言語資源の効率的利用のための用途情報抽出
小澤俊介†

遠山仁美†

†名古屋大学1

はじめに

近年，言語学や音声言語処理，自然言語処理の研究分野では，言語現象を実例に基づいて客観的に分析することの重要性が認識され，コーパスや辞書などの言語資源を用いた研究が盛んに行われてきた．しかし，残念ながら，言語資源が必ずしも十分に活用されているとは言い難い．その理由として，実際には様々な使い方があるにも関わらず，その情報が利用者に知られていないことが挙げられる．このような言語資源の用途に関する記述は，Web や論文中に存在すると考えられるが，Web 検索を用いても容易には見つからない．
このような問題に対して，言語資源の用途に関する情報が整理されれば，各言語資源の持つ本来の価値が十分に活かされる可能性が高くなると考えられる．この用途情報の活用例として，用途をクエリとした検索システムが挙げられる．言語資源の用途を検索キーワードとして入力し，用途に適合する言語資源名や言語資源に関する情報を出力として返すことができれば，利用者が言語資源を発見する手助けとなり，言語資源の効率的利用に繋がるだろう．逆に，検索により適合する言語資源がない場合は，ニーズがあるにも関わらず適した言語資源が存在していないということが分かり，今後の言語資源開発に大きく役立つ．このように，用途情報は様々な可能性を秘めた必要かつ有用な情報であると期待される．
そこで，本研究では，言語資源の効率的利用を促進することを目的として，学術論文から言語資源の用途情報の抽出を行う．本研究では，構文情報に基づいたルールを用いた手法を提案する．ルールは用途情報の記述を含む文の構文的特徴に着目して生成し，言語資源の用途情報は生成した抽出ルールとのパターンマッチングにより抽出する．

2

関連研究

テキストからの情報抽出は米国における MUC (Message Understanding Conference) [1] を起源として，現在も盛んに行われている．MUC では，新聞記事の中から人事異動に関する情報の抽出を行っており，他にも様々な情報の抽出を試みる研究が行われている．

内元清貴‡

松原茂樹†

‡情報通信研究機構

近年では，Generative Lexicon Theory [5] における概念を用いる目的や機能を表す telic role や概念を生み出す動作を表す agentive role が注目を集めている．例
えば，「本」という名詞に関して，「読む」は telic role を表す動詞であり，「書く」は agentive role を表す動詞である．こうした telic role や agentive role を表す名詞と動詞の二項組を WordNet から抽出する手法 [6, 7] やコーパスから抽出する手法 [8, 9]，Web から抽出する手法 [10] が提案されている．しかし，こうした手法で取得できる telic role や agentive role はある名詞の性質に関する情報であり，我々が求める用途情報とは異なる．
本稿で我々が抽出する用途情報に着目した研究もいくつか行われている [2, 3]．しかし，我々の提案手法では，接続詞「ため」のような表現だけでなく，動詞にも着目する．また，一般的でない用途情報からも新たな知見が得られる可能性があると考え，用途情報の一般性の有無に関わらず抽出を行う．

3

用途情報の分析

3.1

用途情報とは論文や Wikipedia などのテキストでは，言語資源に関する様々な記述がある．例えば，言語資源の 1 つである WordNet に関しては，次の通りである．

(1) We use WordNet for lexical lookup.
(2) We extract lexical relations from WordNet.
(3) WordNet contains semantic relationships.
我々の調査によると，このように言語資源名を含む文は，言語資源に関する内容として大きく次の 4 種類の記述を含むことが分かった．

1. 利用目的
2. 利用方法
3. 言語資源情報
4. その他
ここで，1. は，例文 (1) の下線部のように，言語資源を利用する目的に関する記述である．2. は，例文 (2)の下線部のように，ある目的を達成するたの手段として

どのように言語資源を利用するかに関する記述であり， 4.2 抽出ルール
3. は，例文 (3) の下線部のように，言語資源に関する用途情報を分析したところ，用途情報を記述するの情報の記述である．これらの 3 種類に分類できなかった文は対象の言語資源ではなく，主として他の言語資源 には，動詞が重要な役割を果たしているとみなせる．そについての記述を含むことが多い．本研究では，これら こで，用途情報記述に利用される動詞を抽出し，次の 3のうち，利用目的と利用方法に関する記述を用途情報と 点に着目することにより 6 つのクラスに分類し，分類したクラスごとに抽出ルールの生成を行う．1 点目は，動する．
詞が一般動詞，be 動詞のいずれであるかである．2 点目は，動詞が目的語をいくつとるかであり，3 点目は言語資源名の位置である．
3.2 用途情報の抽出
抽出ルールの生成には，用途情報を記述する特徴を利用する．そこで，用途情報を記述する特徴を分析するため，用途情報の抽出を行った．
言語資源を WordNet，論文集を LREC2004 に限定して分析し，WordNet に関する用途情報を抽出した．その結果，193 の用途情報を含む文と 214 の用途情報を抽出した．以下に抽出された利用目的，利用方法の例を示す．以下の例では，用途情報に該当する部分を下線で示している．

• Usage クラス
目的語を 1 つとる以下のような一般動詞が用いられ，言語資源名が目的語に含まれる．
use, utilize, exploit, employ, apply, etc.
動詞が前置詞を必要としない場合は図 1 の構造，必要とする場合は図 2 の構造となる．

• 利用目的− We use WordNet for lexical lookup.
− The use of WordNet enables a more systematicand more detailed attachment of such marks.
− WordNet is a valuable resource for semanticannotation.
− The assumed baseline is the algorithm that tags
the corpus according to the ﬁrst WordNet sense.

図 1: Usage1

図 2: Usage2

このとき，点線で囲まれた部分に図 3〜図 6 の構造が含まれていれば，点線部分を用途情報として抽出する．ただし，図 3 と図 4 における前置詞 IN は
for，in，on，as，towards のいずれかとする．

• 利用方法− We outline a mechanism for deriving newconcepts from WordNet using metonymy.
− Finally we assign to each noun its corresponding
WordNet code.
図 3: 用途 1 図 4: 用途 2 図 5: 用途 3 図 6: 用途 4

構文情報に基づくルールを用いた

4

用途情報の抽出手法
4.1

処理構成

まず，pdftotext ツール 1 を用いて，学術論文からテキストを抽出する．そして，抽出したテキストから言語資源名を含む文の抽出を行う．次に，言語資源名を含む文に対して，Charniak Parser [4] を用いて構文解析を行う．最後に，構文解析の結果と抽出ルールのパターンマッチングを行うことにより，言語資源の用途情報を抽出する．
1 http://www.foolabs.com/xpdf/• Contribution クラス
目的語をとる以下のような一般動詞が用いられ，言語資源名が主語に含まれる．
contribute, enable, allow, provide, etc.
図 7 または図 8 の構造をとるとき，点線で囲まれた動詞句を用途情報として抽出する．

図 7: Contribution1

図 8: Contribution2

• Derivation クラス
表 1: LREC, WordNet を用いた実験結果.
目的語を 2 つとる以下のような一般動詞が用いら
LREC2004(closed)
LREC2006(open)
再現率
精度
再現率
精度
れ，言語資源名が前置詞の目的語に含まれる．
利用目的 0.713 (102/143) 0.803 (102/127) 0.609 (70/115) 0.700 (70/100)
利用方法 0.761(54/71) 0.750 (54/72) 0.610 (50/82) 0.769 (50/65)
derive, obtain, extract, acquire, etc.
• Linkage クラス
目的語を 2 つとる以下のような一般動詞が用いられ，言語資源名が目的語または前置詞の目的語に含まれる．このクラスは概念辞書である WordNetを対象にしたために出現した表現であり，言語資源に依存した表現だと考えられる．
assign, match, link, merge, map, etc.

合計

0.729 (156/214) 0.784 (156/199) 0.609(120/197) 0.727(120/165)

表 2: ベースラインとの比較実験結果.
LREC2004(closed)LREC2006(open)

ベースライン本手法
ベースライン本手法

0.933
0.777
0.902
0.678再現率(180/193)(150/193)(157/174)(118/174)

0.282
0.781
0.276
0.702

精度
(180/638)(150/192)(157/568)(118/168)

F値
0.433
0.779
0.423
0.690

表 3: LREC, FrameNet を用いた実験結果.
LREC2004(closed)
LREC2006(open)
再現率
精度
再現率
精度
利用目的 0.750 (6/8) 0.857 (6/7) 0.789 (15/19) 0.789 (15/19)
利用方法 0.500 (3/6)
1 (3/3) 0.692 (9/13) 0.900 (9/10)
合計
0.643 (9/14)
1 (9/9) 0.750 (24/32) 0.828 (24/29)

図 9 または図 10 のような前置詞を含む構造もしくは，and を用いた図 11 のような構造をとるとき，点線で囲まれた動詞句を用途情報として取得する．
このように，目的語を 2 つとる動詞の場合，構文 5.2 ベースラインとの比較情報を用いないと，抽出部分の決定が困難である．
本手法は，構文情報を活用する点に特徴がある．本節では，その利点を明らかにするために，構文情報を用いない方法をベースラインの手法として本手法と比較する．ベースラインの手法では，言語資源名と動詞などのキーワードを含む文を抽出する．この比較では，用途情報を含む文のうち正しく抽出できたものの割合 (再現率) と自動抽出した文のうち用途情報を含んでいたもの
図 9: Linkage1 図 10: Linkage2 図 11: Linkage3 の割合 (精度) で評価した．本手法については，抽出した用途情報を含む文を出力として評価した．
• Explanation クラス
実験結果を表 2 に示す．構文情報を利用した本手法が
be 動詞や以下の形容詞が用いられている．
有用であることがわかる．
useful, valuable, available, helpful, etc.

• Source クラス
動詞以外の以下のような表現が用いられている．

5.3

異なる言語資源を用いた実験

5.3.1

同じ種類の言語資源への適用

according to, based on, by means of, etc.
上記の 6 つのクラスのうち，Usage, Contribution, Explanation, Source クラスを利用目的，Derivation, Linkage クラスを利用方法として抽出する．

5

評価

5.1

LREC, WordNet を用いた実験

WordNet と同種の言語資源である FrameNet に適用し，同種の言語資源に対する用途情報の抽出を試みた．
表 3 に実験結果を示す．言語資源に依存した表現である Linkage クラスを含む利用方法も抽出できていたため，WordNet と同種の言語資源に対してはルールをそのまま適用することで抽出が可能であると考える．

抽出ルールの生成に利用した LREC2004 の論文集に 5.3.2 異なる種類の言語資源への適用含まれる 214 の用途情報を正解データとして，クローWordNet とは異なる種類の言語資源である Pennズドテストを行った．また，新たに LREC2006 を分析Treebank への適用を行った．まず，Penn Treebank にし，抽出した 197 の用途情報を正解データとしてオー特有の表現を抽出するため，LREC2004 の論文集を分プンテストを行った．
析し，以下の動詞を抽出した．
実験結果を表 1 に示す．クローズドテストで 72.9%のconvert, translate, transform, parse, train
再現率と 78.4%の精度，オープンテストで 60.9%の再現率と 72.7%の精度を得ることができた．オープンテスト 上記の動詞をルールに加え，実験を行った．実験結果
において，再現率・精度の大きな低下が見られなかった を表 4 に示す．Penn Treebank に特有の表現に関して，ことから，抽出ルールが汎用的なものであると考える． LREC2006 の論文集を用いたオープンテストにおいて

表 4: LREC, Penn Treebank を用いた実験結果.
LREC2004(closed)
LREC2006(open)再現率
精度
再現率
精度
利用目的 0.833 (10/12) 0.833 (10/12) 0.385 (5/13) 0.556 (5/9)
利用方法 0.650 (13/20) 0.765 (13/17) 0.727 (8/11) 0.727 (8/11)
合計
0.676 (23/34) 0.793 (23/29) 0.542 (13/24) 0.650 (13/20)

表 5: ACL, WordNet を用いた実験結果.
ACL2004(closed)
ACL2005(open)
再現率
精度
再現率
精度
利用目的 0.717 (91/127) 0.711 (91/128) 0.660 (64/97) 0.660 (64/97)
利用方法 0.658 (52/79) 0.867 (52/60) 0.405 (15/37) 0.789 (15/19)
合計
0.694(143/206) 0.761(143/188) 0.590(79/134) 0.681(79/116)

も，抽出できていることから，言語資源の種類に依存した表現を抽出することで，異なる種類の言語資源に対しても適用できると考える．

5.4

異なる論文集への適用

異なる論文集として，ACL への適用を行った．実験結果を表 5 に示す．クローズドテストで 69.4%の再現率と 76.1%の精度，オープンテストで 59.0%の再現率と68.1%の精度を得ることに成功した．以上より，異なる論文集に対しても適用可能であると考える．

5.5

1. 抽出ルールの追加
2. 抽出ルールの修正
3. 動詞などの特徴的な表現の追加
本研究で行った洗練化では，3 が最も多く行われ，1 はあまり行わなかった．つまり，抽出ルールの大きな変更はあまりなく，細かな修正などが多く行われた．この結果は、本稿で述べた抽出ルールが，様々な言語資源や論文集に対しても汎用的であることを示唆している．

6

まとめ

本稿では，言語資源の効率的利用の促進を目的として，構文的特徴に着目したルールを用いてパターンマッチングを行うことにより，学術論文から言語資源の用途情報を抽出する手法を提案した．実験を行った結果，実用的なレベルで言語資源の利用目的，利用方法の抽出ができたと考える．
今後の課題としては，抽出ルールの洗練化，および，Web への適用が挙げられる．Web からは，論文から抽出される用途情報とは異なる用途情報が得られることが期待される．また，抽出した用途情報が言語資源の検索に有効であるかどうかを検証することも今後の課題である．

抽出例

抽出に成功した言語資源 WordNet の用途情報の例を示す．まず，利用目的の抽出例を以下に示す．

• for NLP
• for word sense disambiguation• for query expansion• to cluster its senses

参考文献[1] G. Ralph, S. Beth: Message Understanding Conference- 6: A Brief History, COLING-96, pp. 466-471 (1996).
[2] 乾孝司, 乾健太郎, 松本裕治: 接続標識「ため」に基づく
文書集合からの因果関係知識の自動獲得, 情報処理学会論文誌, Vol. 45, No. 3, pp. 919-933 (2004).

1 つ目の例の 自然言語処理のため といった漠然とし [3] 鳥澤健太郎: 対象の用途と準備を表す表現の自動獲得, 自然言語処理, Vol. 13, No. 2, pp. 125-144 (2006).
た目的のものも存在したが，2 つ目から 4 つ目のように，[4]
E.
Charniak: A Maximum-extropy-inspired Parse,
曖昧性解消，クエリ拡張，クラスタリングなどの用的な
NAACL-2000, pp. 132-139 (2000).
利用目的を抽出することができた．
[5] J. Pustejovsky: The Generative Lexicon, MIT Press,
次に，利用方法の抽出例を以下に示す．曖昧性解消や1995.
クラスタリングなどを目的とした利用方法を抽出する[6] M. De Boni, S. Manandhar: Automated Discovery of
ことができた．
Telic Relations for WordNet, IWC-02, 2002.
• extract a lexical expression• assign WordNet senses to cluster labels

5.6

考察

本研究では，異なる言語資源や論文集に適用することにより，抽出ルールの洗練化を図った．抽出ルールの洗練化に関しては，以下の項目が挙げられ，1 が最も変更が大きく，3 が最も変更が少ない．

[7] T. Veale: Qualia Extraction and Creative Metaphor in
WordNet, IJCAI-03, 2003.
[8] P. Bouillon, V. Claveau, C. Fabre, P. Sebillot: Acquisition of Qualia Elements from Corpora - Evaluation of a
Symbolic Learning Method, LREC-2002, pp. 208-215,
2002.
[9] I. Yamada, T. Baldwin: Automatic Discovery of Telicand Agentive Roles from Corpus Data, PACLIC-18,
pp. 115-126, 2004.
[10] P. Cimiano, J. Wenderoth: Automatic Acquisition ofRanked Qualia Structures from the Web, ACL-2007,
pp. 888-895, 2007.