Webと特許情報を事典的に活用するシステムの高度化
東京工業大学大学院情報理工学研究科准教授

PROFILE敦

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。自然
言語処理、情報検索、Web マイニング、特許情報処理の研究に従事。

1 はじめに事典は、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、情報の質が高いという利点がある。しかし、人手による編集に依存している知的財産権の一つである特許権は、高度な発明の保護ため、調べたい用語が必ず登録されているとは限らない。

を目的としている。日本では年間約 34 万件の特許が出

また、説明の内容が著者の視点に偏るという問題もある。

願され、多様な専門分野に関する発明が蓄積されている。

すなわち、情報の量において問題がある。

特許に内在する人間の英知を体系化し、活用することが本研究の目的は、検索エンジンと事典の長所を統合しできれば、今日の高度情報化社会において産業上の価値て、有用性が高い調べ物のツールを実現することである。

が高い。

本研究の特長は、既存の事典である Wikipedia を分析

特許には発明に関する新語や専門用語が多く含まれてすることによって「用語説明が編集される仕組み」を解いる。筆者は、World Wide Web と特許情報から種々明し、用語説明に関するモデル（用語説明モデル）を構の用語に関する説明情報を抽出し、さらに複数の説明情築する点にある。さらに、そのモデルに基づいて検索エ報を組織化することで、百科事典的なコンテンツを自動ンジンの結果を組織化し、「事典的な検索」を実現する。

構築する研究を行っている［1,2,3］。また、構築した用語説明モデルの構築において、「動物名」や「病名」コンテンツに対して、見出し語、関連語、同義語、質問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文、関連語マップといった多様な手段によって検索する目した。例えば、「動物名」には「生態」や「形態」といっ機能を開発している。当該研究成果は、事典検索システた観点が使われ、「病名」には「症状」や「治療」といっム Cyclone［4］として公開中である。

た観点が使われる。そこで、Wikipedia から用語の種

科学技術や文化の急速な発展によって、様々な用語に類に応じて異なる観点の構造を学習し、さらに観点ごとついて調べる機会が公私を問わず増えている。そのため、に固有の単語分布を学習する。その結果、例えば、動物World Wide Web 上の様々なツールを使うことが多い。の「ハクビシン」に関する Web 検索の結果に含まれる代表的なツールには、Google や Yahoo! などの「検索複数のページやスニペットから、「生態」、「形態」、「分布」エンジン」と Wikipedia などの人手で編集された「事典」などの観点に対応するテキストを抽出し、「ハクビシン」がある。両者には、情報の量と質という点において、そに関する事典的な情報を組織化することを可能とする。

れぞれ長所と短所がある。

154

藤井

こ こ で、「Wikipedia の 存 在 が 前 提 で あ れ ば、

検索エンジンは、億単位のページ集合が検索の対象で

Wikipedia の 記 事 を 読 め ば 十 分 で は な い か？」 と いあり、提供される情報の量が多いという利点がある。しう疑問が生じるかもしれない。この問いに対する答え

かし、検索される情報が体系化されておらず、必要のなは「No」であり、本研究には二つの意義がある。まい情報も含まれるため、情報の質が低い。

ず、Wikipedia の未登録語について Wikipedia と同じ

YEAR BOOK 2012

Wikipedia の登録語に対しても、不足している観点をごとに複数の記事を収集し、使用頻度が高いセクション補うことや、一般の Web ページや特許情報から幅広くを観点として選択する。観点の選択基準として、使用頻説明を収集することができる。

度に関する閾値を設定する方法や、使用する観点数の上

本稿では、筆者らの先行研究［1,2］について解説し、さらに用語説明モデルの構築を自動化する新たな手法［3］について解説する。

2

検索の高効率化と精度向上致するわけではない。そこで、用語の種類（例えば「病名」）寄稿集ような観点の構造で説明を得ることができる。さらに、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分類器を学習する。ただし、分類の目的によって使用す2
２．１

事典的検索の手法る学習データが異なる。「用語の種類」を分類するためには、用語の種類ごとに記事集合をまとめて一つのカテゴリに対応する学習データを作る。他方で、「観点」を概要分類するためには、観点ごと記事集合をまとめて一つの本研究で提案する事典的検索の概要を図１に示す。

カテゴリに対応する学習データを作る。分類器の学習に

図１は、事前に行う「用語説明モデルの構築（上部）」はサポートベクターマシン（SVM）を使用し、さらに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

One-Vs-Rest 法を使って多値分類に拡張する。

「検索結果の組織化（下部）」に大別される。用語説明モデルは Wikipedia の記事集合を用いて構築する。検２．３

検索結果の組織化

索結果の組織化では、「りんご病」のような用語を検索

検索結果の組織化では、「りんご病」などの用語につ質問として Web を検索した結果から、複数のテキストいて検索されたテキストを入力し、「用語分類」と「観（ページまたはスニペット）を収集し、用語説明モデル点分類」を順番に実行する。図１の例で説明すると、用に基づいて観点ごとに個々のテキストを分類する。さら語分類では用語に関する分類器を用いて「りんご病」のに、観点ごとに代表的なテキストをユーザに提示する。

説明テキストを「人名」、「動物名」、「病名」のいずれかに分類する。観点分類では、分類された用語の種類に２．２用語説明モデルの構築応じて観点を分類する。図１の例では、「病名」に分類

本研究で構築する用語説明モデルとは、「動物名」や「病されたため、病名に対応する「原因」、「症状」、「治療」名」といった用語の種類に応じて、説明の観点を列挙しのいずれかに説明テキストを分類する。SVM に基づくたプロトタイプである。さらに、ある用語について検索

One-Vs-Rest 法では分類結果ごとにスコアが計算されされたテキストが与えられると、用語の種類を特定し、るため、観点ごとにスコアが高いテキストを抽出し、ユーその用語に対応する観点の候補から適切な観点を特定すザに提示する。

るための分類器である。
具体的には、「人名」、「動物名」、「病名」といった用語の種類ごとに Wikipedia の記事から観点の構造を抽出する。ここでは、Wikipedia の記事にある「目次」に着目する。例えば、「破傷風」に関する Wikipedia 記
事の目次には、「原因」、「症状」、「治療」などの項目（セクション）が並んでいる。本研究では、一つのセクションを一つの観点として使用する。
しかし、あらゆる病名の記事でセクションが完全に一YEAR BOOK 2O12155

Wikipediaの記事から「病名」の「症状」部分を抜粋したテキスト集合
人名

動物名

生涯

業績

生態

略歴

「人名」の観点に関する分類器

病名

形態分布

原因「動物名」の観点に関する分類器

用語の種類に関する分類器

用語説明モデルの構築

症状
治療「病名」の観点に関する分類器

用語の種類に応じた観点の分類器を使用する検索結果の組織化
病名

りんご病
検索されたテキスト

用語分類

図1

形態

用語説明のモデル化による事典的検索の概要

用語説明モデル構築の自動化

動物、映画、病気、企業、人物、植物、虫、料理、魚類、スポーツ

2.2 で 説 明 し た 用 語 説 明 モ デ ル の 構 築 で は、「 人

表 1 は、Wikipedia 記事のクラスタリングによって名 」、「 動 物 名 」、「 病 名 」 と い っ た 用 語 の 種 類 ごとに自動的に特定された用語クラスタと、各用語クラスタにWikipedia の記事を収集する必要がある。ここで問題対応付けされた観点の一覧である。表 1 の「用語クラとなるのは、用語の種類をどのように特定するのかといスタ」には、各クラスタにおいて代表的なカテゴリを示う点である。Wikipedia 記事には一つ以上のカテゴリしている。「用語クラスタ」の欄を見ると、「動物」が「動が付与されているものの、「動物」のカテゴリには「脊物 1」と「動物 2」に分割されており、その代わりに「魚椎動物」や「家畜」などに混ざって、「動物を題材とし類」がなくなっている。しかし、「観点」の欄を見ると、た作品」のように「動物」の体系に適さない記事も含

用語クラスタごとに人間の直感に合う観点の名称が抽出まれている。そこで、筆者らの先行研究［1,2］ではされていることが分かる。ただし、今回の実験では日常Wikipedia 記事の収集は人手で行っていた。それに対語に関する記事を対象とした。今後は技術系の専門用語して、最新の研究［3］では、Wikipedia の記事集合をを対象とした実験も必要である。

クラスタリングすることで、用語の種類に相当する「用語クラスタ」を自動的に特定する手法を提案した。
用語クラスタの自動特定について、約 5000 件のWikipedia 記事を対象として実験を行った。各記事には、以下に示す 10 カテゴリのいずれか一つが人手によって事前に付与されている。

156

観点分類動物名シマリス

3

治療

YEAR BOOK 2012

寄稿集

表1

自動構築された用語クラスタと観点の対応

用語クラスタ

観点

2

特徴、分類、生態、形態

スポーツ

歴史、ルール映画

キャスト、スタッフ、ストーリー、あらすじ、登場人物

病気

治療、症状、原因、検査、診断、分類、疫学、予後、病態、歴史、予防

動物 1

特徴、歴史

料理

歴史、作り方企業

沿革、事業所、主な商品、関連会社、歴史、会社概要、主な製品

人物

経歴、略歴、人物、来歴・人物、著書、来歴、生涯、生い立ち、パーソナル、エピソード

植物

特徴、利用、分類、主な種

動物 2

生態、形態、人間との関係、分類、分布、特徴、亜種、利用、近縁種

4

おわりに

本研究は、Wikipedia という既存の事典を用いて、用語説明が編集される仕組みをモデル化した。さらに、

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.196-199,
2008.

構築した用語説明モデルを用いて、検索エンジンで得ら［2］藤井 敦. Webと特許情報を事典的に活用するシステム.

れたテキスト集合を説明の観点に基づいて分類し、事典

Japio 2009 Year Book, pp.172-177, 2009.

的な検索を可能にした。本研究の特長は、与えられたテ［3］ Atsushi Fujii, Yuya Fujii, and Takenobu

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

Tokunaga. Effects of Document Clustering in

し、その結果に基づいて分類すべき観点の候補を変更すModeling Wikipedia-style Term Descriptions.

る点にある。Wikipedia のように協調的な人手編集にProceedings of the 8th International

よる事典は今後も発展するだろう。しかし、爆発的に増Conference on Language Resources andえる情報を自動的に統制する技術も必要である。情報のEvaluation, pp. 2543-2546, 2012.

統制において自動化が困難な事象を特定し、人手編集と検索の高効率化と精度向上

虫［4］http://cyclone.cl.cs.titech.ac.jp/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、科学研究費補助金基盤研究（B）（課題番号 22300050）によって実施された。

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