インターネットからの情報獲得と統合化
Information Gathering and Integration with the Internet
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

1 はじめにtion organizing) などが挙げられる。分類は収集しきた情報
近年 WWW(World Wide Web) に代表されるインターネッ を適当なカテゴリーに分けることであり、クラスタリングなトの情報サービスが普及するにつれ、莫大な情報からどのよ どの方法がこれまで行なわれてきた。抽出とは収集してきたうに自分の必要な情報を獲得していくかが問題になってきた。 情報から必要な情報を抜き出すことであり自然言語理解などこの問題を解くひとつの鍵は検索技術であるが、もうひとつ に関連する。構造化とはさらにそれらの情報の関係づけを行の鍵は情報の知的統合である。本稿では特に後者に絞り、情 なうことであり、発想支援などとの関わりがある。情報抽出
報空間からいかに情報を獲得するか、そしてそれを統合する の例としては、佐藤らの電子ニュースのダイジェスト自動作かという問題（ネットワークを用いた知的情報統合 [16]）に 成 [15]、後述の IICA などがある。情報組織化の例としては
CM-2[7] がある。
ついて議論する。
ネットワークを用いた知的情報統合では、これら情報統合2 ネットワークを用いた知的情報統合が情報収集と独立に行なわれるのではなく、お互いに影響しネットワークを用いた知的情報統合には、これまで独立し あって行なわれるところに特色がある。また、情報統合を自た分野として研究されてきた様々な分野が関係してくる。そ 分が行なうのではなく、他のところで行なったものを利用すこで、図 1はネットワークを用いた知的情報統合に関わる概 る場合も考えられる。
念を摸式的に示したものである。主な概念としては、ネットまた情報流通の問題もある。これは情報源や情報利用者がワークからどう情報を集めるかといういう情報収集、その情 多数かつ異なる場合、どのようにして情報源と情報利用者の報をどう利用者の目的に合わせて変化させるかという情報統 関係を適切につくることができるかという問題である。具体合、そういった情報のやりとりを同実現するかという情報流 的には非均質情報源の統合、や仲介、知識共有などがテーマ通の３つがある。となる。
まず、ネットワークからの情報収集 (information gathering) としては、情報検索 (information retrieval)、情報フィ 3 技術的背景
ルタリング (information ltering)[13]、ブラウジング (brows- 前節で述べたようにネットワークを用いた知的情報統合にing) の方法が挙げられる。情報検索はユーザが欲する情報の は様々な研究分野が関連してくる。そのなかで、特に鍵とな仕様が明確でありかつ情報源が現にアクセス可能な時に有効 る技術・研究は以下の点である。
である。情報フィルタリングでは、情報源が動的に変わる場
1. 柔軟なテキスト検索技術
合など現時点ではアクセスできない場合に有効である。ブラ
2. 頑強な自然言語処理
ウジングは欲する情報が明確でない時有効な方法である。ブ
3. 知識体系
ラウジングをどう知的にする試みは Web Watcher[1] や Letizia[6] 4. ユーザのモデルなどがある。
2. はテキストを理解するという意味ではこれまでの自然言情報の統合としては、情報分類 (information classi catoin)、語処理であるが、ここで必要なのは詳細な内容理解ではなく、情報抽出 (information extraction)、情報組織化 (inforama- 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。
このためより浅いが頑強な自然言語処理、たとえば統計的な処理やテンプレートを併用する方法 (FAQ Finder[2])、共起関係を利用した方法 (例えば METIS[10][11]) などが用いられている。
3. は広範な情報の関連性を知るための背景知識である。例
えば語彙体系や概念体系の利用が考えられる。汎用な概念体系を目指したものとしては IICA のオントロジーがある。また、語彙体系としては WordNet[12][5] を利用しているものもある (FAQ Finder)。
4. はユーザの利用に沿った情報収集や情報統合ができるようシステムにとって必要である。ユーザの嗜好の学習としては、 Web Watcher[1] などの学習するブラウザや一定の自律性をもちユーザの代行を行なうインタフェース・エージェン
ト（例えば Maes の Learning Interface Agents[8][9]）などが挙げられる。

情報統合

ネットワーク情報

ネットワーク情報

情報流通
非均質情報源の統合
仲介
知識共有

ネットワーク情報

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

図 1: ネットワークを利用した知的情報統合の枠組み

1

5(define-pclass (温泉 ((has-one 温泉の名前)(is-a 訪問地)
(has-some 風呂の種類)(has-some 泉質)(has-some 効能))))(define-concept (効能 (is 傷病 with (or "効能>" "効果 ""効く "))))(define-concept (傷病 (or "+ 症>" "+ 傷>" "+ 病>")))
...

まとめ

インターネットの情報を取り扱うシステムには従来のシステムに比べ、異質かつ乱雑な情報の特質を活かすような方法が必要である。本稿ではそのための技術として柔軟なテキスト検索技術、頑強な自然言語処理、知識体系、ユーザのモデル、を挙げた。また、システムの実例として、 WWW から情報収集・分類・抽出を行なうシステム IICA の紹介を行なった。

図 2: 属性概念の記述例

参考文献[1] R. Armstrong, D. Freitag, T. Joachims, andT. Mitchell. Webwatcher: A learning apprentice forthe world wide web. In 1995 AAAI Spring Symposium on Information Gathering from Heterogeneous,

Distributed Environments, pp. 6{12, 1995.
[2] R. Burke, K. Hammond, and J. Kozlovsky. Knowledgebased information retrieval from semi-structuredtext. In 1995 AAAI Fall Symposium on AI Applications in Knowledge Navigation and Retrieval, pp.
15{19, 1995.
[3] 岩爪, 白神, 畑谷, 武田, 西田. テキストからの情報抽出・統合化法の提案と知的情報収集・分析システム IICA の実験的評価. 第 7 回データ工学ワークショップ, 1996.
[4] M. Iwazume, H. Takeda, and T. Nishida. Ontologybased information capturing from the internet. In

図 3: 情報抽出例

Proceegins of the fourth International Conference on

4 システムの実際,

the International Society of Knowledge Organization

1996. (To appear).
[5] C. S. Laboratory. WordNet.

ここでは IICA (Intelligent Information Collector and Analyzer) を例にとり、インターネットからの情報統合の実際をhttp://www.cogsci.princeton.edu/~wn/.

みていくことにする。
IICA は WWW から情報収集・分類・抽出を行なうシステムである [3][4]。このシステムの特徴はオントロジーと呼ばれる概念体系を情報の収集・分類・抽出の 3 つの段階全てを通して利用することである。ここでの概念とはその特徴を示すキーワードの集合とその属性を文章上での出現パターンで記述したものである。後者は情報抽出のとく用いられる。概念間は重みをつけた有向のリンクで結ばれたネットワークを作る。

[6] H. Lieberman. Letizia: An agent that assists web
browsing. In Proceedings of IJCAI-95, pp. 924{929,1995.
[7] 前田, 西田. 知識メディアシステム CM-2 とそのユーザインタフェース. 第 11 回ヒューマンインタフェースシ
ンポジウム論文集, pp. 49{54, 1995.
[8] P. Maes. Agents that reduce work and information
overload. Communications of the ACM, 37(7), 1994.
[9] P. Maes and R. Kozierok. Learning interface agents.
In Proceedings of AAAI-93, pp. 459{465, 1993.
[10] 松尾, 武田, 西田. KP 化による論文内容の効果的提示方法とその応用. ヒューマン・インターフェス・シンポジ
ウム, pp. 581{588, 1995.
[11] T. Matsuo and T. Nishida. Intelligent support for
construction and exploration of advanced technological information space. In Proceegins of the fourth

情報収集 情報の収集ではオントロジー上で指定した概念に関するページを最初に指定したページからリンクでつながっているページを順次見ていくことで収集する。この際、次のリンクをみにいくかどうかは指定した概念およびその概念にオントロジー上で近傍にある概念に関するキーワードを含むかどうかで決定する。

International Conference on the International Soci-, 1996. (To appear).
情報分類 IICA における情報の分類は情報収集フェーズで収[12]G.
A.
Miller.
WordNet:A
lexicaldatabase for english.
集したページをオントロジー上の概念に割り付けることであCommunications of the ACM, 38(11):39{41, 1995.
る。ここでは各ページに対して空間ベクトル法 [14] によるキー
ワードの出現頻度を要素とする特徴ベクトルを計算し、これ [13] D. Oard. Information ltering resources, March 1996.
http://www.enee.umd.edu/medlab/filter/.と各概念に対する特徴ベクトルとの類似度を計算することで、ページを分類する。特徴ベクトルはその時にその概念に分類 [14] G. Salton and M. McGill. Introduction to Modern
Information Retrieval. McGraw-Hill, Inc., 1983.
されるページの特徴ベクトルに平均値である。
[15] 佐藤, 佐藤, 篠田. 電子ニュースのダイジェスト自動作成.
情報抽出 各概念には前述のようにその属性的概念を文章中
情報処理学会論文誌, 36(10):2371{2379, 1995.に現れるパターンを用いて記述しているので、これを用いて [16] 武田. ネットワークを利用した知的情報統合. 人工知能
各ページから必要とする情報を抜き出す。属性概念の記述の学会誌, 10(5), 1996. (掲載予定).
例を図 2に示す。この方法を用いて同じ概念に分類されたページから表を作ることができる (図 3参照)。
ety of Knowledge Organization2