文書集合からのブール式自動生成―概念検索と全文検索との橋渡し―
株式会社日立製作所

PROFILE

中央研究所／東京工業大学精密工学研究所

岩山真

1992 年株式会社日立製作所入社。文書検索、自然言語処理等の研究に従事。また、NTCIR において特許検索用テス
トコレクションの作成に携わる。2009 年度より特許版産業日本語委員会委員。
makoto.iwayama.nw@hitachi.com

1 はじめに特許検索ではブール式を用いて全文検索を行うことが多いが、ブール式の構築にはノウハウや領域知識が必要となる。一方、概念検索は、思いついた文章を入力する

042-323-1111

頂面に燃焼室を凹設するとともに該燃焼室の周縁にスキッシュエリアを設けたピストンと、前記燃焼室に対向するドームを凹設したシリンダヘッドと、前記ドームの中央部に取り付けられて該ドームの側壁面に向って開口する噴口を備えた噴射ノズルを備え、前記ドームの外径を燃焼室の口径とほぼ同一に形成したことを特徴とするディーゼルエンジン。

だけで比較的精度の良い検索が行えるため、特に非専門家には有用な検索法である。反面で、検索基準がわかりにくい、制御が行いにくい、再現性（同じ質問文から同じ文書が数年後も上位に検索されるか？）に不安が残る、などの問題もある。
本稿では、任意の文書集合を指定すると、それのみが検索結果の上位 100 件から、３節で説明する提案手法を用いてブール式を逆生成してみる。
燃焼∧室∧ピストン∧燃料∧噴射∨
燃焼∧室∧ピストン∧面∧形成∨
燃焼∧室∧噴∧口∧主漏れなく検索できるブール式を逆生成する手法を紹介す

この式で、指定した 100 件中、91 件が検索できる。

る。例えば、概念検索の結果が等価なブール式に変換でただし、全体で 494 件検索してしまうので、指定したきれば、概念検索から全文検索に移行できる。また、こ100 件のみが検索できる式にはなっていない。一般に、のブール式は概念検索の根拠とみなすこともできる。

概念検索の上位文書のみを検索する式を生成することは以降、２節でブール式自動生成の事例を何点か示し難しい。それでも、生成された式を見ると、上位 100たあと、３節でブール式自動生成の手法を説明し、４節件にどのような文書が含まれているか、おぼろげながらで手法の評価について述べる。

想像することができる。また、この式を使えば、指定した 100 件（実際は 91 件）がいつでも再現できる。

2 事例（１）概念検索結果からのブール式生成
以下の請求項（特許電子図書館より引用）から概念検索を行ったとする。

（２）絞り込み検索への展開
上記の式で、二番目の「燃焼∧室∧ピストン∧面∧形成」に興味を持ったとしよう。ユーザはこの部分式を使って、概念検索の結果を絞り込むことができる。さらに、この部分式の検索結果からパラメータを変えて長い式を生成させることもできる。

150

YEAR BOOK 2012｜｜

｜｜

∧部

現（ただし、精度や再現率は 100% でない場合が多い）できる。つまり、可能な限り「H01F27」と等価2なブール式となっている。ほとんどの検索システムでは、キーワードからなるブール式を受け付けるため、上記の検索の高効率化と精度向上∧頂∧シリンダ∧発生∧部∧内∧頂

寄稿集

燃焼∧室∧ピストン∧燃料∧噴射
燃焼∧室∧ピストン∧面∧形成
燃焼∧室∧噴∧口∧主式をそのまま論文検索システムに入力すれば、近似的に「H01F27」で論文を検索したことになる。式が見えているため、キーワードの追加、削除など、ユーザが自由に式をカスタマイズできる点も特徴である。

ここでは、論理積の長さが一つ長い式を生成させてい式生成の対象となる文書集合を、分類コードからの検る。つまり、「燃焼∧室∧ピストン∧面∧形成」にヒッ索結果に限る必要もない。任意の検索システムにおけるトする文書集合は、「燃焼∧室∧ピストン∧面∧形成∧

検索結果から、任意の文書集合を選択し式を生成させ、頂」と「燃焼∧室∧ピストン∧面∧形成∧部」の論理和任意の検索システムに入力するといった連携が行える。にヒットする文書集合とほぼ等しいことがわかる。よってユーザは加わった新たなキーワードを頼りに絞り込み（４）その他を続けていくことができる。これとは逆に、ヒット件数ある文書集合の要約を得るために、ブール式の自動生を増やすために論理積を短くすることもできる。この場成を使うこともできる。特許マップ作成システムの多く合、指定した文書を含み、かつヒット件数が指定した文は、システムが自動で文書をグルーピング（クラスタリ書数よりも多い検索式を生成することになる。

ング）するが、自動で集められた文書群の意味が理解しにくいことも多い。そのような場合、各グループから等（３）異なる検索サービスとの連携
特 許 検 索 で は、IPC な ど の 特 許 分 類 を 使 え ば、 効価なブール式を生成すれば、そのグループの内容がとらえやすくなる。

率 良 く 所 望 の 文 書 を 集 め る こ と が で き る。 例 え ば、「H01F27」という IPC を使えば、「変圧器またはインダクタンスの細部一般」に関する特許のみを漏れなく集めることができる。IPC はキーワードや他の書誌情報と合わせて使うことも多い。

3 提案手法
与えた文書に対してのみ真となるようなブール式を生しかし、当然のことながら特許分類は特許にしか付与成するには、いくつかの手法がある。まずは、カルノーしていないため、例えば、論文に対して同じような内容図などを用いて論理式を単純化する方法がある。これは、の検索を行うことはできない。ここでも、IPC で検索し精度が良い反面、与える文書数が多くなると速度が遅くた検索結果から一度ブール式を逆生成すれば、論文検索なる。また、負例（ヒットすべきでない文書）も与えなにおいても、あたかも IPC を使っているかのような検いとノイズが少ない論理式を生成することが難しい。

索を行うことができる。上記の「H01F27」で特許を検索した結果から実際に式を生成させてみる。
コイル∧トランス∨
巻∧線∧絶縁∨巻∧線∧次∨
目的∧変圧∧器

近年、決定木を用いて正例（与えた文書）と負例（ヒットすべきでない文書）を弁別する方法が提案された [1]。
精度は犠牲になるものの非常に高速にブール式が生成できる。決定木を用いた手法の概念図を以下に示す。詳細は [1] を参照されたい。

この検索式により「H01F27」からの検索結果が再YEAR BOOK 2O12151

yesLEDしながら F 値が最大となる論理積を探索する。上記の

noyes

発光

例では「LED」がまず見つかる（ステップ１）。

noすることは難しいケースも多い。提案手法では、次に、

ダイオード
yesno

正LED ∨①

一個の論理積のみで、D を漏れやノイズなくカバー直前に生成した論理積でカバーできなかった文書集合に負対して、F 値が最大となるような論理積を新たに探索す

発光∧ダイオード 負例も与えるかる。このようにして、D が空になるまで、論理積の正負る（ステップ２）。例では「発光∧ダイオード」が見つ探索を続けていく。実際は、過適合と呼ばれる現象を防決定木による手法の欠点は、論理式の簡略化と同じく負例を必要とする点である。ヒットすべきでない文書

ぐために、D の大きさがある一定数以下になったら探索を打ち切る。

は与えた文書以外の文書であるから、負例の数は膨大に以上、提案手法では負例を明に使っていない点に特徴なる。これらの負例をあまねく与えることは無理なのでがある。前述したように、負例を過不足なく与えること通常はサンプリングを行う。しかし、適度なサンプリンは難しい。ただし、論理積の探索において、負例に替わグを行うのは難しい。特に、負例が足りないと生成したる大域的な情報を使っている。論理積の探索では、F 値論理式が漠然としたものになってしまう。例えば、上記を計算しているが、ここで、精度（ノイズ）の算出時にの決定木で①の負例を与えないと、「ダイオード」がな各キーワードにヒットする文書数が必要となる。精度とくても正例と負例が弁別できてしまうため、「発光∧ダは、全体のヒット文書集合に占める D 中のヒット文書イオード」ではなく「発光」のみしか生成できなくなっの割合である。てしまう。
そこで、正例と負例の弁別に基づく方法ではなく、正例のみからの被覆アルゴリズムに基づく方法を提案した[2]。提案手法の概念図を以下に示す。詳細は [2] を参照されたい。

提案手法を評価するために二種類の実験を行った。まステップ１

ステップ2
発光∧
ダイオード

4 評価

LED

D

ずは、検索式の復元実験である。最初に、あるブール式から公開公報 15 年分を全文検索した。次に、検索結果から、公開日が若い順に 100 件の文書を抽出し、それらからブール式を逆生成させた。最後に、入力したブール式と逆生成させたブール式とを比較した。ブール式のステップ3生成法としては、３節で紹介した、決定木による手法 [1]と提案手法 [2] とを比較した。結果を下表に示す。なお、

ここでは、与えた文書集合が D となる。まず、この決定木では、負例をランダムに 100 件選んだ。

D を漏れやノイズなくカバーできる論理積を探索する。
探索の目的関数は、文書検索等の評価で良く用いられ

152

一致度

提案手法

決定木

0.86870.5276ている F 値で、これは再現率と精度の調和平均である。

ここで、一致度とは、0 から 1 の間の尺度で、二つつまり、漏れが少なく（再現率が高く）ノイズも少ないのブール式が完全に一致していれば 1 に、全く異なれ（精度も高い）論理積を探索することになる。具体的には、ば 0 になる。表からもわかるように、提案手法は、決山登り法を用いて、論理積に一個ずつキーワードを追加定木に比べ、30 ポイント以上一致度が高いことがわか

YEAR BOOK 2012

∧シート」から、提案手法は、「（放熱∧シート）∨（伝導∧シート）∨（伝∧熱∧シート）」を、決定木は「シート」寄稿集る。一例を挙げると、「（放熱∨（熱∧伝導）∨（伝∧熱））

5 おわりに

2

概念検索と全文検索との溝を埋めるために、任意の文ト」に対し「伝導∧シート」までしか復元できていない書集合からブール式を逆生成する手法を提案して評価しが、これは、入力のブール式でヒットする 2210 件中た。本手法は、上記の目的以外にも、検索結果の理解支で 100 件のみしか復元用に使っていないことが原因で援や、異なる検索システムをつなぐためにも用いることある。

ができる。

検索の高効率化と精度向上のみを生成した。提案手法でも、入力の「熱∧伝導∧シー

次に、概念検索の結果からブール式を生成させ、生成させた式を評価した。具体的には、NTCIR-4 特許検索

参考文献タスクの検索入力（請求項）34 件から 5 年分の公開公報を対象に概念検索を行い、検索結果の上位 100 件[1] Y. Kim, J. Seo, and W.B. Croft,“Automaticからブール式を生成させた。２節の事例でも紹介したよBoolean Query Suggestion for Professional

うに、この 100 件のみを漏れなく検索する等価な検索

Search”, In Proc. of SIGIR’11, 2011.

式を生成することは難しい。そこで、評価では、生成[2] 岩 山 真 ,「 文 書 集 合 か ら の ブ ー ル 検 索 式 自 動 生

したブール式が与えた 100 件の文書をどれだけ漏れな成」, 言語処理学会第 18 回年次大会発表論文集 ,く（再現率が高く）かつノイズなく（精度が高く）検索

pp.1336-1339, 2012.

できたかを評価した。以下に、提案手法と決定木との比較結果を示す。決定木は負例の与え方として二つの方法を試みた。まずは、ランダムに負例を 100 件選ぶ方法である。もうひとつは、[1] でも用いられている、上位101 ～ 200 位までの 100 件を負例として用いる方法である。
提案手法

決定木
決定木
( 負例：ランダム ) ( 負例：101 ～ 200 位 )再現率 0.9271

0.99440.7718精度 0.0571

0.00630.0627

表を見ると、いずれの手法も再現率は高いが精度が低いことがわかる。つまり、生成したブール式により、与えた上位 100 件は検索できるが、それ以外の文書も多く検索してしまうということである。決定木は、ランダムに負例を選ぶと、再現率は良いが精度が大幅に悪くなる。つまり、無駄な文書も多く検索してしまう。101位から 200 位までを負例として与えると、今度は再現率が悪くなってしまう。ここでも負例の与え方が難しいことがわかる。

YEAR BOOK 2O12153