複数手順テキストからの手順オントロ
ジーの自動構築
Automatic Construction of Procedure Ontology from Multiple Procedure Text
広島市立大学大学院情報科学研究科准教授
PROFILEnanba@hiroshima-cu.ac.jp

1

難波英嗣

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。博士（情報科学）。東京工業大学精密工学研究所助手
等を経て、2010 年より広島市立大学大学院情報科学研究科准教授。自然言語処理、テキストマイニングの研究に従事。

はじめに

082-830-1584

給水された洗浄槽内の水を吸水し (1)，噴射ノズルを介して洗浄槽内の食器類に噴射する洗浄ポンプと，洗浄槽内の水を加熱する第１のヒータと，外気を吸

料理レシピは料理を完成させるための一連の手続きを引し(2)，送風口を介して洗浄槽内に送り込む送風モ記したものである。特許においても新しい技術や発明をータと，該送風モータと送風口との間に設けられた説明するために、それを実現する手順を記載することが第２のヒータ と，予め設定された複数のすすぎ工程しばしばある。のうち最後のすすぎ工程の前までは、前記洗浄ポン

図 1 は、食器洗浄乾燥機に関する特許の請求項であプを駆動させ(3)，最後のすすぎ工程においては前記（1）「水を吸水し」（2）「外る 1。この図から、この装置は、洗浄ポンプを駆動させると共に，前記第１のヒータ気を吸引し」（3）「洗浄ポンプ駆動させ」（4）「ヒータを発熱させる第１の制御手段と，乾燥工程時，前記を発熱させる」という、4 つの手順から構成される食器送風モータを駆動させると共に，前記第２のヒータ洗浄乾燥機であることが分かる。
このように、ある特定の目的を達成するための一連の手続きを記したものを、手順テキストと呼ぶ。本研究でを発熱させる(4)第２の制御手段とを備えたことを特徴とする食器洗浄乾燥機．
図 1 特許における手続きの記載例（特開 1999-178777）

は、類似の手順テキスト集合から、目的を達成するにいたる典型的な手順を抽出することで、手順に関するオンある目的に関する複数の手順テキストを複数テキスト要

トロジーを自動構築する手法を提案する。

約システムの入力と考えるならば、その典型的な手順と手順テキストを大量に収集し、目的別に分類し、同じ個々の手順テキストの違いを認識することは、複数テキ目的で類似する複数の手順テキストを比較すれば、典型スト要約における類似点と相違点の検出に該当する。そ的な手順を見つけることができる。さらにこのような典こで、本研究では、複数テキスト要約という観点から、型的な手順を大量に集め、体系化できれば、手順オントある目的に関する典型的な手順を出力するシステムの開ロジーを構築することが可能になる。

発を目指す。

手順オントロジーを構築する処理を、本研究では複数

本論文の構成は以下のとおりである。2 節では、関連テキスト要約と捉える。入力された複数のテキストから研究について述べる。3 節では、手順オントロジーを自ひとつの要約を作成する、いわゆる「複数テキスト要約」動的に構築する手法について述べる。4 節では、手順オ

では、入力テキスト間の類似点と相違点を検出することントロジー構築のための基礎的な実験について報告し、が必須の処理のひとつであると言われている [1]。今、5 節で本稿をまとめる。

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なお、下線部および数字は筆者が付与した。

るフローチャートと類似するものを検索する技術の需要

寄稿集２2を共有するサービスがはじまっており、これに伴い、あ関連研究が出てきている。Starlinger ら [5] は、あるフローチャートと別のフローチャートがどの程度似ているのかを算出抽出する研究が行われるようになってきている。山肩らするため、2 つのフローチャート間の対応関係を取る[2] は、「肉じゃが」や「カルボナーラ」などのクエリ様々な手法について検討している。

を用いて検索した料理レシピ集合に対し、各レシピをその調理手順を表したフローチャートに変換・統合することで、典型的な調理手順（レシピツリー）を導出する手

3

手順オントロジーの自動構築法を提案している。さらに、典型的なレシピツリーと個々のレシピを比較することで、個々のレシピの特徴を抽出

3.1

特許からの手順テキストの抽出している。これらは、1 節で述べた複数テキスト要約に本研究では特許から手順テキストを抽出する。特許かおける類似点と相違点の検出の一種と捉えることができら、手順について記載された請求項を検出し、本研究でる。

扱える形にするために、新森らの請求項構造解析ツール

料理レシピを対象にしたこの他の研究に、瀧本ら [3][6] を利用した。のものがある。瀧本らは、複数の類似レシピから、その請求項は、一般に、「〜し、〜し、〜した、〜」のよ共通手順を抽出するタスクを、施設配置問題と捉えていうに、処理を順序的に記述する順序列挙形式や、「〜と、る。

〜と、〜とからなる、〜」のように、構成要素を列挙す

高木ら [4] は、「バジルの育て方」などが記載されたる形で記述する構成要素列挙形式など、特許固有のいく複数の手順テキストから、その類似点と相違点を検出し、つかの記述スタイルが存在する。新森らは、請求項の構それをひとつのフローチャートとして自動的にまとめ、造解析を修辞構造解析の一種と捉え、手がかり語に基づ出力する手法を提案している。

いた請求項構造解析手法を提案している。例えば、図 1

フローチャートを対象とした関連研究もある。近年での請求項を、新森らのツールを用いて解析すると、図は、myExperiment や SHIWA など、フローチャート2 のような解析木が得られる。図 2 は、図 1 の請求が

2

35 つの部分文書に分割され、そのうちの最初の 4 つが、
2

http://www.myexperiment.org/

この解析木のヘッダ用語「食器洗浄乾燥機」と係り受け

3

http://www.shiwa-workflow.eu/

関係にあることを示している。また、その関係として

図2

新森らのツールを用いて図 1 の請求項を解析した結果 4（特開 1999-178777）

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検索の高効率化と精度向上

近年、複数の類似した手順テキストから、共通手順を“Procedure”（手順）というラベルが付与されており、にはコピー機、ファックス、プリンタなどが含まれてい以上から、この請求項は 4 つの手順から構成される食る。また、同じプリンタでも、レーザプリンタとインク器洗浄乾燥機に関するものであることが分かる。

ジェットプリンタでは、仕組み自体が異なるため、手順以下に、特許からの手順テキストの抽出手順についの対応付けにそもそも馴染まないという問題がある。そて 述 べ る。 ま ず、 新 森 ら の ツ ー ル を 用 い、1993 〜

こで、ヘッダ用語ごとにまとめられた請求項の集合を、2013 年の公開公報に含まれるすべての第一請求項をbayon6 を用いてクラスタリングし、内容の近いものご解析した。次に、ひとつの請求項に Procedure 関係をとにまとめた。これらの請求項を対象に、要約を行った。

3 つ以上含む請求項を抽出し 、それらをヘッダ用語ごと一般的な複数テキスト要約と同様、テキスト間の類似5に分類した。

点を検出する。ここで、手順テキストの場合は、以下の以上述べた処理の結果、1,226,498 個の手順型の請求項が抽出された。これらの請求項に含まれるヘッダ問題を考慮する必要がある。
⃝ある手順テキストと別の手順テキストの各手順が 1

用語の異なり数は 77,486 であった。図 3 に、請求項対 1 で対応するとは限らず、場合によっては 1 対多数の多いヘッダ用語の上位 10 件を示す。なお、各文字や多対多で対応する可能性がある。

列の後ろの数値は請求項数を示す。

⃝

ある手順テキストでは A → B の順で出現した手順が、別の手順テキストでは B → A の順で出現する可

3.2

複数の手順テキストの要約

能性がある。

3.1 節で述べた手法でヘッダ用語ごとにまとめられ以上の問題を考慮した類似点検出を実現するため、本た請求項をいくつか調べたところ、同一のヘッダ用語で研究では、統計的機械翻訳技術を利用する。統計的機械あっても、請求項には多様性があることが分かった。例

翻訳とは、大量の対訳文から統計情報に基づいてモデルえば、図 3 の「画像形成装置」の場合、画像形成装置を学習し、そのモデルを用いて翻訳を実現する技術のことである。統計的機械翻訳の中でも、特に句に基づく機4解 析 木 の 可 視 化 に は RSTTool（http://www.wagsoft.
com/RSTTool/）を用いた。

械翻訳では、句の順序の入れ替えを考慮しつつ、文単位5類似請求項と対応付けを行う際、手順の数があまりに少ないと、適切な対応付けができないと考えたため。

6 https://code.google.com/p/bayon/wiki/Tutorial_jabayon 実行時のオプション “-idf -l 1.5”

画像形成装置 (23091)
半導体装置 (15057)
半導体装置の製造方法 (12903)
画像処理装置 (6626)
液晶表示装置 (7952)
記録媒体 (7752)
遊技機 (6444)
半導体記憶装置(5353)
情報処理装置 (4893)
画像処理方法 (4327)
図 3 請求項数の多いヘッダ用語上位 10 件

210

cicada8 を利用した。
手順テキスト間の類似点を検出した後、各クラスタの類似する手順の対を入力とすれば、上記の問題を考慮し代表手順テキスト（クラスタの中心ベクトルから最も近た 2 つの手順テキスト間の類似点の検出が実現できるいテキスト）の各手順が、上述の cicada により、クラと考えられる。

スタ内の他の手順テキストと対応付けられた場合に、そここで、対訳文の代わりに手順テキストを統計的機械の手順を複数テキスト要約の結果として出力する。

翻訳の入力とするには、そもそも手順テキストをどのような形式で表現するのかを検討する必要がある。今回は、

4

手順テキスト中の各手順を、その手順の最後に出現する

手順オントロジー検索システムの構築

動詞（自立語）またはサ変名詞とし、手順テキスト全体を動詞列として表現した。例えば、図 2 の例は、「吸水4.1システムの動作例吸引 駆動 制御 7」の動詞列として表現される。なお、手3 節で述べた手法に基づいて、手順オントロジー検索順の最後に出現する動詞が「行う」「実行」「動作」とシステムを構築した。図 4 は「乾燥機」で検索した結いった手順の内容を示さない一般的な動詞の場合は、そ果を示している。「乾燥機」を含むすべての用語が検索れよりひとつ前の動詞を用いる。また、対訳文の代わり結果として表示される。に入力とする手順テキストの対は、前述のクラスタリ

図 4 において、ユーザが「真空乾燥機」という用語ングの結果でまとめられた請求項の任意の 2 対を用いの（手順）をクリックすると、真空乾燥機の手順の要約るが、その際、手順数に 2 以上差がある対は除外した。

が図 5 のように表示される。

また、2 つの手順テキストから生成された動詞列間で、なお、図 4 において、（構成要素）というリンクをク

動詞が 2 つ以上一致する場合のみ統計的機械翻訳の入リックすると、各用語の典型的な構成要素が表示され力として用いた。なお、統計的機械翻訳システムとして、る。これは、新森らのシステムを用いて請求項を解析し、手順を抽出するのと全く同じやり方で、構成要素7 「を備えたことを特徴とする」などの定型表現は事前に削除する。

8

http://www2.nict.go.jp/univ-com/multi_trans/
cicada/

図 4 システム動作例 1

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検索の高効率化と精度向上る。今、統計的機械翻訳の入力となる対訳文の代わりに、寄稿集２の対訳を句単位の対訳に分解して、翻訳モデルを構築す図 5 システム動作例 2（Component というラベルが付与された文字列）を抽最後に、同義語問題に関連して、用語間の上位、下位出し、類似請求項間で類似構成要素を検出し、それらが関係にも配慮する必要があると考えている。図 4 に表要約として出力される。

示されている用語の中で、乾燥機、衣類乾燥機、ドラム式衣類乾燥機の間には上位−下位関係がある。2 つの用

4.2

考察

語間に上位−下位関係があれば、それぞれの用語から生評価用データが出来ていないため、実際のシステムの成される手順オントロジーにも何らかの関係があるはず

出力例を見て気づいた点についていくつか述べる。まず、だが、現在はその点については全く考慮していない。今

統計的機械翻訳を用いた手順テキスト要約作成手法につ後は、ある用語とその手順テキスト集合だけでなく、そいて、入力となる手順テキスト対は、かなり類似度の高の用語と上位、下位関係にある用語についても何らかのいものを準備しなければ、類似手順の検出結果はかなり配慮をして手順オントロジーを構築する必要があると思悪い。現状では、手順テキスト対は類似度が非常に高いわれる。

ものだけを用いているが、その結果、同一組織から出願された別の特許が手順テキスト対として選択される傾向にあり、手順オントロジーとしての一般性に欠けるとい5

おわりにう問題点がある。
次に、手順オントロジーを構築する用語について述べ

本研究では、統計的機械翻訳技術を用いて、類似するる。3.1 節で述べたとおり、今回は 77,486 語に関す複数の特許に関する手順テキストから典型的な手順を抽る手順オントロジーを構築した。この 77,486 語を詳出することでオントロジーを構築する手法を提案した。

しく見ると、同義語が複数存在していることが分かった。

今後は特許だけでなく、料理レシピにも提案手法を適用

例えば、図 4 の例では、食器洗い乾燥機と食器洗浄乾する。

燥機は同義語であるが、現在は別の用語として扱われている。このような同義語は事前に何らかの方法で統合した上で手順オントロジーを構築する必要があると考えられる。

212

謝辞
請求項構造解析ツールをご提供いただいた株式会社インテックの新森昭宏氏に感謝致します。

寄稿集２

参考文献
[1] 奥村学 , 難波英嗣 , “テキスト自動要約 , ” コロナ社 ,2005．

検索の高効率化と精度向上[2] 山肩洋子 , 今堀慎治 , 杉山祐一 , 田中克己 , “レシピフローグラフを介したレシピ集合の要約と特徴抽出 ,” 電子情報通信学会技術研究報告 ,   DE 研第 1 種研究会 データ工学と食メディア , Vol． 113,   No．
214,  DE2013-36,  pp．43-48, 2013．
[3] 瀧本洋喜 , 笹野遼平 , 高村大也 , 奥村学．（2015）“施設配置問題に基づく同一料理のレシピ集合からの基本手順の抽出” 言語処理学会第 21 回年次大会発表
論文集 , pp． 1092-1095．
[4] 高木優 , 藤井敦．（2015）“手順テキストを対象とした比較対象要約” 言語処理学会第 21 回年次大会発
表論文集 , pp． 573-576．
[5] Johannes Starlinger,   Bryan Brancotte,  Sarah Cohen-Boulakia,  and Ulf Leser．
（2014）“Similarity Search for Scientific Workflows”
Proceedings of the VLDB Endowment,  Vol．7,  
No． 12,  pp．1143-1154．
[6] 新森昭宏 , 奥村学 , 丸山雄三 , 岩山真．
（2004）“手がかり句を用いた特許請求項の構造解析”

情報処理学会論文誌 , Vol．45, No．3, pp．891-905．

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