情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

1. は じ め にモノの用途表現を手がかりとした
Web からのノウハウの獲得
小 澤

俊 介†1

内

元

清

貴†2

松 原 茂

Web 上には，病気への対処法や料理のレシピなど，様々なノウハウが蓄積されている．そのため，ノウハウを知るために Web を参照することも多く，QA サイトにおいても，ノウ
ハウが回答となる How-to 型の質問が約 2 割を占めている10) ．しかし，How-to 型の質問に対する回答を Web から見つけることは容易ではない．従来の Web 検索において，質問に樹†1

関連するキーワードと「方法」などのキーワードを併用することにより回答を見つけることも可能だが，多くの場合，ノウハウが記されていないテキストも検索されることになり，

Web 上には，病気への対処法や料理のレシピなど，様々なノウハウが蓄積されている．しかし，従来の Web 検索ではノウハウのみを検索することは困難である．この問題に対し，ノウハウを整理し，提供することができれば，災害に対する予防策な
ど，様々な事象への対処・対策が容易になる．そこで本論文では，Web からノウハウを獲得する手法を提案する．まず，モノを含むパッセージを獲得し，ノウハウの候補を抽出する．モノと用途表現に着目することにより，モノを含むパッセージから精度
よくノウハウを含むパッセージを獲得する．

回答を見つけるのに多くの時間を要する．この問題に対し，ノウハウを予め収集し，整理できれば，How-to 型の質問に対する回答の発見が容易になると考えられる．また，ノウハウを蓄積・分析することにより，不測の事態に対する対策や対処法を必要に応じて事前に知らせることもできる．
本研究で対象とするノウハウとは物事の手順やアドバイスである．ノウハウの例を図 1 に示す．従来研究では，「方法」や「手順」という文字列を含むテキストを対象に，手がかり表現などを用いてノウハウの獲得が行われてきた12) ．しかし，図 1 の 2 つ目の例のように，

Acquisition of Know-How Information from Web「方法」や「手順」が含まれていないノウハウも多数存在している．また，ノウハウの獲得

Shunsuke Kozawa ,†1 Kiyotaka Uchimoto †2and Shigeki Matsubara†1に必要な様々な手がかり表現を用意することは容易ではないため，手がかり表現に着目する

A variety of know-how such as recipes and solutions for troubles have been
stored on the Web. However, it is not so easy to appropriately ﬁnd certain
know-how information since it is diﬃcult to discriminate the know-how information from non-know-how information. If know-how could be appropriately
detected, it would be much easier for us to know how to tackle unforeseen situations such as disasters. This paper proposes a method for acquiring know-how
information from the web. First, we extract candidates for know-how. Then,passages containing the know-how are acquired by focusing on each object andits typical usage.

は少なくとも 1 つはモノが含まれていることが多く，それらの利用がノウハウにおいて重要だけではこれらをもれなく獲得することは困難である．
本研究では，この問題に対し，モノとその使われ方に着目する．というのも，ノウハウにな役割を果たしているからである．例えば，図 1 の 1 つ目の例では「扇風機」で「風を送る」ことにより放熱を促すこと，2 つ目の例では「ドライヤー」で排水口を「温める」ことが重要な役割を果たしている．このように，ノウハウにはモノとその使われ方に関する記述が現れることが多いため，ノウハウかどうかを判断する手がかりになると考えられる．
そこで本論文では，モノとその使われ方に着目することにより精度よくノウハウを獲得する手法を提案する．まず，モノを含むパッセージを獲得し，ノウハウの候補を抽出する．そして，モノと用途表現を併用することによりノウハウを獲得する．
本論文の構成は以下の通りである．まず 2 章で，手順が書かれたテキストに着目した先行†1 名古屋大学大学院情報科学研究科
Graduate School of Information Science, Nagoya University†2 情報通信研究機構
National Institute of Information and Communications Technology

研究について述べる．3 章では，モノとその使われ方に着目してノウハウを獲得する手法について述べ，4 章でノウハウの獲得実験の結果とその考察を示す．最後に，5 章で本論文のまとめと今後の課題について述べる．

1

c 2010 Information Processing Society of Japan⃝

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図 2 ノウハウ獲得の流れあるため，十分な獲得精度は得られていない．
一方，本研究では，物事の手順またはアドバイスが書かれたテキストをノウハウとして
図1

ノウハウの例

獲得する．我々は，手がかり表現だけでなく，モノとその使われ方に着目することにより精度よくノウハウを獲得する手法を提案する．モノの使われ方については，例えば，「ドライヤー」に対し「温める」といったモノの用途についての表現 (用途表現) を用いる．

2. 関 連 研 究

3. ノウハウの獲得手法

How-to 型の質問に答えるシステムを開発するために，手順が書かれたテキストの分析が行

Aouladomar は手順に関するテキストを 3 種類に分類している1) ．1 つ目はレシピやマわれている1)–3) ．これらの研究では，修辞関係などに着目した分析や，手順が書かれたテキストに対してタイトルや注意，助言などのタグの付与が試みられている．また，Quarteroni

ニュアルなどの「手順」であり，2 つ目は規則などの「命令」，3 つ目は健康法などの「アらは How-to 型の質問に答えるためのモデルを提案している7) ．しかし、これらの手法は手ドバイス」である．本研究では，このうち，QA サイトでよく質問される「手順」と「アド順が書かれたテキストがすでに獲得されていることを前提としている．

バイス」をノウハウとする．

これに対し，手順が書かれたテキストを自動獲得する先行研究も行われている．Schwitter

ノウハウ獲得の流れを図 2 に示す．ノウハウは通常複数の文から構成されているが，テ8)

らは手順に関する質問に対する回答を技術文書から抽出する手法を提案した ．武智らは単キスト中の全ての文でもって一つのノウハウを構成するとは限らないため，本手法ではパッ語 N-gram を用いることにより，HTML のリストタグが付与されたテキストを手順タイプ

セージをノウハウの単位とする．まず，多くのパッセージにはノウハウが含まれていないこ

9)と非手順タイプに分類する手法を提案している ．しかし，これらの手法は適用できるテキとが予想されるため，対象のモノに対して Web コーパスからノウハウの候補を抽出する．そストが限定されており，あらゆるテキストから手順を獲得することはできない．また，Ling

して，モノと用途表現，手がかり表現パターンを用いて，ノウハウか否かを判定する．Web

らは「方法」または「手順」という単語を含むテキストを対象に構文情報，形態素情報，手コーパスとして「Web 上の 5 億文の日本語テキスト」5) を利用する．Web コーパスには形がかり表現を用いることにより，テキストの手順らしさを計測する手法を提案している12) ．

態素情報と構文情報が自動付与されている．

しかし，少数の手がかり表現のみでは手順が書かれているかどうかを判定することは困難で

2c 2010 Information Processing Society of Japan⃝

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表 1 分析データ.
ノウハウを含むパッセージ数
A
B
C
D
E
計

3.1 ノウハウ候補の抽出
まず，各モノについてモノを含むパッセージを次の方法により抽出する．以下の HTML

43

タグを利用して，対象のモノを含む最小のタグ領域を抽出する．

44

41

16

40

147

パッセージ数439

body, div, table, span, p, blockquote, h1, h2, h3, h4, h5, h6
抽出したタグ領域に含まれる文数が α 以下の場合，パッセージとして抽出する．そうでないなりやすい，3) 助詞「で」の場合，用途表現になりやすい，という 3 つの仮説を立てた11) ．

場合は，窓の幅を α として TextTiling 法4) を適用することによりパッセージに分割する．

本研究では，これらを反映した以下の式を利用して，用途表現を獲得する．

U (n) = argmax<v′ ,p′ >∈V ×A {U score(n, p′ , v ′ )}これは HTML タグが正しく利用されていない場合を考慮したためである．
次に，ノウハウを含む可能性が高いと考えられるパッセージを抽出し，ノウハウの候補と

ここで，V は用途表現になり得る動詞またはサ変名詞の集合であり，Web コーパス中で「たする．ただし，1 種類の手法のみを利用した場合，獲得できるノウハウに偏りが生じる可能い」と共起する 6,485 語の動詞またはサ変名詞を利用した．ただし，用途表現であることが性があるため，以下の 5 種類の手法によりパッセージを絞り込み，それらの和集合を取るこ

自明な「使う」「利用」や用途表現になりそうにない「ある」「なる」などの 20 語をあらかとによりそれらをノウハウの候補とする．

じめ除外した．A は助詞の集合である．

(A)

U score(n, p′ , v ′ ) = P (n, p′ , v ′ )P (S|AP, v ′ )Bias(p′ )/P (n)文字列「方法」を含むパッセージを獲得する．

(B)

リスト表現として ⟨ul⟩ または ⟨ol⟩ タグを含むパッセージを獲得する．

P (n, p , v ) は n が ⟨p′ , v ′ ⟩ とともに現れる確率である．P (S|AP, v ′ ) は動詞 v ′ の主語が一(C)

従来研究3),12) を参考に，助言や注意，条件などを表す 47 表現 (「ないように」，「方

人称代名詞となる条件付き確率である．S は一人称代名詞であり，「私」「私たち」などのよが良い」，「場合」など) を定義し，それらのいずれかを含むパッセージを獲得する．

うな 17 個の語からなるものと仮定した．また，AP は主語を表現できる助詞の集合であり，

(D)

6)

日本語評価極性辞書 (用言編)′

AP = { が，は } と仮定した．さらに，Bias(p′ ) は助詞「で」に関するバイアスを与える

中の経験タグが付与された 638 表現 (「よくなる」，「治る」など) を利用し，それらを含むパッセージを獲得する．これは，ノウハウに項であり，「で」の場合を 25，それ以外を 1 とした．

3.2.2 手がかり表現パターンの作成

は経験を表す表現が含まれやすいと想定したためである．

(E)′

モノの用途表現中の動詞の集合を利用し，それらのいずれかを含むパッセージを獲得

ノウハウを含むパッセージを分析することにより，手がかり表現パターンを作成する．分する．モノ n の用途表現とは，「n を使う」「n を楽しむ」といった表現の言い換えと析のために，3.1 節の手法を用いて Web コーパスから分析データを構築した．パッセージ

して特徴づけられ，助詞と動詞の対で表現される．例えば，本の用途表現には ⟨ を，として抽出するときの文数の閾値 α を 20，モノをドライヤーとし，A〜E の手法によりそ読む ⟩ などが挙げられる．用途表現の獲得方法については後述する．

れぞれ 100 パッセージずつ抽出した．A と B についてはランダムで，C〜E については頻

3.2 ノウハウの判定

度上位のパッセージをそれぞれ抽出し，ノウハウを含むか否かを人手により判定した．用途

獲得したノウハウ候補がノウハウであるか否かを判定する．自動判定には，機械学習モデ表現には，3.2.1 節の手法を用いて獲得した上位 100 の助詞と動詞の組の中から人手によりルを利用する．機械学習モデルで考慮する素性としては，モノと用途表現及び，手がかり表選定した 24 種類の用途表現を利用した．分析データの規模を表 1 に示す．表 1 の 1〜5 列

現パターンを利用する⋆1 ．本節では，用途表現の獲得方法と手がかり表現パターンの作成方

目の数字はそれぞれ 100 パッセージ中のノウハウを含むパッセージの数を表す．
分析データをもとに，手がかり表現パターンを作成した．分析の結果，ノウハウを含む法について述べる．

3.2.1 用途表現の獲得

パッセージには，順序や助言，注意，条件などを表す表現が含まれていた．そこで，これら

鳥澤は，ある名詞 n の用途表現の性質として，1) 共起しやすい，2) 一人称代名詞が主語との表現をパターン化し，72 種類の手がかり表現パターンを作成した．また，ノウハウを含まないパッセージに頻出した 7 種類の手がかり表現パターンも作成した．ただし，パターンは文あるいは文内の文節列に対して適用することを想定し，文をまたぐパターンは作成し⋆1 実験により，単語 n-gram は有効に働かなかったため利用していない．

3

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表 2 手がかり表現パターン.

No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

パターン

対象

まず | 先ず | 初めに | 初め+は | 最初+は

B
B
E1
S
E2
S
S
E3
E3
E3
E2
S
E2
E1
S

それ+から | 次に | この後 | その後 | 次は | そして出来上がり | 仕上がり | 完成 | 終了 | 完了
動詞+方+が.*良い | 動詞+の+が.*安心だ
動詞+やすい禁物 | だめだ | 厳禁 | 危険
動詞+ない+ようだ.*動詞 | 動詞+ぬ+に.*動詞
気+を+付ける | 手+を+抜く+ない | 注意を+対象 | に+限定 | に+限る | のみ+と+限定
必要だ | 用意 | 欠かせる+ない | 必須だ
役立つ | 活躍 | 便利だ | 効果 | 効率
丁寧だ | 慎重だ | 均一 | しっかり | 念入りだ
試す+ください | 試す+みる？| か 。

[方法]+を+[説明]

モノ

冷蔵庫

A
34
14
28
11
13
17
14
8
24
28

合計

201

アイロン
エアコン
オーブン
携帯電話
洗濯機
扇風機
掃除機
デジタルカメラ電子レンジ

表 3 評価データ.
ノウハウを含むパッセージ数
B
C
D
E

31
33
32
11
14
37
31
19
27
22

9
5
7
0
3
5
5
5
13
1

57
40
51
6
30
39
36
21
69
62

計
154
99
188
31
78
105
106
62
178
165

パッセージ数

43
16
79
5
26
29
34
14
61
56
363

258

53

407

1165

4750

458
486
463
489
479
458
471
482
474
490

表現には人手選定による平均 25 種類の用途表現を利用した．本研究では，ノウハウを含む
パッセージを正解とし，ノウハウが一部しか含まれていない場合，不正解とした．評価デー
タの規模を表 3 に示す．

ない．

実験では，以下の 3 種類の素性を用いた．

作成したパターンの一部を表 2 に示す．パターン中の | は OR，+ は単語境界，.∗ は任パターン 各パターンがマッチした頻度と全パターンがマッチした総頻度，マッチしたパ

意の単語列を表す．また，3 列目の対象はパターンの適用対象を表し，S は文，B は文頭文ターンの種類数を利用した．
用途表現 (自動) モノと用途表現の 3 つ組の頻度を利用する．用途表現には，3.2.1 節の手節，E1 は文末文節，E2 は文末の 2 文節，E3 は文末の 3 文節を表す．パターン 1〜3 のような順序を表す表現，あるいは，4 や 5 のような助言を表す表現，6〜8 のような注意を表法により計測した U score が上位 25 の助詞と動詞の組を利用した．
用途表現 (人手) モノと用途表現の 3 つ組の頻度を利用する．用途表現には，データセッ

す表現，9 や 10 のような条件を表す表現などを作成した．また，パターン 15 はノウハウのタイトルを表す表現であり，[方法] には「対策」や「仕方」などの 23 表現，[説明] にはトの構築時に利用した人手選定による用途表現を利用した．

「紹介」や「教える」などの 21 表現が含まれる．

4. 評

価

4.1 設

定

手がかり表現パターンのみを利用した手法と手がかり表現パターンにモノと用途表現の 3 つ組を加えた手法を比較することにより，モノと用途表現を併用する方法の有効性を検証す
る．機械学習モデルとしては，Support Vector Machines (SVM) を用い，SVM の学習には，TinySVM⋆2 を利用した．
⋆1

4.2 実 験 結 果

本評価実験で着目するモノとしては，Wikipedia の電気製品の一覧 に掲載されており，
かつ，Web コーパス中で頻度が 10,000 回以上出現するモノの中から 10 種類の電気製品を

各モノのデータをそれぞれ 5 分割し，10 種類のモノのデータを用いて 5 分割交差検定に選択し利用した．これらのモノに対し，3.1 節の手法を用いてノウハウ候補を抽出し，ノウよる評価実験を行った．実験結果を表 4 に示す．パターンのみを用いた手法に対して，モ

ハウか否かを人手で判定することにより，分析データと同様に評価データを構築した．用途

ノと用途表現を併用することにより，精度，再現率ともに向上していることが分かる．この⋆1 http://ja.wikipedia.org/wiki/電気製品の一覧⋆2 http://www.chasen.org/taku/software/TinySVM/

4c 2010 Information Processing Society of Japan⃝

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素性表 4 5 分割交差検定による実験結果.
精度
再現率

パターン
(ベースライン)パターン +
用途表現 (自動)パターン +
用途表現 (人手)素性72.50%(543/749)
74.52%(579/777)75.25%(593/788)

46.61%(543/1165)
49.70%(579/1165)
50.90%(593/1165)

表 5 10 分割交差検定による実験結果.
精度
再現率

パターン
(ベースライン)パターン +
用途表現 (自動)パターン +
用途表現 (人手)71.99%(514/714)
74.24%(562/757)
74.29%(572/770)

44.12%(514/1165)
48.24%(562/1165)
49.10%(572/1165)

表 6 10 分割交差検定による実験結果 (3 つ組を含むパッセージのみ)
素性
精度
再現率
F値

F値
56.74

パターン
(ベースライン)パターン +
用途表現 (人手)59.63

82.61%(266/322)
79.12%(360/455)

47.50%(266/560)
64.29%(360/560)

60.32
70.94

60.73
表7

F値
54.71
58.48

10 分割交差検定による実験結果 (3 つ組を含むパッセージを除く)
素性
精度
再現率
F値
パターン
63.27%
40.99%
49.75(ベースライン)(248/392)(248/605)
パターン +
67.30%
35.04%
46.09
用途表現 (人手)(212/315)(212/605)
表 8 モノごとの実験結果 (10 分割交差検定).

59.12

ことから，モノと用途表現に着目することにより，精度よくノウハウの獲得ができると言える．また，人手選定した用途表現に比べ，自動獲得した用途表現ではやや性能が落ちるものの，ノウハウ獲得において十分な効果が得られることが分かった．
上記の実験では，学習データとテストデータの両方に 10 種類のモノに関するデータが含

モノ
アイロン
エアコン
オーブン
携帯電話
洗濯機
扇風機
掃除機
デジタルカメラ
電子レンジ
冷蔵庫

精度
78.75
68.97
78.05
35.48
65.00
66.67
61.04
45.45
80.37
84.85

パターン
再現率
40.91
40.40
51.06
35.48
50.00
36.19
44.34
16.13
48.59
50.91

合計

71.99

44.12

F 値
53.85
50.96
61.74
35.48
56.52
46.91
51.37
23.81
60.56
63.64

パターン+用途表現 (自動)
精度
再現率
F 値
81.05
50.00
61.85
72.92
35.35
47.62
79.85
56.91
66.46
34.62
29.03
31.58
69.49
52.56
59.85
68.00
32.38
43.87
68.42
61.32
64.68
48.00
19.35
27.59
81.58
52.54
63.92
80.18
53.94
64.49

パターン+用途表現 (人手)
精度
再現率
F 値
78.50
54.55
64.37
72.34
34.34
46.58
78.03
54.79
64.38
37.93
35.48
36.67
72.73
51.28
60.15
67.31
33.33
44.59
69.47
62.26
65.67
52.17
19.35
28.24
80.70
51.98
63.23
81.90
57.58
67.62

54.71

74.24

74.29

48.24

58.48

49.10

59.12

3 つ組を
含む割合
54.55
13.13
63.30
12.90
30.77
20.95
61.21
22.58
58.76
66.04
47.64

まれている．しかし，学習データに含まれていないモノに対しても同様の効果が得られるとは限らないため，9 種類のモノに関するデータを用いて学習し，残りの 1 種類のデータでテストを行う 10 分割交差検定を行った．実験結果を表 5 に示す．上記の実験と同様に，モノジに対する F 値が大きく向上していることがわかる．このことはノウハウの獲得においてと用途表現の 3 つ組を利用することにより，精度・再現率ともに向上していることが分か

モノと用途表現が有用であることを示している．
表 8 に 10 分割交差検定におけるモノごとの実験結果を示す．ほとんどのモノについては，る．このことから，学習に利用していないモノに対してもモノと用途表現が有効に働くこと

3 つ組を利用することによって F 値が向上していることが分かる．ただし，エアコンと扇風が示された．

4.3 考

察

機に関しては F 値が低下した．そこで，ノウハウを含むパッセージが 3 つ組を含むか否か

4.3.1 モノと用途表現の効果を調べた．表 8 の最右の列はノウハウを含むパッセージのうち，3 つ組を含むパッセージのモノと用途表現の 3 つ組による効果を調べるため，パッセージに 3 つ組が含まれている割合を示している．各モデルの性能と 3 つ組を含むパッセージの割合を比較したところ，3

か否かに着目して表 5 の結果を調査した．評価データに含まれる 4,750 パッセージのうち，つ組を用いたモデルの性能と 3 つ組を含む割合に関連があることが分かった．つまり，3 つ

1,289 パッセージに 3 つ組が含まれていた．3 つ組を含むパッセージに着目した場合の結果

組を含む割合の小さいモノについては性能がやや低下もしくは向上するに留まったものの，を表 6 に，3 つ組を含まないパッセージに着目した場合の結果を表 7 に，それぞれ示す．3

3 つ組を含む割合の大きいモノについては大きく性能が向上していた．この結果はノウハウ

つ組を含まないパッセージに対する F 値がやや下がっているものの，3 つ組を含むパッセーの獲得においてモノと用途表現の 3 つ組が大きな影響を果たしていることを示している．

5c 2010 Information Processing Society of Japan⃝

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report表9

4.3.2 誤 り 分 析
ノウハウの獲得誤りの原因を調べるため，パターンおよび人手で選定した用途表現を利用

モノ

パッセージ数カーテンしたモデルでの 10 分割交差検定の結果を分析した．

香水

誤って獲得した 198 パッセージについて分析したところ，以下に示す，主に 4 つの原因

鏡があることが分かった．

カレンダー
ライター

• ノウハウを一部しか含まないパッセージ

486
439
490
481
473

オープンドメインでの実験結果.

パターン
55.56% (30/54)
68.29% (28/41)
36.84% (14/38)
39.29% (11/28)
58.14% (25/43)

パターン+用途表現 (自動)パターン+用途表現 (人手)54.55% (30/55)
76.92% (30/39)
42.42% (14/33)
48.00% (12/25)
65.63% (21/32)

54.55% (30/55)
76.32% (29/38)
40.00% (14/35)
50.00% (11/22)
65.71% (23/35)

35.4% にあたる 70 パッセージ存在した．これはパッセージの獲得誤りが原因であるが，パッセージの獲得が正しくできれば，これらは正解となるパッセージである．評価デー

本実験で獲得できなかったノウハウが他のモノを対象としたときに獲得できる可能性がある

タ中には，ノウハウを一部しか含まないパッセージが 190 パッセージ存在した．そこ

ことを示している．さらに，複数のモノを考慮することにより，再現率が向上することが期で，これらを正解とみなした場合の評価実験を 4.2 節と同様に行った．その結果，いず待できる．

4.4 オープンドメインでの実験れの手法においても F 値で約 8% の向上が見られた．このことから，パッセージの獲得手法について今後検討が必要である．

4.2 節の実験により，モノと用途表現を利用する有効性を評価データ上で示すことができ• 手順に関するテキストの一種である規則やガイドラインを含むパッセージ

た．しかし，評価データとは異なるドメインに対しても有効であるとは限らない．そこで，

13.6% にあたる 27 パッセージ存在した．本研究では対象外としたノウハウであるが，オープンドメインにおける実験を行った．対象とするモノには電気製品とは異なる 5 つのモ

これらを正解とみなすことも考えられるため，獲得したとしても大きな問題が生じるわ

ノを選択した．評価データの構築と同様に，3.1 節の手法を用いてノウハウ候補のパッセー

けではないと考える．

ジを抽出し，評価データを用いて学習したモデルにより，それらがノウハウであるか否かを• 日記が書かれたパッセージ

判定した．

10.6% にあたる 21 パッセージ存在した．これらにはモノの利用に関する記述は存在す

ノウハウの獲得精度を表 9 に示す．4 つのモノに対して精度が向上していることが分かる．

るものの，ノウハウは記述されていなかった．これらに関しては，パターンや 3 つ組のしかし，カーテンに対しては，精度が下がっている．この理由として，カーテンがノウハウ

共起や順序などを考慮することで対処できると考えている．

において重要な役割を果しているケースが少ないことが挙げられる．例えば，「カーテンを• 商用サイトなどのモノの機能に関する説明を含むパッセージ

閉める」というカーテンの利用に関する記述は獲得されたノウハウにおいて重要な役割を

7.1% にあたる 14 パッセージ存在した．これらについては，商用サイトを特定できる

果たしていることが少なかった．しかし，「カーテンを閉める」と「直射日光を避ける」がパターンの追加が必要となるだろう．

共起している場合には，「カーテンを閉める」が重要な役割を果たしていた．このことから，獲得できなかった 593 パッセージについて分析した．593 パッセージのうち，3 つ組を含モノの使われ方だけでなく，利用目的にも着目すれば，効果的にノウハウの獲得ができるとむパッセージは 33.7% の 200 パッセージに過ぎなかったものの，用途表現を含むパッセー

考えられる．実験結果より，一部のモノに関しては利用目的などを考慮する必要があるもの

ジは 74.9% の 444 パッセージ存在した．そこで，評価データ中のパッセージが用途表現をの，異なるドメインのモノに関しても，モノとその使われ方に着目することにより，ノウハ

含むか否かについて分析した．その結果，全パッセージのうち，用途表現を含むパッセージ

ウを効果的に獲得できる可能性を示した．

の割合は 61.0% であった．これに対し，ノウハウを含むパッセージのうち，用途表現を含

5. ま と めむパッセージの割合は 82.3% だった．このことから，用途表現の頻度や他の素性との組み合わせを考慮することにより，再現率の向上が期待できる．また，593 パッセージのうち，本研究では，モノとその使われ方に着目することにより，精度よくノウハウを獲得する手

88.4% の 524 パッセージでは，対象のモノとは異なるモノが利用されていた．このことは，法を提案した．まず，ノウハウの候補を獲得する．そして，手がかり表現パターンとモノ，

6c 2010 Information Processing Society of Japan⃝

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

用途表現を利用することにより，ノウハウを含むパッセージを獲得する．本実験では，対象

8) Schwitter, R., Rinaldi, F. and Clematide, S.: The Importance of How-Questionsin Technical Domains, Proceedings of the Question-Answering Workshop of
TALN2004, pp.451–460 (2004).
9) Takechi, M., Tokunaga, T., Matsumoto, Y. and Tanaka, H.: Feature selection in
categorizing procedural expressions, Proceedings of the 6th International Workshop
on Information Retrieval with Asian Languages, pp.49–56 (2003).
10) Tamura, A., Takamura, H. and Okumura, M.: Classification of multiple-sentencequestions, Proceedings of the 2nd International Joint Conference on Natural Language Processing, pp.426–437 (2005).
11) Torisawa, K.: Automatic acquisition of expressions representing preparation andutilization of an object, Proceedings of the 5th Recent Advances in Natural Language
Processing, pp.556–560 (2005).
12) Yin, L. and Power, R.: Adapting the Naive Bayes classifier to rank proceduraltexts, Lecture Notes in Computer Science, Vol.3936, pp.179–190 (2006).

としたモノが限定されているものの，対象のモノを広げることによって様々なノウハウを獲得できる可能性を示した．
今後の課題としては，用途表現中の動詞の目的語を考慮することが考えられる．例えば，
図 1 の 1 つ目の例では，「扇風機で送る」よりも「扇風機で風を送る」の方がより重要な役
割を果たしており，ノウハウの判定において，より有用な素性になることが考えられる．また，本研究では，1 つのモノとその使われ方に着目したが，ノウハウには複数のモノが利用されていることも多いと考えられる．そのため，複数のモノとそれらの使われ方に着目するにより，より精度よくノウハウを獲得できるだろう．

謝

辞

本研究は一部、財団法人堀情報科学振興財団研究助成により実施した．

参

考

文

献

1) Aouladomar, F.: Towards answering procedural questions, Proceedings of the IJCAI Workshop on Knowledge and Reasoning for Answering Questions, pp.21–31(2005).
2) Delpech, E. and Saint-Dizier, P.: Investigating the structure of procedural texts
for answering how-to questions, Proceedings of the 6th International Conference on
Language Resources and Evaluation (2008).
3) Fontan, L. and Saint-Dizier, P.: Analyzing the explanation structure of proceduraltexts: dealing with advice and warnings, Proceedings of the 2008 Conference on
Semantics in Text Processing, pp.115–127 (2008).
4) Hearst, M.A.: TextTiling: Segmenting text into multi-paragraph subtopic passages,
Computational linguistics, Vol.23, No.1, pp.33–64 (1997).
5) Kawahara, D. and Kurohashi, S.: A fully-lexicalized probabilistic model for
Japanese syntactic and case structure analysis, Proceedings of the 7th Human Language Technology Conference of the North American Chapter of the Association for
Computational Linguistics, pp.176–183 (2006).
6) Kobayashi, N., Inui, K., Matsumoto, Y., Tateishi, K. and Fukushima, T.: Collecting evaluative expressions for opinion extraction, Proceedings of the 2nd International Joint Conference on Natural Language Processing, pp.584–589 (2004).
7) Quarteroni, S. and Saint-Dizier, P.: Addressing How-to Questions using a Spoken Dialogue System: a Viable Approach?, Proceedings of the 2009 Workshop on
Knowledge and Reasoning for Answering Questions, pp.19–23 (2009).

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c 2010 Information Processing Society of Japan⃝