Web上の学術リソースの検索
Searching for Scholarly Resources on the Web
広島市立大学大学院情報科学研究科准教授

難波英嗣

PROFILE: 1996 年東京理科大学理工学部電気工学科卒業。2001 年北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了。同年、日本学術振興会特別研究員。2002 年東京工業大学精密工学研究所助手。同年、広島市立大学情報科学部講師。2010 年広島市立大学大学院情報科学研究科准教授。現在に至る。博士（情報科学）。言語処理学会、情報処理学会、人工知能学会、ACL、ACM 各会員。

1

はじめに結果的に検索者が求めるツールにたどりつくことが難しくなる。
そこで、次の 2 点を考慮した学術リソースの検索にある研究分野の成果として作られたツールやデータついて考える。一点目は、検索者が探しているツールそなどを学術リソースと呼ぶとき、Web 上に存在するこのものがなくても、複数のリソースを組み合わせて実現のようなリソースを、非専門家でも容易に検索・入手でできる場合、それらを列挙する。例えば、上述の第一のきるシステムがあれば、最新の研究成果を利用した商用ケースにおいて、もしこの検索者が機械学習に関する知サービスの実現が容易になり、産学連携の活性化も期待識を持っていれば、例えば、mirflickr1 のような画像デーできる。筆者はこのようなシステムの開発を行っており、タと OpenCV2 などのコンピュータビジョン向けライブ

本稿では、その仕組みについて述べ、システムの動作例

ラリを組み合わせることで、画像分類器を作成することを紹介する。

ができる。二点目は、最新の研究論文で提案されている

近年、学術リソースを作成者自ら Web 上で公開する手法、あるいは最新の手法と比べ、それほど見劣りしなことも少なくないが、現状では、非専門家がこれらを有い、言い換えれば最新手法と比較できる程度に新しい技効に活用できる環境が整っているとは必ずしも言えな術を用いたリソースを検索する。

い。これには以下に述べる 2 つのケースが考えられる。

上記 2 点を考慮した学術リソースの検索を実現する第一のケースは、非専門家が必要とするツールがひとつため、本研究では、研究論文中で提案手法の有効性を調のパッケージとしてまとまっていない場合である。例えべるために使われるベースライン手法に着目する。一般ば、画像を入力とし、その画像に人物が写っているかどに、ベースライン手法には、最新の技術と比較できる程うか、あるいは海や山が写っているかどうかを自動的に度の性能をもつ従来技術が用いられる。このような技術判定できるようなツールを探している場合を考える。こは、同じ研究テーマの他の研究論文でも同様にベースラの時、Web 検索エンジンを用いて「画像分類＋ダウンイン手法として採用されることが多く、ツールあるいはロード」といったクエリで検索しても、該当するツールライブラリやデータとして一般公開されていることも少は容易には見つからない。第二のケースは、関連ツールなくない。この場合、論文中では、それらのリソースのが非常に数多く存在する場合である。例えば、全文検索入手方法として URL が記載されることが多い。そこでシステムを探している場合に、Web 検索エンジンを用ある分野の論文集合で高い頻度で記載されている URLいて「全文検索＋ダウンロード」といった検索すると、を抽出できれば、それがその分野の学術リソースになっ膨大な数の検索システムが見つかる。しかし、これらの182中には、技術的に見てかなり古く、最新の研究成果と比1

http://press.liacs.nl/mirflickr/

べると検索精度の点で十分でないものも含まれており、

2

http://opencv.org/

YEAR BOOK 2013

づいた学術リソース検索システムについて述べる。さら果、論文が発表されて 5 年以上経過すると、論文中でに、この考えを特許にも適用し、特許中の URL の抽出引用されている Web ページの過半数は消滅すると報告を行ったシステムも紹介する。

している。一方で、こうして消滅してしまった Web ペー

本稿の構成は以下のとおりである。2 章では、関連研ジの大半は、URL が変わっているだけで、検索エンジ究について述べる。3 章では、学術リソース検索システンなどを利用して同一内容の Web ページをすぐに見つムの概要および構築手順について述べる。4 章ではシスけることができたり、同一でなくても関連性の高いペー

テム動作例を紹介し、5 章で本稿をまとめ、今後の課題ジを見つけることができたりするとも報告している。

について述べる。

Yang ら [Yang 2012] は、

2検索の高効率化と精度向上を、論文の著作年ごとに分けて集計している。その結寄稿集ている可能性が高い。本稿では、このような考え方に基3 つのデータセット（the Chinese Social Science

2

関連研究

Citation Index / Communication of the ACM,IEEE Computer / MEDLINE） に つ い て、 論 文 中 のURL を分析している。分析の観点として、以下のもの

Web ページと論文間の引用（リンク）関係を扱った研究は、大きく、以下の 2 つのグループに分けることが挙げられる。
●ができる。
1. オンライン・ジャーナルなどの Web 上でアクセWeb サ イ ト の ド メ イ ン : com/net/org/edu/gov/ac/int など●

ス 可 能 な 論 文 が ど の よ う な Web ペ ー ジ か ら 引 用Web ペ ー ジ の タ イ プ : html/pdf/doc/ppt/ 動的なもの（php/jsp/asp）

さ れ て い る の か を 分 析 す る 研 究 [Kousha 2007]●

URL の頻度[Vaughan 2005]●

URL の深さ（URL に含まれる / の数）●

URL の長さ : URL の文字数

2. 論 文 中 で ど の よ う な Web ペ ー ジ を 引 用 し て いる の か を 分 析 す る 研 究 [Lawrence 1999][Yang2012]

以上の関連研究を概観すると、Web ページと論文間以下、それぞれの関連研究について述べる。の引用の性質を統計的に分析することに焦点を当てていKousha ら [Kousha 2007] は、Web 上 に 存 在 する。これに対し、本稿では、論文中での Web ページのる論文に引用（リンク）している Web ページについて、引用を、第三者が再利用するためのシステムを構築する様々な側面から分析を行っている。この分析の観点とことに主眼を置いている点が従来研究と異なる。

して、例えば、引用元の Web ページを国別に分類したり、サイトのドメイン（org/com/edu など）別に分類したりしている。また、ある論文（誌）を引用する平均3Web ページ数とインパクトファクタの間には一定の相関があることを報告している。インパクトファクタとの相 関 に 関 し て、Vaughan ら [Vaughan 2005] も 同

学術リソース検索システムの構築

本章では、学術リソース検索システムの構築方法について述べる。

様の結果を報告している。
Lawrence ら [Lawrence 1999] は、 論 文 中 で 引用されている Web ページの持続性について調査してい3.1

学術リソース検索システム構築の手順

学術リソース検索システムの構築は、以下の 3 つのる。Web ページは時間が経過するにつれ、ページそのステップから構成される。

ものが消滅してしまうことがある。そこで、論文中で1. 文書データから正規表現を用いて URL を抽出する。

引用されている Web ページがどのくらい消滅するのか

2. 抽出された URL にアクセスし、Web ページを収YEAR BOOK 2O13183

集する。Web ページにアクセスできない場合 3、そのURL は、このステップで除外する。また、今回は学術リソースとしてツールやデータの検索を目的とし、論文などは対象外とするため、拡張子が pdf およびtxt となっているものは事前に除外する。
3. ステップ 2 で収集できた Web ページを対象に、学術リソース検索システムを実装する。

明する。
図 2 において、ユーザが “information retrieval”（情報検索）を検索クエリとして入力すると、システムは、まず、検索クエリと類似度の高い論文を検索する。次に検索された論文中に含まれる URL を、3.1 節手順 2 で構築された「文書 ID-URL 対応データ」と照合し、結ステップ 3 については、2 種類の方法で実装している。

図2

学術リソース検索システムの概要（その 2）

3.2 節では、これらの方法について述べる。
果として得られた URL 集合を頻度順に並べ出力する。

3.2

学術リソース検索システムの概要

第二の手法では、検索クエリを含まない Web ページも学術リソース検索システムを構築する第一の方法は、出力するため、第一の手法よりも高い再現率が期待でき

3.1 節のステップ 2 で収集された Web ページを対象にる。なお、図 1 と 2 では、論文を対象にした場合につした全文検索システムを構築することである。図 1 に、いて述べたが、論文を特許に置き換えることで、全く同第一の方法によるシステムの概要を示す。

様の手順で特許中の URL を検索するシステムを実現できる。

4
図1

システムの動作例

3 章で述べた手法に基づき、学術リソース検索システ

学術リソース検索システムの概要（その 1）ムを構築した。4.1 節では、システム構築に用いたデー
図 1 において、ユーザが “information retrieval”（情タについて述べ、4.2 節で、実際の出力例を示す。

報検索）を検索クエリとして入力すると、全文検索シス
テムは、クエリと類似度が高い文書を順に出力する。検4.1

学術リソース検索システム構築に用いたデータ

索結果は、URL のリストとして出力される。第一の手法では、結果として出力する文書には必ず検索クエリがシステムの構築には、CiteSeer4 全文データ、米国特含まれているため、無関係な文書が出力されにくいとい

許、日本国公開特許公報を用いた。データの詳細およびう利点がある。一方で、1 章で述べたように、検索者本抽出された URL 数を表 1 に示す。表 1 からわかると

人が、検索された複数のリソースを組み合わせて目的のおり、全体的に論文から抽出できた URL 数に比べ、特システムを構築する必要がある時、第一の手法では、検許から抽出できた URL 数が非常に少ない。ただし、こ索できない場合がある。例えば、1 章で例に上げた画像れにはいくつか理由がある。まず、CiteSeer 全文デー

分類の場合、画像データ（mirflickr）、プログラムのラタは、大半が情報科学分野の論文であることから、農イブラリ（OpenCV）の他に機械学習ツールが必要と業、機械、電気などあらゆる分野の文献を含む特許と比なるが、機械学習ツールを公開している Web ページ内

べ、Web ページを引用する確率が潜在的に高いと言えに「画像分類」という用語が含まれているとは限らない。

る。また、日本国公開特許公報中で引用される URL 数

そこで、この問題を解決する第二の手法を図 2 で説が極端に少ない理由のひとつは、URL が全角で記述されるケースが少なくないことに加え、例えば、ハイフン

3184

Web ページにアクセスできないケースは、(1)Web ペー
ジそのものが消滅している場合と、(2) ステップ 1 で抽出された URL が正しくない場合の 2 通りが存在する。

YEAR BOOK 20134

http://citeseerx.ist.psu.edu/index

寄稿集を漢字の一や罫線記号で記述される場合などもあったた

http://dcs.vein.hu/CIR/i2rap

め、全角を半角に変換するという前処理は行ったものの、

http://dcs.vein.hu/CIR

抽出漏れがかなりあると思われる。

http://www.springeronline.com/3-540-26166-4

学術リソース検索システム構築に用いたデータ

文書数

URL 数
（異なり数、頻度 2 以上）

CiteSeer
全文データ

2,232,117

378,364

米国特許（2006-2011）

1,111,717

18,812

日本国公開特許公報（2006-2011）

2,118,122

2,913

文書データ

図 4“information retrieval”（情報検索）を検索クエリとし、第一の手法を用いて学術リソースを検索した結果検索の高効率化と精度向上

表1

2

http://ir.shef.ac.uk/geoclef

図 4 において、トップおよび 2 位の URL は、情報検索ツールを公開しているグループの Web ページである。3 位の URL は情報検索に関する書籍の Web ページである。
第一の手法で情報検索に関する Web ページが検索できているものの、代表的な情報検索ツールが結果の上位にランクされていないなど、全体的に見ると、第二の手4.2システムの出力例法の方が良好な結果が得られているように思われる。

特 許 か ら 抽 出 さ れ た URL が 少 な い た め、 こ こ では、論文を対象にした結果のみを掲載する。図 3 は、“statistical machine translation”（統計的機械翻訳）

5

おわりにを入力とし、第二の手法を用いて学術リソースを検索した結果である。

本稿では、著者が現在構築中の学術リソース検索システムについて述べた。定量的な評価を行っていないため、

14 http://www.fjoch.com/GIZA++.html
12 http://www.nist.gov/speech/tests/mt
11 http://www.clsp.jhu.edu/ws99/projects/
mt/final

断定するまでには至っていないものの、システムの出力結果を見る限り、第二の手法では概ね良好な結果が得られたと言える。

8 http://cs.jhu.edu8 http://mi.eng.cam.ac.uk
7 http://www.iccs.inf.ed.ac.uk
5 http://www.csie.ntu.edu.tw
図 3“statistical
machine translation”（統計的機械翻訳）を検索クエリとし、第二の手法を用いて学術リソースを検索した結果

図 3 に お い て、 ト ッ プ に 表 示 さ れ て い る URL は、

6

謝辞

本システムを構築するにあたり、CiteSeer 全文を提供していただいたペンシルベニア州立大学の Lee Giles博士に感謝の意を表する。

統計的機械翻訳の代表的なツールである GIZA++ のWeb ページである。2 位に表示されている URL は、機械翻訳の評価ツールに関するページであり、概ね妥当な結果が得られていると考えることができる。
次に、第一の手法を用いて学術リソースを検索した結果を図 4 に示す。

YEAR BOOK 2O13185

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寄稿集
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検索の高効率化と精度向上

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