ネットワークを利用した知的情報統合

Network Enhanced Intelligent Information Integration
武田英明

Hideaki Takeda
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科

Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology
Keywords: WWW, information gathering, information integration, information
classi cation, information extraction, information organizing

1 はじめに今日インターネットの利用の拡大によって、容易に入手可能な電子化された情報は極めて莫大になっている。例えば、検索エンジンである

情報統合

ネットワーク情報

ネットワーク情報

Alta Vista1 では

情報流通
非均質情報源の統合
仲介
知識共有

2100 万の WWW ページを収集しているという。これはネットワーク化以前からの文書作成など個人 / 組織
レベルでの情報電子化の経験の蓄積が、 WWW に代

ネットワーク情報表される簡便な情報公開手段の普及とあいまって実現

情報収集
情報検索
情報フィルタリング
ブラウジング

情報統合
情報分類
情報抽出
情報組織化

したものと思われる。
これまでの電子化された情報は目的指向であった
ためその利用法は自明であったが、WWW では多様

図1: ネットワークを利用した知的情報統合の枠組み(information classi cation)、情報抽出 (information extraction)、情で、分類・抽出など情報の利用まで含めて考える必要
報組織化 (information organizing) などが挙げられかつ広範な領域の情報が存在し、利用法は自明ではな

情報の統合としては、情報分類

い。このため、単に情報収集ができるだけでは不十分がある。これを本稿ではネットワークを用いた知的情る。分類は収集してきた情報を適当なカテゴリーに分報統合と呼ぶことににする。

けることであり、クラスタリングなどの方法がこれま

ネットワークを用いた知的情報統合には、これまで行なわれてきた。抽出とは収集してきた情報から必で独立した分野として研究されてきた様々な分野が要な情報を抜き出すことであり自然言語理解などに関1関係してくる。そこで、図 はネットワークを用いた連する。組織化とはさらにそれらの情報の関係づけを

知的情報統合に関わる概念を摸式的に示したもので行なうことであり、発想支援などとの関わりがある。

(informa- ネットワークを用いた知的情報統合では、これら情報
tion gathering) としては、情報検索 (information re- 統合が情報収集と独立に行なわれるのではなく、お互trieval)、情報フィルタリング (information ltering)[Oard96]、
いに影響しあって行なわれるところに特色がある。まブラウジング (browsing) の方法が挙げられる。情報
た、情報統合を自分が行なうのではなく、他のところある。まず、ネットワークからの情報収集

検索はユーザが欲する情報の仕様が明確でありかつ情で行なったものを利用する場合も考えられる。

報源が現にアクセス可能な時に有効である。情報フィ
また情報流通の問題もある。これは情報源や情報利

ルタリングでは、情報源が動的に変わる場合など現時用者が多数かつ異なる場合、どのようにして情報源と点ではアクセスできない場合に有効である。ブラウジ

情報利用者の関係を適切につくることができるかとングは欲する情報が明確でない時有効な方法である。

いう問題である。具体的には非均質情報源の統合、仲1 http://www.altavista.digital.com/

介、知識共有などがテーマとなる。

1

2 ネットワークを用いた知的情報統合を可いて、観察による学習、ユーザフィードバックによる学習、教示による学習といった方法によって能とする技術

ユーザの作業を学習させて、適切な作業支援でき

前節で述べたようにネットワークを用いた知的情ると報告している。

報統合には様々な研究分野が関連してくる。そのなか前節で述べたようなネットワークを用いた知的情報で、特に鍵となる技術・研究は以下の点である。

統合の全ての要素を持つシステムを構築するのは容柔軟なテキスト検索技術 特定の目的のために作成さ易でなく、実際にはそれぞれのシステムがこのなかれてきたデータベースと異なり、ネットワークにのいろいろな側面に着目して構築されている。以下存在する情報は、情報の品質と情報の記述形式がではそういったシステムを概観する。なお、本稿では

1

多種多様である。このような場合でも検索が可能

図 で挙げた要素のうち、ブラウジング、情報分類、な柔軟な検索技術が必要である。

情報抽出、情報組織化、非均質情報源の統合に着目す[ 96] や木
96] を参照されたい。また、知識共有に関し
けでは不十分であり、一定の内容を理解する能ては西田 [西田 94] を、仲介に関しては Wiederhold[Wiederhold 92]

頑強な自然言語処理 膨大かつ多様な情報の中からユーる。最近の情報検索については住田ら 住田[

ザの欲する情報を得るためにはキーワード検索だ

谷 木谷

力が必要となってくる。テキストを理解するといを参照されたい。

う意味では自然言語処理であるが、ここで必要

3 ブラウジング

なのは詳細な内容理解ではなく、どういった内容が書いていあるかといった概略の理解である。通ブラウジングは検索と異なり、漠然とした目標しか常の構文解析を用いているものもあるが 例えば

もっていないときでも、情報収集が可能である。しかなどがある。

るかが必要である。すなわち、ブラウジングにおいて([Basili 95])、対象が非均質であるがために汎用 し、ブラウジングでは人間が常に選択を行なうため、性が問題になる。このためより浅いが頑強な自然 人間の癖 (「上から順に」、「寄り道」など) や人間
言語処理、たとえば統計的な処理やテンプレート の限界 (逐次実行性など) によって、必要な情報にたを併用する方法 (FAQ Finder[Burke 95][Hammondどり着くことが難しいことがある。そこで、ユーザの95a][Hammond 95b])、
共起関係を利用した方法 (例えば METIS[松尾 95][Matsuo
96])
主導権を維持しつつ、いかにユーザの行為を支援でき

知識体系 広範な情報の関連性を知るためには単に情は、いかにユーザの好みを獲得するかが課題となる。

3 つの研究を取り上げBalabanovic ら [Balabanovic 95] の研究も報源の情報を利用するだけでは難しく、背景知識

この方向の研究として以下のが必要となる。このためには例えば語彙体系や概る。他にも

念体系の利用が考えられる。検索用概念体系とし

ある。

ては例えば

YAHOO

2 のカテゴリーのようなもの

3.1

Web Watcher

Web Watcher[Armstrong 95] はカーネギーメロン
大学の Armstrong らによって開発されたユーザのブがあるが、既存の情報の体系化に焦点が当てられていて、かならずしもユーザのための概念体系ではない。汎用な概念体系を目指したものとしてはラウジングからユーザの好みを学習するシステムであIICA[Iwazume 96] のオントロジーがある。また、 る。 Web Watcher の主な機能としては次のものがあ語彙体系としては WordNet[Miller 95] を利用しる。ているものもある (FAQ Finder)。
 ユーザの宣言した興味に対して有用だと判断した

ユーザ・モデル 予め用意されているようにしか動か現ページ中のハイパーリンクの推薦。

ないシステムは新しい情報やユーザの新たな利 ユーザの興味に従ってハイパーリンクの付加。

用法に対処できない。ユーザの利用に沿った情

Web Watcher は Web
サーバとブラウザの中間に位置している。 Web Watcherである。この一つの方法として一定の自律性をはユーザがブラウザを通じて Web サーバに要求したもちユーザの代行を行なうインタフェース・エー
ページを必要な改変をしてからブラウザに渡す。このジェン トという考え方がある [西田 95]。 Maes
ため、ブラウザには依存しない。
の Learning Interface Agents[Maes 94][Maes 93]
図 2で、冒頭に列挙された 10 のハイパーリンクはでは、電子メイルやスケジュールなどの作業におWeb Watcher によって提案されたものでオリジナル
システムの構成としては、

報収集や情報統合ができるようシステムが必要

2 http://www.yahoo.com/のページはないものである。また、下の方の二つの四2

図3: Letizia の実行画面

ンクを提案していると報告している。また、リンク
をネットワークとみなした時の学習も行なっている[Joachims 95]。
3.2

Letizia

Letizia[Lieberman 95] も Web Watcher と同様に

ブラウジングを通じて学習するシステムである。しかし、

Web Watcher とは異なり、特定のサーバを必要

2: WebWatcher の動作の様子とせず、完全なクライアントとして動作する。
Letizia は現在ユーザが参照しているページを起点
角印で囲まれたハイパーリンクは Web Watcher がこに推奨ページを提案する。図 3の 3 つの画面のうち、のページのリンクの中で次にたどるにもっともふさわ
図左はユーザが自分でブラウジングをしているウイン

しいと提案しているものである。

ドウであり、右下は学習のアルゴリズムは以下の通りである。学習すべ

Letizia が現在ユーザに推奨するページである。ユーザは通常左の画面でブラウジング

きものは、

LinkUtility : P age 2 Goal 2 User 2 Link ! [0; 1]

しているが、右下の推奨ページが気に入れば、この画である。すなわち、あるページにおいて、あるゴール

Letizia はユーザが現在参照中のページにあるリン面に移ってブラウジングを続けることができる。

のために、あるユーザが、そのページの中のあるリ

クから幅優先で探索する。探索は一定数に達するか

ンクをどの程度評価するかということである。このユーザが別のページに移動した点で終了する。この

うちユーザを除く部分をそれぞれ単語の集合で表現ため計算資源やネットワーク資源をいたずらに消費する。ページはハイパーリンクになっている部分のみ

200 単語からの特徴ベクトル することを避けている。ページの関連性の表現には[Salton 83] で表現する。リンクはリンクになってい TFIDF 法を用いている。また、探索の結果はユーザ
プロファイルとして保存され、次回以降でも継続的にる部分と対象として 200 単語、リンクを包含する章節用いられる。
のタイトルを対象として 100 単語の特徴ベクトルとする。ゴールは 30 単語からの特徴ベクトルで表す。実 3.3 人工生命的方法の利用際にはこれら 3 つのものを一つにした特徴ベクトルを
Menczer ら [Menczer 95][Menczer 94] は人間のブラを抽出の対象として、用いている。ユーザがひとつページを選ぶたびにこのウジングに相当する行為を自己発生型の人工生命の方

特徴ベクトルがひとつつくられることになる。

法を適用した適応型情報エージェントによって行なっ

TFIDF(termた例を報告している。エージェントはリンクをたどっ
frequency times inverse document frequency) 法 ていき、そこのページの内容によってエネルギーを得[Salton 83] を含め 3 種類の学習方法を用いて実験を たり、場合によっては増殖していく。アルゴリズムの行なっている。結果としては 3 つの学習方法いずれ 概略を図 4に示す。ここで は最良優先探索 ( = 1)
でもランダムに比べると 2 倍から 3 倍の正しさでリ からランダム探索 ( = 0) までの探索戦略を決定する
この特徴ベクトルの学習の仕方として、

3

1. n 個のエージェントにランダムの m ウエイトを与えて

scatter

準備する。

2. エージェントが存在する限り以下を繰り返す。
(a) 今いるページの中の各リンク i について、質問単P語の出現回数に対して単語の出現位置とリンクの間にあるヘッダの数で逆に重みづけしたものを starに関係
Li とする。そして、 Pi = exp( Li )= j exp( Ljする情報)なる確率分布によって次の進むべきリンクを決定する。
(b) 新しいエネルギー状態を E
E N + eR と計算する。 N はサーバアクセスコスト、 R は今いるページの質問単語出現回数。もし (R + 1) が
1=2 より大ならば、ユーザフィードバックエネル
ギー F により、 E
E+F(c) もし E が閾値 t を越えるならば、子供を生成する。子供のエネルギーは親のエネルギーを分配し、 と はミュテートする。 E が負ならば、消滅させる。

0

gatherCluster 0 (6)ballet, sentence, language, ...
Cluster 1 (7)station, broadcast, network, ...
Cluster 2 (13)flag, rug, design, weave, ...
Cluster 4 とCluster 3 (21)game, player, term, league, ... 5を選択
Cluster 4 (65)energy, hydrogen, radiation, ...
Cluster 5 (165)bright, stellar, constellation, ...
Cluster 6 (76)film, comedy, musical, ...
Cluster 7 (21)theatre, stanislavsky, young, ...
Cluster 8 (16)novel, story, hemingway, ...
Cluster 9 (11)sea, flower, sand, familiy, ...

図

scatter
Cluster 0 (5)animail, conductor, nikisch, ...
Cluster 1 (4)element, metal, atomic, ...
Cluster 2 (8)galactic, spiral, globular, ...
Cluster 3 (43)constellation, sky, northern, ...
Cluster 4 (53)variable, sequence, spectral, ...
Cluster 5 (30)radiation, particle, emission, ...
Cluster 6 (37)planet, orbit, moon, jupiter,...
Cluster 7 (36)university, graduate, director, ...
Cluster 8 (5)altitude, navigation, ship, ...
Cluster 9 (8)david, curve, tirangle, side, ...

5: Scatter/Gather の分類の例[Cutting 92]。基本的にはまず、クラスタの種となる

図要素を決め、他の要素はそれぞれが最も近い種のクラ

4: 適応的情報エージェントのアルゴリズム

パラメータである。

スタに分類されるというものである。

はユーザにそのページを提示す

4.2

るかどうかを決定するパラメータで、もしユーザが同

GALOIS/ULYSSESGALOIS/ULYSSES[Carpineto 95] では束 (lattice)

意すればボーナスエネルギーがもらえる。

を用いて情報を分類表示する方法を示している。この結果としては、エージェントは答のない質問の場合

システムではキーワードの有無で束を作り、この束のは急速に消滅し、それ以外の場合はすばやく答のペー

上でユーザは情報をブラウジングする。また、ユーザ

ジにエージェントは分布するようになったと報告しては質問という形で束の一部を切り出したり、制約をついる。またユーザのフィードバックが効果的であるこ

けて探索空間を狭めて束を作り直すこともできる。

とも示している。

4 情報分類

4.3

Lifestreams

Lifestreams[Freeman 95] はこれまで述べてきたよ

情報分類の方法としては、予め分類方法を決めておうな情報の分類や組織化を行なわず、時間系列に着く方法と与えられた情報の集合から分類項目を生成す

目して、個人の電子情報を管理するシステムである。

る方法がある。後者の場合、いかに処理時間を許容範

情報はストリームと呼ばれる時間を軸とした列に並べ囲に押えるかが問題となる。

られている。この時間軸にそってスクロールすること

4.1 Scatter/Gather

でブラウジングを行なう。そしていつかの操作 (New,Scatter/Gather[Hearst 95b][Hearst 95a] は検索結 Clone, Xfer, Find and Summary) が実行可能であ果などの多量な情報を対話的にクラスタリングするシステムである。
報の集合をる。ユーザはサブストリームを作ることもできる。時Scatter/Gather では入力された情 間軸を中心とするアイデアは野口 [野口 93] の考えと10 のクラスタに自動分類し、各クラスタ 類似する。

表示する。各クラスタの話題単語はそのクラスタで頻

5 情報抽出出するキーワードであり、典型的表題はクラスタの重情報抽出には話題になっている単語と典型的な表題を付加して(Information Extraction) は文章から情心に近い要素の表題である。ユーザはその興味ある任報を取り出すと意味では、自然言語処理であるが、い意個のクラスタを選択すると、今度はその選択されたわゆる文章理解を行なうのではなく、必要な情報だけクラスタに分類された情報のみを対象にして再び10 を効率的に取り出す点に重点をおいている [Cowie 96]。

のクラスタを生成する。これを繰り返すことにより、ネットワーク上の情報のように多種多様な情報がある

ユーザは漠然とした興味からでも自分の得たい情報に場合、正確な理解よりも、ユーザが欲する情報がある

たどり着くことができる 図 参照 。

かないか、あるとすれば何かといった粗い理解が必要( 5)である。このためには情報抽出の考え方は重要であ

このシステムでは繰り返しクラスタリングを行なう

る。

ので処理時間は重要である。このために階層的クラス(hierarchical clustering) ではなく、分割型 情報抽出の方法としては事前に抜き出す項目が決クラスタリング (partitional clustering) を用いている 定してる場合とそうでない場合がある。佐藤らの電子
タリング

4Question
SMART
Question & FAQ file
Syntactic
Parser

FAQ Files

Part-of-speech
data

Parse tree
Question-answering
Strategies

Question
Analyzer

Question
templates

図Question type
Strategy
Applier

Unanswered Q Semantic
Matcher
Reformed Q

7: IICA での情報抽出例

5. もし近い質問が見つからなかった場合、質問回答
WordNet戦略を用いて質問を変形させる。戦略としては比較質問を個別の質問への分解、「いつ」を「どうQ/A Pair from FAQやって」に変更、などがある。

6: FAQ Finder の処理の流れ
ここでの処理の重要な点は必ずしも深い言語理解
ニュースのダイジェスト自動作成や IICA では抜き出 を行なわない点である。構文解析は行なうが、主要な図す項目が事前に決定されている。この方法は予め情報要素を見い出すためのみに用いている。意味理解はの構造がある程度仮定できる時に効率性と正確さが期浅い語彙の意味のマッチッグしか行なわない。

FAQ

Finder の場合、出力は Q/A の組を選択することであFAQ Finder り、回答を生成するわけではないので、これで十分で待されるので、分野を限定した場合など有効である。
これに対して、住田らの自動抄録生成やは抽出される部分は比較的自由度が高く、より幅広いある。

情報を入力して許している。

5.1 FAQ Finder

5.2

IICA

が、多様な情報源と多様な利用者の結び付けを現状のテムの特徴はオントロジーと呼ばれる概念体系を情報

FAQ Finder[Burke 95][Hammond 95a][Hammond 95b]IICA は WWW から情報収集・分類・抽出を行なは直接 WWW のような大規模な情報源を利用しない うシステムである [岩爪 96][Iwazume 96]。このシスの収集・分類・抽出の 3 つの段階全てを通して利用す
FAQ Finder はユーザの任意の質問に対 ることである。
して、収集してある FAQ (Frequently-Asked Ques情報収集としては、オントロジー上の概念を指定
tions) 情報3 から適切な質問回答の組を選びだして、 すると、その概念および関連する概念に相当するキー
提示するというものである。その処理の流れを図 6に ワードでページ上のリンクを評価し、関連があると判
人工知能の方法でどの程度実現できるか示しているよい例である。

示す。

定されたリンクをたどるという形でページを収集して

1. 質問に適切な FAQ ファイルを選び出すために いく。情報分類としては、オントロジー上の概念に関SMART[Buckley 85] を用いて統計的な情報検索 連つけられたキーワードを元に特徴ベクトルを生成して、各ページを最も近い概念に配分していく。

を行なう。

2. 構文解析を行ない、単純な構文解析木をつくる。

情報抽出として状態遷移による方法と特徴記述ルールによる方法の 2 つの方法を用いている。後者はオン
3. 質問の型を同定する。システムには予め質問形の トロジー上の概念やその属性それぞれに抽出のためのこれにより主要な動詞と名詞句を同定する。

分類がされており、構文解析木をこの中の一つにルールを付加して、それを用いて情報抽出を行なって当てはめる。

いる。抽出のためのルールは言語パターンであり、こて、意味的な概念マッティッグを行なう。

して概念の属性値を埋めていく。 ルールはオントロ

4. WordNet[Miller 95] の意味ネットワークを用い れにより必要な文を抜きだし、次に文の一部を切り出
3 ネットワークニュースで頻繁に質問される質問を質問とその回ジーを用いて構造化されているので、複雑な抽出ルー

答という形でまとめたもの。ニュースグループや話題毎に自発的にルも概念の組合せで構成的に書くことができる。抽出作られている。

した情報の例を図 に示す。

7

5

5.3

電子ニュースのダイジェスト自動作成[

佐藤らの電子ニュースのダイジェスト自動作成 佐藤

95]

では電子ニュースに投稿される会議告知記事あるいは
論文募集記事からタイトル、開催期日、開催場所などを抽出するシステムを作成している。抽出の方法は、(形態素解析は行なわず、文章のスタイル センタリ)(
x y 日」など文字列パターン) およびング、箇条書など と言語パターン 「お知らせ」、「開催」、「 月それらの順序情報を利用して行なっている。この結果

51 ％から 78 ％の正解率であったと報告している。
5.4

住田らの文書構造解析に基づく自動抄録生成[

住田らの文書構造解析に基づく自動抄録生成 住田

(

)

95]

(
修辞的関係、例えば「順接」「例示」など) を元に、では書式 章節などの階層関係 と修辞構造 文と文の8: CM-2 の情報ベースの例
与えられた文章から重要文を抜きだし、再構成して る。 Active Notebook は WWW ブラウザとグループ
図で共有する注釈サーバと個人毎にもつ分類ベースから提示するシステムを提案している。ここでは文の重要度の判定は修辞構造から行なっている。最重要文74 なる。

WWW の情報、それに対する注釈としての個人の情報、非 WWW の個人の情報
5.5 METISである。非 WWW 情報はその手がかりとなる情報
METIS は HTML 化した金属材料論文を要約とサー を HTML 化することで他の WWW 情報と同等に扱
ベイを自動的に行なうシステムである [Matsuo 96][松尾 う。
95]。
％、重要文

51 ％の捕捉率であったと報告している。

対象とする情報は材料系の論文に特有な試験材料、実験方法、実験結果

各情報には表題と概念を個人で付加する。概念は構(taxonomy) として個人ベースで蓄え"is a kind of" などがあり、などの項目それぞれを抽出内容と抽出手段と組み合わ造化された分類

せた定型的なスキーマで表現し、このスキーマを適用られる。構造化としてはすることで論文の重要な情報を抽出する。抽出として

複合語は自動的にその要素の単語とこの関係で結ばれは、キーワードによる文の選択、言い回しによる文のる。ユーザはある情報を見ている時に、その情報と同一部の切り出しなどを行なっている。

じ概念を持つ情報を検索することができる。

6 情報組織化

個人の分類は二つの方法で共有可能である。ひとつはグループなどの共通分類を用いる方法で、もう一つ

情報分類や情報抽出は情報の量的な問題を解決すは個別に他の人の分類を採り入れることである。

ることには貢献するものの、質的な向上は難しい。こ6.2のためにはバラバラであった情報から関連性を積極的CM-2に見い出していく情報組織化といった作業が必要であCM-2[糀谷 96][前田 95][Nishida 95] は非構造的情る。情報組織化では、いかに情報間の共通性を見い出報を人間のもつ構造化作用を積極的に引き出すことすことができるかということと、その共通性をどう表で、構造化を行なうことを目指したシステムである。

現していくかということが問題になる。共通性発見にこのシステムの中では全ての情報は概念ユニットのそ対する方法としては、情報のなかの個別要素の共通性

れらの間の単一の連想関係で表現される 図 参照 。

に着目する、あるいは大域的な共通性に注目する方法

この連想関係はユーザが自分で作成するか、性表現の問題としては、以下で述べる二つのシステム

想関係はシステムの中に用意されたいくつかのアルゴのように情報のなかの概念を抽出して、その概念を中リズムによって構造化が行なわれる。

( 8

)
WWW

(例えば CAT1[角 94]) などの方法が考えられる。共通 などの外部の情報から生成することができる。この連

7 非均質情報源の統合

心に組織化を行なう方法がある。

ネットワーク上に存在する情報は WWW だけでな
Active Notebook[Torrance 95] は個人の情報分類・ く、多様なものがある。情報源が異なる形態・形式の6.1 Active Notebook

場合、どのように統合するかが問題になる。その方法

組織化とグループの情報共有を支援するシステムであ

6

9 謝辞

としては情報源に一様なアクセス情報をつけて情報源を均質化する方法と、問題に合わせて様々な情報源を

本稿をまとめるにあたり、奈良先端科学技術大学院

組み合わせる方法であり、この二つは相補的に機能す大学の西田豊明教授からの示唆および議論が有意義でる。以下ではそれぞれの例となる研究を挙げる。

ありました。心より感謝致します。

7.1 UDML Agents

参考文献

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T, and Mitchell, T: WebWatcher: A Learning Apprentice for the World Wide Web, 1995

(UDML) プロジェク

AAAI Spring Symposium on Information Gathering。 from Heterogeneous, Distributed Environ報を利用できるような枠組みを用意している [Birmingham 95]
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トでは図書情報に限らず、さまざまなネットワーク情

各情報には話題や形式、想定利用者、変更頻度などの(conspectus) をつける。情報源側には CIA エー [Balabanovic 95] Balabanovic, M and Shoham, Y:
Learning Information Retrieval Agents: Experジェントという情報源の概要を元に外部に均質なイン
iments with Automated Browing, 1995 AAAI
Spring Symposium on Information Gathering
タフェースを提供する殻となるエージェント、ユーザ
from Heterogeneous, Distributed Environments,
側には UIA エージェントというユーザには独自のイ
pp. 13{18 (1995).
ンタフェースと外部には同じく均質なインタフェース[Basili 95] Basili, R and Pazienza, M. T: Semanticを持つエージェントがあり、その間を仲介エージェン
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Symposium on AI Applications in Knowledge
ト [Wiederhold 92] が取り持っている。
Navigation and Retrieval, pp. 1{7 (1995).
同様な情報源の均質化の方向としては、 InfoHarnes[Shklar 94][Birmingham 95] Birmingham, W. P, Durfee, E. H,
ではより粒度の細かい方法で行なっている。
Mullen, T, and Weillman, M: The Distributed
Agent Architecture of the University of Michigan Digital Library (Extended Abstract), 1995
7.2 Softbot
概要

AAAI Spring Symposium on Information Gathering from Heterogeneous, Distributed Environments, pp. 19{24 (1995).

Softbot[Etzioni 94] は archie や gopher など様々な情報源を組み合わせてユーザの希望する情報を動的

Softbot はどういう情報 [Buckley 85] Buckley, C: Implementation of the
SMART Information Retrieval System, Tech源を組み合わせてゴールを達成するかをプランニング
nical Report TR 85-686, Department of Computer Science, Cornell University, Ithaca, Newする。例えば、名前を元に E-mail アドレスを知りた
York (1985).
い場合、まず文献データベースを引いて所属などの情報を得る。この情報を元に netfind コマンド使って [Burke 95] Burke, R, Hammond, K, and Kozlovsky,
J: Knowledge-based Information Retrieval fromE-mail アドレスを獲得する。プランニングの元にな
Semi-Structured Text, 1995 AAAI Fall Symposium on AI Applications in Knowledge Navigaる知識 (スキーマ) は別に用意してあり変更可能であtion and Retrieval, pp. 15{19 (1995).
る。また存在限量子のついた質問や制約のついた質問など不完全なゴールをもちいてもプランニング可能で [Carpineto 95] Carpineto, C and Romano, G: A
system for conceptual structuring and hybridある。
navigation of text databases, 1995 AAAI Fall
Symposium on AI Applications in Knowledge
Navigation and Retrieval, pp. 20{25 (1995).
8 まとめ
本稿ではネットワークを用いた知的情報統合に関わ [Cowie 96] Cowie, J and Lehnert, W: Infromation Extraction, Communications of the ACM,
る研究を概観した。現在、様々なシステムが様々な方
Vol. 39, No. 1, pp. 80{91 (1996).
法を用いていて構築されている。これは使う側がどういう視点、どういう用途を期待しているかによって、 [Cutting 92] Cutting, D. R, Karger, D. R, Pederson, J. O, and Tukey, J. W: Scatter/Gather:
用いられる技術・手法も異なってくるからである。こA Cluster-based Approach to Browwing Large
Document Collections, 15th Annual Internaれまで情報源の多様性に関しては多くの考察がなされ
tional ACM/SIGIR Conference, pp. 318{329ているが、使う側の多様性にについての考察はまだ不(1992).
十分である。使う側の多様性を意識することで、ネッ[Etzioni 94] Etzioni, O and Weld, D: A Softbotトワーク情報を利用した情報システムの課題は明確化
Based Interface to the Internet, the Communiし、より発展するものと思われる。
cations of ACM, Vol. 37, No. 7, pp. 72 (1994).
にみつけるシステムである。

7

[Freeman 95] Freeman, E and Fertig, S: Lifestreams: [Maes 94] Maes, P: Agents that Reduce Work andInformation Overload, Communications of theOrganizing your electronic Life, 1995 AAAI
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著者紹介

武田英明 (正会員)

1986 年東京大学工学部精密機械工学科卒業。 1988
年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了。 1991

年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。工学博士。同年財団法人日本システム開発研究所入所。
年 ノルウエー工科大学
ポ
ストドクトラル研究員。
年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 助手。
年 同 助教授。
年〜
年 ノルウエー王立科学技術研究会議

1992(Norwegian Institute ofTechnologoy, Norges Tekniske Hoegskole, NTH)
1993
1995
1992
1993
(Royal Norwegian Council for Scienti c and Industrial Research, Norges Teknisk-Naturvitenskapelige
Forskningsraad, NTNF) research fellow。 1995 年人工知能学会全国大会優秀論文賞授賞。知識ベースシス
テム、知的 CAD、設計学などの研究に従事。

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