DEIM Forum 2014 C5-2

学術論文からの構成要素抽出の一手法
樫本 達矢†

太田

学†

高須

淳宏††

† 岡山大学大学院自然科学研究科 〒 700–8530 岡山県岡山市北区津島中 3–1–1†† 国立情報学研究所 〒 101–8430 東京都千代田区一ツ橋 2–1–2
E-mail: †{kashimoto, ohta}@de.cs.okayama-u.ac.jp, ††takasu@nii.ac.jp
あらまし 本稿では，学術論文から表，図，脚注，参考文献領域の四つの論文構成要素を，ルールと SVM により自動抽出する手法を提案する．本研究では，学術論文の XML のテキストにこれらの構成要素タグを付与することで抽出する．そのため，テキストに付与された XML 文書タグから，ページ内における位置情報，フォントの情報，特徴的な語句などを抽出して利用する．DEIM2013 の学術論文 50 件に対して論文構成要素抽出を行い，ルールによる手法
において，タグ付与精度の F 値 0.936，論文構成要素毎の抽出精度の F 値 0.897 を確認した．SVM による手法では，タグ付与精度で F 値 0.750，構成要素毎の抽出精度で F 値 0.617 となった．
キーワード

情報抽出，機械学習，学術論文の形で抜き出すために，ワークフローを構成する「解析ツー

1. は じ め にル」，「入力データ」，「出力データ」，「データベース」の４つのある研究分野において，どのような研究が行われているかを調べるには論文のサーベイが有効である．サーベイにより，現在の研究動向から今後注目される研究分野を推測することができる．近年，CiNii（注 1）

構成要素を，構文解析，固有名辞書，格フレーム辞書，オント
ロジーを組み合わせ，自動で抽出する手法を提案した．
市野ら [3] は，学術論文やマニュアルなどの一般文書および等の学術論文データベースの充実によ

プレゼンテーション文書のうち，PDF，PowerPoint 及びそれ

り，論文収集は容易になったが，多数の論文をサーベイするにらに変換可能な電子文書から，図表領域，キャプション，図表

は多くの時間と労力を要する．論文において図や表は，実験結説明文を抽出した．彼らは，矩形領域が重なる複数の基本図形

果の簡潔な要約などに用いられ重要である．また，参考文献欄

を大きな１つのグループにまとめ，そのグループの矩形領域同の書誌情報や脚注も有用である．そこで，本論文では学術論文士が重ならなくなるまでグループ化を繰り返し，最後にまとめから，ルール及び機械学習である SVM を用いてこれらの論文られたグループを図表として抽出した．また，キャプションを

構成要素を抽出する手法を提案する．

「図表に隣接した，簡潔に図表内容を表現しているテキスト」と本稿の構成は以下の通りである．2. 節で，学術論文および電定義し，正規表現を用いたパターンマッチにより抽出した．

子文書からの情報抽出に関する研究について説明する．3. 節で，松島ら [4] は，学術論文を含む PDF 文書から数式情報を抽

論文構成要素の抽出手法について詳しく説明する．4. 節で，評出している．彼らは，まず JPedal（注 3）を用いて，PDF からテ

価実験について述べ，ルールおよび SVM を用いた抽出手法をキスト，テキストの配置座標，フォント，文字サイズ，図形と比較する．5. 節で，本稿についてまとめる．

して描かれている直線の始点，終点の座標などの情報を抽出し2. 関 連 研 究た．これらの情報から，（１）演算子を含む，（２）数式フォントが存在する，（３）数字を含む，の条件を用い，（１）の条件に学術論文からの情報抽出に関する研究として，村田ら [1] は，加え，（２）または（３）の条件が成立する文字群を数式である

自然言語処理分野の論文のアブストラクトから，「精度表現」，と判断した．数式と判断された文字群について，MathML （注 4）「主要な分野」，「言語名」，「組織・人名」の４種類の情報を抽の形式で出力した．

出する実験を行った．彼らは，SVM を用いたチャンカである

YamCha （注 2） を用いて，論文アブストラクトの単語，フレーズ
に対してこれら４種類のタグを付与した

3. 論文構成要素抽出手法
本研究では，論文 PDF データを pdftoxml を用いて XML 形

荒木ら [2] は，ゲノム解析などのバイオサイエンス分野の論式に変換し，そのタグ付きテキストに論文構成要素に対応した文の本文から，ゲノム解析手法を抽出した．ゲノム解析においタグを付与することで各構成要素を抽出する．タグ付与には，て，実験手法や解析ツール，計算機処理の高性能化に伴ってよ

本稿で定義したルールによる手法と，SVM を用いる手法を提り高度な解析が必要となっており，解析手法知識の整理が重要案する．

視されている．そこで彼らは，ゲノム解析手順をワークフロー（注 1）：http://ci.nii.ac.jp/（注 3）：http://www.idrsolutions.com/java-pdf-library/（注 2）：http://chasen.org/˜taku/software/yamcha/（注 4）：http://www.w3.org/Math/表 1 抽出する論文構成要素と付与タグ
論文構成要素開始タグ

終了タグ

表キャプション <tblcap></tblcap>

表本体</tbl><tbl>

図キャプション <figcap></figcap>

図本体

<fig>

</fig>

脚注領域<fnarea></fnarea>

参考文献領域<refarea> </refarea>

り，各行が TEXT，各段落が BLOCK に対応していることがある．一方，英語論文では，基本的に TOKEN が単語，TEXT
が行，BLOCK が段落に対応している．また，図 1 のように，各文書タグは論文 PDF のもつ座標や幅，高さ，フォント等を属性としてもつ．

3. 2 論文構成要素の特徴提案手法で抽出対象とする論文構成要素を表 1 にまとめる．
これらの構成要素を抽出する手がかりとして，論文構成要素の記述の特徴を利用する．
通常表のキャプションは表本体の上部に，図のキャプション
は図本体の下部に記述される．キャプションは，ほとんどの場
合 表１ ， 図１ のような記述で始まることが多く，その後にキャプションのタイトルが続く．また，キャプションの１行
目は段の中央寄りに記述され，２行目以降については１行目のキャプションのタイトルの先頭の位置にインデントされることが多い．そして，表，図共に，本文その他の論文構成要素との間の間隔が広くなっている．脚注に関しては，各段の最下部に記述され，同一段においてそれ以降記述が続かない．そして，脚注の先頭は （注１）
： ， *１： のように記述されることが多い．参考文献領域は，基本的に論文の最後に記述され， 文
献 ， 参考文献 等の記述で始まることが多い．そして，参考
文献の途中に，レイアウトの関係で表，図，脚注が挿入される
図 1 XML データへの変換例

3. 1 論文 XML ファイルpdftoxml（注 5）は，Xpdf ライブラリをベースにした変換ツールであり，PDF ファイルを XML ファイルへ変換する．図 1 にXML ファイルの例を示す．このように，論文 PDF のテキス
トは，BLOCK タグ，TEXT タグ，TOKEN タグの順の入れ子構造で文書タグが付与された XML 形式に変換される．一部の画像データは PNG 形式のデータに変換されるが，多くの図，表等は論文の本文と同様にテキストデータとして文書タグが付与される．日本語で記述された学術論文の多くは，文章１行に対して BLOCK タグおよび TEXT タグが入れ子構造で付与され，１行の中に全角文字と半角文字が混在する場合，その境界で TOKEN が別れることが多い．しかし， ，Web のように，句読点と英数字が連続する場合は同じ TOKEN となることが多い．Microsoft Word で記述された一部の和文論文では，一つの TOKEN が全角文字１文字，または半角文字の１単語となことがある．その場合，当該ページにおいて，（１）表または図，（２）参考文献，（３）脚注，の順に記述されることがほとんどである．これらの特徴をふまえて，3. 3 節，3. 4 節にて抽出手法について述べる．

3. 3 ルールベースによる抽出
3. 2 節で説明した特徴に基づき，表 2 の論文構成要素のタグ付与ルールを定義した．ここで段とは，PDF データのレイア
ウトにおける段のことを指す．表 2 において，<fnarea> を付与するルールは２つ，<refarea> を付与するルールは４つ定義した．その他の論文構成要素タグの付与ルールはそれぞれ１つずつつ定義した．各ルールにはいくつかの，TOKEN が構成要素タグに該当する条件があり，その TOKEN がこれらの条件をすべて満たす場合そのルールに該当したと判断する．

<fnarea>，<refarea> については，複数のルールのうちいず
れか１つのルールに該当すればその TOKEN は抽出する論文構成要素であると判断する．論文 XML データについて，論文の先頭の TOKEN から TOKEN 単位で文字列，文書タグの属性の解析を行い，これらのルール及び以下に説明する例外処理に該当する TOKEN に論文構成要素タグを付与し，開始タグ（注 5）：http://sourceforge.net/projects/pdf2xml/

表 2 論文構成要素のタグ付与ルール
構成要素タグ< tblcap >該当する TOKEN の条件（１）現 TOKEN と１つ先の TOKEN がそれぞれ 表 ， [1-9][0-9]*（２）２つ先の TOKEN の１単語目の形態素が助詞以外（３）１つ先の TOKEN と２つ先の TOKEN の x 座標の差がしきい値より大きい< /tblcap >（１）同一段において < tblcap > が付与された TOKEN 以降に出現（２）TEXT 内の先頭の TOKEN と，< tblcap > が付与された TEXT の３番目の TOKEN の x 座標の差がしきい値より小さい TEXT の最後の TOKEN< tbl >

< /tblcap > が付与された TOKEN の次の TOKEN< /tbl >（１）同一段において < tbl > が付与された TOKEN 以降に出現（２）現 TOKEN の y 座標と次の TOKEN の y 座標の差がしきい値より大きい< figcap >（１）現 TOKEN と１つ先の TOKEN がそれぞれ 図 ， [1-9][0-9]*（２）２つ先の TOKEN の１単語目の形態素が助詞以外（３）１つ先の TOKEN と２つ先の TOKEN の x 座標の差がしきい値より大きい< /figcap >（１）同一段において < figcap > が付与された TOKEN 以降に出現（２）現 TOKEN と次の TOKEN の y 座標の差がしきい値より大きい<fig>（１）同一段において </fig> が付与された TOKEN 以前に出現（２）< /tbl > の直後， < /figcap > の直後，または段の先頭の TOKEN</fig>< figcap > が付与された TOKEN の直前の TOKEN<fnarea>（１）現 TOKEN が （注 [1-9][0-9]*）（２）次の TOKEN の文字列が ： から始まる（１）現 TOKEN と 1 つ先の TOKEN が （注 ， [1-9][0-9]*）（２）２つ先の TOKEN が ： から始まる</fnarea>（１）同一段において <fnarea> が付与された TOKEN 以降に出現（２）段の最後の TOKEN<refarea>（１）現 TOKEN と１つ先の TOKEN が 文 ， 献（２）２つ先の TOKEN がかつ２つの TOKEN の x 座標の差がしきい値より大きい[1]（３）１つ先の TOKEN と２つ先の TOKEN の y 座標が異なる（１）現 TOKEN が 参考文献
（２）次の TOKEN がまたは

参□考□文□献 （□は全角スペース）[1] かつ現 TOKEN と y 座標が異なる（１）４つの連続する TOKEN がそれぞれ先頭から 参 ， 考 ， 文 ， 献（２） 献の次の TOKEN が[1] かつ２つの TOKEN の y 座標が異なる（１）論文内で現 TOKEN 以前に参考文献領域が存在（２） [ [1-9][0-9]* ]の TOKEN を含む BLOCK の先頭の TOKEN< /refarea > <refarea> が付与された TOKEN を含む BLOCK の最後の TOKENが付与された TOKEN から終了タグが付与された TOKEN ま<figcap> が付与されている状況で，続けて次の <tblcap>，

でをまとめて論文構成要素として抽出する．

<figcap>，<fnarea>，<refarea> を付与する TOKEN を検例外処理とは，表 2 のルールでタグを付与する際に，ある出した場合，その開始タグが <figcap> 以外の場合は，新たにTOKEN が２つの論文構成要素タグの条件を満たしている場合付与する開始タグの１つ前の TOKEN に各終了タグを付与すにどちらの論文構成要素タグを付与するかを決定する，またはる．その開始タグが <figcap> の場合は，前の開始タグを付与

ある論文構成要素について終了タグに該当する TOKEN が検出した TOKEN が存在する TEXT の最後の TOKEN に終了タ

できずに次の論文構成要素の開始タグに該当する TOKEN を検グを付与する．

出した場合にその前後の構成要素タグの付与位置に応じて構成

3. 4 SVM による論文構成要素抽出

要素タグの終了タグを付与する処理のことである．２つの論文

3. 2 節で説明した特徴と，論文文書タグのもつ属性を用いて構成要素タグの条件を満たす場合があるのは，<tbl>，</fig>

論文構成要素を抽出するために，表 3，表 4 のように SVM のである．<tbl> は </tblcap> を付与した次の TOKEN に付素性を定義した．そして，論文 XML データより TOKEN 単

与されるが，その TOKEN またはその次の TOKEN が他の構位で正解クラス，各素性値を記述した素性データを作成し，こ成要素の開始タグの条件に一致する場合は，<tbl> を削除し，の素性データを SVM で学習し，テストデータにタグを付与す</tbl> は付与しない．同様に，</fig> は <figcap> を付与しる．表 3 の i は TOKEN の相対位置を表し，i = −3，− 2，− 1，

た１つ前の TOKEN に付与されるが，その TOKEN またはそ

0，1，2，3 の値をとる．これは TOKEN の素性データにおいて，の前の TOKEN に他の構成要素の終了タグが付与されている対象の TOKEN の前後３つまでの TOKEN を考慮することを場合は，</fig> を削除し，<fig> は付与しない．次に，ある表している．表 4 の j は TEXT の相対位置を表し，j = −3，

論文構成要素について終了タグに該当する TOKEN が検出で

− 2，− 1，0，1，2，3 の値をとる．これは対象の TOKEN を含む

きずに次の論文構成要素の開始タグに該当する TOKEN を検TEXT をの前後３つまでの TEXT を考慮することを表してい出した場合の例外処理について説明する．<tblcap>，<tbl>，

る．論文 XML データより TOKEN 単位で正解クラス（論文構表 3 TOKEN に関する素性一覧

表 5 ルールベースによる構成要素タグ付与精度

値

素性

内容

構成要素タグ

再現率

真偽値

page(0) = 1

１ページ目か< tblcap >1.000(154/154)

1.000(154/154) 1.000

par top(0) = 1

TOKEN が段の先頭か
TOKEN が段の最後か< /tblcap >0.955(147/154)

0.955(147/154) 0.955

par btm(0) = 1
par(i) = 1

TOKEN が左段に位置するか< tbl >

0.896(138/154)

0.914(138/151) 0.905

tk str(i)= 表

TOKEN が特定の文字列に一致す< /tbl >0.799(123/154)

0.815(123/151) 0.807

tk str(i)= 図るか< figcap >0.991(316/319)

1.000(316/316) 0.995

tk str(i)= 参< /figcap >0.975(311/319)

0.984(311/316) 0.980

tk str(i)= 考< fig >

0.826(142/172)

0.710(142/200) 0.763

tk str(i)= 文< /fig >0.994(171/172)

0.855(171/200) 0.919< fnarea >0.990(98/99)

1.000(98/98) 0.995< /fnarea >0.990(98/99)

1.000(98/98) 0.995

tk str(i)= [1-9]+< refarea >0.968(61/63)

1.000(61/61) 0.984

tk str(i)= [1-9a-zA-Z]+< /refarea >0.905(57/63)

0.934(57/61) 0.919

tk str(i)= （注 [1-9]+）平均

tk str(i)= 献
tk str(i)= 参考文献
tk str(i)= 参□考□文□献

適合率

F値

0.945(1816/1922) 0.927(1816/1960) 0.936

tk str(i)= （注tk str(i)= [1-9]+）
tk morph(i)=助詞

TOKEN の先頭の単語の形態素が
助詞か

実数値

表6

ルールベースによる構成要素の抽出精度

構成要素

再現率

適合率

tk x(i)TOKEN の x 座標

表キャプション 0.955(147/154) 0.955(147/154)

tk y(i)TOKEN の y 座標

表本体

tk width(i)TOKEN の幅

tk fsize(i)TOKEN のフォントサイズ

図キャプション 0.975(311/319) 0.984(311/316)

TEXT 内の何番目の TOKEN か

tk pos tx(i)

図本体
脚注領域

表 4 TEXT に関する素性一覧
値

素性

内容

実数値

tk x(tx top(j))

TEXT の先頭の TOKEN の x 座標

参考文献領域
平均

F値
0.955

0.753(116/154) 0.768(116/151) 0.760
0.980

0.826(142/172) 0.710(142/200) 0.763
0.990(98/99)

0.990(98/99) 0.990

0.905(57/63)

0.934(57/61) 0.919

0.906(871/961) 0.889(871/981) 0.897

tk x(tx top(j) + 1) TEXT の２番目の TOKEN の x 座標
tk x(tx top(j) + 2) TEXT の３番目の TOKEN の x 座標
tx y(j)TEXT の y 座標

tx width(j)TEXT の幅

tk num tx(j)TEXT に含まれる TOKEN の数

4. 1 ルールベースによる抽出
3. 3 節で説明した方法で，ルールによる論文構成要素抽出実験を行った．データセット 50 件に対し各論文構成要素タグを付与することで抽出し，F 値で評価した．

成要素），対象の TOKEN に関する素性値，対象の TOKEN
を含む TEXT に関する素性値を記録した素性データを作成し，この素性データを SVM で学習し，テストデータにタグを付与する．

表 5 より，<tblcap>，<figcap>，<fnarea>，</fnarea> な
ルールにおいて，これらの開始タグと終了タグは出現に関連性

3. 2 節で示した論文構成要素の特徴を基に，ルール及び SVMによる論文構成要素抽出実験を行った．データセットとして，
第 5 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2013）で発表された 50 件の和文論文（注 6）を用いる．
本実験では評価指標として F 値を用いる．F 値は再現率と適合率の調和平均により求められ，正確性と網羅性の総合的な評価に利用される尺度である．以下に本稿におけるそれぞれの定義を示す．

があり，また表キャプションと表本体，図キャプションと図本体にも関連がある．よってこれらのタグを手がかりにして，他の論文構成要素のタグの付与精度を改善できる可能性が大きい．
一方，表 6 では，表本体，図本体の精度が他の構成要素と比べて特に低い値となっている．表本体に対する付与誤りの主な原因は，表中の TOKEN 間の y 方向の間隔がしきい値より大きい，表本体の最後の TOKEN と次の行の TOKEN の間隔
がしきい値より小さい事例があったことなど，</tbl> の付与
ルールの問題が挙げられる．図本体に対する付与誤りの主な原
因は，図が画像データとして抽出され，<fig>，</fig> に該当

正解データと同じタグが付与された数
再現率 =
正解データにおけるタグの数(1)

正解データと同じタグが付与された数提案手法が付与したタグの数(2)2 · 適合率 · 再現率
適合率 + 再現率

(3)

F値 =

とは，マイクロ平均のことを指す．
どに非常に高い精度でタグ付与ができているのがわかる．抽出

4. 評 価 実 験

適合率 =ルールによる各構成要素のタグ付与結果を表 5 に示す．また，
論文構成要素単位（注 7） での抽出精度を表 6 に示す．ここで平均する TOKEN が存在しない際の，その図の <figcap> 以前の

TOKEN に対するそれぞれのタグの付与誤り，段の上部でなく本文の途中に記述されている図に対する <fig> の付与位置の誤りなどが挙げられる．これらの誤りに対する抽出ルールの改善（注 7）：各論文構成要素に対して，開始タグと終了タグの両方が正しく付与され（注 6）：英文論文，Microsoft Word で記述された和文論文は，付与タグの対象ている場合正しく抽出できたものとする．また式（１）の再現率，式（２）の適が他と大きく異なるため，実験対象から除いた．

合率 の定義において，タグの数を論文構成要素数と読み替える．

が精度向上においての課題である．また，その他に少数ではあ表 7 SVM による構成要素タグ付与精度

るが，文字列が空白の TOKEN が存在することに起因する付与誤りや，表のキャプションが表本体の下に記述されているな

構成要素タグ

再現率< tblcap >0.916(141/154)

0.953(141/148) 0.934

適合率

F値

< /tblcap >0.643(99/154)

0.692(99/143) 0.667

ど，論文筆者の記述が原因で起こる付与誤りもあった．これら< tbl >

0.506(78/154)

0.709(78/110) 0.591についても，より多くの論文データを解析して誤りパターンを< /tbl >0.383(59/154)

0.562(59/105) 0.456

把握し，抽出ルールに追加することで性能改善を図りたい．

< figcap >0.900(287/319)

0.950(287/302) 0.924< /figcap >0.533(170/319)

0.642(170/265) 0.582< fig >

0.535(92/172)

0.748(92/123) 0.624

3. 4 節で説明した方法で各 TOKEN の素性データを作成< /fig >0.872(150/172)

0.872(150/172) 0.872

し，SVM による論文構成要素抽出実験を行った．SVM は< fnarea >0.899(89/99)

0.918(89/97) 0.908< /fnarea >0.788(78/99)

0.897(78/87) 0.839< refarea >0.825(52/63)

0.867(52/60) 0.846< /refarea >0.825(52/63)

0.897(52/58) 0.860

4. 2 SVM による抽出（注 8）

LibSVMを使用し，カーネルは RBF カーネルを使用した．

実験では，学習データ 40 件，テストデータ 10 件として 5 分割
交差検定を行い，F 値で精度を評価した．

平均

0.701(1347/1922) 0.807(1347/1670) 0.750

SVM によるタグ付与結果を表 7 に示す．このタグ付与結果
表 8 SVM による論文構成要素タグ付与精度（タグ削除後）より，論文構成要素の開始タグのみが付与され対応する終了タ
グが付与されていないもの，また終了タグのみが付与され対応する開始タグが付与されていないものについては，論文構成要

構成要素タグ

再現率< tblcap >0.695(107/154)

0.991(107/108) 0.817

適合率

F値

< /tblcap >0.584(90/154)

0.833(90/108) 0.687

素として TOKEN の抽出ができないためこれらのタグを削除< tbl >

0.175(27/154)

0.675(27/40) 0.278

した．タグ削除後のタグ付与精度を表 8 に，論文構成要素毎の< /tbl >0.201(31/154)

0.775(31/40) 0.320

抽出精度を表 9 に示す．

< figcap >0.558(178/319)

0.967(178/184) 0.708< /figcap >0.511(163/319)

0.886(163/184) 0.648< fig >

0.465(80/172)

0.920(80/87) 0.618

ベースによる手法の結果を下回っている．特に </tblcap> と< /fig >0.506(87/172)

1.000(87/87) 0.672</figcap> において性能の低下が顕著である．次に，表 7 と表< fnarea >0.707(70/99)

0.946(70/74) 0.809

8 を比較すると，付与タグ数の減少により再現率が低下してい< /fnarea >0.717(71/99)

0.959(71/74) 0.821< refarea >0.698(44/63)

0.978(44/45) 0.815< /refarea >0.698(44/63)

0.978(44/45) 0.815

表 7 を表 5 と比較すると，<fig> の適合率以外はルール

るが，適合率が大幅に向上していることがわかる．表 9 を表 6と比較すると，図本体の適合率以外はルールベースによる手法

平均

0.516(992/1922) 0.922(992/1076) 0.662の結果を下回っている．また，表 9 において再現率が最大でも表 9 SVM による論文構成要素の抽出精度（タグ削除後）

脚注領域の 0.687 であり，実用性の面で課題が残る．有用な素

構成要素

再現率

表キャプション

0.584(90/154)

0.833(90/108) 0.687

表本体

0.156(24/154)

0.600(24/40) 0.247

図キャプション

0.502(160/319) 0.870(160/184) 0.636

本稿では，ルールと SVM により，学術論文から論文構成要

図本体

0.465(80/172)

0.920(80/87) 0.618

素を抽出する手法を提案した．ルールによる手法では，タグ付

脚注領域0.687(68/99)

0.919(68/74) 0.786

参考文献領域

0.651(41/63)

0.891(41/46) 0.752

性の検討により，性能改善を図りたい．

5. ま と め

与精度の F 値 0.936，論文構成要素の抽出精度の F 値 0.897 を

平均

適合率

F値

0.482(463/961) 0.859(463/539) 0.617

実験により確認した．SVM による手法では，タグ付与精度のF 値が 0.750，論文構成要素の抽出精度の F 値が 0.617 となった．今後の課題として，ルールによる手法については，表本体の終了タグ，図本体の開始タグの付与精度の向上が挙げられる．

SVM による手法については，素性を検討して全体的な精度向[2]上を図りたいと考えている．

謝

[3]

辞

本研究の一部は，科学研究費補助金基盤研究 (B)(課題番号 23300040, 24300097)，科学研究費補助金基盤研究 (C)(課
題番号 25330384)，科学研究費補助金若手研究 (B)(課題番号23700119)，および国立情報学研究所公募型共同研究の援助による．ここに記して深謝する．
文

献[1] 村田真樹，Stijn De Saeger, 橋本力，風間淳一，山田一郎，黒田（注 8）：http://www.csie.ntu.edu.tw/˜cjlin/libsvm/[4]航，馬青，相澤彰子， 鳥澤健太郎， 論文データからの重要情報の抽出と可視化， 第 23 回人工知能学会全国大会，3F2-NFC3-9，
2009．
荒木次郎，藤山秋佐夫，菅原秀明，武田英明， バイオサイエン
ス論文からの解析手法知識自動抽出アルゴリズムの開発， 第 22回人工知能学会全国大会，3F2-04，2008．
市野順子，箕牧数成，山口和泰，垣智，東郁雄，古田重信， 図表検索のための図表情報自動抽出の試み， 情報処理学会研究報
告，Vol.2002，No.28，pp.143-150，2002．
松島一平，古賀雅信 PDF 文書中の数式情報抽出に関する研究， 情報科学技術フォーラム一般講演論文集，Vol.3，No.4，
pp.353-354，2004．