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アノテーションを用いてWeb ドキュメントを分かりやすく提示する方法
東中 竜一郎慶應義塾大学
政策・メディア研究科

長尾 確
日本アイ・ビー・エム (株)東京基礎研究所
概要

アノテーションとは、コンテンツに対するメタコンテンツであり、XML 形式のデータとして表現される。本稿ではアノテーションを持つテキストと言語構造が付加された辞書をプロキシーを介し利用することにより Web 上のテキストをより分かりやすくする方法について述べる。現在，Web 上で様々な文書を読むことができるが，アクセスするユーザにとって必ずしも理解しやすい文書ばかりとは言えない。この問題に対処する手段として，テキスト内の難解な言葉を、構造化辞書を使って分かりやすく加工し提示する手法を提案する。具体的には，辞書の定義文のポップアップ表示や原文への挿入、グロッサリー（用語集）、原文の言い換えの自動作成を実現した。

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はじめにを増やすことのできるような仕組みを持つことが、辞書を充実させる上で必要である。

Web 上にさまざまな文書が存在するがそれらは多様単語の語義を自動的に辞書引きできた場合、次のスな内容と形式を持つために文書によっては背景知識をテップはその提示方法である。上に挙げた定義文の「ポッ持たない人にとって分かりにくかったり、意味が取れプアップ」はその 1 つであるが、他に「挿入」と「グなかったりすることがよく起こる。例えば専門用語でロッサリー（用語集）」、「言い換え」を考えた。挿入はあったり、一部でだけ通用するような単語を含む文書

定義文を文中に埋め込む方法で、言い換えは原文の表であると他の分野に携わっている人にとっては非常に現を辞書に基づいて変換する方法、グロッサリーは文難解なものになる。

書に出現する難解な用語をその説明と共に、別ウイン

これでは Web の発達によって様々な文書にアクセスドウに表示する方法である。言い換えは意味的な情報できる状況になったとはいえ、本当に文書が共有されを必要とし一般に実現が困難である。さらに、原文のているとは言えない。誰にとってもある程度理解可能どの部分がユーザにとって難解であり、分かりやすくな文書を提供することが可能になれば Web の価値はよ変換されるべきかを決定することは大きな問題である。

り高まるのではないかと考える。難解な語を含む文書

本稿ではこれらへの解決策として、アノテーションに出会った場合、通例辞書を引いたり、知人にその意と呼ばれる付加情報を利用して上記問題点を解決する味を尋ねたりして解決する。しかし、時間的制約などシステムを提案する。2 章で Web におけるこのシステを考えると、分からない単語に出会う度にそのようなムの位置づけとアノテーションについて解説し、3 章ことを行うのは効率が悪い。そのため、可能な限り辞では構造化辞書を利用した定義文のポップアップや挿書引きを自動化し、その結果をユーザに分かりやすく入、言い換え、グロッサリーについて説明し、Web 上提示する方法を今回提案する。の辞書に語彙を登録するシステムについても述べる。4

例えば、翻訳ソフトなどでよくマウス辞書が使用さ章でまとめと今後の課題を述べる。

れる。わからない単語の上にマウスポインタを置くとその単語の意味がポップアップして表示されるというものであるが、従来のマウス辞書では語義が解決でき2

アノテーションておらず、複数語義のある単語を調べた場合、すべてアノテーションは、コンテンツに対するメタコンテの語義を表示してしまう。これではどの意味にその単ンツであり、XML (eXtensible Markup Language) 形語が使われているのかが明解でない。また使用する辞式のデータとして表現される [14]。もちろん、アノテー書はネットワーク上で共有され、ダイナミックに語彙ションに対するアノテーションも考えられるが、これWIT2000-S1-2はまだ実現されていない。われわれは任意の HTML
ドキュメントの任意のエレメントにアノテーションの2

7. サーバーは受け取ったアノテーションデータをURL と関連付けてデータベースに登録する。

XML データを関連付ける仕組みを開発した [1]。具体
的には、XPath[15] と呼ばれる手法を用いて HTML エ

8. サーバーは同時にアノテーターのプロファイル情報を更新する。

レメントを指定し、アノテーションデータのファイル名を関連付けるテーブルを用意する。
アノテーションには数種類あり、今回はテキストの言語構造に関するアノテーション（言語的アノテーショ

2.2アノテーションエディターン）を主に使用する。言語的アノテーションの利用にアノテーションエディターは Java アプリケーション

よって、テキスト内のある単語に対し名詞や動詞といっとして実装されており、アノテーションサーバーと通た品詞情報を付加することができ、日本語テキストの信できるようになっている。

単語の境界を機械的に認識するなどの様々なことが実

アノテーションエディターは以下の機能を持っている。

現可能となる。さらに属性として語義を付与すれば、辞書引きに利用できる。本稿ではこの点に着目している。
アノテーションによるアプローチは文書の情報をより

1. URL を用いてアノテーションの対象となるドキュメントをサーバーに登録する。

リッチにすることによって、言語の高度な機械的処理を早期に実現する。

2. Web ブラウザーと連動して、ドキュメントの任意のエレメントを選択できる。

2.1

アノテーションの作成と管理アノテーションの作成と管理のために、われわれはアノテーションエディターというオーサリングツールと、アノテーションサーバーを開発した。

3. XML 形式のアノテーションデータを生成し、サーバーに伝達する。

4. コンテンツが更新されたときに、以前に作成したアノテーションを再利用できる。

アノテーション環境は図 1 のようになっている。
たとえば、HTML ファイルの場合、次のようなプロセスでアノテーションが作成され、管理される。

エディター (図 2) の左側のウインドウは、HTML ファ
イルの内部構造を示している。Web ブラウザー上で任意の HTML エレメントを選択すると、その部分のテ

1. アノテーターと呼ばれるユーザーはアノテーショ
ンエディターを起動して、対象となるドキュメン
トの URL を入力する。

2. アノテーションサーバーはエディターから URL を受け取ると、Web サーバーに問い合わせる。

キストがエディターに渡され、エディターの右側のウインドウに表示される。選択された部分には自動的にXPath と呼ばれるエレメントの ID が付与される。
このエディターを用いて、ユーザーは言語構造 (構文や意味に関する構造) をテキストに関連付けたり、ドキュメント内の任意のエレメントにコメントを付けた

3. アノテーションサーバーは Web サーバーからドキュメントを受け取る。
4. アノテーションサーバーはドキュメントの DOMハッシュ値を計算すると、その値と URL をデータベースに登録する。

5. サーバーは、ドキュメントをエディターに送る。

りすることができる。
テキストの言語構造に関するアノテーションを言語的アノテーションと呼ぶ。言語構造は、まず Juman[7]、KNP[8] を用いて自動的に生成されるが、その構造に誤りが含まれる場合は、それをインタラクティブに解消することができる。言語構造を修正するために、自動的に解析された構造を分かりやすく表示するための工夫を行っている。言語的アノテーションは図 2 の右に

6. ユーザーはエディターを使ってアノテーションを作成すると、それを自分のプロファイル情報 (名前表示されている画面上の操作によって容易に修正できと専門分野など) と共にアノテーションサーバーにており、依存関係を修正する場合はドラッグアンドド送信する。

ロップで行うことができる。

る。テキストは依存関係のツリーグラフとして表され

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3

図 1: アノテーション環境

図 2: アノテーションエディターの画面

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2.3

言語的アノテーション

言語的アノテーションは、ドキュメント内テキスト
エレメント (<H*>, <P>, <OL>, <UL>, <DL> など) の文章

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自動辞書引き3.1

システム

前章で述べたアノテーションの枠組みの中にわれわの意味構造に関するアノテーションである。それは、語れは辞書を参照し Web ページのテキストを分かりやす間の係り受け、代名詞の指示対象、多義語の意味など、く変換する機構を盛り込んだ。システムは図 3 のようかなり細かい情報を含む。このタイプのアノテーショになる。

ンは、ドキュメントの内容理解に大きく貢献し、文書変換以外にも、たとえば、内容検索や知識発見などに利用される。
言語的アノテーションは、具体的には XML 形式のタグファイルである。タグセットには、電総研の橋田らの提唱する GDA (Global Document Annotation) [11]のものを用いている。GDA は多言語間に共通な意味的・語用論的タグをドキュメントに付与することにより、その機械的な内容理解を可能にし、ドキュメントの検索・要約・翻訳を実用的なレベルで実現するとともに、ドキュメントの作成・公開 (共有化)・再利用を考慮した統合的なプラットフォームを構築して、世界
図 3: システム図的に普及させようという、壮大なプロジェクトである。
われわれのプロジェクトは GDA を現在の Web のアーキテクチャ上で利用可能にし、さまざまなサービスと連動させることによって、GDA の思想をより具体的なこのシステムは以下のように動作する。

1. ユーザはドキュメントの取得をプロキシーに要求形で浸透させようとする試みの一つと位置付けられる。
一般に、GDA ドキュメントはネットワーク構造を成しており、そのリンクには、タグの入れ子構造よって定する。

2. プロキシーは語義アノテーションを持つドキュメントを取得する。

義される関係と参照関係の 2 種類がある。また、GDAのタグ集合は 10 項目以上からなるが、さしあたり、そ3. プロキシーは辞書サーバにアクセスし、アノテーのうちで自動タグ付け作業が比較的大変だと思われる、ションとユーザの専門分野などの個人情報に従っ統語構造、文法・意味関係、語義、照応、修辞関係とて辞書引きを行う。

いう 5 項目だけを扱っている。GDA タグセットの詳細については、http://www.etl.go.jp/etl/nl/gda/ を参照

4. プロキシーは辞書の定義文を用いて文書を変更する。のこと。
このようなタグ付けは多くの労力を要すると思われるが、アノテーションエディターにいくつかの自然言語

5. プロキシーは新たに生成された文書をユーザに提示する。

処理モジュール (統語・意味解析、照応解析など) を統合することによって、極力人間の負担を減らせるように工夫している。人間がインタラクティブに解析した

3.2

辞書と語義アノテーション部分は、事例として次の機会に再利用されるので、そプロキシーはアノテーションに従い単語の意味を解れによって解析の精度が少しづつ上がっていくことに決する。そのために必要となる辞書と語義アノテーショなる。解析の精度が上がれば、それだけ人間の負担がンに付いて述べる。

減ると思われるので、将来的にはタグ付けのコストは十分に少なくなることが予想される。

一般的に国語辞典は以下のようなフォーマットで作られている。

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3.2.1

見出し語

辞書の動的作成

定義文

用例

現在、EDR 日本語単語辞書を利用しているが専門用

定義文

用例

語や、人名などの固有名詞は含まれていない。さらに、

定義文

用例...

そういった単語は時間とともに量を増して行く。そのetc...
以上に示すように 1 つの見出し語に対して定義文が複数個あることは多く、実際の例1 を以下に示す。

ための対処としてオンラインに存在する様々な辞書の利用に加え、アノテーションエディター上でユーザによる辞書項目の追加を考案した。この仕組みにより、新しい言葉にも対応することが可能になり、辞書データを、同じプロキシーを利用するすべての人で共有する

アイス

１氷２ アイスコーヒーことができる。
処理の流れは以下のようになる。

３ アイスクリーム

1. ユーザが語義を付けたい単語を選択する。
この例では「アイス」という単語に 3 つの語義が与えられている。このように機械的に辞書を引く場合、見2. ユーザが定義文を入力する。
（言語的アノテーションも付加する）

出し語だけでは、どの意味で使われているのかというをアノテーションとして付加することにする。具体的

3. 単語の属性に newsense という属性が入り、値としてユーザの入力した語義がセットされる。には語義に対し一意の識別子を付与し、識別子と定義

4. アノテーションサーバにアノテーションが送られ問題が解消しない。解決策として単語に対しその語義文の対を辞書とする。実装として EDR 日本語単語辞書る。

[9] の概念識別子、定義文としては同辞書の定義文を用いた。

5. アノテーションサーバは newsense 属性を見つける

語義アノテーションはアノテーションエディターをと、新しい語義に関して、その新規の概念識別子、定義文、アノテーター名を辞書に登録する。

用いて行われる。ユーザが、語義を明確にしたい単語を選択すると、語義の候補がリストで提示される。
「アイス」の例では候補として 3 つ挙がることになり、ユーザはどれかを選択する。図 4 は語義アノテーションと3.3

語義の提示ある単語に対して語義が決定された場合、その定義辞書の例である。

文をユーザにどのように提示するかということは大きな問題であり、その手法によって最終的な理解は大き
語義アノテーションの例<np sense=”3c2c24”

く左右される。本稿ではポップアップ、挿入、グロッサリー、言い換えの手法を提案し、実装した。

読み=”アイス” 品詞=”名詞-一般”>
アイス</np>（3c2c24 が概念識別子）
辞書2 の例

3.3.1

ポップアップ

概念識別子 定義文 ; 辞書見出し [読み]; ...

最も単純な定義文の提示の手法としてポップアップ

3c2c24 コーヒーを冷やした飲み物;がある。これは語義を知りたい単語をマウスでポイン

アイス [あいす]; アイスコーヒー [あいすこーひー];

トすると（語義がアノテートされていれば）、その定義文がポップアップウインドウに表示されるものであ

図 4: 語義アノテーションと辞書の例 （この場合「アイる。従来のマウス辞書では、ある単語を調べるとそのス」は「コーヒーを冷やした飲み物」という意味になる。）

単語の持つすべての語義を提示してしまうが、語義アノテーションによって、その文脈で適切な語義のみが表示されるため、理解が促進される。

1 三省堂小学国語辞典 [10] による。

2 ただし、辞書を用いた言い換えを行うときは定義文に言語的アノテーションを付ける。

原文テキストは変化しないため、元のレイアウトを保持できる。定義文を参照できる単語に関してはテキWIT2000-S1-2

6

ストの背景色をわずかに変え、それとわかるようにした。この手法では、ユーザが自然に知らない単語の意味にアクセスできる。図 5 は画面例である。

対応する単語がハイライトされる。
ポップアップとは違い文章中のすべての用語およびその説明を概観することが可能であり、全体的なイメージを把握しやすい。挿入との違いは、説明が文中に埋め込まれないため、文章の流れを理解しやすい点である。図 7 は画面例である。

図 5: 語義のポップアップ

3.3.2

挿入

システムは語義の付与された単語を見つけるとその直後に括弧付きでその定義文を挿入することもできる。
括弧の中の定義文は薄い色で表示され、元の文と区別できるようになっている。
この手法は文中に埋め込むため一般に文が長くなり、文章の理解を妨げる恐れがある。図 6 は画面例である。
図 7: グロッサリー

3.3.4

言い換え

語義の付与された単語を定義文を利用し言い換えることもできる。言い換えを行うことによってポップアップに必要なマウスの移動や、挿入に必要な視線の煩雑な移動が要らなくなり難解な語の説明を最も認知的に図 6: 語義の挿入負担の少ない形で提示することができる。
重要な点としては、文章を音声化した場合、単語の3.3.3

グロッサリー（用語集）

グロッサリーとは一般に単語とその語義の対をペー

説明が文章の流れを止めることがないため、内容の理解を妨げにくく、最も自然な形でユーザに内容を伝えることが可能である。

ジの末尾などに付加するものである。今回は実装とし言い換えられた部分は背景色を少し変化させて表示て、ページを表示しているウインドウの他に新しいウされるため、それと分かるようになっており、マウスインドウをもう一つ作成し、その中にグロッサリーをでクリックすることにより言い換え前の語を知ること表示した。

が可能である。この機能によってユーザは新たな語をグロッサリーに説明が含まれる単語は下線が引かれ、学習することができる。さらに、次回以降、同じ語義背景色が変化しているためそれとわかるようになっての単語を含む文書を提示する場合に言い換えを行うかおり、クリックされるとグロッサリーウインドウ中のどうかも設定できる（図 8）。

説明の部分がフォーカスされる。また、グロッサリー

ところで、単語を定義文でそのまま置き換えたのでウインドウ中の見出し語を選択すると、本文におけるは文との親和性が良くない。理由として以下の 2 点が

WIT2000-S1-27されている。佐藤らは、複合名詞の言い換え [4] や、サ変名詞の言い換え [3]、格変換による言い換え [5] を提案し実装している。彼らは言い換えを以下の 3 つのクラスに分類している。

1. 構文的言い換え
言葉に関する知識によって実現可能な言い換え。単語を同義語や類義語に置き換える言い換えや、構造のマッピングに基づく言い換えをこのクラスに分類する。

図 8: 言い換え前の語の参照と以後言い換えをするかを決定するポップアップウインドウ

2. 意味的言い換えある。

参照表現などを、それが指す内容で置き換える言• 辞書引きをする単語とその定義文が直接言い換えい換えがこのクラスに含まれる。また、省略され可能な形式になっていない（例えば、単語とフレーているものを意味的に補う言い換えもこのクラスズの置き換えの場合）。に含める。

• 辞書の定義文は文脈から独立して意味を持つため、文中にそのまま埋め込もうとすると文脈上のミス

3. 語用論的言い換え(1), (2) 以外のより複雑な言い換え。ある状況におマッチが起こる。

いて同じ効果を持つような文に言い換えるものがこれに含まれる。

この 2 点を考慮して、われわれは辞書引きする語の属性と、その定義文の属性に基づく言い換えルールを作成し実装した [2]。以下は NikkeiNet[16] 平成 12 年 6
月 1 日付けの経済記事を言い換えた例である。
言い換え前

本稿での言い換えはアノテーションを利用することにより以上のクラスの (1) と (2) を実現する。(2) はア
ノテーションによって指示詞が何を指すかというようなものを記述できることによる。

（9 時 25 分）もみ合い。買い気配で始まり、前日比 10

われわれはアノテーションを持つテキストと構造化万円高の 483 万円まで上昇したが、前日まで 5 日続伸

辞書を利用することによって、より一般的な言い換えしただけに、さすがに利益確定売りが出ているようだ。

を実現するルールの作成を目指している。今回試作し市場では「Ｊ―フォンの黒字転換など明るい材料も多たルールは日本語の文法依存であるが、適応するルーい。資金が一部ＮＴＴやＮＴＴドコモから流れてきてルを変更することにより、特定の文法理論に依存しないる可能性もある」（中堅証券の情報担当者）との声もい言い換えのシステムが実現できる。

聞かれた。
言い換え後

4

まとめと今後の課題（9 時 25 分）売りと買いが両方あり、小幅の値動きをポップアップ、挿入、グロッサリーに関しては比較的繰り返す状態。好材料などで買い人気が一方的に強く、分かりやすい文書に変換されたように感じた。言い換

商い不成立で値がつかない状態で始まり、前日比 10 万えに関しては、まだまだルールや辞書が完全に整備さ円高の 483 万円まで上昇したが、前日まで 5 日株や商れていない為、不自然な言い換えになったり、若干読品取引などの相場が引き続いて上昇しただけに、さすみにくくなった面も見られた。

がに利益を確定した売りが出ているようだ。市場では動的な辞書の追加ができるようになったため、ある「Ｊ―フォン東京株式会社の黒字転換など明るい材料も時点で辞書にない言葉でも人手ではあるが意味を付け多い。資金が一部日本電信電話株式会社や株式会社エることによって、将来の辞書引きが可能である点も非ヌ・ティ・ティ・ドコモから流れてきている可能性もあ常に有益であった。

る」（中堅証券の情報担当者）との声も聞かれた。

本稿では Web 文書をアノテーションによって分かりやすく変換する手法について述べたが、これからの課また、言い換えに付いては過去にいくつか研究がな題として以下の点が挙げられる。

WIT2000-S1-2• ユーザプリファレンスを考慮した辞書引き• 提示された文書の分かりやすさ・難しさの定量的

8単語が辞書の中のどの語義として使われているか推測する機構をエディターに組み込むことを検討している。

評価• Web を利用した固有名詞等の自動辞書登録• 単語の自動語義付け

謝辞
本研究に関して、有益な助言を頂いた慶應義塾大学の石崎俊教授に感謝します。

• 著作権に関する対処• アノテーション作成の自動化
現在は語義アノテーションが付与されたエレメントすべてについて辞書引きを行っている。しかし、それではユーザにとって既知の単語にまで辞書を引いてしまうなどオーバーヘッドが多く、処理にも時間がかかってしまう。
単語親密度3 をアノテーションとして利用すればその度合いに応じて辞書引きをするかどうかを決定でき得るが、手に入る親密度のデータではすべての単語をカバーするのは不可能である。それに、すべての人にとって単語親密度は一意に決まらない。ある人にとっ参考文献[1] Katashi Nagao, Shingo Hosoya, Kevin Squire, Yoshinari Shirai. Semantic Transcoding: Making the World
Wide Web more understandable and usable with external annotations. COLING-2000 Workshop on Semantic Annotation and Intelligent Content 2000.
[2] 東中竜一郎，長尾確．アノテーションに基づく知的文書変換．情報処理学会研究報告 2000-ICS-120 pp.33-40 2000.
「サ変名詞＋する」から動詞[3] 近藤恵子，佐藤理史，奥村学．
相当句への言い換え．情報処理学会論文誌 vol.40 No.11,pp.4064-4074, 1999.

[4] 佐藤理史，論文表題を言い換える．情報処理学会論文誌
vol.40 No.7,pp. 2937-2945, 1998.て分かりやすい単語も、他の人にとっては分かりづらいという可能性は高い。何らかの指標を用いてユーザが持つ語彙を推定し、その人に合った辞書引きをする必要がある。

Web を利用して用語の説明を自動生成する研究も始められている [13]。人手では辞書登録に限界があるため、なるべく自動で行えるようにすべきだろう。
今回提案した 4 つの提示方法によってどの程度 Webドキュメントが分かりやすくなったかということについて、今回は定量的な指標を用いていない。さまざまな要因がわかりやすさ・難しさを構成しており、一般的な指標を求めることは非常に困難である。
トランスコーディングプロキシーによって、Web ド
キュメントは加工されて、ユーザに提示される。つまり、著作者の意図と異なるようにユーザに提示される可能性がある。しかし、著作者は自らのページに対するアノテーションを拒否することができるし、ユーザはプロキシーを介さなければオリジナルコンテンツにも同じ URL でアクセスできることから、著作権上の問題は少ないと考える。
最後に、語義アノテーションを付けることは現在比較的時間のかかる作業である。文脈情報を利用して、ある3 単語親密度 (word familiarity) とは, ある単語がどの程度なじみがあると感じられるかを表した指標で、認知実験の結果により、そのなじみの程度を １から７までの数字（１：なじみがない 〜 ７：なじみがある）で表している。

[5] 近藤恵子，佐藤理史，奥村学． 格変換による単文の言い換
え 情報処理学会研究報告 00-NL-135 pp.119-126, 2000.
[6] 益岡隆志，田窪行則：基礎日本語文法（改訂版），くろしお出版 1992.
[7] 松本裕治，黒橋禎夫，山地 治，妙木 裕，長尾 真．日本語形態素解析システム JUMAN 使用説明書 version
3.3 1997. http://www-nagao.kuee.kyoto-u.ac.jp/nlresource/juman.html.
KNP[8] 日 本 語 構 文 解 析 シ ス テ ム
http://www-lab25.kuee.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/[9] 日本電子化辞書研究所．EDR 日本語単語辞書マニュアル
1996. http://www.iijnet.or.jp/edr/J index.html.
[10] 三省堂， 小学国語辞典（第八版）1989.
[11] Koiti Hasida.
Global Document Annotation.
http://www.etl.go.jp/etl/nl/gda/.
[12] 三 省 堂 日 本 語 語 彙 特 性 デ ー タ ベ ー ス 1999.
http://www.brl.ntt.co.jp/cs/human/goi/index.html[13] 桜井裕, 佐藤理史. ワールドワイドウェブを利用した用語検索の実現. 情報処理学会研究報告 2000-NL-137
pp.23-29 2000.
[14] Extensible
Markuphttp://www.w3.org/XML.

Language(XML)[15] XMLPathLanguage
http://www.w3.org/TR/xpath.html.
[16] Nikkei Net. http://www.nikkei.co.jp/.

(XPath).