Web と特許情報を事典的に活用するシステム
Wikipedia の分析による用語説明モデルの導入
東京工業大学大学院情報理工学研究科准教授

藤井敦

PROFILE

1998 年東京工業大学大学院博士課程修了。博士（工学）。筑波大学大学院准教授等を経て、2009 年より現職。2003 年 IPA から「天才プログラマー／スーパークリエータ」を受賞。
自然言語処理、情報検索、音声言語処理の研究に従事。2009 年度特許版産業日本語委員会委員。

1 はじめにい情報も含まれるため、情報の質が低い。
事典は、説明を目的とした情報に限定され、項目等によって情報が統制されているため、情報の質が高いと知的財産権の一つである特許権は、高度な発明の保護いう利点がある。しかし、人手による編集に依存していを目的としている。日本では年間約 40 万件の特許がるため、調べたい言葉が必ず登録されているとは限らな出願され、多様な専門分野に関する発明が蓄積されていい。また、説明の内容が著者の視点に偏るという問題もる。特許に内在する人間の英知を体系化し、活用するこある。すなわち、情報の量において問題がある。とができれば、今日の高度情報化社会において産業上の価値が高い。

本研究の目的は、検索エンジンと事典の長所を統合して、有用性が高い調べ物のツールを実現することであ

特許には発明に関する新語や専門用語が多く含まれてる。今回新たに、既存の事典である Wikipedia を分析いる。筆者は、World Wide Web と特許情報から種々することによって「用語説明が編集される仕組み」を解の用語に関する説明情報を抽出し、さらに複数の説明明し、用語説明に関するモデル（用語説明モデル）を構情報を組織化することで、百科事典的なコンテンツを築した。さらに、そのモデルに基づいて検索エンジンの自動構築する研究を行ってきた [1]。また、構築したコ結果を組織化し、「事典的な検索」を実現した。

ンテンツに対して、見出し語、関連語、同義語、質問用語説明モデルの構築において、「動物名」や「病名」文、関連語マップといった多様な手段によって検索するといった対象によって説明に必要な観点が異なる点に着機能を開発した。当該研究成果は、事典検索システム目した。例えば、「動物名」は「生態」や「形態」、「病Cyclone として一般に公開している [2]。

名」は「症状」や「治療」といった観点に基づいて説明

科学技術や文化の急速な発展によって、様々な用語される。そこで、Wikipedia から用語の種類に応じてについて調べる機会が公私を問わず増えている。そのた異なる観点の構造を学習し、さらに観点ごとに固有の単め、World Wide Web 上の様々なツールを使うことが語分布を学習する。その結果、例えば、動物の「ハクビ多い。代表的なツールには、Google や Yahoo! などのシン」に関する Web 検索の結果に含まれる複数のペー「検索エンジン」と Wikipedia などの人手で編集されジやスニペットから、「生態」、「形態」、「分布」なた「事典」がある。両者には、情報の量と質という点にどの観点に対応するテキストを抽出し、「ハクビシン」おいて、それぞれ長所と短所がある。

に関する事典的な情報を組織化することを可能とする。

検索エンジンは、億単位のページ集合が検索の対象でこ こ で、「Wikipedia の 存 在 が 前 提 で あ れ ば、あり、提供される情報の量が多いという利点がある。しWikipedia の記事だけを読めばよいのではないか？」

かし、検索される情報が体系化されておらず、必要のなという疑問が生じるかもしれない。この問いに対する答

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寄稿集
検索の高効率化と精度向上
えは「No」であり、本研究には 2 つの意義がある。ま

3示」、「目的」など 12 の観点を用いている。

ず、Wikipedia の未登録語について、Wikipedia と同

図 1 に、用語「XML」について Cyclone で要約さじような観点の構造で説明を得ることができる。さられた説明情報を示す。図 1 に示された観点ごとに代表に、Wikipedia の登録語に対しても、別の用語で使わ文を読むことで、必要な情報をなるべく落とさずに、複れている観点を補ったり、一般の Web ページや特許情数の段落に含まれる冗長性を排除することができる。

報から幅広く説明を収集することができる。

2 本研究の位置付け

しかし、上記の要約手法には 2 つの問題がある。1つ目の問題は、観点の定義を人手で行う点にある。さらに、定義すべき観点は用語の種類によって異なる。例えば、病名について説明する場合は、「原因」や「症状」といった観点が必要であり、定義すべき観点の種類が情筆者が開発した Cyclone は、Web や特許情報から報処理用語と根本的に異なる。そこで、情報処理用語以説明情報を抽出し、事典的な調べ物を支援する検索エン外の用語に幅広く対応するためには、観点を定義する負ジンである。Cyclone には要約機能が実装されている。

荷が大きい。

具体的には、説明の「観点」に着目し、ある用語につい2 つ目の問題は、観点ごとに代表文を抽出する規則をて説明している複数の段落から、観点ごとに代表文を抽人手で作成する点にある。抽出規則は、特定の単語や表出し、多観点の要約を生成する。

現を手掛かりとする。例えば、用語の後ろに「とは」と観点の設定と観点ごとに代表文を抽出する規則の作いう表現があれば、「定義」に関する文として抽出する。

成は人手で行っている。現在は、情報処理用語を対象としかし、用語の種類によって必要な観点が異なるため、し、岩波情報科学辞典などを参考にして、「定義」、「例新しい観点に対して常に規則を人手で作成しなければな

図1「XML」について Cyclone で要約された説明情報

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らず、負荷が大きい。

（ページまたはスニペット）を収集し、用語説明モデル

以上の理由から、Cyclone の要約は情報処理用語にに基づいて観点ごとに個々のテキストを分類する。さら限定されている。本研究は、この問題を解決するために、観点ごとに代表的なテキストをユーザに提示する。に、Wikipedia から様々な用語の種類について観点の構造を抽出し、「用語ごとに観点を定義する負荷」と「観点ごとに抽出規則を作成する負荷」を削減する。

3 事典的検索の手法
3.1

概要

3.2

用語説明モデルの構築

本研究で構築する用語説明モデルとは、「病名」や「動物名」といった用語の種類に応じて、説明の観点を列挙したプロトタイプである。さらに、ある用語について検索されたテキストが与えられると、用語の種類を特定し、その見出し語に対応する観点の候補から適切な観点を特定するための分類器である。

本研究で提案する事典的検索の概要を図 2 に示す。

まず、「人名」、「動物名」、「病名」といった用語

図 2 は、事前に行う「用語説明モデルの構築（上）」の種類ごとに、Wikipedia の記事から観点の構造を抽と検索結果のテキスト集合が与えられた段階で実行する出する。ここでは、Wikipedia の記事にある「目次」「検索結果の組織化（下）」に大別される。用語説明モに着目する。図 3 は「破傷風」に関する Wikipedia のデルは Wikipedia の記事集合を用いて構築する。検索記事である［3］。図 3 の「目次」には、「1. 原因」、結果の組織化では、「りんご病」のような用語を検索「2. 症状」、「3. 治療」などの項目（セクション）が質問として Web を検索した結果から、複数のテキスト並んでいる。本研究では、1 つのセクションを 1 つの図2174

用語説明のモデル化による事典的検索の概要

寄稿集
検索の高効率化と精度向上

図33「破傷風」に関する Wikipedia の記事観点として使用する。

種類や観点は任意の数でよい。多値分類への拡張方法、しかし、あらゆる病名の記事でセクションが完全に一素性、素性の値にはそれぞれ選択肢がある。予備実験の致するわけではない。そこで、ある用語の種類（例えば結果、One-Vs-Rest 法を使って多値分類に拡張し、単「病名」）ごとに複数の記事を収集し、使用頻度が高い語ユニグラムを素性として、素性の値は全て定数としたセクションを観点として選択する。観点の選択基準とし場合に分類精度が最も良かったため、これらを採用してて、使用頻度に関する閾値を設定する方法や、使用するいる。

観点数の上限を決めておく方法があり、目的等に応じて適宜使い分ける必要がある。
さらに、該当する Wikipedia の記事集合から複数の3.3

検索結果の組織化

3.3.1

概要

分類器を学習する。ただし、分類の目的によって使用す検索結果の組織化では、「りんご病」などの用語につる学習データが異なる。「用語の種類」を分類するため

いて検索されたテキストを入力し、「用語分類」と「観には、用語の種類ごとに記事集合をまとめて 1 つのカ点分類」を順番に実行する。用語分類では、用語に関すテゴリに対応する学習データを作る。他方で、「観点」

る分類器を用いて、「りんご病」の説明テキストを「人を分類するためには、観点ごと記事集合をまとめて 1名」、「動物名」、「病名」のいずれかに分類する。観つのカテゴリに対応する学習データを作る。

点分類では、分類された用語の種類に応じて観点を分類

分類器の学習にはサポートベクターマシン（SVM）する。図 1 の例では、「病名」に分類されたため、病を使用し、さらに多値分類に拡張した。そこで、用語の名に対応する「原因」、「症状」、「治療」のいずれか175

に説明テキストを分類する。SVM に基づく One-Vs-

索された文書集合を観点に基づいて分類する方法があRest 法では分類結果ごとにスコアが計算されるため、る。Cyclone とは独立しているものの、検索された情観点ごとにスコアが高いテキストを抽出し、ユーザに提報を説明の観点に基づいて体系化するという目的は達成示する。

される。

本研究における「検索結果の組織化」は、与えられた具体例を用いて説明する。Yahoo! で「ハクビシン」

文字列を何らかの観点に分類するという抽象度の高い処を入力して検索した上位 100 件のスニペットを分類し理である。そこで、事典的検索を達成するための応用方た。本研究で作成した用語説明モデルには、「動物名」

法は 1 通りではなく、運用状況等に応じて使い分けるに対して、「生態」や「分布」など合計 7 種類の観点必要がある。3.3.2 〜 3.3.4 では、3 通りの応用方法が対応していた。本稿執筆当時、Wikipedia におけるを提案する。後になるほど Cyclone での運用方法から「ハクビシン」の記事には、「形態」、「歴史」、「分逸脱する度合いが大きくなる。

布」、「分類」に関するセクションはない。しかし、本手法は動物名に関する記事の集合から代表的なセクショ3.3.2

Cyclone の要約手法を自動化する

Cyclone の要約手法において、人手に依存しているンを観点として抽出するため、Wikipedia において個別の記事では欠落している観点を補うことができた。

部分を自動手法に置き換える方法がある。具体的には、分類したスニペットには、上記 7 種類以外の観点とある用語に関する説明の段落を文に分割し、文単位で観して、「ハクビシン」をテーマにした「著作」や「名称点に分類して、最後に観点ごとに代表文を選択する。の由来」があった。これらの用語説明モデルに含まれなCyclone の枠組みでそのまま利用できるという利点がい観点は、検索されたスニペットの内容を分析して抽出あるものの、文単位では素性が少ないため分類精度が高するしかない。今後は、カテゴリ分類とクラスタリングくない可能性がある。また、1 つの観点が複数の文にわの併用について検討する必要がある。

たって説明されている場合には、文単位での分類は本質的に困難である。

多義語の例として、「キーウィ」で検索されたスニペットを分類した。用語分類において、鳥のキーウィについて記述されたスニペットは「動物名」に分類され、3.3.3

Cyclone の段落を観点に分類する

果物のキーウィについて記述されたスニペットは「植物Cyclone で検索される段落の単位で観点に分類する名」に分類された。さらに、これらのスニペットは観点方法がある。Cyclone では、段落を「機械」や「化学」分類によって動物名や植物名に固有の観点に分類されといった技術分野や「スポーツ」や「芸能」といったジャた。本手法によって多義や多観点を考慮した検索を実現

ンルに分類し、ユーザは検索された情報を絞り込むことできることが分かった。

ができる。これと同じ発想で、段落を観点に分類するこ落に複数の観点が混在する場合があるので、観点に順位4 おわりにを付けて、上位から一定数の観点を段落に付与する必要

本研究は、Wikipedia という既存の事典を用いて、とで、ユーザは自分が知りたい観点に基づく説明だけを選択的に取得することが可能になる。ただし、1 つの段性が生じる可能性がある。

用語説明が編集される仕組みをモデル化した。さらに、構築した用語説明モデルを用いて、検索エンジンで得ら3.3.4

一般の検索エンジンと組み合わせる

一般的な Web 検索エンジンや特許検索システムで検176れたテキスト集合を説明の観点に基づいて分類し、事典的な検索を可能にした。本手法の特長は、与えられたテ

寄稿集検索の高効率化と精度向上

3

キストがどのような用語について書かれているかを特定し、その結果に基づいて分類すべき観点の候補を変更する点にある。Wikipedia のように協調的な人手編集による事典は今後も発展するだろう。しかし、爆発的に増える情報を自動的に統制する技術も必要である。情報の統制において自動化が困難な事象を特定し、人手編集との棲み分けや共存について検討する必要がある。

謝辞
本研究の一部は、文部科学省科研費特定領域研究「情報爆発時代に向けた新しい IT 基盤技術の研究」（課題番号 : 21013003）、NEDO「産業技術研究助成事業」によって実施された。

参考文献[1] 藤井敦 . 特許情報を専門用語辞典として活用するシステム , Japio 2008 YEAR BOOK, pp.196199, 2008.
[2] http://cyclone.cl.cs.titech.ac.jp/[3] http://ja.wikipedia.org/wiki/ メインページ

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