.1 で生成したIR 空間において単語検索を行い，上位 10 位にランクされた単語を正解セットとする．このセットが 4.2 のプロセスを経て統合空間において上位 10 位中，上位 20 位中にランクされた割合を計測する．結果は図 2 に示す．
10件中の再現率

20件中の再現率120%
100%80%60%

5.1.2 実験結果および考察
実験 1‑1 統合空間では，一般語による検索から関連する専門用語が上位にランクされている．また，上位にランクされた一般語についても，IR 分野の共有知識を反映した語が現れている．これは，一般語についての専門用語による関連づけが適切になされていることを示している．たとえば，「environment（環境）」という一般語による検索語からは，「pollution」「green movements」「ecology」「INGO」「globalization」といった地球環境問題に関連が強い IR 用語が上位にランクされている．これは，いずれの単語も総合空間においては「air, water, green, people, plant, Earth」
といった「environment」の定義特徴語と共通する定義特徴語で特徴づけられているためと考えられる．
実験 1‑2 IR 空間にて上位 10 にランクされた単語は，統合空間においても半数以上が 70%の割合で 10 位以内にランクされている．さらに，上位 20 以内にランクされる割合は，80%〜100%の高い数値を示している．たとえば，検索語「economic liberalism（経済リベラリズム）」に対して IR
空間においては「protectionism, GATT, free trade, common
market, economic liberalism, tariff, free trade area,Tokyo Round, WTO, quota」が上位 10 位にランクされたが，総合空間では「common market」「WTO」の代わりに「KennedyRound」「non‑tariff barrier」が上位 10 位にランクされている．しかし，統合空間における上位 20 件を見ると，「commonmarket」「WTO」「Kennedy Round」「non‑tariff barrier」のいずれもランクされている．これは，統合空間が IR 空間の基本的な構造を崩していないことを示している．
以上の結果から，IR 空間のみに比べ，統合空間のほうがより適切に単語の定義づけがなされていることが検証された．
また，統合空間を用いると，一般語から IR 語が検索可能であることが検証された．

5.2 実験 2
4.2 のプロセスを経て生成された統合空間を用いてドキュメントの意味的連想検索の実験を行う．

5.2.1 実験方法
インターネット上に存在する IR 関連のドキュメント 40 件を収集し，検索対象ドキュメントとした．ドキュメントに対するメタデータ設定については，ドキュメント中に出現した
1) IR 専門用語のみ，2) 一般語のみ，3) IR 専門用語および一般語の三種類のメタデータを用意した．一例として 3)のメタデータ設定を表 2 に示す．さらに，検索語についても同様に三種類の検索語を用意し，3×3 通りの実験の組み合わせを設定した．図 3 に示す．
表 2 メタデータ設定例
ID
メタデータ
doc1 trade system, free trade, tariff, regime, import, product, trade1, standard1, success…
doc2 aid, north-south, LDCs, forth-world, poor, people1, aids, die1…
～～
doc15 human rights, war, intervention, communal conflict, prisoner, race, soldier, rights, attack ...
doc16 epistemic communities, futurology, ...global governance, future, government, theory, idea…
～～
doc39 water, natural resources, world-politics, environment , stop, dirty, air, water, protect, earth…
doc40 armistice, war, conflict, demilitalization, intelligenge, stop, attack, fight, information …

40%
検索語

20%

wea

ponsof am rmaec ss s coon de nto s r
no mic tru ol
n- li ctita be onrif raf b lis
ar m
rie
rshum
W
an
TOi taria
EUni
et nteU
ec hni rve Nol c c ntiog le onyec ans
op i ngolitics
ne INGor Oealipo smlarre itygimpa erity0%

図 2 実験結果 1-2 IR 検索語→IR 用語（統合空間）

3

IR語のみ
メタデータ 一般語のみ
IR語+一般語

図3

IR語のみ

一般語のみ

IR語+一般語

Ⅰ
Ⅳ
Ⅶ

Ⅱ
ⅤⅧ

Ⅲ
Ⅵ
Ⅸ

実験の組み合わせ次に，安全保障に関する IR 専門用語「conflict」と一般語「attack」を検索語として，内容からあらかじめ正解とするドキュメントを 8 件設定し，ID を doc5, doc10, doc15,doc20, doc25, doc30, doc35, doc40 とした．図 3 の 9 通りの組み合わせに従い検索を行った結果を，表 3 に示す．

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IR語のみメタデータ →検索語：conflict
検索語: attack
検索語： attack , conflict
順位 ID
相関量
ID
相関量
ID
相関量
1 doc400.502226 doc50.501295 doc50.544352
2 doc50.492371 doc400.392284 doc400.535234
3 doc150.431048 doc150.355318 doc150.45911
4 doc200.337915 doc200.284476 doc200.343914
5 doc250.268766 doc370.202732 doc250.256491
6 doc350.246094 doc110.201073 doc110.242029
7 doc110.241361 doc90.199328 doc350.236115
8 doc20.233853 doc170.199207 doc20.235324
9 doc300.231785 doc230.195791 doc300.233203
10 doc33
0.220733 doc250.193684 doc330.199303

一般語のみメタデータ →1 doc40
2 doc30
3 doc10
4 doc20
5 doc24
6 doc35
7 doc58 doc26
9 doc32
10 doc110.510731 doc100.424205 doc200.259057 doc400.24301 doc30
0.222061 doc140.198955 doc50.188389 doc80.181802 doc250.181352 doc230.179863 doc150.512244 doc400.446176 doc30
0.433106 doc100.364944 doc200.284089 doc240.277443 doc350.26781 doc50.264337 doc250.249578 doc260.24773 doc60.552874
0.45841
0.32358
0.295688
0.218491
0.204756
0.199559
0.178692
0.169355
0.16754

IR語+一般語メタデータ → 1 doc5
2 doc40
3 doc15
4 doc30
5 doc20
6 doc25
7 doc35
8 doc33
9 doc38
10 doc100.472904 doc50.468055 doc200.390095 doc40
0.342379 doc150.311306 doc100.264962 doc30
0.255268 doc140.222828 doc170.219296 doc230.21916 doc80.493925 doc50.394756 doc400.378979 doc150.340018 doc30
0.322031 doc200.299353 doc250.271628 doc350.254037 doc100.245184 doc20.236924 doc24

0.52478
0.498384
0.416298
0.3652
0.341837
0.258615
0.250516
0.23775
0.209467
0.207355

表 3 実験 2 統合空間におけるドキュメント検索結果

5.2.2

実験結果および考察

IR 語および一般語でメタデータ設定を行い，IR 語および一般語で検索を行った場合（Ⅸ）が最も検索精度が高いことが分かる．また，IR 語のみ，一般語のみでメタデータを設定した場合でも，IR 語および一般語で検索をかけると適合率が高い（Ⅲ，Ⅵ）．さらに，IR 語のみのメタデータ設定で一般語を検索にかけた場合（Ⅱ），および，一般語のみでメタデータ設定を行い IR 語のみで検索をかけた場合（Ⅳ）でも，適合率は高くないが，少なくとも 5 件は上位 10 位にランクインされていることが分かる．
以上の結果から，統合空間を用いると，一般語の検索語から IR 用語のみでメタデータ設定をしたドキュメントが検索可能であること，逆に，IR 用語の検索語から一般語のみでメタデータ設定をしたドキュメントを検索できることを検証した．また，メタデータ設定および検索語選択において，IR用語と一般語を併用すると最も検索精度が高いことが分かった．

6. まとめ
本論文では，国際関係分野ドキュメント群を対象とした意味的連想検索空間の生成方式を示した．また, 生成した空間を意味的連想検索に適用し，検索システムの実現ならびに実験により，本方式の実現可能性と精度を検証した．本方式の特徴は，1) 国際関係分野のドキュメント群について，単語およびドキュメント間の意味的な相関関係を計量する機構を実現する点，および，2) 専門用語に関する情報源（用語集）Ａを対象として生成する意味的計量空間と，一般語に関する情報源（辞書）Ｂを対象として生成する意味的計量空間とを統合し，専門用語と一般語の両者の意味的関係の計量を行うことが可能な検索空間を実現する点にある．前者は国際関係論・国際政治学における方法論的意義を持ち，後者はデータ工学的な意義を持つと考えられる．今後の研究の展開として，前者については，今後新たに刊行される用語集や辞典を用い，歴史や国家間関係に関する情報を検索空間に反映させ，更新していくことで，時間的・空間的に幅広い内容を含む国際関係のドキュメントをより適切に検索・分析できるようになると考えられる．また，後者については，ロングマン辞書と英語の用語集が存在する範囲において，国際関係以外の他分野にも広く応用可能性が開かれていると指摘することができる．

4

[謝辞]
謝辞]
本研究の実験にあたり, 多くのご助言を頂いた吉田尚史氏（慶應義塾大学政策・メディア研究科）に感謝いたします．

[文献]
文献]
[1] Ole R. Holsti, “Content Analysis,” Gardner Lindzey andElliot Aronson eds., The Handbook of Social Psychology,1968, pp.596-632.
[2] 猪口孝『 国際関係 の数量 分 析-北京・ 平壌・ モスクワ,1961-1966 年』巌南堂,1970.
[3] Robert Axelrod ed., The Structure of Decision : The
Cognitive Maps of Political Elites, Princeton U. P., 1976.
[4] Kitagawa, T. and Kiyoki, Y.：The mathematical model ofmeaning and its application to multidatabase systems,
Proceedings of 3rd IEEE International Workshop on
Research Issues on Data Engineering：Interoperability in
Multidatabase Systems, pp.130-135, April 1993.
[5] Kiyoki, Y. Kitagawa, T. and Hayama, T.：A metadatabasesystem for semantic image search by a mathematical modelof meaning, ACM SIGMOD Record, Vol. 23, No. 4,pp.34-41, 1994.
[6] Kiyoki, Y., Kitagawa, T. and Hitomi, Y.：A fundamental
framework for realizing semantic interoperability in a
multidatabase environment, Journal of Integrated
Computer-Aided Engineering, Vol.2, No.1, pp.3-20, John
Wiley ＆ Sons, Jan. 1995
[7] 清木康，金子昌史，北川高嗣：意味の数学モデルによる画像データベース探索方式とその学習機構，電子情報通信学会論文誌，D-Ⅱ, Vol.J79-D-Ⅱ, No.4, pp.509-519,
1996.
[8] 宮川祥子，清木康：特定分野ドキュメントを対象とした意味的連想検索のためのメタデータ空間生成方式．
情 報 処 理 学 会 論 文 誌 ： デ ー タ ベ ー ス ， Vol.40,
No.SIG5(TOD2), pp.15-28. 1999.
[9] 石原冴子，清木康：異分野データベース群を対象とした意味的検索空間統合方式とその実現．情報処理学会
論文誌，Vol. 43, No.SIG5(TOD14), pp.37-53, 2002.
[10] Evans, Graham and Newnham, Jeffrey : Dictionary ofInternational Relations, Penguin Books, 1998.
[11] Longman Dictionary of Contemporary English, Longman,1987.

佐々木 史織

Shiori SASAKI
SASAKI慶應義塾大学政策・メディア研究科特別学生．2003 慶應義塾大学法学研究科博士課程単位取得退学．国際関係データベースシステムの研究・開発に従事．日本国際政治学会会員．日
本データベース学会学生会員．

清木 康

Yasushi KIYOKI

慶應義塾大学環境情報学部教授．1983 慶應義塾大学工学研
究科博士課程修了，工学博士．同年，日本電信電話公社武蔵野電気通信研究所入所．1984〜1996 筑波大学電子・情報工学系講師，助教授を経て，1996 慶応義塾大学環境情報学部助教授，1998 同教授．データベースシステム，知識ベースシステム，マルチメディアシステムの研究に従事．ACM，IEEE，電子情報通信学会，情報処理学会各会員．

薬師寺 泰蔵

Taizo YAKUSHIJI

慶應義塾大学法学部教授．1968 慶應義塾大学工学部電気工学科卒業，1970 東京大学教養学部教養学科卒業．1977 マ
サチューセッツ工科大学政治学大学院博士課程修了，政治学博士．カルフォルニア大学バークレー客員研究員，埼玉大学大学院政策科学研究科教授を経て，1991 慶應大学法学部教授．技術と国際関係の研究に従事．日本国際政治学会，日本公共政策学会各会員．

日本データベース学会 Letters Vol.2, No.1