既存の雑多な情報を統合するための連想構造の提案
前田 晴美・糀谷 和人・西田 豊明

harumi-m@is.aist-nara.ac.jp
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科〒 630-01 奈良県生駒市高山町 8916-5,

既存の雑多で構造の不均質な情報を統合する手法を提案する．基本となるアイディアとして 雑多な情

. 連想構造は単純な表現であり，生データから容易に生成できることと，人間が直観的に理解しやすいことが特徴である. 我々は，連想構造を用いて既存の情報源から情報を収集し，整理する過程を支援するシステム CM-2 を試作した.
CM-2 では, (a) 既存の雑多で構造の不均質な情報源から情報を取り込み, CM-2 の連想構造を生成する
情報キャプチャ機構, (b) 与えられた視点から情報の切り出しと構造化を行う知的情報統合機構, (c) キー
ワードによる連想的な検索を可能にする連想検索機構を実現した. CM-2 の有効性を実験によって確か
報をゆるやかに関連づけるための連想構造とよぶデータ構造を用いる

めた．

A Proposal of Associative Structures for Reorganizing
Diverse Information Obtained from Existing Information Sources

Harumi MAEDA, Kazuto KOUJITANI and Toyoaki NISHIDA
Graduate School of Information Science,
Nara Institute of Science and Technology
8916-5, Takayama, Ikoma, Nara 630-01 Japan
In this paper, we present a method to reorganize diverse information obtained from existing information sources. The basic idea is the use of a plain information representation called associative
structures which enable to link information chunks using associative indexing. It is easy to generate associative structures from raw data and they are comprehensive to humans intuitively. We
have developed a system called CM-2 which helps users to gather and reorganize information fromexisting information sources. We describe the system's three major facilities; (a) an information
capture facility which allows users to gather information from heterogeneous information sourcesand generate CM-2 associative structures, (b) an information integration facility which helps users
to reorganize information from the user's point of view, and an (c) associative retrieval facility
which gives users access to information through associative indexing mechanisms using keywords.
We verify our approach by analyzing results of experiments.

1

はじめに

,

研究活動に代表される創造的思考活動には 過去に作成や研究メモ 研究動向を調査するための書
した論文や籍・雑誌 広く知識を収集するための辞書 オンラインデーなどの 雑多で構造
タベースやの不均質な情報が必要である 文書として書き表されていない頭の中の断片的なアイディアや常識も重要である このような情報を統合的に扱うためには 既存のデータモデル
や知識表現などを用いて情報ベースを構築することは人間の負荷が高い
本論文では既存の雑多で構造の不均質な情報を統合する手法を提案する 基本となるアイディアとして 雑多な情報をゆるやかに関連づけるための連想構造とよぶデータ構
造を用いる 連想構造は単純な表現であり 生データから容易に生成できることと 人間が直観的に理解しやすいことが特徴である 採用する方法はヒューリスティックなものであり あらゆるケースに対応できるものではないが 予備実験の結果かなりの有効性が期待されたので 定式化 実現
によって有効性を実験的に評価することとした 我々は 連
想構造を用いて既存の情報源から情報を収集し 整理する過を試作したでは程を支援するシステム

OHP

,

,

,

WWW(World Wide Web)
.

東大寺

,

.

,
,

,

.
,
. CM-2,,

 既存の雑多で構造の不均質な情報源から情報を取り込, CM-2 の連想構造を生成する情報キャプチャ機構

 与えられた視点から情報の切り出しと構造化を行う知的情報統合機構

 キーワードによる連想的な検索を可能にする連想検索
機構

.

を実現した
本論文は以下のとおり構成される
節では連想構造との概要について述べる
節ではの つ
節では実験結果を示し 有効性の手法について説明する
節では関連研究と比較するについて議論する

CM-2

.6

.7

. 2
. 3, 4, 52連想構造と CM-2

2.1

連想構造

key

CM-2 3
,
.

図

value

, key

value
value

.

,

CM-2
1(a) key

.

CM-2

.

. key
,

1: CM-2 における連想構造value. 1(b)(b)
奈良

奈良公園 大仏寺

奈良

東大寺 法隆寺 興福寺

鹿

2: CM-2 における連想構造 (ドット表記)
key 「奈良」と「寺」から value 「東大寺」「法隆寺」「興福寺」が想起されることを示す.
図 2は, 図 1の連想構造をドット表記と呼ぶ表現を用いて表したものである. ドット表記では, 1 つの連想構造を点を用いて表現し, key と value の関係を矢印を用いて表現する.
連想構造には, 特別な形態として, IS-A 構造, 辞書構造を定義できる. IS-A 構造においては, クラス, サブクラスなどを区別することなく, 上位概念をクラス, 下位概念をインスタンスと呼ぶ. 例えば, 図 3(a) の IS-A 構造では, 「東大寺」がインスタンスで「寺」がクラスである. IS-A 構造は推論に使用される. 辞書構造は, 利用者の語彙を定義するもので, 概念ユニット間の変換辞書として使用される. 例えば,
図 3(b) の辞書構造がある場合, 利用者が「奈良先端大」と入力すると「NAIST」というユニットに変換できる.
図

連想構造を用いた情報統合への枠組

4 ,

図 に 連想構造を用いて既存の情報源の情報を統合する枠組の概要を示す 人間と機械の協調作業によって既存の情報源から情報を抽出して連想構造を生成し連
想構造を再構成して マップ 箇条書 表などの人間にとって理解しやすい形式で出力する

.

,

,

,

.

(a)

(b)

東大寺

奈良先端大

, CM-2

1

興福寺

(a)

2.2

連想構造は
と呼ぶいくつかのユニットとと呼が与えられる
ぶいくつかのユニットの間に定義され 「が想起される」というゆるやかな関連を表すととの間の連想関係は厳密に定義されるのではなく 多分に主観的なものであることを許している これは既存の情報の雑多性 多様性に対応することを狙っているユニットとは 情報を蓄積する情報ベースの基本構成要の外部のテキストファイルや素である ユニットはイメージファイルを表す外部参照データユニットとにおいて情報を関連付けるための内部的な対象である概念
ユニットに大別される
本論文ではにおける連想構造を図 のように記述
は「奈良」が与えられると
「奈良
する 図
は
公園」「大仏」「鹿」が想起されることを示す 図

法隆寺

大仏

,

CM-2

.

奈良公園

,

.

.

奈良& 寺

.

.

,

奈良

鹿

.

み

(b)

,

,

,

(a)

寺

NAIST

(IS-A)(辞書)

図3: 連想構造の特別な形態

, (1)
, (2)

既存の情報源

統合出力

連想構造

奈良

個人の知識

奈良＆桜

山

奈良で桜といえば吉野山
吉野山

桜

マップ
吉野山
郡山城跡

郡山城跡では桜がきれい

郡山城跡
吉野桜
桜

ガイドブックの情報

東西4km,南北2kmの広大な公園。
人気の鹿は現在約1200頭が確認されている。

奈良公園

箇条書

奈良公園

奈良公園

・説明：広大な公園、鹿1200頭

広大な公園

春日大社
・説明：緑深い森に壮麗な社
・TEL：0742-22-7788

鹿1200頭大仏
東大寺

WWWの情報<HTML><TITLE>大仏</TITLE><BODY><H1>大仏</H1>
東大寺の本尊で、「奈良の大仏さん」で親しまれている。
<A HREF="daibutsu.gif">写真</A>

図
2.3

大仏＆写真

テキストデータやイメージデータなどがある外部データベー
スから構成される 利用者はワークスペースと呼ぶ空間を通してネットワークに接続された個人やグループの情報ベースを利用できるでは既存の雑多で構造の不均質な情報源かの連想構造を生成する情報キャプ
ら情報を取り込み与えられた視点から情報の切り出しと構造化
チャ機構
キーワードによる連想的な検を行う知的情報統合機構
索を可能にする連想検索機構 の つの機構を持つ

.

.

, (a)
, CM-2

, (c)
, 3

2.4

CM-2 の適用例

2.4.1

例 1: 人工知能情報ベース

.

, WWW

,

.

.

HTML
,
,

,

,

, e-mail

修二会

3月

東大寺

お水取り

3月

東大寺

春日祭

3月

春日大社

筆祭

3月

菅原神社

.
,
, WWW

,

条書で書いている さらに 作者によって同じ概念に違う名前をつけたり 違う概念に同じ名前をつけることもある
我々は上の人工知能研究者のホームページから情報キャプチャ機構 知的情報統合機構を用いて人工知能情報ベースを作成した 図 に 人工知能研究者のホームペーを入力として文書を収集し 利用者の入ジの力に応じて情報を整理した結果を示す
図
は 利用者がキーワード「」と 整理項」「プロジェクト」「大学」を入力し目「研究者」「
ブラウザにて 研究者毎に表形式に情報を整理して出力した結果を示す
同様に図は 「プロジェクト」「研究者」「」「大学」を整理項目としてプロジェクト毎に箇条書形式で出力した結果を示す

URL

5(a) ,

,

,
.

.

5 ,
HTML

,

.

,

1 \CM" は 我々の長期的な研究目標である \Contextual Media(文脈メディア)" の略語である. 超並列コンピュータとは無関係である.

,.
reasoninge-mail

,

,

WWW

.
5(b) ,

e-mail.

例 2: 奈良観光情報ベース

,

,

, WWW

場所

表

2.4.2

例えば 自分の興味のある分野の研究者やプロジェクトに関連する情報を知りたいが適当なデータベースがないとのページを収集して必要なする このような時に情報だけを得ることができると便利である
しかし上の文書は 情報の構造や表現方法が作者によって違うため 必要な情報を抽出することが難しい 例えば ある人は ページの最初に写真や名前を載せ 次に履歴や研究に関する情報を通常の文章として書いてアドレス 肩書などを箇いる またある人は 名前.

月

4: 連想構造を用いた情報統合の枠組の概要

CM-2 1 は, 既存の雑多で構造の不均質な情報源から情報を収集・整理するための情報整理システムである.
CM-2 の情報ベースは, 内部知識ベース (概念ベース) と

, (b)

イベント

daibutsu.gifへのurl-address

CM-2 の概要

CM-2

本尊

,

我々は 奈良観光ガイドブックを参考にして 奈良観光
情報ベースを手作業で構築した 構築にあたっては 概念の分類体系などの特別な基準を定めずに ガイドブックに出てきた文章や個人的な知識から連想構造を作成した このよ
うにして構築した構造化されていない情報ベースには キー
ワードに基づく自然な問いにやわらかく答えることができるような連想検索機構が有効である
図は 「大仏がある寺は？」という入力に対する活は 質問
性伝播型連想検索 節参照 の結果である文から「大仏」「寺」の概念ユニットを抽出して 各ユニッ
トから連想構造でつながれている「東大寺」をマップ形式
で提示する
図の状態で「東大寺」を選択する 近傍検索 節参.

6(a) ,

6(a)

.

,

,

.

,

.

(5

)

. CM-2 ,,(;5(a) 研究者毎に表形式で出力(b) プロジェクト毎に箇条書形式で出力

図5: 人工知能情報ベース(a) 活性伝播型連想検索(b) 近傍検索

図6: 奈良情報ベース

),

照 ことにより 「東大寺」から連想されるさらに詳しい情参照
例えば 「東大寺の報を得ることができる 図年で聖武天皇によること」や「東大寺が大仏殿
創建が春日大社前より徒歩 分であること」などがわかる
以下ではの つの機構の実機能について述べる743( 6(b)

).

,

3

.

, CM-2 3

3

URL http://www.cs.rochester.edu/u/james/
step1
HTML file.

<h1>James F.Allen, URCS Faculty Member </h1><p>b. 1950. Ph.D. (1979) University of Toronto.
...................; University of Rochester.
<p>James Allen's research interests.........................
These areas of research are combined in TRAINS Project,

情報キャプチャ機構,, CM-2

情報キャプチャ機構は 既存の雑多で構造の不均質な情の連想構造を生成する報源から情報を取り込み
我々は 簡単なテキスト解析アルゴリズムとヒューリス
上のファイル 日本経ティックスを用いてプログラム
ファ
済新聞全文記事データベースの連想構造を生成するプ
イルシステムなどを対象にログラムを開発した連想構造は キーボードとマウスを用いて直接入力することもできる

,

CM-2

3.1

, WWW HTML
, Lisp, CM-2
.
,
.

.

step2
James F.Allen &URCS Faculty Member
Ph.D.

,, UNIX

University of Toronto
University of Rochester

research interests
areas of research
TRAINS

step3
James F.Allen

University of Toronto

peopleWWW からの情報キャプチャ機構

URL で指定される HTML 文書から情報を取り込み, CM2 の連想構造を生成する過程について述べる. アルゴリズムの概要は以下のとおり.

URL 解析による HTML 文書の取得

形態素解析と HTML 構造解析を用いたユニッJames F.Allen &URCS Faculty Member

university(IS-A)TRAINS
project(IS-A)
University of Rochester(IS-A)
James F.Allen(IS-A)
James F.Allen

university

University of Toronto
University of Rochester

TRAINS

step 1

7: 情報キャプチャ機構のアルゴリズム動作例
トと連想構造の生成
URL 解析により HTML ファイル取得後, 形態素解析を用いて, 名詞句とそれに準じるものを概念ユニットとして抽
形態素解析を用いたユニットの生成
HTML 構造解析を用いた連想構造の 出する. 見出し表現 <h1>...</h1> に囲まれる範囲から生成されたユニット「James F.Allen」, 「URCS Faculty Mem生成ber」を key とし, 段落表現 <p>...<p> で囲まれる範囲か
クラス判定ヒューリスティックスを用いた ISら生成されたユニット「Ph.D.」 「University of Toronto」
A 構造の生成と連想構造の修正「University of Rochester」を value とする連想構造を生においては, 形態素解析 (英語:Brill's Rule Based 成する.
「James F.Allen」は「James」という英語名の単語をTagger[1], 日本語:JUMAN) を用いて品詞情報を獲得し, 名
people」であると推論し, IS-A 構造を生成する.
含むため「
詞と, 名詞が連続して出現する品詞群 (間に前置詞や接続詞,「University of Rochester」「University of Toronto」は冠詞を含んでもよい) を概念ユニットとして取り込む.
university」という単語を含むため「university」である「
では, <h1> や <h2> などの見出しがある場, IS-A 構造を生成する.
と推論し合, また <dl>, <ul>, <ol> などのリスト表現を見出しと「James
F.Allen」と「URCS Faculty Member」を key
して用いている場合にタイトル { スコープを設定し, 概念ユとする連想構造から, IS-A 構造によって連結されていない
ニットがどのタイトル { スコープに含まれているかを元に「URCS Faculty Member」と「Ph.D.」を削除して, 連想
連想構造を生成する.
.
構造を修正するで用いるクラス判定ヒューリスティックスは, 個
別クラス判定ヒューリスティックから構成される. ユニッ
トに対して, 個別クラス判定ヒューリスティックを順番に適4 知的情報統合機構
用し, 最初の判定結果をそのユニットのクラスとする. 個別
クラス判定ヒューリスティックは, 与えられたユニットの名
知的情報統合機構は, 与えられた視点から情報の切り出前に含まれる文字列からクラスを推論する.
しと構造化を行う. 以下に基本的なアルゴリズムを示す.
step 2

図{ step 2.1{ step 2.2

step 3step 2.1

step 2.2

step 33.1.1

 step 1 ヒューリスティックスを用いたユニットと連例, James Allen

URL

2 が与え
氏のホームページの例えばられた場合どのような処理が行われるのか説明する 図 参
照).

2 http://www.cs.rochester.edu/u/james/( 7

想構造の統合, step 2 利用者の項目入力による 経路探索を用いた連想構造の生成と結果の出力

1: 知的情報統合機構 (step 1) 主要ヒューリスティックス

表

同名概念統合辞書参照概念統合

同名の概念ユニットを統合する
辞書構造を参照して概念ユニットを統合するある概念ユニットの名前が他の概念ユニットの名前に含まれている時, その概念ユニットを key として他の概念ユニットを value とする連想構造を生成する
ある連想構造と他の連想構造の key が同じ時, 連想構造を統合する

包含的連想生成

文脈参照連想統合, 別個に生成されたユニットと連想構造を
ヒューリスティックスを用いて統合する. 利用者が選択可能なヒューリスティックスの中で, 主要なものを表 1に示す.
では, 利用者の項目入力に従って, 経路探索を用
いて連想構造を生成し, 結果を表や箇条書形式で出力する.
概略は図 8のとおりである.
基本的には, 整理項目 1 で入力された概念を, 利用者の視点として設定する. 整理項目 2 以降の入力は, 視点に関する属性を設定する. 視点として設定されたユニットから ISA 構造で連結されるユニット (インスタンス) に関して, 属性情報を整理する. キーワードが入力されている場合には,上記のインスタンスの中から, キーワードの文字列が含まれているユニットのみを抽出し, それらに関する属性情報を整
理する.

begin

整理項目 1 と同名の概念ユニット item1 から IS-A 構造で連結されたユニット (インスタンス) を最初の key の候補集合
key1-candidates とする;
if item1 が辞書構造で連結されている

then

辞書構造で連結されたユニットから IS-A 構造で連結されたユニット (インスタンス) を key1-candidatesに加える;
if キーワードが入力されている

thenキーワードの文字列を含む概念ユニットを探し連想をたどって
key1-candidates の中から最初の key の集合 key1s を確定
する

step 1 では

step 2

4.1

else key1s := key1-candidates;for すべての key1 := key1s dofor すべての item := 2 番目以降の整理項目
do beginkey2 := item と同名の概念ユニット;
key2 から IS-A 構造で連結されたユニット (インスタンス) を
value の集合 value-candidates とする;
if key2 が辞書構造で連結されている
then
辞書構造で連結されたユニットから IS-A 構造で連結されたユニット (インスタンス) を value-candidatesに加える;
key1 から連想をたどって value-candidates の中から valueの集合 values を確定する;
key1, key2 を key とし, values を value とする連想構造を
生成する

end;

結果をマップまたは箇条書または表形式にして HTML ファイルを作成してブラウザに表示する

例,

reasoningend.

例えば 利用者が「」に関連のある研究者とプ」というロジェクトについて知りたいとする 「キーワードと 整理項目 「研究者」 整理項目 「プロジェクト」を入力した場合の動作例を示す 図 参照「」というキーワードを名前に含むユニット「」を検索する 「研究者」または「」クラスのインスタンスであるユニットの中から 「」と連想構造でつながりがあるユニット「」とする 項目 「プロジェクト」を 番目のを最初のとする 「プロジェクト」または「」クラスの」インスタンスであるユニットの中から 「」をと連想構造でつながりがあるユニット「として 連想構造を生成する,

1

reasoning
reasoning

.

ing

key
.

key

.

. reasoning,2( 9 ).

plan
people, plan reasonJames F.Allen
2
project, James F.Allen
TRAINS value

2

,

図

.

8: 知的情報統合機構 (step 2) のアルゴリズム

利用者入力
キーワード: reasoning
項目1: 研究者
項目2: プロジェクト

reasoning

James F.Allen & topic
plan reasoning
discourse

連想検索機構people

CM-2

.

,

,

,

,

,

,

(辞書)

James F.Allen.

peopleproject(IS-A)

連想検索機構はキーワードによる連想的な検索を可能にするもので 近傍検索と活性伝播型連想検索があるの基本的な情報アクセスは 指定した概念ユニットと連想構造で結ばれたユニットを検索する近傍検索である 近傍検索は連想構造の定義に基づく簡便な検索法であやが連結るが 選択された概念ユニットに多くのされている時に表示に時間がかかり 連想構造で直接関連付
けられていない概念ユニット間の脈略を見つけにくい
活性伝播型連想検索は 与えられたユニットを関連づける連想構造の連鎖を検索するもので 意味ネットワークにお

研究者

(辞書)
プロジェクトJames F.Allen5

プロジェクト

研究者

TRAINS

TRAINS

project(IS-A)

James F.Allen&プロジェクト

key value

TRAINS.

図9: 知的情報統合機構 (step2) のアルゴリズム動作例

beginn := 1;表

2: 情報キャプチャ機構と知的情報統合機構の実験結果

質問文を解析して概念ユニット units を抽出する;

適合率

再現率

people93%85%

people以外のクラス

89%

83%

総合

90%

83%

project

78%

82%

project以外のクラス

65%

69%

総合

68%

73%

repeat

最初の unit から距離 n 以内にあるユニットを解集合 answersに加える;
for unit2 := 2 番目以降の units do
answers := (answers と, unit2 毎に距離 n 以内のところにあるユニットの集合の積集合);

テスト1

n := n + 1
until (n < 3) and (answers = [ ]);answers, units, 及びこれらの間の経路をワークスペースに

テスト2

表示する

end.

10: 活性伝播型連想検索のアルゴリズム

図

正しく生成された連想構造のユニット数
適合率：× 100(%)
生成された連想構造のユニット数
正しく生成された連想構造のユニット数
再現率：
× 100(%)
生成されるべき連想構造のユニット数

質問文「大仏がある寺は？」
大仏

寺

大仏＆高さ
15M

寺

東大寺
大仏
大仏＆制作
752年

奈良＆寺
東大寺
法隆寺
興福寺

大仏から距離1

神社

寺
天平文化＆寺
奈良

寺から距離1

11: 活性伝播型連想検索のアルゴリズム動作例
ける活性伝播 [2] に基づいている. 複数の概念を選択すると,概念の周囲に活性化の輪が広がり, 輪が接触したところの概念を検索する. 活性化の距離は key - value 間を 1 としている. 図 10にアルゴリズムの概要を示す.
図

5.1「大仏のある寺は？」というような質問にどのように答えるかを示す 図 参照
質問文から概念ユニット「大仏」と「寺」を抽出する 距
離 の場合の解の求め方は以下のとおりとなる 「大仏」
」 「年」
から距離 にあるユニットの集合は f 「「東大寺」 g であり これらをとする 「寺」から距離 にあるユニットの集合は f 「寺社」 「奈良」 「東大寺」 「法隆寺」 「興福寺」 g である この集合との積集合は f 「東大寺」 g である すなわち距離 の解は「東大寺」である

( 11

swers

1

1
,

6.1

実験 1: 人工知能情報ベース

,...

).

,

,

.

.
.
15M , 752 ,answers
.
,
,
,...
.
an.
1

,

まず 情報キャプチャ機構により 人工知能研究者のホー
個の
を入力して
文書を取
ムページを示す
連想構造を生成した 生成されたユニットは得して個 連想構造は個
構造は個である クラス判定ヒューリスティックのために与えた個別知識は, CM-2
764 ,

100

URL

HTML

.

625 , IS-A.
, people, project, e-mail, university, department, laboratory,
topic など 7 つのクラスに関して 288 個である.
次に, 知的情報統合機構により, people 毎に残りのクラスを整理するテスト 1 と, project 毎に残りのクラスを整理するテスト 2 を行った. 情報キャプチャ機構と知的情報統
合機構の統合実験結果を表 2に示す.
適合率において people 毎で 90%, project 毎で 68%, また再現率において people 毎で 83%, project 毎で 73% の確度で情報整理が正しく行われることが確認できた. project
毎は, people 毎に比べると若干率が悪いが, これはもともとのページが人間に関するページであり, project クラスのイ

755

ンスタンスと他のクラスのインスタンスの間に直接的な連想関係がないためである
我々のアプローチでは 連想構造を用いることにより 特文書からの重別な自然言語処理を行なわなくても要なキーワード抽出と視点の変換がほぼ満足できる確度で行えると評価する

.

例

1

実験と考察

,

寺社

大仏

6

,

,

, HTML.

実験 2: 奈良情報ベース

6.2

(

1286

手作業で構築した奈良観光情報ベース 概念ユニット
個 連想構造個 に対して活性伝播型連想検索の実験を
問 により 最短距離で正答 抽行った 事前の予備実験
出されるべき解がすべて得られ かつ得られた解に誤りを含
まない解答 が得られた場合距離をのばしても正解がふえないことと 距離 では正解だけでなく不要解が多量にまざることがわかったため 最初は距離 で探索を行い 正答が得られない場合のみ距離 探索を行った 表 に結果を示す
問の質問のうち 距離 と距離 の総合評価において

,

862 )

.

,

50

)

3

,

(10 )
,

2
,

,

1

1

. 3
2

(

,

.

表

整理する過程を支援するシステム CM-2 を試作した． CM2 では, (a) 既存の雑多で構造の不均質な情報源から情報を取り込み, CM-2 の連想構造を生成する情報キャプチャ機構,(b) 与えられた視点から情報の切り出しと構造化を行う知的情報統合機構, (c) キーワードによる連想的な検索を可能にする連想検索機構を実現した． CM-2 の有効性を実験によっ

3: 連想検索機構実験結果
距離

適合率

再現率

距離1

64%

64%

距離1+2

76%

92%

情報ベース

奈良観光情報ベース

適合率：

正答(正解がえられ, 誤りを含まない解答)数
正解が情報ベースに含まれる質問数

× 100(%)

再現率：

正解がえられた解答数
正解が情報ベースに含まれる質問数

× 100(%)

38/50(76%)

,

. (1)

.

正答は
あり 結果は良好であると評価する また 解に誤りを含む場合でも 解にいたる経路が表示される
ため利用者は表示された解が正しいかどうかを理解するこ
とができる

,

,

.

7

関連研究

,

.

Yahoo

.

.
,

[4]

,

,

,

,
[5],[6],[7],[8], [9]
,
,

,

,

.

,

.

, WWW

.
[10]
,

,

,

.

,

[11]

.

,

8

, KJ

.

,

.

. (3)

,

. (2)

,

,

,

.

,

.

参考文献

[3]

本研究は 知識メディア ・オントロジー・エージェントによる仲介を基本技術として知識共有と再利用の基盤のの一つ確立を目的とする知識コミュニティプロジェクトとして位置付けられる 本研究では 連想構造を基本構造とする知識メディアに焦点をあて 情報を収集 整理 蓄積するシステムを開発した
本研究の関連研究として インターネット上の異質な情がある また報からの情報獲得の研究に関してはをはじめとして 多くの検索エンジンが広く実用化されている これらは主に情報収集の手法に焦点があてられているが 本研究のように収集した情報を統合整理するところまでは研究が進められていない
本研究は情報抽出の点から見ると 佐藤らの研究と関連する この研究においては あらかじめ抽出したい情報
ターゲットを設定し 構造情報や必要な知識を与えて精度をあげるアプローチがとられている 本研究では 利用者がドメイン知識がない場合や最初からほしい情報がわからない場合も考慮して 不要キーワードを取り込む可能性があるがどのようなドメインでも汎用的に取り込み可能な段階とドメイン知識を与えてより有用な情報を取り込む段階から構成されるアプローチをとった
本研究を 人間の創造的問題解決プロセスを支援するコ
ンピュータシステムという広義の発想支援システムの枠組でとらえるとエディタやなどと類似性がある これらは主にアイディアの発散・収束支援に焦点があてられている 一方 我々は個人やグループの情報を収集 整理 統合して情報ベースを形成する手法に焦点を
あてている

.

て確かめた．
連想構造を用いた我々のアプローチでは以下の長所があ
既存の情報源から情報を概念レベルで抽出して連想る
連想構造は人間に直観関係をつけることが容易である
的に理解しやすく マップや箇条書や表などの形式に簡単に連想構造を用いることにより 情報の構造
変換できるや表現の違いを吸収し 情報内容の統合利用が行える
今後は 情報源の種類と量をふやして 多様なドメインで実験して評価を行なう予定である[12] CAT1[13]

,

おわりに

既存の雑多で構造の不均質な情報を統合する手法を提案した．基本となるアイディアとして 雑多な情報をゆるやかに関連づけるための連想構造と呼ぶデータ構造を用いた 連
想構造は単純な表現であり，生データから容易に生成できることと，人間が直観的に理解しやすいことが特徴である．
我々は，連想構造を用いて既存の情報源から情報を収集し，,.

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