DEIM Forum 2019 I1-5

統制語彙における階層構造を考慮した
地球科学データに対するキーワード推薦
城戸 譲次†

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: †kido.joji.84c@st.kyoto-u.ac.jp, ††{tshimizu,yoshikawa}@i.kyoto-u.ac.jp
あらまし

地球科学データを理解し，適切に利用するにあたっては，データがどのようなものであるかを表す地球科

学メタデータが十分な情報を含んでいることが重要である．メタデータ項目の一つとして，キーワードがあり，地球科学データに対してキーワードを付与する際には，階層構造を持つ統制語彙から適切なキーワードを選択して付与することが一般的である．キーワード情報はデータの検索，分類等に重要な役割を果たすが，多くキーワードを含む統制語彙から適切なキーワードを選択するコストは高く，実際に十分な数のキーワードが付与されていない場合も多い．
本研究では，統制語彙中のキーワードに与えられた定義文を用いて地球科学データに対してキーワード推薦を行うことを考え，統制語彙における階層構造を考慮した推薦手法を提案する．
キーワード キーワード推薦, 地球科学データ, メタデータ, 統制語彙, 階層キーワード
したものかを大まかに理解することができる．また，キーワー

1 はじめに
1. 1 研 究 背 景
地球科学の発展によって，地球科学データは膨大かつ多様に存在している．また，大量のデータを解析する技術の発達により，地球科学データの分析の需要は非常に高まっている．このような背景から，ある地球科学データがどのような分野のデータであるかを理解すること，自分が分析に利用したいと考えている地球科学データを適切に検索できることは非常に重要となってくる．地球科学データの理解・検索においては，地球科学
メタデータが非常に重要な役割を果たす．本研究で我々が想定している地球科学メタデータは，地球科学データに対してデー
タセット単位で与えられるものであり，データセット名，デー
タセット作成者，データセット作成日，メタデータ作成者，メ
タデータ作成日，キーワード，データセット概要文などで構成されている．
このような地球科学メタデータは，データに対する知識を持っているデータ提供者が手作業で作成することが一般的である．地球科学メタデータの項目の一つとして，キーワード情報

ドが正確に付与されていることによって，自分が利用したいと考えている分野の地球科学データの検索の質が上がると考えられる．
しかしながら，データ提供者がメタデータを記述する際に多くのキーワードを含む統制語彙から適切なキーワードを選択するコストは高く，実際に，キーワードが正確に付与されていないと思われるものが非常に多い．地球科学データの管理を行っている DIAS (Data Integration Analysis System) 1 [5] では，
各データセットに対してデータ作成者が地球科学メタデータの作成を行うが，項目の一つであるキーワードには GCMD サイ
エンスキーワードや AGU Index Terms，GEOSS 社会利益領域などのキーワード辞書が用いられている．図 1 は DIAS に存在する地球科学データに対する GCMD サイエンスキーワードの付与状況を示したものであるが，DIAS に存在する地球科学
データ 519 個のうち，358 個は GCMD サイエンスキーワードが全く付与されていない．このような状況を改善するために，
我々は，各データセットに対して適切と思われるキーワードを推薦することでキーワード付与を補助できると考え，地球科学
データに対するキーワード推薦の手法を研究している．

があるが，我々は，地球科学データの検索・理解においては，
地球科学メタデータの中でも，特にキーワードが正確に付与さ

1. 2 キーワード推薦のアプローチ

れていることが重要だと考えている．ここで，我々が想定してGCMD サイエンスキーワードにおけるそれぞれのキーワー

いる地球科学メタデータにおけるキーワードは任意のキーワー

ドには，そのキーワードの説明を表すキーワード定義文が付随ドではなく，統制語彙から選択して付与するものであり，地球している．また，データベースに存在している既にキーワード

科学の分野においては，GCMD サイエンスキーワード [3] のやデータセット概要文などの地球科学メタデータが付与されて利用が一般的になっている．GCMD サイエンスキーワードは，いる地球科学データのメタデータ集合を既存メタデータ集合と3,000 語以上の地球科学に関する専門的なキーワードを含む統呼ぶ．キーワード推薦には，地球科学データの概要を文章で表

制語彙である．キーワードが正確についていることによって，地球科学データを利用したい人はそのデータがどの分野に関連

1：http://www.diasjp.net/

400

ワード推薦において，階層を考慮することが重要であると考え，358

階層を考慮した推薦手法を提案する．

350

本論文の構成は以下の通りである．まず 2 節において，キー

データセット数

300

ワードに付随するテキスト情報を利用した直接的なキーワード

250

推薦，キーワードの階層構造を考慮したキーワード推薦という200

二つの観点から関連研究を紹介する．3 節では，3. 1 節におい

150

150

てキーワード定義文を用いたナイーブ手法の説明，3. 2 節にお100

いてその手法の問題点を述べる．4 節では，3. 2 節で述べた問

50

3

0
0

1〜3

4〜6

2

0

3

3

7〜9 10〜12 13〜15 16〜18

キーワード付与数

題点を緩和するような提案手法について説明を行う．5 節では，

3 節において述べたナイーブ手法と 4 節で述べた提案手法の精度を比較する実験の説明を行い，実験の結果及びその結果に対する考察を述べる．最後に 6 節では，本研究のまとめと今後の研究の課題を述べる．

図 1 DIAS データの GCMD サイエンスキーワード付与状況

2 関連研究現したデータセット概要文の情報，キーワード定義文の情報そして既存メタデータ集合の情報を用いることを本研究では想定している．

キーワードやタグは様々な場面で利用されており，現在キーワード推薦に関する研究は，多い [4, 8, 9, 12]．我々はその中で石田は，地球科学データに対するキーワード推薦のアプローも付与するキーワードが階層構造となっている地球科学データ

チとして大きく二つの手法を議論した [4]．１つ目は，推薦対に対するキーワード推薦を対象とした研究を行っており，キー

象データセット概要文とキーワード定義文を用いる手法であワードの階層構造を考慮したキーワード推薦の手法を検討してる．この手法は，キーワードごとに付随しているキーワード定いる．さらに本研究では，キーワード定義文というキーワード

義文と推薦対象データセット概要文の類似度を算出し，推薦対に付随する情報を用いた直接手法について，キーワード推薦の象データセット概要文との類似度が高いキーワードを推薦する

手法を検討している．ここではキーワードまたはそれに類するものである．２つ目は，推薦対象データセット概要文と既存メものが階層構造になっているキーワード推薦手法について，そタデータ集合を用いる手法である．この手法は，既存メタデー

してキーワード側に付随したテキスト情報を用いたキーワード

タ集合のデータセット概要文と推薦対象データセット概要文と推薦手法についての二つの観点で関連研究を整理した．

の類似度を算出し，既存メタデータのうち，類似度の高いメタデータに存在しているキーワードを推薦するものである．１つ目の手法は，推薦対象データセットと関連性の高いキーワードを直接推薦する手法であり，２つ目の手法は，推薦対象データセットと関連性の高い既存メタデータ中に存在するキーワードを推薦対象データセットと関連性の高いキーワードとして間接的に推薦する手法となっているため，前者を直接手法，後者を間接手法と呼ぶこととする．
間接手法は既存メタデータ集合を用いるため，キーワード推薦の精度はデータベースに存在している地球科学メタデータの数や質に依存してしまうが，直接手法は既存メタデータ集合を用いないため，キーワード推薦の精度はデータベースに存在している地球科学メタデータの数や質に依存しない．したがって，
既存メタデータ集合の質が低い際には，間接手法よりも直接手法が有効である [4]．我々は，既存メタデータ集合の質が低い
状況は，データ管理を始めたばかりのシステムが必ず直面する状況であり，このような状況に対処することは非常に重要であると考え，本研究では直接手法についていくつかの推薦手法を検討した．

GCMD サイエンスキーワードは階層構造となっている．
例えば，DROPLET GROWTH というキーワードは，AT-

MOSPHERE > CLOUDS > CLOUD MICROPHYSICS >DROPLET GROWTH というパスで表現される．我々は，キー

2. 1 キーワードの階層構造を考慮したキーワード推薦手法
まずは，キーワードの階層構造を考慮したキーワード推薦手法に関する関連研究を紹介する．文献 [12] は統制語彙からキーワードを選択する状況におけるキーワード推薦手法でなく，任意の語をデータ作成者が付与する状況におけるキーワード推薦手法に関する研究である．文献 [12] では，Q & A コミュニティに存在する深さ１〜３の階層となっている 389 個のカテゴ
リは，データの分類に不十分であることを指摘した上で，類似度の高い Q & A コミュニティのカテゴリをタグとして推薦するだけでなく，タイトルや概要文に含まれる語から主題タグ，
キーワードタグを推薦する手法を述べている．この手法はカテゴリや概要文，タイトルが既に付与されているデータセットからナイーブベイズ式を用いて評価スコアを算出し，スコアの高いカテゴリタグ，主題タグを推薦し，更に入力文書に含まれる語の中で TF-IDF 値の高い語をキーワードタグとして推薦する手法となっている．
文献 [1] および文献 [8] は階層構造となっている統制語彙の中からキーワードを選択して付与する手法である．文献 [8] では，

ACM Classification Scheme に存在する深さ 1〜4 の階層クラスを用いたクラス分類の手法について述べられている．ACM

digital library に存在する論文のタイトル，概要文，キーワー
ド，クラスの情報を用いて，分類器を作成する．分類器作成は

階層ごとに行い，ある階層においてクラス分類を行った後，分説明文として利用し，説明文及び科目シラバスの出現語と同じ類されたクラスの子のクラスに関する分類器を作成することをWikipedia 記事を結びつけグラフを作成し，そのグラフから各繰り返し，最終的にどのクラスに属しているかを選択する手法

KU について科目シラバスとの関連度を計算し，科目シラバスとなっている． 文献 [1] では，特徴ベクトルとそれに対すると関連度の高い KU を推薦する手法となっている．

ラベルベクトルの組について学習を行い，作成した予測器を用

文献 [2] では，Khan Academy というオンラインコース資料

いてテストデータの特徴ベクトルを入力した際のラベルベクに CCGPS (Common Core Georgia Performance Standard)

トルを求め，求めたラベルベクトルのそれぞれの値を木構造とという K–12 に基づく教育のカリキュラムを自動ラベル化するなっているラベルのノードの重みとし，更に木構造となってい手法について述べている．CCGPS は，Grade → Subject →るノードに関する制約を定義し，最適化問題を解くことで階層

Course → Topic → Instruction というように階層構造となっを考慮したラベル推薦を行っている．文献 [1]，文献 [8] の研究ており，Instruction には短い概要文が付与されている．このは，推薦対象データセットだけでなく，キーワードが既に付与

概要文から POS tagger や Stanford tagger を用いて特徴語句されているデータセットを利用してキーワード推薦を行う手法

を抽出し，それらの特徴語句をもとに TF–IDF で特徴ベクトである．

ルを作成する．同様にオンラインコース資料に存在する短い

2. 2 キーワードに付随するテキスト情報を利用した直接的なキーワード推薦手法
キーワードもしくはキーワードに類するものに付随するテキスト情報を用いるキーワード推薦手法に関する関連研究を紹介する．この手法は，推薦対象データセットとキーワードの類似度から関連性の高いキーワードを直接推薦するような手法である．文献 [11] では，名古屋工業大学の学生の目標記述に沿った科目推薦機能について述べられている．この研究で対象となっている名古屋工業大学では学生は入学初年度に C プランと概要文やタイトル情報，教科書のチャプターのテキスト情報
も TF–IDF で特徴ベクトルを作成する．また，CCGPS において，親ノードは子ノードの特徴語句を含むと考え，Grade，Subject，Course，Topic についても TF–IDF を用いて特徴ベクトルを作成する．あるカリキュラムについて，パス上の，あるノードにおける特徴ベクトルとオンラインコース資料の特徴
ベクトルの類似度が子ノードの特徴ベクトルとオンラインコー
ス資料の特徴ベクトルの類似度の 1/10 以下である場合，そのカリキュラムを推薦候補から外し，残ったカリキュラムについて，Instruction の特徴ベクトルとオンラインコース資料の特徴呼ばれる目標記述を作成する．この C プランと科目のシラバ

ベクトルを計算し，類似度の高いカリキュラムを推薦する．こスについて TF–IDF や sentence2vec を用いて類似度算出を行の研究は，階層も考慮しており，なおかつキーワード側のテキい，類似度の高い科目を推薦する実験を行っている．文献 [6]

スト情報を用いて直接的にキーワードを推薦する手法であるた

では，Khan Academy というオンラインのコース資料は，前提となる知識が必要なこともあるためにコース資料単体では不十分な場合が存在することを指摘し，オープンソースの教科書のチャプターを Khan Academy のコース資料に割り当てる手法を述べている．この研究では，主に三つの手法が述べられている．一つ目は Khan Academy のメインページに存在する短い
概要文やタイトル情報，教科書のチャプターのテキスト情報をめ，我々の研究と類似しているが，CCGPS ではテキスト情報
はリーフノードである Instraction にしか付随しておらず，そのテキスト情報を親ノードにも利用することでリーフノード以外のノードのテキスト情報を補っている．本研究で用いる GCMD
サイエンスキーワードでは，全てのノードにキーワード定義文が付随しているため，CCGPS のカリキュラムと GCMD サイ
エンスキーワードは階層キーワードの構造が異なっている．

TF–IDF でベクトル化し，最も類似度の高いチャプターを割り

このように，キーワードの階層構造を考慮したキーワード推当てる手法である．二つ目は，Khan Acaedmy のメインペー薦手法，キーワードもしくはキーワードに類するものに付随す

ジに存在する短い概要文やタイトル情報からルールベースで学
習目標となる主要語句を抜き出し，それぞれの語句について最も TF 値の高いチャプターを割り当てる手法である．三つ目，二つ目の手法を改良したもので，教科書のチャプターについて，

TF 値を順番に求め，TF 値が閾値を超えた際にそのチャプター
を主要語句に割り当てる手法である．文献 [10] では，大学学部
計算機科学プログラムで扱うべき知識をまとめた指導要領であるテキスト情報を用いるキーワード推薦手法に関する研究は様々に存在するが，この両方を考慮したキーワード推薦の手法，
すなわちキーワードもしくはキーワードに類するものに付随するテキスト情報を用いる階層キーワード推薦手法に関する研究はほとんどなされていない．我々が本研究で用いる GCMD サ
イエンスキーワードはキーワード定義文というキーワードに関するテキスト情報が付随しておりかつキーワードが階層構造

る CS2013 を専門分野知識体系として用い，実際の大学の科目となっている状況であるため，これらの情報を用いた階層キー

や MOOC (Massive Open Online Courses，大規模公開オンラ

ワードの推薦手法を新たな手法として模索していく．

イン講座) に存在する科目に CS2013 のタグを推薦する手法が提案されている．CS2013 は，18 個の Knowledge Area (以下3 キーワード定義文を用いたナイーブな推薦手法

KA) で構成されており，更に各 KA が複数の Knowledge Unit
(以下 KU) を含む．更に各 KU は複数の Topic を含んでいる．

3. 1 ナイーブな推薦手法

この研究で提案されている手法の一つである Wikipedia 構造

1. 2 節で述べたように，直接手法はキーワードの定義文と推手法は CS2013 の KU に存在する複数の Topic をその KU の薦対象データセット概要文の類似度を計算し，類似度の高いDROPLET GROWTHの定義文
Rate of droplet growth←情報量が少ない• Atmosphere > Atmospheric Radiation > Absorption＋
ATMOSPHEREの定義文
A gaseous envelope
gravitationally bound toa celestial body (e.g., aplanet, its satellite, or astar).

CLOUDSの定義文• Atmosphere > Atmospheric Radiation > Albedo

CLOUDS MICROPHYSICSの定義文

A visible aggregate of minutewater droplets and/or ice
crystals in the atmosphereabove the Earth's surface.

• Atmosphere > Atmospheric Radiation > Heat Flux

Cloud processes (growth,
evaporation, etc.) taking place on
the scale of the individual aerosol
or precipitation particle as
opposed to the scale of the visualcloud.

• Atmosphere > Atmospheric Radiation > Sunshine• Atmosphere > Atmospheric Radiation > Atomospheric Emitted Radiation

図 2 DROPLET GROWTH の定義文

• Atmosphere > Atmospheric Radiation > Anisotropy• Atmosphere > Atmospheric Radiation > Solar Radi-

キーワードを推薦する手法である．したがって，キーワードのation• Atmosphere > Atmospheric Radiation > Net Radia-

定義文や推薦対象データセット概要文は，ある程度の情報量が必要であると考えられる．GCMD サイエンスキーワードでtion• Atmosphere > Atmospheric Radiation

は，キーワード推薦を行う上で，キーワード定義文に含まれる情報量は十分でない場合があるために，精度の低い結果となってしまうことが予備実験により分かっている．予備実験で• Atmosphere > Atmospheric Radiation > Reflectance
図3



同じ上位パスを持つキーワードが推薦される事例の結果を踏まえ，あるキーワードの定義文は，キーワード自体の定義文だけでなく，パスの上位に存在するキーワードの定義文も考慮したものとすることが適切であると考えた．具体的に述べると，図 2 に示すように，DROPLET GROWTH の定
義文は DROPLET GROWTH の定義文だけでなく，パス上位てキーワード推薦を行った結果であるが，ATOMSPHERE やATOMOSPERIC RADIATION の定義文と，推薦対象データ
セット概要文との類似度が高くなっているために，ATOMO-SPHERE > ATOMOSPHERIC RADIATION というパスをに存在する ATMOSPHERE，CLOUDS，CLOUDS MICRO-持つキーワードばかりが推薦されてしまっている．このような

PHYSICS の定義文の情報も含めたものとして考えるというこ

状況では，キーワード自身の定義文と推薦対象データセット概とである．
現在は，あるキーワードの定義文は，そのキーワードの上位に存在するキーワードの定義文も含むと考え，それを拡張定義文と呼ぶ．拡張定義文を用いる手法をここではキーワード定義文を用いた推薦におけるナイーブ手法と考える．

要文との類似度が低い，すなわち推薦対象データセットとの関連性が薄いキーワードが推薦されてしまい，適切なキーワード推薦を行うことができない可能性が高くなってしまう．このような問題点を改善するために，我々はいくつかの手法を検討した．次節ではそれらの手法について，詳しく説明する．

この手法の手順は以下の通りである．
（ 1 ） キーワードを一つ選択する．

4 階層を考慮したキーワード推薦手法（ 2 ） 選択したキーワードの拡張定義文の特徴ベクトル，推薦対象データセット概要文の特徴ベクトルを作成する．

3. 2 節で議論した問題点を踏まえ，本論文ではナイーブ手法を（ 3 ） 作成した２つの特徴ベクトルの類似度を計算し，その改善する，階層を考慮した手法として KR (Keyword Removal)

値をそのキーワードのスコアとする．

手法および WT (Weight Tuning) 手法を考案した．さらに，こ（ 4 ） 全てのキーワードについて，1〜3 を行い，スコアを算

れらの手法の組合せに関しても検討した．

出する．スコアの大きい順にキーワードをランキング形式で並べ替えた後，上位のキーワードを推薦する．
この手法におけるキーワードの拡張定義文の特徴ベクトルの作成には，TF–IDF を用い，TF 式は，文献 [7] で述べられているもののうち LRTF 式を用いている．LRTF は，5 語以上の単語を含んでいる推薦対象データセット概要文をクエリとして扱っている状況において，非常に有効である．IDF 式は一般的なものを用いている．キーワードの拡張定義文の特徴ベクトルと推薦対象データセット概要文の特徴ベクトルの類似度算出には，コサイン類似度が用いられる．

3. 2 ナイーブな推薦手法の問題点

4. 1 KR 手 法
KR (Keyword Removal) 手法は，キーワード自体の定義文と推薦対象データセット概要文の関連性が低いと思われるキー
ワードを推薦キーワードの候補から排除した上で，ナイーブ手法を適用するような提案手法である．具体的な手法については
次の２つを考えた．

4. 1. 1 KR–S 手法
3. 2 節で述べた問題が起こっている場合では，キーワード自体の定義文と推薦対象データセット概要文の類似度が極端に低い
キーワードも推薦結果に現れる可能性が考えられる．キーワー

キーワード定義文を用いたナイーブな推薦手法において，

ド自体の定義文と推薦対象データセットの類似度が低いというキーワードのパス上位に存在するキーワードの定義文が推薦ことは，そのキーワードと推薦対象データセットの関連性はほ対象データセット概要文と非常に類似している際に，同じ上

とんどないと考えられるので，このようなキーワードが推薦結

位パスを持つキーワードばかりを推薦してしまう場合がある．

果に現れることは好ましくないと考えられる．KR–S (Keyword

図 3 は，ある地球科学データについて，ナイーブな手法を用い

Removal based on Similarity) 手法は，推薦対象データセット表 1 アルゴリズム 1 の記号説明

キーワードがA > B > Cの時
推薦結果の候補からA>B>Cを除去

キーワードC
の定義文

変数の説明

Word

TF 値を求める際に対象となる語
キーワードのパス上の類
似度

A>B>Cの拡張定義文を用いて類似度計算（ナイーブ手法と同じ）

推薦対象データ
セット概要文keyDefWordList

TfValue

キーワードがA > B > Cの時
キーワードA、Bの定義文に含まれる語集合推薦結果の候補からA>B>Cを除去

A>B>Cの拡張定義文を用いて類似度計算（ナイーブ手法と同じ）

推薦対象データ
セット概要文に含まれる語集合キーワードの定義文に含まれる語を階層ごとに格納した二重配列

keyDefAveLength
図 4 KR–S 手法

キーワードCの定義文に含まれる語集合

変数名

currentWordValue

全てのキーワードの拡張定義文に含まれる語数の平均求める TF 値
キーワードの拡張定義文における語 Word の重みの総和

currentKeyWeight

現在のキーワード階層における重み

keyListWordLength

キーワードの拡張定義文の語の数

currnetSibWeightsibling(t)現在のキーワードの重みに掛け合わせる重み
キーワード t の兄弟キーワードの数

図 5 KR–U 手法

ワードの重要度は減少していくと思われる．したがって，あとの関連性がほとんどないキーワード，すなわちキーワード自体の定義文と推薦対象データセット概要文の類似度がある閾値
以下のキーワードを事前に推薦キーワードの候補から除去し，その後残ったキーワードを推薦キーワードの候補として，3. 1
節で述べたナイーブ手法を適用する手法である．図 4 はキー
ワード A > B > C を例に，この手法を図で表したものである．

4. 1. 2 KR–U 手法
キーワード自体の定義文と推薦対象データセット概要文の類
似度が 0，すなわちマッチしている語が存在しない場合，そのキーワードと推薦対象データセットの関連性は全くないと考えられるので推薦キーワードの候補から除去するのが適切であると考えた．更にキーワード自体の定義文と推薦対象データ
セット概要文が何らかの語でマッチしている場合でも，その語が様々な地球科学分野において使われるような抽象的な語である場合もそのキーワードと推薦対象データセットの関連性は薄いと考えられるので推薦キーワードの候補から除去する必要があると考えた．我々はあるキーワードについて，キーワー
ドパス上位に存在するキーワードはより抽象的な分野を表しており，キーワードパス上位に存在する語は抽象的な語が使われていると考えた．KR–U (Keyword Removal based on term

Uniqueness) 手法はキーワードのパス上位の定義文には含まれないかつ，キーワードの定義文と推薦対象データセット概要文
どちらにも含まれている語が存在しない場合に，そのキーワードを推薦キーワードの候補から除去し，残ったキーワードについて，3. 1 節で述べたナイーブ手法を適用する手法であると説るキーワードにおいて，キーワード自身から遠ざかるにつれ，
キーワードの重みを減らしていく必要があると考えられる．また，兄弟の数が多いキーワードの方が兄弟の少ないキーワード
よりも細分化されており，似通ったものが多いと考えられるため，兄弟キーワードが共有している上位パスの定義文の重みを減らすことで，キーワード自体の定義文を重要視する必要があると考えた．更にキーワードの兄弟の数が多ければ多いほど，

3. 2 節で述べた問題が起こりやすくなると考えられるため，兄弟キーワードが多いキーワードについては，共有している上位パスの定義文の重みを減らし，この問題を緩和する必要があると考えた．以上の理由から兄弟キーワードが多い場合は，あるキーワードについて，重みを兄弟の数が多いければ多いほどその親となるキーワードの重みを減らすべきであると考えた．WT (Weight Tuning) 手法は，兄弟キーワードが多いほど親のキーワードの重みが小さくなるように，キーワードパス
上位になればなるほどキーワードの重みが減少するように，親キーワードに兄弟キーワードに応じた重みを伝搬していくような手法となっている．3. 1 節同様，WT 手法におけるキーワー
ドの拡張定義文の特徴ベクトルの作成には，TF–IDF を用いる．IDF 式は一般的なものを用いている．TF 値計算は 3. 1 節の LRTF を少し改良したものとなっている．この手法におけるTF 値計算はアルゴリズム 1 の通りである．アルゴリズム 1 のそれぞれの記号の説明は，表 1 の通りである．

4. 3 KR–S & WT 手法

明できる．KR–U 手法は，推薦対象データセット概要文とキー

4. 1. 1 節で述べた KR–S 手法と 4. 2 節で述べた WT 手法を組ワードが，キーワードが表す分野特有の語でマッチしている場

み合わせた手法である．ある閾値を設定し，キーワードの定義

合のみ推薦キーワードの候補として残す手法であるとも言える．

文と推薦対象データセット概要文の類似度が閾値以下だった場

図 5 はキーワード A > B > C を例に，この手法を図で表した

合に，キーワード推薦の候補からそのキーワードを除去し，こものである．

の操作の後に候補として残っているキーワードについて，WT

4. 2 WT 手 法
あるキーワードにおいて，パスの上位になるにつれて，キー手法を適用する手法である．

100%

Algorithm 1 calculateTfValue

90%

Input: Word, keyDefWordList, keyDefAveLength

80%
70%

Output: TfValue60%

1: currentWordValue ← 0

50%
40%

2: currentKeyWeight ← 1

30%

3: keyListWordLength ← 0

20%
10%

4: for i ← keyDefWordList.length to 0 do
5:

for j ← 0 to keyDefWordList.[i].length do

6:

if keyDefWordList.[i][j ] = Word then

7:

0%
1〜50

51〜100

どちらも変わらない101〜150

ナイーブ手法の方が良い

151〜200

201〜

KR-S手法の方が良い

図 6 KR–S 手法とナイーブ手法の評価結果比較

currentWordValue ← currentWordValue+currentKeyWeight

100%
90%

8:

end if

9:end for10:

currnetSibWeight ← sibling(keyDefWordList[i])11:for j ← 0 to keyDefWordList.length − i − 1 do

80%

12:

70%

currentSibWeight ← log2 (currentSibWeight + 1 )13:

end for14:

currnetKeyWeight ← currentKeyWeight
currnetSibWeight

60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
1〜50

どちらも変わらない51〜100101〜150

ナイーブ手法の方が良い

151〜200

201〜

KR-U手法の方が良い

15: end for
16: for i ← 0 to keyDefWordList.length do
17:

図 7 KR–U 手法とナイーブ手法の評価結果比較

keyListWordLength ← keyListWordLength
100%+keyDefWordList[i].length

90%
80%

18: end for70%

19: TfValue(

keyDefAveLength)

currentWordValue· log2 1 + keyListWordLength← keyListWordLength

)

60%
50%
40%
30%
20%
10%

4. 4 KR–U & WT 手法
4. 1. 2 節で述べた KR–U 手法と 4. 2 節で述べた WT 手法を組み合わせた手法である．あるキーワードについてキーワード

0%
1〜50

51〜100

どちらも変わらない101〜150

ナイーブ手法の方が良い

151〜200

201〜

WT手法の方が良い

図 8 WT 手法とナイーブ手法の評価結果比較のパス上位の定義文には含まれないかつ，キーワードの定義文と推薦対象データセット概要文どちらにも含まれている語が存た，それぞれの改善手法において 5 つの地球科学メタデータ

在しない場合にキーワード推薦の候補からそのキーワードを除集合の評価結果の比較を行い，概要文の語数の違いで推薦結果

去し，この操作の後に候補として残っているキーワードについにどのような影響があるかを観察した．ある地球科学データのて，WT 手法を適用する手法である．

キーワード推薦結果に対する評価を行う際は，地球科学データに既に付与されているキーワードを正例として，文献 [4] で用

5 評価実験
5. 1 実 験 概 要

いられている 4 つの評価指標のうち，nhCGDSreduce @n を用
い，評価スコアを算出した．

KR–S 手法や KR–S & WT 手法で用いる閾値に関しては予実験に用いる推薦対象データセットのメタデータとしては，備実験として 0 から 0.1 まで 0.01 刻みで 11 個の候補について，

Global Change Master Directory (GCMD) 2 に存在する地球

4690 個ある推薦対象データセットのメタデータそれぞれの評

科学メタデータのうち，キーワードが 10 個以上ついているも価スコアの平均を求め，予備実験の結果，最も評価スコアの平のを利用し，更に地球科学メタデータの概要文の語数が 1〜50

均が高かった閾値が 0.09 だったため，今回の実験の KR–S 手

語であるもの，51〜100 語であるもの，101〜150 語であるも法や KR–S & WT 手法における閾値には 0.09 を用いた．

の，151〜200 語であるもの，201 語以上であるものの 5 つの推薦対象データセットのメタデータ集合５つについて，それ集合に分けて観察した．5 つの地球科学メタデータ集合それぞぞれのメタデータについて改善手法の推薦結果における評価ス

れについてメタデータの数は表 2 に示すとおりである．改善手

コア，ナイーブ手法の推薦結果における評価スコアを計算し，法として提案した KR-S 手法，KR-U 手法，WT 手法，KR-S

改善手法の方が評価スコアが高いものの数，ナイーブ手法の方& WT 手法，KR-U & WT 手法のとナイーブ手法に対する評が評価スコアが高いものの数，どちらの手法についても評価ス

価結果の比較を行い，ナイーブ手法に比べて改善手法より推薦

コアが等しいものの数をそれぞれ算出し，それらのメタデータ

精度の向上が見られた事例がどれくらいあるかを観察した．ま集合中の割合を図にまとめた．図 6〜図 11 に結果を示す．

2：http://gcmd.nasa.gov/

手法において除去されてしまうような，キーワード自身の定義

100%
90%

文と推薦対象データセット概要文の類似度の低いキーワードは

80%
70%

WT 手法において推薦キーワードになりにくいからであると考

60%
50%

えられる．KR 手法と WT 手法を組み合わせて利用する手法の

40%
30%

改善については今後の課題である．

20%
10%
0%
1〜50

51〜100

どちらも変わらない101〜150151〜200

201〜

KR-S & WT手法の方が良い

ナイーブ手法の方が良い

最後に，推薦対象データセット概要文の語数によって，結果がどのように変化しているのかを考察する．図 6 を見ると，

KR–S 手法では推薦対象データセット概要文の語数が大きくな
図 9 KR–S & WT 手法とナイーブ手法の評価結果比較

るにつれて，KR–S 手法の方が良いメタデータの割合，ナイー
ブ手法の方が良いメタデータの割合が増加し，どちらも変わ

100%
90%

らないメタデータの割合が減少している．また図 7 を見ると

80%
70%

KR–U 手法において，推薦対象データセット概要文の語数が大

60%
50%

きくなるにつれて，改善手法の方が良いメタデータの割合やナ

40%
30%

イーブ手法が良いメタデータの割合が減少し，どちらも変わら

20%
10%

ないメタデータの割合が大きくなっている．これは，推薦対象

0%
1〜50

51〜100

どちらも変わらない101〜150151〜200

201〜

KR-U & WT手法の方が良い

ナイーブ手法の方が良い

データセット概要文の語数が大きい方が，推薦対象データセッ
ト概要文とキーワードの定義文が何らかの語でマッチする可能

図 10 KR–U & WT 手法とナイーブ手法の評価結果比較性が高くなるために，KR–U 手法とナイーブ手法での結果が変わりにくくなるからであると考えられる．文献 [4] では，直接

100%
90%

手法は，推薦対象データセット概要文の語数が大きければ大き80%

いほど，キーワード推薦の精度が上がると述べられているが，

70%
60%

KR–U 手法では，推薦対象データセット概要文の語数が少ない

50%
40%

場合のキーワード推薦の精度を向上することができると考えら

30%
20%

れる．図 8，図 9，図 10 を見ると，WT 手法，KR–S & WT 手

10%0%
KR-S手法KR-U手法

どちらも変わらない

WT手法

KR-S ＆ WT手法 KR-U ＆ WT手法

ナイーブ手法の方が良い

改善手法の方が良い

図 11 5 つの改善手法とナイーブ手法の評価結果比較
表 2 5 つに分けた地球科学メタデータ集合それぞれの地球科学メタ
データの数
地球科学メタデータ集合

地球科学メタデータ集合の(概要文の語数)

メタデータ数法，KR–U & WT 手法は，推薦対象データセット概要文の語数が大きくなるにつれて，改善手法の方が良いメタデータの割
合がわずかに減少し，ナイーブ手法が良いメタデータの割合がわずかに増加している．これは，さきほど述べたようにナイー
ブ手法は語数が大きくになるにつれてキーワード推薦の精度も向上していくため，その分相対的に改善手法の評価結果が悪くなっているように見えるからだと思われる．

1〜50 語401

51〜100 語

893

101〜150 語

807

151〜200 語

774

201 語以上

1815

本研究では，階層構造となっている統制語彙を持つ GCMD

合計

4690

サイエンスキーワードに注目し，階層を考慮したキーワード推

6 おわりに
6. 1 ま と め

薦を行う手法を検討した．既存メタデータ集合を用いる間接手

5. 2 考察

法はデータベースに存在するメタデータの質に依存するため，

まず，KR–S 手法，KR–U 手法，WT 手法の三つの手法を質の高いメタデータが豊富に存在しない状況では用いることが比較する．WT 手法は改善手法が良くなるものの数も多いが，難しい．本研究ではこのような状況にも対応できるキーワード

ナイーブ手法が良くなるものの数も多く，ナイーブ手法とは異定義文を用いる直接手法に焦点を絞り，様々な手法を提案した．

なった傾向の推薦ができることが分かる，KR–U 手法は，ナまずは，直接手法のおける基礎的な手法となるナイーブ手法を

イーブ手法と推薦の傾向があまり変わらないものの，ナイーブ

定義し，その手法における問題点を述べた．そして，その問題手法が良いものの数を抑えつつ，結果の改善を行うことができ点を改善できるような手法を考案し，実験を行い，ナイーブ手ることが分かる．次に WT 手法と KR–U & WT 手法，KR–S

法と改善手法の比較を行った．また，データセット概要文の語& WT 手法を比較する．図 11 を見てみると，それぞれの手法

数によって結果がどのように変化するかも実験において観察しについて違いがほとんどないことが分かる．これは，WT 手法

た．ナイーブ手法と比較して改善手法はキーワード推薦精度がは，キーワード自身の定義文と推薦対象データセット概要文の向上する傾向が見られた．

類似度を重視している手法であるため，KR–S 手法や KR–U

6. 2 今後の課題
KR–S & WT 手法や KR–U & WT 手法は，ほとんど WT
手法と結果が変わらず，二つの手法を上手に組み合わせることが出来ていない．これは，WT 手法において，キーワード自体の重みの影響が強く，KR 手法におけるキーワード除去の影響が弱くなってしまうからであると考えられる．KR 手法と WT手法を組み合わせて利用する際には，WT 手法における重みの算出方法を工夫する必要があると思われる．また，WT 手法において，本論文ではキーワードの階層を考慮した TF 値の計算方法を考えたが，兄弟キーワードの定義文情報なども利用する
ことで，より適切な重みの調節ができる可能性があると思われる．また，今回 KR–S 手法や KR–S & WT 手法で用いた閾値
はいくつか試して最も良いものを選んだが，閾値の適切な設定方法も検討していく必要があると考えている．
今回は，キーワード定義文を用いた直接手法について階層構造を考慮した様々な手法を検討したが，キーワード及びデータ
セット概要文などのメタデータがデータセットに付与されている既存メタデータ集合を用いた間接手法においても，キーワードの階層構造を考慮した手法を検討する余地があると考えている．このような手法については，既存メタデータ集合中のメタ
データにおけるキーワードはパス上位のキーワードも付与されていると考え，キーワードを展開する手法があると考えている．
この場合，展開後のキーワードに重複が存在する場合にどのように扱っていくか，キーワードを展開すると階層上位のキー
ワードが付与されているメタデータが非常に多くなってしまい
階層上位のキーワードが推薦されやすくなってしまう問題をどのように緩和していくかなど様々な議論が必要であると考えている．
文献 [4] では，直接手法は階層下位のキーワードを推薦する事ができ，間接手法は階層上位のキーワードを推薦する傾向にあると述べられている．このような傾向から直接手法と間接手法を組み合わせる手法は非常に効果的であると考えられるので，階層を考慮した直接手法，間接手法を組み合わせた手法を検討することが今後の研究における最終目標であると考えている．

文

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