DEIM Forum 2019 P2-112

技術書の索引から抽出した用語関係データに基づく技術用語マッピング手法の提案
猪口 真吾†

奥健太†† 龍谷大学理工学部 〒 520-2194 滋賀県大津市瀬田大江町横谷 1-5
E-mail: †t150447@mail.ryukoku.ac.jp, ††okukenta@rins.ryukoku.ac.jp
あらまし

知識を共有するためのさまざまなサービスを利用するにあたり，技術分野の初学者にとっては，どの技術用語で検索をかけるべきかの選定が難しく，適切な情報を得るためには，どの技術用語とどの技術用語が関連するのかを把握する必要がある．このような問題に対し，本研究では，技術用語間の関係性を可視化するインタフェースを検討する．技術用語間の関係性を抽出する基となる情報源としては技術書の索引に着目する．同一技術書において出現ページが近い技術用語は互いに関連性が強いと仮定することで，技術用語間の類似性を定義する．類似性は，技術書の索引から抽出した技術書-索引語（技術用語）-出現ページの関係データを基に算出する．算出した類似性から索
引語間距離行列を作成し，多次元尺度構成法（MDS）により関係性を可視化する．索引語間距離行列においては，同一の技術書に出現しない索引語同士の要素は欠損値となるが，MDS では距離行列上に欠損値が存在することは許されない．提案手法では，距離行列を作成するにあたり，このような欠損値に対して定数で補完する．提案手法により，技術用語間の類似性を算出，2 次元空間への可視化が可能であるか検討する．また，提示される関連語が妥当であるか考察する．
キーワード 技術用語推薦，可視化
知識ベース推薦 [3] [4]．(a) および (b) の方式には，大量の履歴

1. は じ め にデータが必要となる．また，(a) では新規ユーザおよび新規ア（注 1）

現在，Wikipedia（注 2）

や Qiita（注 3），SlideShareなど，知識

イテムのコールドスタート問題がある．(b) では，新規アイテを共有するためのさまざまなサービスがある．こうしたサービ

ムのコールドスタート問題については解消されるものの，新規

スには基本的にはキーワード検索機能が提供されている．ある

ユーザのコールドスタート問題は依然として残る．これらに対技術について調べたいとき，技術用語でキーワード検索するこし，(c) は履歴データは必要とせず，新規ユーザに対しても推とで，関連する情報を得ることができる．しかしながら，ある

薦可能である．

技術分野における初学者にとっては，どの技術用語で検索をか

知識ベース推薦には，制約ベース推薦方式と事例ベース推薦

けるべきか，その選定が難しい．適切な情報を得るためには，方式がある．制約ベース推薦は，ユーザが提示した制約を満た

どの技術用語とどの技術用語とか関連するのか把握しておく必すアイテムを推薦する．事例ベース推薦は，ユーザが例示した

要がある．

アイテムや属性に類似するアイテムを推薦する．推薦されたア

このような問題に対し，本研究では，技術用語間の関係性をイテムを参考にしながら，ユーザが条件を修正（批評）してい可視化するインタフェースを検討する．技術用語間の関係性をくことで，ユーザのアイテム探索を支援する．本研究では，履抽出する基となる情報源としては技術書の索引に着目する．技歴データをもたない新規ユーザにも推薦可能なシステムを想定

術書の索引には，その技術書における索引語（技術用語）の出しているため，知識ベース推薦方式に位置付けられる．

現ページが一覧としてまとめられている．この索引から技術書索引語（技術用語）-出現ページの関係データを抽出する．ここ2. 関 連 研 究で，同一技術書において出現ページが近い技術用語は互いに関2. 1 書籍推薦システム

連性が強いと仮定することで，技術用語間の類似性を定義する．

Amazon.com における推薦システムでは，ユーザの購入履

この類似性を基に，技術用語の関係性を 2 次元空間に可視化し歴に基づき書籍を推薦している [5]．Yang ら [6] の手法は，協たインタフェースを構築する．

調フィルタリングを用い，ユーザのアクセスログを基にユーザ

なお，推薦システムの基本方式として，大きく次の三つの方の嗜好に合った書籍を推薦する．Givon ら [7] は，書籍の内容

式がある；(a) 協調ベース推薦 [1]，(b) 内容ベース推薦 [2]，(c)を表すソーシャルタグと協調フィルタリングを組み合わせた書
籍推薦システムを提案している．Sieg ら [8] は，ドメインオン（注 1）：https://ja.wikipedia.org/（注 2）：https://qiita.com/（注 3）：https://www.slideshare.net/

トロジーの形で表現される意味的知識を取り入れたユーザベー
ス協調フィルタリングを用い，ユーザの嗜好を抽出している．

BReK12 [9] は，ソーシャルブックマークサイトにおけるブック

マップを用意しておく必要がある．本研究では，技術書から索引語集合を抽出し，技術書内における索引語間のページ差に基づき，索引語間距離行列を作成する．この索引語間距離行列を基に，多次元尺度構成法により，2 次元空間による索引語マップを作成する．
以下，提案システムについて詳細に説明する．

4. 2 索引語の登録
技術書集合 B の各索引に登録されている索引語を抽出し，次の関係スキーマをもつ各テーブルに格納する：

books (isbn, book title)
terms (term id, term name)

図 1 システムインタフェース

books - terms (isbn, term id, page)

マークを基に K-12—アメリカにおける幼稚園年長から高校卒

ここで，books は技術書テーブルであり，isbn id は技術書の業までの 13 年間—向けの書籍を推薦するシステムである．こISBN，book title は技術書のタイトルを表す．terms は索引

れらの推薦システムでは，ユーザの購入履歴やブックーマーク，

語テーブルであり，term id は索引語 ID，term name は索引語

オントロジー等が必要となる．これらに対し，K3Rec [10] は，名を表す．books-terms は技術書と索引語の関係テーブルであ

新規ユーザを対象とし，履歴データやオントロジー等を必要とり，isbn, term id は，それぞれ books テーブル，terms テーブ

しない書籍推薦システムである．K3Rec は，Google Books（注 4）ルを参照する外部キーである．page は，その索引語がその技術

や Amazon.com 等から利用可能なメタデータを用いている．

書に出現するページ番号を表す．索引語が同一の技術書に複数回

K3Rec に対し，我々は，書籍の索引に着目しており，索引語

出現する場合は，出現回数分のタプルが登録される．例えば，「確

ベースで書籍を特徴化することを想定している．本研究では，

率的ブロックモデル」（仮に索引語 ID を 1 とする）は『関係デー

これに先立ち，書籍の索引から抽出した索引語間の関連性につタ学習』（ISBN:9784061529212）の 44 ページと 48 ページに出いて分析する．

現する．この場合は，二つのタプル (“9784061529212′′ , 1, 44),3. 定(“9784061529212′′ , 1, 48) が books-terms テーブルに登録さ義れる．
また，索引語には表記揺れの問題がある．例えば，「SVM」の

定義 1：技術書． 技術書を bk ∈ B と表す．
定義 2：索引語． 技術書の索引に登録されている語を索引語と同義語として，「SVM」，「サポート・ベクトル・マシン」，「サ

よび，ti ∈ T と表す．

ポートベクトルマシン」，「support vector machine」などがあ

定義 3：索引語間距離行列． 索 引 語 間 距 離 行 列 を D=[dij ]|T |×|T | と表す．距離行列 D は |T | × |T | の対称行列である．
dij は索引語 ti と索引語 tj の間の距離を表す．
定義 4：索引語マップ． 索引語マップは，索引語間の類似関係
を 2 次元特徴空間に可視化したものである．類似している索引
語同士は近く，類似していない索引語同士は離れて配置される．

4. シ ス テ ム
本章では，提案手法である技術用語マッピング手法について説明する．

4. 1 システム概要
図 1 は，提案システムのインタフェースである．インタフェー
スは，検索ビューとマップビューから構成される．
ユーザは検索ビューから任意のキーワードで索引語を検索することができる．マップビューには，検索された索引語周辺の索引語マップが表示される．ユーザは，このマップビューから興味のある索引語に関連する索引語を探索し，調べることができる．
このようなシステムを実現するためには，あらかじめ索引語（注 4）：http://books.google.com/

る．このような関係は，下記のテーブルに登録しておく：

synonymous_terms (term a id, term b id)
ここで，term a id は代表となる索引語の ID であり，term b id
はその代表語と関連付ける同義語となる索引語の ID である．

4. 3 索引語間距離行列の作成
books-terms テーブルを基に，索引語間距離行列 D = [dij ]を作成する．索引語 ti と索引語 tj の間のページ差を距離 dijとする．
索引語 ti と索引語 tj の間の距離 dij の算出は，次の 2 通りを考える．

a) 線 形 方 式
索引語 ti と索引語 tj の間のページ差と距離 dij との関係が線形であると仮定する．つまり，同一の技術書内において ti とtj が同一ページに出現するときには dij = 0，最大限離れて出現するときには dij = 1 とし，その間は線形的に変化するものとする．具体的には，dij は次の手順により求める：(1) books-temrs テーブルから，二つの索引語 ti , tj が共起する技術書集合 B ⊂=B を取得する．

(2) 各技術書 bk ∈ B について，それぞれ次の (3)–(4) の処理をする．

(3) その総ページ数 pk を取得する．

表 1 実験対象の技術書リスト．

(4) その技術書 bk 内における二つの索引語 ti , tj の間のページ差 dijk を取得する．ここで，bk 内において ti や tj が複数回出現する場合には，最小のページ差を dijk とする．

(5) 次式により，距離 dij を算出する：
1 ∑ dijk
dij =
|B|
pk

(1)

k

b ) 非線形方式
索引語 ti と索引語 tj の間のページ差と距離 dij との関係が線形であると仮定する．ここでは，同一の技術書内において tiと tj が同一ページに出現するときには dij = 0，ページ差が一定の大きさ以上になると dij = 1 とし，その間は曲線的に変化するものとする．具体的には，dij は次の手順により求める：(1) books-temrs テーブルから，二つの索引語 ti , tj が共起する技術書集合 B ⊂=B を取得する．

(2) 各技術書 bk ∈ B について，それぞれ次の (3)–(4) の

タイトル

ISBN

出版社

978-4061529014 機械学習のための確率と統計

講談社

978-4061529021 深層学習

講談社

978-4061529038 オンライン機械学習

講談社

978-4061529045 トピックモデル

講談社

978-4061529052 統計的学習理論

講談社

978-4061529069 サポートベクトルマシン

講談社

978-4061529076 確率的最適化

講談社

978-4061529083 異常検知と変化検知

講談社

978-4061529090 劣モジュラ最適化と機械学習

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978-4061529106 スパース性に基づく機械学習

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978-4061529113 生命情報処理における機械学習 多重検定と推定量設計

講談社

978-4061529120 画像認識

講談社

978-4061529137 ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング

講談社

978-4061529144 変分ベイズ学習

講談社

978-4061529151 ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理

講談社

978-4061529168 グラフィカルモデル

講談社

978-4061529175 バンディット問題の理論とアルゴリズム

講談社

978-4061529182 ウェブデータの機械学習

講談社

978-4061529199 データ解析におけるプライバシー保護

講談社

978-4061529212 関係データ学習

講談社

978-4061529274 音声認識

講談社

978-4061538214 イラストで学ぶ機械学習 最小二乗法による識別モデル学習を中心に 講談社
978-4061538252 イラストで学ぶディープラーニング

講談社

978-4274131493 わかりやすいパターン認識

オーム社(3) その総ページ数 pk を取得する．

978-4274215308 続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門―

オーム社(4) その技術書 bk 内における二つの索引語 ti , tj の間の978-4274218026 進化計算と深層学習 ―創発する知能―

オーム社

978-4274218873 機械学習と深層学習 ―C 言語によるシミュレーション―

オーム社

ページ差 dijk を取得する．ここで，bk 内において ti や tj が複978-4274219344 Chainer による実践深層学習

オーム社
オーム社

数回出現する場合には，最小のページ差を dijk とする．

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978-4274220333 自然言語処理と深層学習 C 言語によるシミュレーション

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978-4274221071 Chainer v2 による実践深層学習

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処理をする．

(5) 次式により，距離 dij を算出する：
1 ∑
1
dij =
2d
−
|B|
1 + e 10( ijk − 1)
k

(2)

pk

4. 4 2 次元空間への索引語のマッピング
4. 3 節で作成した索引語間距離行列を 2 次元空間にマッピン
グする．本研究では，2 次元空間へのマッピングには多次元尺度構成法（MDS）を用いる．

MDS は，距離データを用いて，2 次元空間上に距離が小さいものは近く，大きいものは遠く配置する．これにより，索引
語間の相対関係の可視化を可能とする．MDS には，距離デー
タを低次元に配置できる計量多次元尺度法と類似度を低次元に配置できる非計量多次元尺度法がある．本研究で MDS を適用(3) 固有値を降順に出力したとき，上位 2 個の固有値に対応する固有ベクトル e1 , e2 を得る．

(4) 2 個の固有ベクトルを基に基底行列 P = [e1 , e2 ] を得る．
以上の手順により得られた基底行列 P の i 番目のベクトルがアイテム ai の 2 次元削減後の特徴ベクトルとなる．

5. 評

価

する索引語間距離行列は距離データであるので，計量多次元尺

5. 1 データセット

度法を適用する．

本実験では，表 1 に示す 35 冊の技術書を対象とし，これらのMDS では距離行列上に欠損値が存在することは許されない．

技術書情報を books テーブルに登録した．各技術書の索引から人

索引語間距離行列においては，同一の技術書に出現しない索引

手により索引語を抽出し，terms テーブルおよび books-terms

語同士の要素は欠損値となる．そのため，このような欠損値にテーブルに登録した．ユニークな索引語数は 5, 263 であった．

対して何らかの定数で補完することで距離行列を補完する必要

また，books-terms テーブルに登録されたタプル数は 9, 072 でがある．二つの索引語が同一の技術書に出現しないということあった．

は，距離の考え方から，それらの索引語間の距離は十分大きい

5. 2 欠損値の補完に関する予備実験

値を設定する必要がある．本研究では，予備実験の結果，欠損

4. 4 節では，予備実験により欠損値を 10 で補完するという値を 10 で補完することとした．

MDS による索引語間距離行列 D に基づく索引語集合 T の 2次元空間へのマッピングは以下の手順で行う：

ことを述べた．本節では，その予備実験について説明する．

books-terms テーブルを基に作成した距離行列 D に含まれる欠損値を {1, 10, 100} で補完したとき，それぞれで構築され(1) 距離行列 D の欠損値を定数で補完する．

た 2 次元空間を検証する．図 2 は，それぞれ欠損値を 1, 10, 100(2) ヤング・ハウスホルダー変換で得られた行列をスペクで補完したときに構築した 2 次元空間である．図中の点は一つ

トル分解し，固有値と固有ベクトルを求める．

の索引語を示す．

(a) 1 で補完．

(b) 10 で補完．

(c) 100 で補完．

図 2 距離行列 D に含まれる欠損値を {1, 10, 100} で補完したとき，それぞれで構築された 2次元空間．図中の点は一つの索引語を示す．

4. 3 節で述べたとおり，同一の技術書内において ti と tj が最大限離れて出現するときには dij = 1 となる．欠損値を 1 で補完した場合，同一の技術書に出現しない用語対のページ距離がこの dij の値と一致する．そのため，同一の技術書内に存在するか否かにかかわらず同等の距離とみなされてしまう．
欠損値を 10 または 100 で補完した場合，このような問題は解消される．100 で補完した場合（図 2(b)）を検証する．補完値を［1, 10, 100］のいずれに設定した場合でも，欠損値の多い用語同士が塊となってマッピングされる問題点がある．しかし，100 で補完した場合は，ページ距離が存在する用語同士と比較し，塊に属する用語同士の距離が顕著に小さく表示される問題が生じる．これは，ページ距離の存在する用語同士に対して，存在しない用語同士のページ距離が極端に異なる値として扱われたことが原因と考えられる．そこで，本研究では，欠損

図 3 1 で作成した距離行列に MDS を適用

値を 10 で補完した距離行列を用いてマッピングを行う．

5. 3 定 性 分 析
4. 4 節で作成したマップについて，索引語間距離からそれらの関連を可視化することが可能であるかを検証する．検証は距
離行列の算出方法および提示される関連語について行う．

5. 3. 1 距離行列の算出方法についての検証
距離行列の算出方法についての検証を以下の 2 パターンで行う．

(1) 4. 3 節 線形方式で算出(2) 4. 3 節 非線形方式で算出
1 の場合（図 3），関連語は近くに表示されているが，関連語同士のほうが関連性が高い場合に，その距離が正確に表れていないという問題点がある．原因として，距離行列は索引語間距
離をそのまま格納しているため，複数の書籍に索引語間距離が存在する場合において外れ値があった場合，顕著にそれが表れることが考えられる．

2 の場合（図 4），関連語が近くに表示されるだけでなく，関連語同士の距離も比較的正確に表れている．これは，1 で指摘した外れ値がある場合でも，マップ全体でみればそれらは近い

図 4 2 で作成した距離行列に MDS を適用

ので，4. 3 節 非線形方式により近似され，周囲と比較し極端な距離があっても表れにくくなった結果と考えられる．さらに，1と比較して差は小さくなるが，他の関連語からの距離も考慮されることで比較的正確なマッピングが可能となる．
いずれの場合においても，1 冊の技術書にしか掲載されていない索引語は他の技術書との距離データが存在せず，それらが塊となってマッピングされる問題がある．
そこで，欠損値削減のため，2 冊以上の技術書に掲載されている索引語のみを抽出し，距離行列を作成，検証する．図 6 は，2 冊以上の技術書に掲載されている索引語のみを抽出し，それらの索引語間距離を 4. 3 節 非線形方式で算出した索引語間距
離行列に MDS を適用したものである．この場合，大幅に欠損
図 5 索引語の塊部分の拡大図

値が削減されるため，一部塊はみられるものの，全索引語を用いた場合と比較して大幅に解消可能である．反面，全索引語数（5, 263 語）と比較し，約 82%（4, 312 語）が削減されるというデータ数の大幅な減少もみられた．

5. 3. 2 提示される関連語についての検証
5. 3. 1 小節の結果より，4. 3 節 非線形方式で算出した距離
行列に MDS を適用し作成した索引語マップを検証に用いる．

5. 3. 1 小節で述べたとおり，欠損値の多い索引語同士が塊となってマッピングされる問題がある．索引語マップにおいて同一縮尺で塊となっている索引語とそうでない索引語を表示すると，塊となっている索引語が視認しづらくなる．そこで，DBSCANを用いて索引語マップをクラスタリングすることにより，索引
図 6 2 冊以上の技術書に掲載されている索引語のみを対象とし，2 で作成した距離行列に MDS を適用

語同士の塊を判別する．

DBSCAN は，マップ上の点（索引語）を•

コア点：半径ε以内に minPts 個以上の隣接点を持つ点•

到達可能点：半径ε以内に隣接点が存在するが minPts

個より少なく，半径ε以内にコア点を持つ点•

外れ値：半径ε以内に隣接点がない点に分類し，コア点から到達可能なすべての点とクラスタを形成するクラスタリング手法である．検証に用いるマップの領域は第一軸：−7.86 〜 7.85，第二軸：−7.96 〜 7.68 である．検証では，半径ε=0.05，minPts=5 と設定しクラスタリングを行う．
クラスタリングの結果（図 7），全索引語（5, 263 語）の内，約 84%（4, 416 語）がいずれかのクラスタに分類された．1 冊の技術書にしか掲載されていない索引語数（4, 312 語）より多くの索引語がいずれかのクラスタに分類された点については，
欠損値は比較的少ないものの類似性が特に高い索引語が同一クラスタに分類されたことが原因であると考えられる．
検索語に対して提示される関連語についての検証を以下の 2パターンで行う．

(1) どのクラスタにも属さない独立した索引語（外れ値）の関連語
但し，いずれかのクラスタに属す索引語は関連語から排除
図7 索 引 語 マップ を DBSCAN で ク ラ ス タ リ ン グ
白丸：どのクラスタにも属さない独立した索引語
黒丸：いずれかのクラスタに属す索引語(2) 1 冊の技術書にしか掲載されていない索引語と同一クラスタの関連語

1 の場合（図 8），検索語：パーセプトロン に対し，•

誤差逆伝搬法

•入力層

術用語間の類似性を算出し，多次元尺度構成法を用いて技術用語を 2 次元空間にマッピングした．索引語間距離を算出可能な
技術用語間において提示される関連語の妥当性を確認した．また，提案手法では索引語間距離を算出不可能な技術用語が索引
語マップ全体に対して大きな影響を与えていることを確認した．
今後，提案手法で算出不可能な索引語間距離の扱いについて検討する．
図 8 どのクラスタにも属さない独立した索引語およびその関連語
検索語：パーセプトロン

図 9 1 冊の技術書にしか掲載されていない索引語と同一クラスタの関連
語
検索語：音声区間検出•

出力層などの関連語が提示され，また，関連語同士の距離も正しく表示している．例示すると，パーセプトロンと入力層・出力層はそれぞれ関連するが，パーセプトロンと入力層・出力層との関連度と比較すると，入力層と出力層の関連度の方が高い．また，提示された関連語に関して，極端に関係しない用語は確認できない．これは，用いたデータセットが特定の分野に集中していたためである可能性がある．

2 の場合（図 9），検索語：音声区間検出 に対し，•SNR（信号対雑音比）

•

音声パワー

•

ゼロ交差率

などの関連語を提示できている．しかし，1 冊の技術書にしか掲載されていない索引語は，索引語間距離行列において欠損値が多いため，他の技術書の索引語との位置関係の算出が困難である．また，そのような索引語の場合，同一クラスタ内での位置関係は単純に索引語のページ順となるため，マップとして表示する利点は乏しいと考えられる．

6. お わ り に本研究では，技術用語の関係性を可視化するインタフェースの実現に向けて，技術書の索引から抽出した用語関係データに基づく技術用語マッピング手法を提案した．本稿における用語
関係データとは，技術書における索引語の出現ページの差を基に算出したものである．提案手法では，用語関係データから技文

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