日本ソフトウェア科学会第 34 回大会 (2017 年度) 講演論文集

ハイパーメディアの Jaccard 係数に着目した定義文拡張による語義曖昧性解消
村田 亘 大沢 英一
自然言語処理の基本タスクの 1 つに語義曖昧性解消がある．これは，文中の多義語の語義を識別するタスクである．
語義曖昧性解消は，一般に教師あり機械学習手法を用いて解決されているが，訓練データの作成コストが高く，対象単語が数百程度に限定されてしまうという問題がある．そこで，本研究では機械学習を用いず，知識ベースの語義曖昧性解消手法を提案する．具体的には，Wikipedia をコーパスとして記事 (語義) の本文 (定義文) の拡張を行い，Lesk アルゴリズムを適用する．Wikipedia はハイパーテキストをもつことから，記事をノード，リンクをエッジとする大規模ネットワークとして捉えられる．そこで，ネットワーク特徴量や共起指標を用いて，ある記事 (語義) と類似性の高い記事の選定を，2 つの手法で行った．さらに，それらの手法で選定された記事本文からキーワードを抽出する．抽出されたキーワードを用いて Lesk アルゴリズムを適用させたところ，75%の正解率であった．

Word Sense Disambiguation is one of the basic tasks of Natural Language Processing. This is the task
which distinguishes multi-sense word in a sentence. Word Sense Disambiguation is solved by method using Supervised Machine Learning generally. But there are problems that cost for making training datais high and words of objects are limited only several hundred. Then, the present study tries Word Sense
Disambiguation based knowledge not using Machine Learning. Specifically, the text (word sense) of articles(definition statement) is expanded using Wikipedia as a corpus, and Lesk algorithm is applied. Wikipedia
can be regarded as a large scale-network that articles are nodes and links are edges because Wikipedia haslink structure. Therefore the present study selects articles which have strong connectivity with other articles(word sense) using co-occurrence index and network feature quantity in two ways. Moreover keyword isextracted from the text selected by those ways. correct answer rate is about 75% applying Lesk algorithm
using extracted keyword.

グ，文書要約，翻訳などの応用技術の研究が行われて

1 はじめにいる．そういった研究は，自然言語処理の研究分野に近年，インターネットやスマートフォンの普及に伴属しており，「言葉がわかる」計算機システムの構築

い，多くの人々が SNS やブログなどを用いて情報をを目指している [11]．

発信することができる．このことから，膨大な量の言自然言語処理の基本タスクの 1 つに，語義曖昧性語データがインターネット上に存在し，これらを分析解消 (Word Sense Disambiguation) がある．これは，することで，情報検索，情報抽出，テキストマイニン文中の多義語の語義を識別するタスクである．語義
曖昧性解消は一般に教師あり機械学習手法を用いた

Word Sense Disambiguation by Definition Statement Extension Focusing on Jaccard Coeﬃcient inHypermedia
Wataru Murata, 公立はこだて未来大学大学院システム
情報科学研究科, Graduate School of Systems Information Science, Future University Hakodate.
Osawa Ei-ichi, 公立はこだて未来大学システム情報科
学部複雑系知能学科, Department of Complex andIntelligent Systems, School of Systems Information
Science, Future University Hakodate.

研究が多くなされており，現在の教師あり機械学習の枠組みで処理すれば，90%程度の正解率に達すると言われている [11]．しかし，訓練データの作成コストが高く，対象単語が多くても数百程度に限定されていしまうという問題がある [11]．現実のアプリケーション
ではすべての単語を対象にする必要があるため．教師あり機械学習手法で解決することは難しい．そこで，すべての単語に語義を付与する語義曖昧性解消はまず，語義ごとに記事が存在する点に着目した．国

all-words WSD として，主に教師なし機械学習を用

語辞典などの一般的な辞典では，語義の説明を簡潔にいて研究がされており，現在は 60∼70%の正解率でしていることから，その語義がどのような場面，どのある [11]．教師なし機械学習の手法には，辞書の定義ような単語と共に使われるのかをコンピュータに理解文から語義の分散表現を求め，テストデータの文脈のさせるには情報量が少ない．しかし，Wikipedia の分散表現との比較を行うものがある [2]場合，一つ一つの記事が詳細に記述されているので，一方で，知識ベースの研究もなされており，古くかそういった問題は解決できると考えられる．また，記らある知識ベースの手法に Lesk アルゴリズム [3] が事タイトルの競合を防ぐため，片仮名でよく用いらある．これは，辞書の各語義の定義文に含まれる単れる語を漢字で表したり，末尾に「(企業)」「(生物)」語と，対象の文の単語との重複が一番多い語義に決「(病気)」などを付け加えて記事タイトルを決められ定する手法である．しかし，Lesk アルゴリズムには，る場合がある．

重複する単語が存在しない場合に，語義を決定でき次に，記事本文には他のハイパーテキストが多く存ないという問題がある．これに対して Bashile らは，在する点である．記事をノード，他の記事へのリンク

WordNet や Wikipedia などを含む多言語意味ネットをエッジとするネットワークを構築すると，Wikipediaワークである BabelNet をコーパスとし，定義文の拡は大規模ネットワークであり，特に複雑ネットワー張を行った [1]．Bashile らの研究では，拡張を行う語クであることがわかっている [6]．Wikipedia の場合，義に直接関係する単語を用いている．しかし，直接は次数分布がべき則に従っているスケールフリー・ネッ

関係がないが，拡張を行う語義と関係の強い単語は存

トワークである．Wikipedia をネットワークとして捉在する可能性がある．そこで，本研究では BabelNetえることで，ネットワーク科学における特徴量を用いに含まれている Wikipedia を用いて，関係の強い単て解析できる．

語の抽出を行う．

Wikipedia には曖昧さ回避ページというページがWikipedia はウィキメディア財団が運営しているイある．曖昧さ回避ページの例を図 1 に示す．これはンターネット百科事典であり，現在では 298 言語が存「タコ」の曖昧さ回避ページで，「凧」「タコ」「胼胝」在する．2017 年 7 月の段階では，日本語版 Wikipediaなどの語義が載っている．図からわかるように，曖昧には約 106 万記事が登録されており，日に日に記事さ回避ページとは，同じ名前で異なる記事が存在するは増加している．また，幅広い分野において膨大な場合の一覧を表示しているページで，言い換えると多概念が網羅されているだけでなく，知識抽出のための義語の語義のリストである．したがって，曖昧さ回避

コーパスとして興味深い特徴を数多く持っている [7]．

ページを用いることで多義語の抽出が可能である．

それらの特徴を利用し，情報検索や情報抽出，語義曖昧性解消などの様々な研究がされてきた．本研究で3 関連研究は，Wikipedia の特徴の 1 つであるハイパーテキス

本章では，本論文の内容に関連する研究について述

トを利用することで，語義の定義文の拡張のためのべる．

キーワード抽出を行い，それらのキーワードが語義曖昧性解消のキーワードとして有用であるか検証を行うことを目的とする．

3. 1 BabelNet を用いた語義の定義文拡張と語義曖昧性解消Bashile らは，辞書の語義の定義文に含まれる単語

2 Wikipedia の特徴と，対象の文に含まれる単語の重複が存在しない場

本研究では，Wikipedia の特徴を利用することで合に，Lesk アルゴリズムを適用できないという問題キーワード抽出を行う．以下に，本研究で着目した特に対して，BabelNet を用いて定義文の拡張を行った徴を述べる．

[1]．BabelNet とは，WordNet や Wikipedia などのはないが語義と関係が強い単語も存在すると考えられる．本研究ではそういった単語を，BabelNet に含まれる Wikipedia のハイパーリンク構造を解析することで抽出することで，多くの定義文の拡張ができると考えている．

3. 2 単語の分散表現を用いた語義曖昧性解消
Chen らは，語義の定義文を用いて語義を分散表現で表し，テストデータの分散表現と比較することで語義を識別する手法を提案した [2]．
語義の分散表現 (語義ベクトル) の求め方について述べる．まず，辞書の定義文に含まれる対象単語以外
図1

曖昧さ回避ページの例の内容語 (名詞・動詞・形容詞・副詞) を抽出し，すべての内容語と見出し語の分散表現を word2vec で求めコーパスが含まれた 271 言語に対応している多言語た分散表現に変換し，ベクトルで表現する．そして，意味ネットワークである．

それぞれの内容語と見出し語の cos 類似度が，閾値以

まず，BabelNet で多義語 wi を検索し，j 番目の語
義 sij を抽出する．sij の定義文を gij とすると，sijに関係する単語の定義文を重み付けし，gij に拡張す∗
る．拡張されたものを gijとする．

似た文脈に出現する単語は似た意味を持つという仮説をもとに，単語が持つ意味的な情報をベクトルで表現上の内容語を語義候補とし，その語義候補の平均ベクトルを，語義ベクトルとする．
次に，テストデータから文脈ベクトルを求める．テ
ストデータの内容語を抽出し，語義ベクトルと同様に内容語の分散表現を word2vec を用いてベクトルで表現し，それらの平均を文脈ベクトルとする．

するベクトル空間モデルである，DSM(Distributional

語義曖昧性解消には，語義ベクトルと文脈ベクトル∗Semantic Model) を用いて，gijと対象の文脈の cosを用いる．まず，各語義の語義ベクトルと文脈ベクト類似度を算出し，一番高いものを語義に決定する．

ルの cos 類似度を算出する．そして，最も cos 類似度

ここで，単語 wi の語義分布を計算する．WordNetで注釈がつけられている文書コレクションである

SemCor を用いて，sij がどの程度用いられているのが高い語義に決定する．
本研究では以上の手法 (教師なし機械学習手法) と，本手法 (知識ベース手法) の比較を行う．

かの割合を算出する．これと，cos 類似度を線形結合し，一番高いものを語義に決定する．
実験では，語義分布を用いた場合と，用いない場合で比較を行った．対象言語は英語とイタリア語で行っ

4 前提知識本章では，本論文の内容で用いる技術や知識について，その概要を述べる．

た．実験結果は，英語，イタリア語共に提案手法がMFS(Most Frequent Sense) よりも F 値が高く，特4. 1 クラスター係数に語義分布を用いた場合が高かった．考察では，イタ

クラスター係数とは，あるノードの隣接ノードどう

リア語は英語より F 値が低いことに対し，イタリアしが隣接ノード，つまり三角形の割合を示す指標であ語の BabelNet に含まれるコーパスの質の低さを指摘

る．ネットワークにおけるノード数を N ，ノード viしている．に隣接しているノードの数 (次数) を ki とすると，viBashile らの手法では，語義と直接関係している単語の語義を定義文に追加している．しかし，直接関係のクラスター係数 Ci と平均クラスター係数 C は以(iii) 一番大きい Q となる 2 つのコミュニティを結合する．

(iv) (ii), (iii) をコミュニティの数が 1 個になるまで繰り返し行う．

(v) コミュニティの数が N 個から 1 個になるまでの最も高い Q 値の分割を最終的なコミュニティとする．
図2

コミュニティの例

大規模ネットワークのコミュニティ抽出を行う際，Newman 法では Q の計算量が膨大になってしまう問下の式で表される [9]．
vi を含む三角形の数
Ci =ki (ki − 1)/21 ∑C=Ci
N i=10 ≤ Ci ≤ 1，0 ≤ C ≤ 1 となり，C が高いとネットNワーク全体が密であるといえる．

題がある．そこで，Clauset ら [5] は Q ではなく，コミュニティが結合したときの Q の増加量 ∆Q を用いることで，計算量を抑えた CNM 法を提案した．
本研究では Wikipedia の記事をノード，他の記事へのリンクをエッジとしたネットワークに対し，CNM法を適用し，語義 (記事) と関係の強い記事の抽出を試みる．

4. 2 コミュニティ抽出

4. 3 Jaccard 係数

図 2 のように，同じ集団内ではエッジが密で異なる

Jaccard 係数は，2 つの集合間の類似性を表す指標

集団間にはエッジがあまりないネットワークはよく見である．X と Y の Jaccard 係数は以下の式で表さられる [9]．点線内が 1 つの集団に対応し，これをコれる．

ミュニティと呼ぶ．ここでは，コミュニティ抽出法でコミュニティ抽出の分割の良さを表す指標として，|X ∩ Y ||X ∪ Y |本研究では，ノード vi とノード vj に隣接している

モジュラリティQ が用いられ，Q が高いほど良い分ノードをそれぞれの集合とし，Jaccard(vi , vj ) を算割である．モジュラリティQ は以下の式で表される．

出する．つまり，vi と vj が互いに共通のノードと隣ある Newman 法と CNM 法について概要を述べる．

Jaccard(X, Y ) =接しているほど Jaccard 係数は高くなる．

∑Q=(eii − a2i )ieii はネットワーク全体におけるコミュニティ内のエッジの割合，ai はネットワークにおけるノード i のエッジの割合である．したがって，コミュニティ内のノード間のエッジが多く，コミュニティ外のノード間のエッジが少ない分割ほど Q は高くなる．
次に，Newman 法 [4] のアルゴリズムの概要について述べる．この際，N はノード数である．

(i) ネットワークを N 個のコミュニティに分ける．
すなわち，各ノードが 1 コミュニティを成す．

(ii) 全てのの 2 つのコミュニティの組み合わせに対して，Q を求める．

また，単語 X と単語 Y の Jaccard 係数は，|X ∪ Y |が X または Y を含む文の数，|X ∩ Y | が同一文中にX と Y を含む文の数で算出される．
4. 4 Wikipedia のナビゲーション情報の抽出
千田らは，Wikipedia においてユーザが求めている有用な情報にたどりつくため，Wikipedia のリンク構造からコミュニティの同定を行うことでナビゲーション情報の抽出手法を提案した [8]．コミュニティとはネットワーク構造の中でリンクが密な部分集合のことである．本研究では，千田らの手法を参考にし，ある記事 (語義) において，類似性の高い記事の抽出を行う．これらの記事を解析することで，語義曖昧性解消に有用なキーワードを抽出できると考えている．
まず，ソース記事 s に対し距離 2 のサブネットワークを構築し，Jaccard 係数とクラスター係数を用いて得られた．
本研究では，Wikipedia の文書に対して松尾らの手法を適用し，キーワード抽出を試みる．

類似性が高く，密なネットワークを抽出した．距離とはノード vi とノード vj の最短距離のことである．具5 提案手法体的な手法は 5 章で述べる．

提案手法の手順の概要について述べる．

(i) ソース記事 s に対して被リンク先に距離 2 の4. 5 Small World 構造を利用した文書からの無向ネットワークを構築(ii) Jaccard 係数とクラスター係数を用いた記事

キーワード抽出
松尾らは，単語間の共起を用いて Small World 構の選定造を持つ共起ネットワークを構築し，キーワード抽出(iii) 選定された記事 (Selected Articles) から，共を行う手法を提案した [12]．共起ネットワークのノー起ネットワーク (Co-occurrence Network) の構築

ドには，文書の中で規定回数 f0 回以上出現した単語(iv) キーワード抽出 (Keyword Extraction)をノードに追加する．次に，同一文中の共起が大き(v) 語 義 曖 昧 性 解 消 (Word Sense Disambigua-

い単語どうしにリンクを張る．共起指標には Jaccard係数を用いており，上位から規定値 k0 に平均次数が達するまでリンクを張る．

tion)
手順 (i)，(ii) は千田ら [8]，手順 (iii)，(iv) は松尾ら [12] の提案手法を参考にしている．

次に，構築されたネットワークの 1 つのノードに対

また，本論文でのネットワークは，「Wikipedia のする contribution を，平均経路長 L の定義を非連結

記事をノード，他の記事へのリンクをエッジとする無の部分に拡張した extend path length を利用して算向ネットワーク」とする．

出した．extend path length の定義を以下に示す．

d′ (i, j) =d(i, j)5. 1 手順 (i)：ネットワークの構築
if (i, j) are connectedwsum

ソース記事 s(語義) から被リンク先に対して距離 2otherwise
wsum は非連結のサブネットワークの幅の和である．のネットワークを構築する．被リンク先とは，ソース

ノード v を取り除いた全てのノードの組についてのし，被リンク先が存在しない場合はソース記事 s のextend path length の平均 L′Gv と，ノード v 以外のみを用いる．図 3(a) は構築されたネットワークの例

全てのノードの組についての extend path length のである．矢印はある記事が他の記事へリンクを張って平均 L′v を算出する．

いることを表し，被リンク先に距離 2 のネットワー

L′v の計算ではノード v はネットワークに接続され記事へリンクを張っている記事のことである．ただクは点線内のネットワークとなる．ているが，平均には含めない．L′Gv はノード v と vを含むリンクが除外される．ノード v の contribution
である CBv は以下の式で定義する．

5. 2 手順 (ii)：Jaccard 係数とクラスター係数を用いた記事の選定
手順 (i) で構築されたネットワークからエッジを除

CBv = L′Gv − L′v

去し，図 3(b) のようにソース記事 s と類似性の高い

実験では，7 著者 20 論文に対してキーワード抽出記事を選定する．ここで，2 つの方法を検討する．1を行ったところ，make のような一般的に使用されるつ目 (「記事選定手法 A」と表記) は千田ら [8] の手単語がキーワードとして抽出されてしまった．そこ

法の記事の選定方法を変更した方法である．2 つ目

で，一般的に使われる語を取り除く目的で，CBv と(「記事選定手法 B」と表記) は千田ら [8] の手法をそ

idf (v) の積でキーワード抽出を行うと，良い性能がのまま適用し，記事の選定を行う方法である．

(a)Step(i)図4

平均クラスター係数の推移の例 (記事「錠剤」)(b)Step(ii)に設定する．次に，Jaccard 係数が閾値未満であればエッジを除去し平均クラスター係数を算出する．ただし，エッジの本数が 0 本となったノードは除去する．
さらに閾値を 0.01 上げ，エッジの除去，平均クラスター係数の算出を繰り返す．そして，平均クラスター係数が最後に極大をとる Jaccard 係数を最終的な閾値に決定し，残った記事を選定された記事とする．

タコ

図 4 は記事「錠剤」に対して被リンク先に距離 2のネットワークを構築し，Jaccard 係数の閾値を上げ

Selected

Co-occurrenceArticles

Network(c)Step(iii)たときの平均クラスター係数の推移である．この場
合，最後に極大をとっている 0.1 を最終的な閾値に決定する．また，閾値を設けることで 4277 個あったノードが，9 個に減った．最後の極大にする理由は，

Keyword Extraction

Step(iv)

Jaccard 係数が高いため類似性が高い記事が残り，平均クラスター係数が高いためネットワークが密である

Word Sense Disambiguation

Step(v)からである．

5. 2. 2 記事選定手法 B
図3

提案手法の手順

記事選定手法 A は平均クラスター係数を用いているため，ソース記事 s が除去され，選定されない問題

具体的には，記事選定手法 A では Jaccard 係数とがある．ソース記事 s との関係性の強い記事が重要

平均クラスター係数を利用し，記事選定手法 B ではな記事であると考えられるため，千田ら [8] の手法をJaccard 係数とソース記事 s のクラスター係数，CNM用いて記事の選定を行う．

法を利用して記事の選定を行う．

まず，全てのエッジに対して Jaccard 係数を算出

5. 2. 1 記事選定手法 Aし，閾値を 0.01 に設定する．次に，Jaccard 係数がまず，手順 (i) で構築されたネットワークの全ての閾値未満であればエッジを除去しソース記事 s のク

エッジに対して Jaccard 係数を算出し，閾値を 0.01ラスター係数を算出する．ただし，エッジの本数が 0

表1

図5

クラスター係数の推移の例 (記事「錠剤」)

キーワード抽出の例 (記事「錠剤」)

CBv

CBv · idf (v)

1錠

錠

2剤

作用

3錠剤剤

4作用

トローチ

5服用

錠剤

6トローチ

ベンザ

7製剤

服用

8医薬品製剤

9カプセル

医薬品

10ベンザ

カプセル

本となったノードは除去する．さらに閾値を 0.01 上

5. 4 手順 (iv)：キーワード抽出

げ，エッジの除去，ソース記事 s のクラスター係数の構築された共起ネットワークから，キーワード抽出算出を繰り返す．そして，ソース記事 s のクラスターを行う．松尾ら [12] の提案手法でノード v の contri-係数が最後に極大をとる Jaccard 係数を最終的な閾bution を算出する．本研究では CBv と CBv · idf (v)値に決定し，ネットワークを構築する．次に，CNMをそれぞれ用いて contribution とし，キーワード抽法を適用し，コミュニティ抽出を行い，ソース記事 s出を行う．ただし，idf (v) を求める際の記事集合は，が含まれるコミュニティに含まれる記事を選定する．

選定された記事全てとする．

図 5 は記事「錠剤」に対して被リンク先に距離 2 の

表 1 は，記事「錠剤」に対して提案手法を適用させネットワークを構築し，Jaccard 係数の閾値を上げたたときの，抽出されたキーワードの contribution 上

ときのソース記事 s のクラスター係数の推移である．

位 10 件である．

この場合，0.06 を最終的な閾値に決定する．また，この場合はノードが 18 個に減った．さらに，CNM 法

5. 5 手順 (v)：語義曖昧性解消

を適用させ，ソース記事 s が含まれるコミュニティに抽出されたキーワードの contribution 上位 t 件を

は 6 個のノードが存在した．

用いて Lesk アルゴリズムを適用する．ただし，con-tribution の値が 0 のものは除外する．除外した結果，5. 3 手順 (iii)：共起ネットワークの構築

キーワードが t 件存在しない場合は，除外後の全ての選定された記事本文を全て形態素解析し，同一文中名詞を用いる．に現れる名詞どうしの Jaccard 係数を算出する．本Lesk アルゴリズムは，曖昧性を解消する語が含ま研究では出現回数の上位 200 件の名詞をノードとしれる文章の名詞集合と，キーワード集合の重複が多いた．上位 200 件にした理由は，選定された記事本文語義を選ぶ．の名詞の数が，少なくとも 200 件以上存在していることを確認したためである．
次に，2 つのノードに対応する名詞の共起が多いものにリンクを張る．上で算出した Jaccard 係数が上位のものから平均次数 k = 4.0 に達するまでリンクを張る．

6 実験
本手法が語義曖昧性解消に有用であるかの実験を行った．詳細を以下に示す．

6. 1 実験方法

表2

抽出されたキーワードの contribution 上位 t 件をカテゴリと本実験で用いる語義の数カテゴリ用いて，Lesk アルゴリズムを適用し，語義曖昧性解消を行う．まず，提案手法の記事選定手法 A(「手法A」と表記) と，記事選定手法 B(「手法 B」と表記)で選定された記事の本文から contribution を算出す
る．contribution は CBv と CBv · idfv の 2 種類を用い，上位 50 件 (t = 50) または上位 100 件 (t = 100)を正解率で評価する．正解率は以下の式で算出する．

個数

文学

6

宗教・思想

5

日本史

5

世界史

5

地理

6

社会

5

美術・音楽

6| 正解データ ∩ 提案手法の結果データ |正解率 =| 正解データ |

演劇・映画

6

物理・化学

6

6. 2 テストデータ

生物

5

実験に用いる多義語は，曖昧さ回避ページから抽出

地学

5した．実験は，多義語を含むパラグラフに対して語義医学5曖昧性解消を行う．文書はアメーバブログから各語義生活11に対して 10 件ずつ抽出し，それぞれパラグラフを抽IT 用語10出した．ブログを対象にした理由は，専門的な知識を数学

5含む内容から一般的な内容まで存在するからである．
本実験では，多くの分野で本手法が有効であるか

6. 3. 2 単語の分散表現検証するため，goo 国語辞書に収録されているデジタ

3. 2 章で述べた手法 (「w2v」と表記) を適用するた

ル大辞泉を用いた．デジタル大辞泉は約 28 万 4,400めの，単語の分散表現の作成方法について述べる．

項目を収録しており，「文学」「宗教・思想」「日本史」

日本語版 Wikipedia の 2016 年 8 月のダンプファ

「世界史」
「地理」
「社会」
「美術・音楽」「演劇・映画」

イルをコーパスとし，word2vec を用いて分散表現を「物理・化学」「生物」「地学」「医学」「生活」「IT 用求めた．学習モデルは Continuous Bag-of-Words(C-語」「数学」のカテゴリに分けられている．これらのBoW)，次元数は 200，ネガティブサンプル数を 5 と15 カテゴリと曖昧さ回避ページを用いて多義語を選した．

択した結果，表 2 のようになり，多義語の総数は 40個，語義の総数は 91 個となった．

文脈ベクトルを求める際に使う辞書の定義文には，Wikipedia の記事本文と，デジタル大辞泉の定義文を用いた．また，語義ベクトルを求める際の閾値は，

6. 3 比較手法最も正解率の高かった 0.0 とした．

本実験では，Lesk アルゴリズムと単語の分散表現を用いた手法を用いて，本手法との比較を行う．詳細

6. 4 実験結果を以下に示す．

Lesk と w2v の実験結果を表 3，本手法の実験結果

6. 3. 1 Lesk アルゴリズムを表 4 に示す．Lesk は Wikipedia の記事を定義文と定義文の拡張を行わず，語義の定義文の名詞を全てした場合が goo 国語辞典を定義文とするよりも平均用いて Lesk アルゴリズム (「Lesk」と表記) を適用

正解率が 10%高く，w2v はどちらでも平均正解率のし，本手法の定義文拡張が有用であるかを評価する．

差は見られなかった．

Lesk アルゴリズムを適用する際，Wikipedia の記事本文と，デジタル大辞泉の定義文を用いた．

本手法は手法 A，手法 B 共に CBv と CBv · idf (v)のどちらの方法で抽出されたキーワードでも，上位表3Lesk と w2v の平均正解率 (%)

表5選定された記事数の平均

平均正解率 (%)

Lesk(goo)

55.7

Lesk(Wikipedia)

65.0

w2v(goo)

40.9

w2v(Wikipedia)

40.8

手法 A

手法 B

16.7

58.0

記事数の平均表6

多義語「移植」の Lesk(Wikipedia) の名詞の数と正解率 (%)

表4

本手法の平均正解率 (%)

平均正解率 (%)
手法 A

手法 B

語義 (Wikipedia 記事名)

名詞数

正解率 (%)

移植 (医療)817

100

移植 (ソフトウェア)

459

80

移植 (生物)231

10

CBv (上位 50 件)

74.6

73.2

CBv (上位 100 件)

71.8

69.1

少ない．選定された記事数が多いほうが，定義文のCBv · idf (v) (上位 50 件)

72.0

70.1

拡張ができると考えられるが，実際に選定された記CBv · idf (v) (上位 100 件)

71.6

69.0

事の中には記事 (語義) と関係が弱い記事も含まれていると考えられる．なぜなら，図 4(閾値：0.1) と図50 件の平均正解率が高かった．その中でも CBv が最5(閾値：0.06) のように，手法 A で選定した場合のほも高い平均正解率であった．

うが Jaccard 係数が高いからである．したがって，手法 A では，記事 (語義) との類似度が高い記事が選定

6. 5 考察
表 3，表 4 より，手法 A の CBv 上位 50 件が一番された．

Lesk は，その記事 (語義) の本文の全ての名詞を用良い平均正解率であった．手法 A，手法 B 共に CBv

いて，Lesk アルゴリズムを適用している．それらのと CBv · idf (v) のどちらであっても，上位 50 件の方名詞の中には，語義の特徴として重要な名詞を含んでが平均正解率が高い．これは，contribution が上位のいることは間違いないが，語義と関係のない名詞も多ものほど，キーワードとして正しいものが抽出されてく含んでいると考えられる．

いることがわかる．

また，名詞の数が多ければ正解率が高く，少なCBv が CBv · idf (v) よりも平均正解率が高い理由

ければ正解率が低くなる可能性がある．ここでは，は，選定された記事を記事集合として idf (v) を算出

Wikipedia の本文を定義文とした場合について述べしているからであると考えられる．選定された記事る．名詞の数は，少ないもので 100 程度，多いものどうしの Jaccard 係数高いため，類似度が高い．類で 3000 程度あった．表 6 は，多義語「移植」の各記

似度が高い記事集合で idf を算出すると，重要なキー

事 (語義) に含まれる名詞の数と，正解率である．こワードの idf が低い値となり，contribution を下げてのように，名詞の数が多ければ多いほど，様々な名詞いると考えられる．

を含むため，正解率が高くなっていることがわかる．

次に，必ず記事 (語義) が存在する手法 B が手法 A

これは，本実験で行った語義曖昧性解消の全てに見らより平均正解率が低いのは，記事が極端に多いことれた．このため，名詞の数が多ければ良いというわけや，Jaccard 係数が低いことが原因だと考えられる．

ではなく，語義の特徴を掴む名詞のみを使用する必要

表 5 に，手法 A と手法 B で選定された記事数の平均がある．

を示す．
手法 A の方が，選定された記事数が手法 B よりも本手法で正解率が低かった場合は，一般的な内容のブログのパラグラフであった．本手法では，特に専門用語が多く抽出されていたため，一般的な内容の正解抽出方法を検討したい．

率が低くなったと考えられる．したがって，専門用語だけでなく，語義と共に使われることの多い一般的に

参 考 文 献用いられる用語の抽出が正解率の向上につながるだ[ 1 ] Bashile, P., Caputo, A., and Semeraro, G.: An
Enhanced Lesk Word Sense Disambiguation Algorithm through a Distributional Semantic Model,
Proceedings of COLING 2014: Technical Papers,
2014, pp. 1591–1600.
[ 2 ] Chen, X., Liu, Z., and Sun, M.: A Unified
Model for Word Sense Representation and Disambiguation, In Proceedings of the 2014 Conference on
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[ 4 ] Newman, M. E. J.: Fast algorithm for detecting
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[ 5 ] Newman, M. E. J. and Girvan, M.: Finding andevaluating community structure in networks, Physical Review E, Vol. 69, No. 026113(2004).
[ 6 ] Zlati, V., Boievi, M., H.tefani, and M.Domazet：:
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[12] 松尾豊, 大澤幸生, 石塚満: Small World 構造に基づく文書からのキーワード抽出, 情報処理学会誌, Vol. 43,
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ろう．しかし，Wikipedia はその語義の説明を詳細にしているため，一般的に用いられる用語の抽出は困難であると推測する．そのため，新たなキーワード抽出手法を模索する必要がある．

6. 6 おわりに本論文では，日本語版 Wikipedia のハイパーリンク構造を利用することでネットワークとして捉え，語義と関係性の高い記事を 2 つの手法で選定し，それらの記事本文からキーワード抽出を行うことで，語義の定義文の拡張を行った．実験より，本手法の最も正解率が高かった手法は，定義文の拡張を行っていな
い Wikipedia を用いた Lesk アルゴリズム [3] よりも正解率が 10% 高く，単語の分散表現を用いた関連研
究 [2] よりも 35% 高かった．しかし，実験では一部の多義語を対象にしていたため，他の多義語に対して実験を行い，本手法の有用性を検証する必要がある．
今後は，実験データとして SemEval-2010 に対して語義曖昧性解消を行う予定である．また，本手法では，語義曖昧性解消をする際に，contribution の値を用いていないため，1 位であっても 50 位であっても，同じ重要度で扱っている．contribution の値が高いものほど，重要なキーワードであると考えられるため，キーワードに重みを付けることで，正解率が向上すると考えている．
さらに，本論文の実験では，語義が一般的に用いられる場合に正解率が低かったので，そういった用語の