1-2 電子図書館における新しい文献検索技術の開発●代表者 韓東力（情報科学科・教授）●分担者 小山憲司（教育学科・教授）
尾崎知伸（情報科学科・准教授）
鈴木功眞（国文学科・准教授）
吉岡卓（情報科学科・助教）【研究の目的および概要】
電子図書館には，従来の図書館では提供できなかったサービスが新たに組み込まれている。たとえば，図書館に行かなくてもオンラインの蔵書・資料検索システムを使えば，読みたい本の所在が分かる。また，国立情報学研究所の電子図書館 CiNii のように，文献の書誌情報が分かれば，自宅にいながら文献本文を入手できることも少なくない。しかし，電子図書館は単なる図書館の電子バージョンではないはずである。情報技術が日々進歩している今日において，電子図書館が様々な情報技術を駆使し，これまで以上の図書館情報サービスを提供しなければならない。その中で最も重要なサービスであるとされている文献検索は，まだ入力された書誌情報を頼りに全文検索でヒットしたものを提供するだけのものが中心となっている。
研究者があるテーマについて研究を始める際に，そのテーマに関連して文献サーベイを行うのが一般的である。
文献サーベイに使用される手法の 1 つに，起点論文を 1 つ選定し，その論文が参照している論文（以下「被参照論文」と呼ぶ）や，さらに被参照論文が参照している論文という順にサーベイの対象を広げていくという手法がある。この検索手法はトムソン・ロイター社の Web of Science で実現されているが，この方法では，どのような文脈で被参照論文が用いられたのかは，ひとつひとつの論文を入手しなければならないため，研究に必要な文献を探索するのに非常に時間がかかる。もし起点論文と被参照論文の関連性あるいは参照理由を事前にある程度把握することができれば，研究者の目的に合致した文献のみを入手すれば良いため，文献サーベイに費やされる時間や労力を大幅に減らすことが出来ると考えられる。
本研究では，論文間参照理由を明らかにすることにより，電子図書館における文献検索サービスの効率向上を実現させることを目標としていた。具体的には，次の 5 つのステップに分けて開発研究を行ってきた。
（1）文献データベースの自動構築（2）機械学習による論文間参照理由の自動判定（3）クラウドソーシングによる論文間参照理由アノテーションの実施方法の検討（4）参照ネットワーク上における知識獲得（5）文献検索サービスプロトタイプの構築【研究の結果】
本研究では，研究対象として言語処理学会年次大会の論文データを使用している。論文間参照理由の自動判定に機械学習を利用しているが，様々な素性を手動で論文データから抽出していたため，コストがかかることに加え，研究手法自体の拡張性が低下することを懸念し，学術論文データベースの自動構築を試みた。その結果，一部の項目を除けば，ほとんどの素性が 80％以上の精度で抽出されることが確認できた。
次に機械学習を利用した論文間参照理由の自動判定では，参照理由により異なるが，60％〜 70％の判定精度が得られた。日本語論文間の参照理由の自動判定を行う先行研究が存在せず，比較実験による判定精度の評価はできなかったが，参加者による参加型論文サーベイ実験では本手法の有効性が見られた。
論文間関係の解明を最終目標とするような研究では，上記のような精度でも一定の有効性があると考えられる

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が，自動付与された参照理由を異なる目的で再利用する場合には，連鎖的誤りを回避するためには，より正確な分類結果が必要である。そこで，本研究ではクラウドソーシングを利用することによりこの問題に対応する可能性を検討した。具体的には，大学教員を専門家，大学生をクラウドソーシングで働く一般作業者に見立て，論文間参照理由をアノテーションしてもらった結果を比較した。その結果，アノテーション方法の簡易化や悪質アノテータの事前排除などいくつかの点において工夫することにより，論文サーベイにそれほど精通していない一般作業者でも専門家に近い，良質なアノテーションが行える可能性が示唆された。
最後に，論文間参照理由が正確にアノテーションされていることを前提に，論文間参照ネットワークを自動作成し，それを用いてユーザの探索目的に近いと思われる関連論文を探索する手法を開発した。まず，ユーザが起点論文を選択し，その起点論文が参照している論文の情報（論文タイトル・著者等）や，どのような理由で参照を行っているのかなどの内容を論文間参照情報データベースで検索をする。そして検索でヒットしたデータをもとに可視化を行い，ユーザに提示していく。単純にヒットした物を提示するだけでは論文候補が雑多になってしまうので，その場合はユーザに表示したい参照理由を選択してもらい，フィルタリングをかけることにより必要な論文だけを表示する。また，フィルタリングだけでは関連論文の絞込みが十分に行えなかったり，残った候補の中でどの論文が一番重要なのか判断しづらいような場合には，4 種類のランキング機能を利用することで客観的に論文の重要度を表現する手法も開発した。様々な実験により，提案手法が文献検索サービスとしての有効性が認められた。
【研究の考察・反省】本研究では，当初の研究目標である「論文間参照理由を明らかにすることにより，電子図書館における文献検索サービスの効率向上」を概ね達成したが，論文データの自動抽出の精度向上や論文間参照理由の自動判定および手動アノテーションの統合，論文参照ネットワークにおける検索機能の多様化など，残された課題も少なくない。また，当初は情報処理以外の分野も視野に入れて研究をスタートしたが，「言語処理学会」年次大会以外の文献データの入手が予想より難しく，作成されたプロトタイプは他の専門分野にどこまで拡張・適用できるかはっきり分かっていない。今後は，本研究で得られた知見をもとに，残された課題に取り組みつつ，提案手法をさらに発展すべく引き続き研究を行っていく予定である。
【研究発表】
井上絢翔，韓東力：論文間参照情報のアノテーションにおけるクラウドソーシングの利用検討，言語処理学会，

第 21 回年次大会 , pp.736-739. 京都大学（2015. 3）
井上絢翔，韓東力：参照関係の可視化による論文サーベイの効率化，人工知能学会，第 11 回インタラクティブ

情報アクセスと可視化マイニング研究会，pp.55-61. 慶應義塾大学（2015. 11）
Dongli Han and Ayato Inoue: Literature Survey Based on Citation-reason Analysis, Proc. ofthe 7th International

Conference on Information. pp.315-318. Taipei, Taiwan, (2015. 11)【研究成果物】
Dongli Han, Hiroshi Koide, and Ayato Inoue: ACQUISITION OF SCIENTIFIC LITERATURES BASED ON CITATIONREASON VISUALIZATION, Proceedings of the 11th Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer
Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP 2016) - Volume 2: IVAPP. pp.125-132. Rome, Italy. (2016. 2)

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