学術論文の術論文の意味検
意味検索の為の DomainDomain-Ontology の設計
金奎煥(金奎煥(Kim GyuHwan

emm1996@gmail.com)
emm1996@gmail.com),

南泳準((Nam YoungJoon)
韓國中央大学大学院
中央大学大学院 文献情報学科)
南泳準
YoungJoon), 李汀鎬(李汀鎬(Lee JungHo)
JungHo)(韓國文献情報学科)
れた構文及び意味的な構造を分析した。そ1.

序論

れから論文題目のkeywordsの役割概念と概1.1 研究の研究の必要性と必要性と目的念関係を導出した。

学術論文の量が増えている今、利用者た

2）最終的に10の概念classと9の関係属性

ちは利用目的に適切な学術情報を検索するを抽出しontologyを設計した。

ことに多い時間と努力が必要になっている。
従って、学術論文の検索システムに最も重2. 論文題目の論文題目の構成要素及び構成要素及び意味解析

要な機能は利用者の検索意図を反映した正学術論文の題目には一定した構文及び意確な検索結果だけを提供することである。

味構造のpatternが現れている。こうしたしかし、大抵の検索システムは著者キーワ

patternでは論文題目に含まれたkeywords

ードと題目、抄録の文字列と利用者の質疑は一定した役割概念を持っていることを分語の間のシミラリティーを考慮した単純な析することができる。役割概念とは学術論

Keywords matching検索技法を使用してい文に著者が表現したい学術的概念である。

る。その検索技法は利用者の検索意図と関論文題目は一般的に名詞及び名詞句と機連性がない情報も検索され、利用者は検索能語（functional words）で構成されてい結果を再検索する不便なことがある。

る。 名詞及び名詞句はその論文の核心

最近はXML基盤のＭｅｔａ情報の表現技術

ideaを伝達する重要な用語及びkeywordsのであるPDF/PDF(s)、ＯＷＬ等を利用した役割をし、助詞、前置詞、接触詞のようなOntologyを情報検索に適用する研究が活発

機能語はkeywordsの間に位置し、keywordsに行われている。本研究は利用者の検索意の関係す定義するClue-wordの役割をする。

図に符合する検索結果を提供する方法とし

例えば、「機械学習を利用したインターネて、学術論文の題目に出現するkeywordsにット学術文書の自動分類」で、Clue-word

意味情報をつけるDomain-Ontologyを設計

は論文題目からkeywordsの役割を示し、した。

keywords 間 の 意 味 関 係 を 示 す 役 割（Syntactic Role）をする。「インターネ

1.2
1.2 研究の研究の内容と内容と方法

ット学術文書」は「研究対象」を、「を利実際学術論文の題目に含まれたkeywords用した」というClue-wordを通じて「機械間の概念構造、つまりontologyをmodeling

学習」は「使用道具・手段」の役割概念をした。具体的な研究内容と方法は、持つ。つまり、「インターネット学術文

1）韓国の文献情報学分野の論文題目に現書」は「を利用した」という関係属性を通じて「機械学習」と意味的に連結できる。

及び2～3つの結合patternが調合された形

そして、「機械学習」は「の」Clue-wordをもっていた。本研究では1つの基本の意を通じて「自動分類」と「研究対象と関連味構造と6つの拡張意味構造が導出された。

な行為」という役割概念と繋がる。

基本構文及び意味構造は＜図1＞のようである。

3.

論文題目構文及び論文題目構文及 び意味構造分析を
意味構造分析 を 通

じたOntology
じたOntologyのOntologyの設計
3.1 分析対象及び分析対象及び分析方法
本研究では韓国の文献情報分野、三つの学会誌を対象とし、2000年から2004年まで収録された学術論文から805の学術論文の題目を収集・分析している。

3.2

論文題目の論文題目 の 構文及び構文及 び 意味構造の意味構造 の 分析

＜図1

基本構文及び意味構造＞

論文題目の基本構文及び意味構造は研対象（object）に関連行為（activity）、属1)

keywordsとkeywordsとCluelue-wordのwordの結合pattern
結合pattern性（attribute）、状況（situation）の概分析結果、分析対象の論文題目から

念 class と そ の 関 係 属 性 で あ る 「 haskeywordとClue-wordの結合patternが9つあattribute 」 、 「 has activity 」 、 「 hasることがわかった。

situation」で構成されている。

(1）「Ｋ1+の+Ｋ2」、「Ｋ1+Ｋ2」

拡張構文及び意味構造は＜図2＞のように、(2）「Ｋ1+に+Ｋ2」

研究対象を中心とした基本構文及び意味構(3）「Ｋ1+を利用した+Ｋ2」

造を中心として拡張した構文及び意味構造(4）「Ｋ1+に基盤した+Ｋ2」を提示している。

(5）「Ｋ1+の為の+Ｋ2」(6）「Ｋ1+を中心に+Ｋ2」(7）「Ｋ1+と+Ｋ2」(8）「Ｋ1+的研究」(9）「Ｋ1+が+Ｋ2+の+Ｋ3に与える影響」※Ｋ1，Ｋ2は論文題目に使われたkeywordsを意味する。

＜図2

拡張構文及び意味構造＞

2) 論文題目の論文題目の構文及び構文及び意味構造
実際、論文題目の構文構造は「keywords

以上の論文題目の定形化した構文及び意とClue-wordとの結合pattern」の中の一つ

味構造を利用して、学術論文に含まれた概念の組織を次のように表現することができ- activity- has activity

る。

- attribute- has attribute「 学 術 論 文 Article は 研 究 目 的- situation- has situation（ purpose ） を 達 成 す る 為 に 研 究 範 囲- agent- has agent（domain）内の研究理論（theory）及び研- title

究観点（perspective）に基盤して、研究＜表1 classと関係属性＞

対象（object）と関連属性（attribute）に対して、関連作用（activity）に対し、＜表1＞の論文題目のkeywordsの役割概念及び原因又は行為主体（agent）の影響をと関係属性を図式化すると＜図3＞になる。

受 け る こ と に 対 し 、 研 究 手 段（instruments）と道具（tool）を利用したり、研究方法論（methodology）を使用したもの。」

学術論文は本研究から見出した概念間の意味構造を通じて学術的な意味解析が可能である。これを情報検索に適用する場合、学術論文を検索する利用者は様々なMeta情報が付けられたkeywordsを対象と自分の情＜図3

keywordsの役割概念と関係属性＞

報要求に最も接近性が近い学術論文を検索する可能性が高まる。

次は論文題目「client sever環境で韓国
語 text の 検 索 の 為 の bestmatch3.3 ontologyのontologyの設計

algorithms の具現」に、keywordsにmetaOntologyを構成するclassと関係属性を整意味情報を付けた結果である。

理すれば＜表1＞になる。

<KRO:Title rdf:ID="client sever 環 境 で 韓 国 語classes

Properties

text の検索の為の best match algorithms の具現"><KRO:hasObject>- object- has object- purpose- is for<KRO:hasActivity>- instrument & tool

- uses<KRO:Activity rdf:ID=" 具現">- is based on</KRO:hasActivity>-basictheory&<KRO:Object rdf:ID=" best match algorithms "><KRO:isIn>

perspective- Methodology- is analyzed by- domain- is in<KRO:Domain rdf:ID="client sever 環境 "/></KRO:isIn><KRO:isFor>

<KRO:Purpose rdf:ID="韓国語 text の検索"/></KRO:isFor>

domain-ontology で あ る 。 今 後 、 も っ と
様々な分野で適用できるように先の</KRO:Object></KRO:hasObject>domain-ontologyの拡張及び精巧化した後続の研究が必要である。本研究の研究結果</KRO:Title>※KROはName spaceの接頭語はこれからの研究の為の基礎ontologyとしての役割を期待することができる。

4.

情報検索の情報検索の活用方案
参考文献

学術論文は本研究から見出した概念間の連結構造を通じて様々な意味解析が可能である。これを情報検索に適用する場合、学術論文を検索する利用者は様々なmeta情報が付けられたkeywordsで自分が意図した正Kim

YoungMin,Semantic

Lee

SangJoon

based

2003.

Research-Paper

Searching Systme.「Korean Society For

確な対象論文を検索することができる。そInternet Information」, 4(3). pp. 15-

れから、その検索結果の集合の数も最適に22.

することができる。

SongInSeok.

2008.

AStudyon

つまり、単純なkeywords基盤の検索よりOntology-basedmeta情報(semantic information)を利用しfor Efficient Information Retrieval.

た検索結果は部分集合である。最適な場合、「Journal of Information Management」,利用者が意図する正確な検索結果を提示す

34(9). pp. 121-154.

ることが可能で、最悪の場合でも既存のkeywords基盤の検索と同じ結果がでることである。

5.

結論及び結論及び提言

本研究は利用者の検索意図を識別し、正確な検索結果を提供する為に、論文題目の構文及び意味構造を分析し、論文題目に含Sano,Keywords

Structuring

H.,&Fujiwara,

Y.

1993.

“SyntacticandSemanticStructureAnalysisofArticle

TitlesinAnalyticalChemistry”.

Journalof

Information Science, 19(2). pp. 119124.
Forsbom,

E.

2005.

Rhetorical

まれたkeywordsの役割情報をsemantic情報

Structure Theory in Natural Languageで構成して論文検索に利用する方法を提案

Generation.

した。
本研究は韓国の文献情報学の分野に限定して、論文題目に現われた構文及び意味構
造 を 基 盤 と し て 設 計 し た prototype のGross,

A.

1996.

The

Rhetoric

Science: Harvard University Press.

of