DEIM Forum 2014 B9-5

地球科学データに対するタグと検索語の推薦手法
石田

陽一†

清水

敏之††

吉川 正俊††† 京都大学工学部情報学科 〒 606–8501 京都市左京区吉田本町†† 京都大学大学院情報学研究科 〒 606–8501 京都市左京区吉田本町
E-mail: †yishida@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, ††{tshimizu,yoshikawa}@i.kyoto-u.ac.jp
あらまし

近年，農業や海洋等の様々な分野に関する地球科学データが爆発的に増加している．地球環境情報統融合プログラム (DIAS-P) では，分野間でデータを相互利用するためのデータ基盤を構築しているが，メタデータの記述が不十分なデータセットも数多く存在し，関連データセットの発見は困難である．また，データベース中に，どのようなデータが存在するか把握することは難しい．そこで本研究では，各データセットに対してタグを自動推薦すること
で，データの統合的利用の支援を行い，同時にデータ利用者に対して検索語を推薦することで，データの発見を補助する．タグおよび検索語の推薦には，地球科学に関する統制語彙を利用した．また，実際に DIAS-P が管理するデー
タセットのメタデータに対して提案手法を適用し，有効性を検証した．
キーワード

地球科学，分野連携，タグ，検索語，推薦，メタデータ

1. は じ め に理も行っており，科学キーワードを管理する GCMD Science

Keyword [1] を中心に，プロジェクト名やプラットフォーム名な

近年，地球観測技術の発達や情報技術の進歩により，多種多

どといった語彙も管理している．また，地球科学データライブ

様で膨大な数の地球科学データが収集，蓄積，管理されている．

ラリ PANGAEA（注 3）では，メタデータをキーワード検索できる

農業，海洋，気候など様々な分野に関する地球科学データは，と共に，各データセットに，デジタルオブジェクトを識別する

社会に有益な情報へ変換され，環境問題や自然災害への対応，

ID である DOI を付与するという試みも行われている．国内で水産資源管理や農業生産管理などへの利用が行われている．まは，地球環境情報統融合プログラム [2](DIAS-P)（注 4） が，多様た，異なる分野間でデータを統合的に利用することにより，新な地球科学データのメタデータを作成しており，専用のウェブ

たな知見が得られることも期待されている．例えば，水稲栽培

ツールを用いてデータセット単位でメタデータを管理している．

可能性予測シミュレーター (SIMRIW)（注 1） では，水稲の品種ご本研究では，この DIAS-P に注目する．DIAS-P が管理してとの生育条件情報と気象観測データを統合して，全球を対象といるデータベースには，メタデータの記述が不十分なデータ

して各地域での品種別栽培可能性や地球温暖化による影響を予

セットも数多く存在し，データセットの分類やデータセット間測している．多種多様な地球科学データが爆発的に増加していの関連の取得は困難である. そこで，各データセットに対してるなかで，このような異分野間でのデータの相互利用が活発に

タグを自動的に推薦することで，データセットの分類とデータなってきている．

セット間の関連の取得を支援できると考えた．タグ推薦の手法

地球科学データは単なる数値や文字，バイナリの並びでしかとして，各メタデータ中の概要文に Labeled LDA を適用するない．また，地球科学データは非常に専門性が高いデータであ

手法と，各概要文と地球科学関連の統制語彙を文字列マッチン

るので，専門分野の合致しないデータ利用者にとっては，そのグさせる手法を検討した．また，実際のデータ利用者が検索のデータの理解が困難である場合が多い．そのため，データ提供

手がかりを得ることができるように，各概要文から抽出した語者は，データに対してメタデータを付与することにより，その彙を検索語として推薦する手法についても検討した．検索語推データの意味や説明の記述，データ自体の理解支援を行う．そ薦の手法としては，各概要文に形態素解析を利用することで，のようなメタデータを適切に収集，管理，検索するために，多地球科学に関連する語彙を取得することを考えた．なお，本研

くのメタデータポータルや地球科学データベースが存在する．

究では，英語で記述されたメタデータを対象としている．

例えば，アメリカ航空宇宙局 NASA が管理する地球科学

本論文の構成を以下に示す．第 2 章では，DIAS-P におけるデータのメタデータポータル GCMD(Global Change Master

メタデータの作成，利用とその問題点について説明し，第 3 章

Directory)（注 2） では，DIF(Directory Interchange Format) とでは関連研究を紹介する．第 4 章では，タグの自動推薦の手法いうフォーマットで，多様な地球科学データのメタデータをについての説明を行い，第 5 章では，検索語推薦の手法につい収集，分類し，それらのメタデータに対する検索機能を提供て説明する．第 6 章では，それぞれの手法に対する評価実験をしている．GCMD では，地球科学に関連する語彙集合の管行い，手法の有効性を検証した．第 7 章では，本研究のまとめ（注 1）：http://dias.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/simriw/jp/（注 3）：http://pangaea.de/（注 2）：http://gcmd.nasa.gov/（注 4）：http://www.editoria.u-tokyo.ac.jp/dias/





•

Atmosphere > Atmospheric Water Vapor > Humidity•

Atmosphere > Precipitation > Precipitation Amount•

Cryosphere > Snow/Ice > Snow Water Equivalent•Land Surface > Soils > Soil Moisture/Water Content

図 2 “Aqua/AMSR-E Satellite dataset” に付与されているキー
ワード

•

キーワード

•

データセットに関するオンライン情報•

データ周辺情報•

データ配布情報•

系譜情報

2. 1 DIAS-P におけるメタデータの作成と利用•

データセット作成に関する加工過程や履歴の説明

DIAS-P は，地球に関する膨大なデータを収集，蓄積，統合，•総合データの品質に関する問題点

解析し，地球規模の環境問題や自然災害等に対する危機管理や•データセット利用制約条項

資源管理に有益な情報を提供することを目的とした我が国のプ

•

参考文献

ロジェクトである．地球科学に関する各分野は，専門化かつ細2. 2 DIAS-P におけるメタデータの現状

分化する方向で発達してきており，分野間でのデータの統合的

我々は，2.1 節で説明した DIAS-P におけるメタデータの作

図 1 DIAS 俯瞰検索システムのトップページと今後の課題について述べる．

2. 地球環境情報統融合プログラム (DIAS-P)な利用や情報の共有は困難である．そのため，DIAS-P では，成，利用には以下の二つの問題があると考えている．

データや情報の相互運用性を高め，異なる分野間でデータや情問題点 1報を相互に利用できるデータ基盤の構築を目指している．

2.1 節で述べたように，収集したデータに予めメタデータが付与

メタデータの質が低い

DIAS-P が管理している地球科学データベース (以下，DIAS

されていない場合は，手動でメタデータを入力する必要がある．

データベースと呼ぶ) には，衛星データ，流域データ，海洋デー

そのため，各データセットによって，メタデータの記述量に大タなど様々なデータが存在し，それらのデータのメタデータをきな差が生じてしまう．DIAS データベースにおいて検索をす用いることで多様な視点からデータセットを検索することがでる際，記述量の少ないメタデータを持つデータセットを発見す

きる DIAS データ俯瞰・検索システム [3](以下，俯瞰・検索シることは非常に難しい. 我々は，地球科学データに対するメタ

ステムと呼ぶ) が構築されている．この俯瞰・検索システム (図データの中でも「キーワード」の記述量に着目した．メタデー

1) は，メタデータに対して，キーワード検索，空間検索，時間タにおける「キーワード」とは，地球科学に関連する統制語彙

検索といった多様な検索機能を有しており，検索条件に合致すの中から，そのデータセットに関連する語彙を選択して付与

るデータセット一覧を取得することができる．また，利用分野するものである．キーワードの情報は，データセットの分類やや作成手段で形成されたデータセット分類軸が整備されており，

データセット間の関連の取得に利用できる．また，データ利用

二次元の表上でデータセットの分類を行っている．DIAS-P で者は，付与されているキーワードを確認することで，そのデーは，様々なデータ提供機関からデータやメタデータを収集してタセットの大まかな内容把握ができると思われる．例えば，統おり，データセット単位でメタデータを作成する基本方針がと制語彙の一つである GCMD Science Keyword では，地球科学

られている．収集したデータに予めメタデータが付与されていに関連する語彙が階層化されて管理されており，上位階層の語ない場合は，データ提供者が，専用のウェブツールを用いて入彙には，例えば，“ATMOSPHERE” や “OCEANS” などがあ力欄に従って記入していくことで，地球科学分野のメタデータ

る．また，上位階層の語彙が “OCEANS” の場合，例えばその標準である ISO19115/ISO19139 [4] [5] に準拠したメタデータ

下位の階層として “PRECIPITATION” があり，さらにその下を作成する．

位の階層として “ACID RAIN” などが存在する．DIAS-P が管以下に，DIAS-P のデータセットに付与されているメタデー
タ項目の一覧を示す．

理しているデータセットを例にとり，GCMD Science Keywordの利用によるキーワードの付与例を図 2 に示す．
実際に，DIAS データベース内のメタデータにおけるキー•

データセット名，バージョン，データセット名略称

•

問い合せ先

ワード付与状況を調査したところ，入力がなされていないもの•

メタデータ作成者，作成日が散見された．統制語彙の中から適切な語彙を選択するために•

データセット作成者，作成日

は，その統制語彙に関する知識と語彙全体の把握が必要であ•

データセット概要文

る．しかし，例えば GCMD Science Keyword では，1000 個

•

時間情報

以上の語彙が階層化されて管理されており，全体の把握は困難•

地理的範囲，グリッドである．そのため，現状では，キーワードの利用により，データセットの分類やデータの統合的利用を促すことは難しい．

場合があるため，データセットの分類やデータセット間の関連問題点 2の取得が困難である．まず，本研究では，各データセットのメタ

どのような検索語を指定すればよいか把握することが困難

データ中からタグ候補となる語彙を自動抽出することで，デー

DIAS-P では，俯瞰・検索システムにより，メタデータを用いてタセットの分類やデータの統合的利用を支援することを考えた．

各データセットを検索することができる．しかし，DIAS デー

また，タグ候補となる語彙を抽出するために，メタデータ中のタベースにおいて，各データセットのメタデータがどのような「概要文」を利用した．各データセットのメタデータでは，そ語彙を含んでいるのか，または，その語彙がどのような表記でのデータセットを説明する概要文を記述することが一般的であ表されているのか把握していなければ，データ利用者が適切なり，そのデータセットの内容を大まかに把握することができる．

検索語を指定して検索することはできない．

データの統合的利用支援を考慮すると，科学キーワード集を本研究では，以上の二つの問題を対象とし，それぞれの問題

用いたタグ付けが適切であると考えた．また，我々は，タグにの解決を支援するために，タグ推薦の手法と検索語推薦の手法も種類が存在すると考え，「分野分類タグ」と「関連タグ」といを検討した．

う二種類のタグに分け，二種類のタグそれぞれに対して手法を検討した．分野分類タグとは，そのデータセットが属する地球

3. 関 連 研 究

科学の分野を表すものとし，関連タグとは，そのデータセット

地球科学データに対するタグ推薦の研究としては，タグの数の観測項目や地球科学に関連する語彙を表すものとした．今回が少ない地球観測データや環境科学データに対して，そのデーの実装では，科学キーワード集として GCMD Science keyword

タに関連があると思われる語彙をタグとして推薦する Tuarob

を用いることにした．地球科学に関する語彙集合は多種多様

らの研究 [6] がある．この研究では，地球科学分野における研究に存在し，特定の分野を専門的に扱っている語彙集合もある（注 5）のメタデータ検索シス

が，GCMD Science Keyword は地球科学分野全体を網羅してテムである ONEMercury（注 6）を対象にしている．手法としては，

おり，多様な地球科学データに対するタグ付けに適切であるとデータのポータルサイト DataONE

まず，タグ数が少ないデータをクエリデータとする．そして，考えたためである．GCMD Science Keyword に収録されていタグの語彙集合から語彙を一つ選択し，その語彙をタグとしてる語彙から，分野分類タグとなる語彙を割り当てると，GCMD含むデータ群とクエリデータとのコサイン類似度をそれぞれ計

Science Keyword の最上位層に存在する語彙が適切であると考算して，そのデータ群との類似度の総和を求める．そして，タえ，例えば，“OCEANS” や “BIOSPHERE” といった語彙がグの語彙集合に含まれるすべての語彙に関して，類似度の総和存在する．関連タグとなる語彙は，それ以外の下位層に存在すを同様にして求め，その総和の値が大きい上位 K(1 <
=K<
= 30)

る語彙が適切であると考え，例えば，“CARBON DIOXIDE”

個をタグとして推薦する．各データセットの特徴ベクトルには，や “MONSOONS” といった語彙が存在する．

TF-IDF 値と LDA のトピックの確率分布を利用している．あまず，分野分類タグを抽出するために，Labeled LDA を用る語彙集合や統制語彙を用いてタグを推薦するという点では，いた手法を検討した．地球科学の分野名をラベルとして扱い，

我々の手法と似ているが，我々は，その統制語彙が持つ階層構

分野名と概要文との対応関係を学習させた．そして，その学習

造を生かした手法を提案している．

結果を利用し，分野分類タグ候補の推薦を行う．

また，データセットのメタデータ中の「キーワード」の付与

次に，関連タグを抽出するために，GCMD Science Keyword支援を行うという Shimizu らの研究 [7] がある．手法としては，に登録されている語彙との文字列マッチングを行う手法を検討しメタデータ中の概要文を用いて，統制語彙との文字列照合やた．メタデータの概要文中の語彙と GCMD Science Keyword

Labeled LDA を利用することで，付与候補として適切なキーとを照らし合わせ，一致したものをタグ候補として推薦する．

ワードを自動抽出する．本研究のタグの推薦手法は，Shimizu

以下に，この二種類のタグの推薦についての詳細とタグ付けのらの手法を応用したものである．Shimizu らの手法では，統制

概要図 (図 3) を示す．なお，すでに GCMD Science Keyword

語彙が有する階層構造を意識せずに，すべての語彙を同等にが付与されているデータセットに関しては，それらの GCMD扱っていたが，本研究では，その階層構造を考慮に入れた手法

Science Keyword の語彙の最上位層に存在する語彙を分野分類を提案している．また，Shimizu らの研究では，Labeled LDA

タグに，その下位層に存在する語彙を関連タグに含めることにを利用する際，キーワードの推薦を行う確率値の閾値を定めてする．

いない．本研究では，実際に DIAS データベースに登録されて4. 1 分野分類タグの推薦手法

いるデータセットを対象に予備実験を行うことで，適切と思わ4. 1. 1 Labeled LDA の概要

れる閾値を定めた．

分野分類タグを推薦するために，Labeled LDA を利用する

4. タグの推薦手法
DIAS-P では，メタデータ中のキーワードの入力が不十分な手法を検討する．LDA(Latent Dirichlet Allocation) [8] は，1つの文書は潜在的な複数のトピックを表し，文書中の単語はそのトピックにより生成されると考える教師なし学習のトピックモデルである．Labeled LDA [9] は，それを教師あり学習とし，（注 5）：http://www.dataone.org/（注 6）：https://cn.dataone.org/onemercury/

それぞれのトピックに人が理解しやすいようなラベルを付与して解釈できるようにしたものである．実装は Stanford Topic

学習データとして，NASA が管理するメタデータポータル

GCMD(Global Change Master Directory) 中のメタデータを用意した．GCMD は，DIAS よりも膨大なメタデータを保有しており，GCMD Science Keyword も利用されている．GCMD
から 23096 件のメタデータを取得し，各メタデータ中の概要文と分野名との対応を学習させた．そして，実際にその学習結果
を DIAS データベースに登録されているデータセットの各概要
文に適用させた．その結果，メタデータのそれぞれの概要文に
図 3 タグ付けの概要図

対するラベルの確率分布が導出される．各ラベルに付与された値は，あるデータセットがその分野に属する確率を表している．

Modeling Toolbox（注 7） を利用した．Labeled LDA を用いた動機としては，そのデータセットの分野を表す語彙が，概要文中に含まれいない場合にも対応する必要があると考えたためである．地球科学の分野名集合を予め用意しておき，その分野名集
合と概要文とのマッチングを行うことも考えられるが，その分野名が概要文中に含まれていない場合は，タグに推薦できない．
そこで，文書に隠された潜在的なトピックを推定する Labeled

LDA を利用することで，より精度の高い推薦を行うことができると考えた．また，Labeled LDA を利用するには，背景ト
ピック混合率に関するハイパーパラメータαと単語生成率に関するハイパーパラメータβの値を定める必要がある．ラベルの数を K とおいたとき，Griﬃths らの先行研究 [10] や Shimizu
らの先行研究 [7] では (α, β) = (50/K，0.1) を採用している．

今回は，各ラベルに付与された確率値がある閾値を上回ったと
き，そのラベルを分野分類タグとして推薦できると考える．

4. 1. 3 閾値決定のための予備実験
分野分類タグとして推薦するラベルを決定するため，その閾値を設ける必要がある．閾値を決定するために，すでに GCMD

Science Keyword が付与されている DIAS データベース内の既存のデータセット 78 個を対象として予備実験を行った．それらのデータセットにすでに付与されている GCMD Science

Keyword の最上位層の語彙を正解データとして利用する．既存のデータセット 78 個それぞれの概要文に Labeled LDA を適用させ，閾値を上回ったラベルの数のうち正解データと一致したラベルの数を調べる．閾値を決める指標として，適合率，再現率，F 値を利用した．それぞれの指標の詳細を以下に示す．

後述するが，本研究ではラベルの数を 14 個としたので，先行研究を参考にし，(α, β) = (3.57，0.1) と設定した．

適合率 P =

正解データと一致したラベル数
閾値を上回ったラベル数(1)

再現率 R =

正解データと一致したラベル数
117 個=(正解データの総計)(2)

4. 1. 2 Labeled LDA の利用法
実際に Labeled LDA を利用するには，まずラベルを決める必要がある．今回は，分野分類タグを推薦するために，地球科学の分野名をラベルに利用した．具体的には，GCMD Science

Keyword の階層構造を利用し，その最上位層に存在する 14 個の語彙をラベルに利用する．以下に，今回用意したラベル一覧
を示す．

F値=

(α + 1)P R
αP + Rα : 適合率に対する再現率の重み(3)F 値に関して，タグを “推薦” することを考えると，適合率よりも再現率を重視するべきだと考え，α = 2 として計算した．
閾値を変化させた際の各指標値の変化を表 1 に示す．この表の•

CRYOSPHERE•

結果から，F 値が最も高い 0.100 を閾値に設定することにした．

BIOLOGICAL CLASSIFICATION•GCMD などに登録されている既存のデータセットは，平均しBIOSPHERE•て 2 個から 3 個の分野に属している．閾値を 0.1 に設定すると，

HUMAN DIMENSIONS•

78 個のデータセットに対して 181 個の推薦が可能であるので，

SOLID EARTH

十分なラベル数を推薦できていると思われる．

•

ATMOSPHERE•

OCEANS•

4. 2 関連タグの推薦手法

TERRESTRIAL HYDROSPHERE•

関連タグとなる語彙を抽出するために，GCMD Science Key-PALEOCLIMATE•

word を用いて，地球科学に関連する語の判定を行う．各メタ

LAND SURFACE•

データ中の概要文と GCMD Science Keyword を照らし合わ

SPECTRAL/ENGINEERING•

せ，一致したものを関連タグ候補として推薦する．その際，各SUN-EARTH INTERACTIONS•

語彙にステミング処理を施し，語形変化を取り除いた状態で文AGRICULTURE•

字列マッチングを行うことで，マッチングの精度を向上させた．

CLIMATE INDICATORS

しかし，単純に文字列マッチングを行って得られた語彙の中には，そのデータセットを特徴づけるにはふさわしくない語彙も（注 7）：http://nlp.stanford.edu/software/tmt/tmt-0.3/

含まれている可能性が高い．そのため，関連タグ候補の絞り込閾値

表 1 閾値を変化させたときの各指標値の比較
正解データ
閾値を上回ったと一致した
適合率 再現率
ラベルの数
ラベルの数

F値

0.400

7

12

0.583 0.0598 0.0855

0.350

12

17

0.706

0.103

0.144

0.300

15

24

0.625

0.128

0.174

0.250

27

41

0.659

0.231

0.295

0.200

42

64

0.656

0.359

0.423

0.150

54

102

0.529

0.462

0.482

0.100

72

181

0.398

0.615

0.520

0.050

101

533

0.189

0.863

0.394

0.000

117

1092

0.107

1.000

0.264

みを行い，さらにタグ推薦の精度を向上させることを考えた．
絞り込みの手法としては，GCMD Science Keyword の階層構
造を利用し，文字列マッチングにより抽出された語彙と，分野
分類タグで推薦された語彙の関係に注目した．文字列マッチン
グにより抽出された語彙を，以下の 3 つのパターンに分ける．

図4

検索語推薦のインタフェース案

た．しかし，検索語の推薦としては，観測機器名，プロジェク
ト名，モデル名，組織名，地名などといった，科学キーワード以外の語も有用であると思われる．それらの語彙の取得には，
観測機器名，プロジェクト名などを管理する既存の語彙集合を利用することが考えられる．
我々は，既存の語彙集合の一つとして，Wikipedia に着目し，(1) 同分野に属する語彙
文字列マッチングにより抽出された語彙の中で，分野分類タグとなる語彙の下位語として存在するもの(2) 異分野に属する語彙
文字列マッチングにより抽出された語彙の中で，どの分野分類
タグとなる語彙の下位語としても存在しないもの(3) 同分野と同時に異なる分野にも属している語彙
文字列マッチングにより抽出された語彙の中で，(1) に属している語彙であり，同時に，他の分野の下位語にも存在するもの(1) に含まれる語彙は，そのデータセットを特徴づける語彙としてふさわしいものと考え，関連タグとして推薦する．

(2) に含まれる語彙は，分野分類タグとなる語彙とは異なる
分野の下位語であるので，そのデータセットを特徴づける語彙として不適切な語彙であると判断し，関連タグには推薦すべきでないと考える．複数の分野分類タグが存在するときは，どの分野分類タグ以下にも属さない語彙である場合のみ，その語彙を推薦しないことにする．

(3) に 含 ま れ る 語 彙 は ，複 数 の 分 野 に 属 す る 語 彙 で ある．例えば，“CARBON DIOXIDE” は，“ATMOSPHERE”，“OCEANS”，“TERRESTRIAL HYDROSPHERE” など複数の分野に属している．このような語彙により，異分野間のデー
タの統合利用の支援が可能になると考えられる．そのため，後述するタグ推薦のインタフェース案においては，(3) に含まれる語彙を最も重要視する．

5. 検索語の推薦手法

予備調査を行った．具体的には，Wikipedia において “地球科学 (Earth sciences)” カテゴリ以下のカテゴリをたどり，深さ 3までのページタイトル一覧を取得し, 得られた語彙集合とメタ
データ中の概要文との文字列マッチングを行った．しかし，観
測機器名やモデル名など地球科学に関連する語彙はごく少数しか取得することができなかった．また，GCMD が管理するプ
ロジェクト名やプラットフォーム名に関する語彙集合に関しても同様の結果が観察された．このことから，既存の語彙集合において，新しい機器やプロジェクトが登場した際などに，その語彙集合を確実かつ正確に管理することは困難であり, また, それらの語彙に対する網羅性にも問題があると考え，既存の語彙集合の利用のみでは十分に取得できない語彙についても抽出を行う手法を検討した．
検索語推薦のインタフェース案としては，地球観測データのメタデータポータル GEO Portal（注 8） において実装されているような検索語のサジェスト機能を付けることを考えている. また，メタデータ中に多く含まれる単語などに関しては，“Rec-ommended Search Words” というようなお勧め検索語ボックスを用意することも考えている (図 4)．

5. 1 形態素解析を利用した検索語の推薦手法
既存の語彙集合との文字列マッチングでは，その語彙集合に収録されていない語彙については抽出することはできない．そこで，既存の語彙集合では網羅できていない語彙を取得するため，メタデータ中の概要文自体を形態素解析することで，検索語を抽出する手法を検討した．形態素解析には TreeTagger（注 9）を利用した．地球科学に関連する語彙は専門的な語彙である可

データ利用者にとって，どのような検索語を指定すればよいか把握することは困難である．本研究では，メタデータ中の概要文から，地球科学に関連する語彙を抽出し，その語彙を検索能性が高いと考え，形態素解析した結果，固有名詞と判定された語を抽出した．また，“Earth Simulator” といった，固有名
詞 1 語では意味を成さない語彙も多々存在するので，固有名詞

語として推薦する手法を検討した．まず，タグの自動推薦の手法によって得られた語彙を検索語としても推薦することを考え（注 8）：http://www.geoportal.org/（注 9）：http://www.cis.uni-muenchen.de/˜schmid/tools/TreeTagger/表 2 抽出する品詞列パターン
品詞列パターン 検索語例
固有名詞

ADEOS，AVNIR

固有名詞句
固有名詞句
+
and/前置詞+
固有名詞句

Earth Simulator，Tone river

表 3 文字列マッチングと Labeled LDA の比較
正解
推薦
手法
全分野数 適合率 再現率
分野数 分野数
文字列マッチング

20

23

113

0.869

0.177

Labeled LDA

81

130

113

0.623

0.717

National Institute for Environmental Studies

表 4 閾値変化による適合率

National Ocean and Atmospheric Administrationを含む名詞列 (以下，固有名詞句と呼ぶ) も同時に抽出した．さらに，“National Institute for Environmental Studies” といっ閾値

正解分野数 推薦分野数

適合率

0.1

81

130

0.623

0.2

31

43

0.721

0.3

13

15

0.867

0.4

8

8

1.00

た，固有名詞句の間を前置詞で結ぶことによって一つの組織名となるものや，“and” で結ぶことによって一つの意味を成す語も存在したので，それらの語の抽出も行った．抽出する品詞列パターンを表 2 に示す．

6. 評 価 実 験
6. 1 タグ推薦に関する評価実験
提案手法により抽出されたタグ候補を，データ提供者へ提出
し，タグの推薦手法の有効性を検討した．実験として，DIAS
データベースに登録されているデータセット 54 個を対象とし，
分野分類タグや関連タグに推薦されている語彙がタグとして有効かどうかを判定した．また，4.2 節で述べた “異分野に属す

図 5 各データセットの適合率分布る語彙” を関連タグ候補から除去する手法の有効性も同時に検証した．すでにデータセットへ付与されている GCMD Science

Keyword が存在する場合は，その最上層の語彙を分野分類タグへ，その下位層の語彙を関連タグへ含めて評価した．また，

GCMD Science Keyword 全体の中から，分野分類タグや関連タグとして追加したい語彙を自由に選択して頂いた．分野分類
タグ，関連タグそれぞれについての実験結果を以下に示す．

6. 1. 1 分野分類タグ推薦に関する評価実験
まず，分野分類タグ推薦の評価を行う．評価方法として，適合率と再現率を利用した．対象とした全データセットにおいて，提案手法により推薦された分野のうち正解と判断された分野の図 6 各データセットの再現率分布

割合を適合率とし，それらのデータセットが属すると判断された全分野数のうちどれほどの分野を推薦できたかの割合を再現率とする．ただし，すでに GCMD Science Keyword が付与されているデータセットに関しては，それらの GCMD Science

Keyword の最上位の語彙も，全分野の一つとして分野分類タグに含めることにする．また，文書に隠れる潜在的トピックを推定する Labeled LDA の有効性を示すために，比較対象として，
ラベルに利用した 14 個の分野名と各概要文との文字列マッチン
グを行い，文字列マッチングにより取得された分野を分野分類
タグに推薦することを考える．文字列マッチングにより取得できた分野のうち正解と判断された分野の割合を適合率とし，それらのデータセットが属すると判断された全分野のうち文字列マッチングによりどれほでの分野を取得できたかの割合を再現率とする．表 3 が，それぞれの適合率，再現率を計算した結果である．また，この実験では，4.1.3 節で決定した閾値 0.1 以上の確率をもつ分野を分野分類タグとして推薦しているが，その閾値を変化させた際の適合率も求めた．その結果を表 4 に示す．

表 3 より，文字列マッチングにより取得された分野は，ほぼ確実にそのデータセットが属する分野の一つに該当するが，やはり再現率が極端に乏しい値を示している．その文字列マッチ
ングによる手法と比較すると，Labeled LDA を用いた手法において，再現率が大幅に向上していることが分かる．これは，Labeled LDA の利用により，文字列マッチングでは取得できないような多くの分野を，データ提供者側に推薦できたことを示している． また，表 4 より，閾値を 0.2 以上に設定すると高確率で正解の分野を推薦することができ，Labeled LDA が有効に働いていることが分かる．
対象とした各データセットに対して，適合率と再現率を求め，集計した結果を図 5，6 に表す．データセット数を縦軸に，適合率，再現率の値を横軸に設定している．図 5 より，適合率が低いデータセットが散見される．理由として，概要文の記述が少ないデータセットに対しては，十分に Labeled LDA を適表 6 各データセットにおける検索語の取得割合
地球科学
データセット ID
抽出語彙数
関連語彙数

表 5 絞り込みの有無による適合率変化
手法

正解タグ数 推薦タグ数

適合率

絞り込みなし

108

147

0.735

絞り込みあり

102

120

0.850

AlligatorHope

4

3

AWCI Nepal Bagmati

5

3

CEOP CAMP Western Indonesia

129

用させることができず，不適切な分野を推薦してしまったこと

CEOP Model Grid ECPC SFC65139が考えられる．例えば，“Minamitorishima CO2 isotope ratio

CEOP Satellite ADEOS II AMSR 2CLWAT

12

8

Dataset” では，概要文の記述が 11 語しかなく，適切な分野をDIAS Satellite SeaWiFS Chl

4

4

一つも推薦することができなかった．また，ある一つの分野にJMA Obs Sunphoto

653

特化しているデータセットに対して，多くの他の分野を同時に推薦してしまっているとき，適合率は極端に下がってしまい，

MAHAPGP

5

ALOS PALSAR

7

6

ODA rNPhigh106

再現率は高い値を示すことも原因であると考えられる．ある一つの分野に特化しているデータセットが持つ傾向として，そのデータセットのタイトル中に，その分野に特徴的な語彙が含まれていることが多かった．例えば，“Regional Ocean Renalysis-1/4degree North Pacific” というデータセットでは，推薦された分野数 4 件のうち，有効と判断された分野は “OCEANS” のみであったが，“Ocean” という語彙がタイトル中に含まれている．これらの例を踏まえ，タイトル中に含まれる語彙を重要視しつつ，概要文だけでなくタイトルに対しても Labeled LDAを適用させることで，より適切な推薦を行うことができると考えられる．

6. 1. 2 関連タグ推薦に関する評価実験
次に，関連タグ推薦の評価を行う．概要文の記述が少なく，関連タグを推薦できなかったデータセットも散見されたので，54 件中 37 件のデータセットを対象に評価した．評価方法としては，再現率は用いず，適合率のみを利用する．理由として，
たとえデータ提供者であっても，そのデータセットに関連する語彙をすべて選択することは非常に困難であり，再現率の算出に必要となる正解の関連タグ全体の集合を求めることができな
いためである．提案手法により関連タグとして推薦された語彙のうち，タグとして有効と判断された語彙の割合を適合率とする．また，4.2 節で述べた “異分野に属する語彙” を取り除くことによる関連タグ候補の絞り込みが有効に働くかを検証するた
め，絞り込みを行わずに推薦した場合との比較を行った．概要
文と GCMD Science Keyword の文字列マッチングにより推薦された全ての関連タグのうち，タグとして有効と判断された語
彙の割合を，この場合の適合率とする．以上二つの適合率の変化を表 5 に示す．
表 5 より，関連タグ候補の絞り込みを行った結果，タグとして不適と判断される多くの語彙を関連タグ候補から除去することができた．例えば，“Atmosphere and ocean carbon dioxide

monitoring using volunteer observing ship (Alligator Hope)servicing between Japan and West Coast” では，概要文との文字列マッチングにより “Alligator” という語彙が抽出されるが，抽出された “Alligator” の上位語は “BIOLOGICAL

CLASSIFICATION” であり，動物の一種としてマッチングしたものである．実際の “Alligator Hope” は定期貨物船の名称であり，このデータセットが属する分野は “ATMOSPHERE”と “OCEANS” であるので，動物としての “Alligator” をタグとして利用するのは不適切であるが，関連タグの絞り込みにより，“Alligator” のような異分野に属する語彙を，関連タグ候補から除去することができた．表 5 の結果と以上の例より，“異分野に属する語彙” の利用による関連タグの絞り込みは，有効に働くと思われる．

6. 2 タグ候補選択の操作手順案
評価実験の結果を考慮に入れ，我々の提案手法を利用したタグ推薦機能を，実際のデータ提供者が利用する際の操作手順案
を考える．まず，データ提供者は，推薦された分野分類タグ候補の中から，そのデータセットが属すると思われる地球科学分
野を 1 個以上選択する．次に，選択された分野分類タグの下位語として存在する語彙のみ，関連タグ候補として推薦する．
さらに，本研究では，データの統合的利用の支援を目的としているので，関連タグ候補中の “同分野と同時に異なる分野にも属している語彙” に相当する語彙をハイライト化し，データ提供者，利用者双方にそれらの語彙を明示的に示すことを考えている．

6. 3 検索語推薦に関する実験
実際に，各データセットの概要文に形態素解析を施し，抽出された語彙が，観測機器名，プロジェクト名，モデル名，組織名，地名などといった，地球科学に関連する語彙であるかどうかを判断する．DIAS データベースに含まれているデータセッ
ト全てに提案手法を適用したが，ここではデータセットをラン
ダムに 10 個取り上げ，その結果を表 6 に示す．補足として，各
データセットにおける抽出語彙数の差は，各概要文の記述量に依存している．
表 6 より，提案手法を適用することで，数多くの地球科学関連語彙を取得することができたが，同時にいくつかの問題点が見つかったので，それらについて考察する．
月名や方角名の抽出
形態素解析により固有名詞を抽出してきたので，“August” や“December” などの月名や “SSW” や “NNE” などの方角名も同時に抽出されてしまう場合があった．月名や方角名を 含む語
彙集合を予め用意しておき，その語彙集合に含まれる語彙を省くようにすればよいと思われる．
並列関係にある語彙“NASA Global Modeling and Assimilation Oﬃce” といった，

“and” を含む組織名などを取得するために，固有名詞句 + and+ 固有名詞句を一つのまとまりとして抽出を行った．その結果，

謝辞“Huu Trach and Bo River” といった，河川名を並べて記述す

本研究の一部は，科研費 22700097 の助成を受けており，まるために “and” を用いているような語句も誤って抽出される

た，文部科学省委託研究「地球環境情報統融合プログラム」の場合があった．同様に，“Minamitorishima Global station of

支援を受けて行われた．ここに記して謝意を表す．

JMA” など，前置詞を境界に分割して抽出すべき語も，1 語として抽出してしまった．“and” や前置詞を含む地球科学関連語
彙などの場合は，その語句の略称が近接している場合が多いので，その情報を利用して誤抽出を防ぐことができると思われる．

7. お わ り に
7. 1 ま と め
我々は，地球科学データに対してデータ提供者にタグを推薦することで，データセットの分類やデータの統合利用の支援を行うことができると考えた．提案手法では，Labeled LDA の利用や統制語彙との文字列マッチングにより，タグ候補を抽出した. また，形態素解析の利用により検索語を取得することで，データ利用者に対して検索語の推薦を行うことができると考えた．タグの推薦手法の評価実験においては，Labeled LDA の利用により，単なる文字列マッチングでは取得できなかった分
野を幅広く推薦することができた．関連タグに関しては，“異分野に属する語彙” を除去した効果が見受けられ，適切な推薦を行うことができたと思われる．また，検索語の推薦手法の実験においては，観測機器名やモデル名など多くの地球科学関連語彙を取得できたが，誤抽出された語彙も散見された．今後は，検索語推薦の精度改善を目指したい．

7. 2 今後の課題
本研究で提案した手法では，概要文の記述量が少ないデータセットに対しては，Labeled LDA を十分に適用できていない可能性がある．これらのデータセットにも対応できるように，タイトル名や系譜情報などの概要文以外の情報も加え，Labeled

LDA を適用する必要があると思われる．
関連タグの推薦手法において，概要文との文字列マッチング
のみでは，十分な数のタグを推薦できないデータセットも存在した．今後は，概要文以外のメタデータ情報の利用や，文献 [6]のように，データセット間の類似度を測る手法を組み合わせることで，より多くのタグを推薦できると考えている．また，
データセットの内容を短時間で俯瞰できるように，タグとしての重要度を測るような指標を設定することで，よりタグとして適切な語彙のみを推薦することも考えられる．
今回のタグの推薦手法で利用した統制語彙は GCMD Science

Keyword のみであったが，科学キーワード集として，NASA が開発した地球科学オントロジーである SWEET(Semantic Web

for Earth and Environmental Terminology) などの利用も考えることができる．今後は，他の用語集や語彙集合との併用も検討していきたい．
最後に，今回提案したインタフェースを DIAS データベースに取り入れ，そのフィードバックを得ることで，さらなる改善を行いたい．

文

献[1] Olsen, L.M., G. Major, K. Shein, J. Scialdone, S. Ritz,
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[3] 清水敏之, 絹谷弘子, 吉川正俊. 多様な地球科学データに対する俯
瞰・検索システムの開発. 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.
110, No. 328, pp. 39–44, 2010.
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[5] International Organization for Standardization. ISO/TS
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[10] Thomas L. Griﬃths and Mark Steyvers. Finding scientifictopics. In Proceedings of the National Academy of Sciences,Vol. 101, pp. 5228–5235, 2004.