DEIM Forum 2014 C5-1

共引用テキストを利用した論文間の関係抽出
正元 修平†

清水敏之†

難波英嗣††

吉川 正俊†† 京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町†† 広島市立大学大学院情報科学研究科知能工学専攻 〒 731–3194 広島市安佐南区大塚東 3–4–1
E-mail: †shogen@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, †{shimizu,yoshikawa}@i.kyoto-u.ac.jp, ††nanba@hiroshima-cu.ac.jp
あらまし

研究者が論文をサーベイする際，二つの論文間の関係を提示することは，それらの位置づけや違いを理解するために重要である．本稿では，二論文を共引用している論文における引用部周辺テキストを “共引用テキスト”と呼び，共引用テキストの特徴と，これを用いて論文間の関係を抽出する手法について考察する．既存研究では，二論文間の直接の参照関係や，引用部周辺テキストを用いた関係提示については行われているが，共引用テキストを用いた関係提示は行われていない．共引用テキストを利用することで，多様な側面から論文間の関係を抽出できる可能性がある．
キーワード

共引用テキスト，関係抽出，共引用分析

1. は じ め にWeb 関連技術の発展により，数多くの学術論文を電子的それぞれの論文がどのような違いを持っているか，また，研究分野においてどのように位置づけられているかを知ることができず，結果として，どちらの論文から読み進めるべきかがわかに 閲 覧・利 用 す る こ と が 可 能 に なった ．研 究 者 は ，Googleらない可能性がある．そこで，例えば，「PageRank の起源論文Scholar（注 1）や，Microsoft Academic Search（注 2）に代表される，と，Topic-Sensitive PageRank の起源論文には，『後者は前者学術論文の検索に特化した検索エンジンを用いることで，Webを発展させたものである』という関係がある」というような知上で論文を検索し，自らの研究に関連する論文を閲覧して知見識が得られれば，研究者は PageRank の起源論文の有用性と研を得たり，必要に応じて，論文執筆の際にその論文を引用した究分野における位置づけが理解でき，その後のサーベイに生かりすることができる（以下，本稿ではこれを「論文のサーベイ」すことができるだろう．本研究では，この問題を解決するためと呼ぶ）．特に，ある研究分野から別の研究分野に研究対象をに，二論文間の関係を抽出する手法を考える．

変えたなどの理由で分野の知識に乏しい研究者や，そもそも研二論文間の関係を抽出するための既存手法として，論文間の究を始めてからの日が浅く，経験が少ない研究者にとって，論直接の参照関係を用いる手法や，引用部周辺テキストを用いた文のサーベイは，研究分野について知る上で重要になる．しか手法がある．二論文間の直接の参照関係を用いる手法では，論しながら，利用可能な論文の数に比べて研究者の処理能力には文間の引用・被引用関係を用いて類似度を計算したり，これを限界があり，自らの研究に関連するすべての論文を閲覧するこ可視化することで，研究者に論文の関係理解を促す．しかし，とは非常に困難である．そこで，研究者による論文のサーベイ

この手法は，論文間の参照関係のみを考慮し，論文の内容を全を省力化し，支援するための技術が必要となってくる．

く考慮しないため，関係抽出という観点からは限界があると考論文のサーベイにおける問題点は多数あるが，我々は，そのえられる．それとは別に，「引用部周辺テキスト」と呼ばれる，中でも，「関連する二つの論文間の関係理解が困難である」といある論文を引用している論文が，その論文について言及していう問題に着目する．ある論文 A と，別の論文 B が互いに関連る箇所の周辺テキストを取得し，関係抽出に利用している研究を持っているとすると，それらの関係を提示することは，サーもある．引用部周辺テキストには，引用している論文の著者が，ベイを行う研究者が二論文の位置づけや違いを理解するために引用される論文をどのような観点で見ているかが記述されるこ重要である．例えば，PageRank アルゴリズムに関する初出のとが多いため，二論文間の関係抽出に用いることができる．し論文である Page らの論文（以下，本稿では「PageRank の起かし，この手法では，論文が直接的な引用・被引用関係にある源論文」と呼ぶ）[1] と，PageRank アルゴリズムを発展させることが必要になり，このような関係にない二論文については手ことで考案された Topic-Sensitive PageRank アルゴリズムに法の適用ができないという問題点がある．

関する初出の論文である Haveliwala らの論文（以下，本稿で本研究では，まず「共引用テキスト」という概念を定義し，は「Topic-Sensitive PageRank の起源論文」と呼ぶ）[2] の二共引用テキストの分類を行うことで，二論文間の関係を抽出す論文をみると，これらは互いに関連を持っていると言える．しる手法について考察する．二論文の「共引用テキスト」とは，かし，これらの論文を始めて知った研究者は，そのままでは，二論文を共引用している論文における引用部周辺テキストのことである．共引用テキストを用いることで，直接の参照関係に（注 1）：http://scholar.google.com/

ない二論文についても，それらの関係を抽出することができる．

（注 2）：http://academic.research.microsoft.com/

また，共引用テキストには，論文を引用している著者から見た，それぞれの論文の違いや，研究分野における位置づけが明示さたい論文についての言及を論文本文中で行う．このような，あれていることが多く，そのような記述を抽出することで，論文る論文を引用している論文が，その論文について言及している間の関係を多様な側面から理解することができる可能性がある．

箇所の周辺テキストのことを，「引用部周辺テキスト」と呼ぶ．

本稿の構成は以下の通りである．2 章では，本研究に関連すある論文の引用部周辺テキストには，その論文と，その論文がる既存研究について述べる．3 章では，本研究が対象とする問引用している論文との関係を示すような記述があることが多題を述べ，その問題に対してどのような手法を取ればよいかにく，論文間の関係抽出には非常に重要な要素であると考えられついて考察する．4 章では，今後の研究に向けて行った予備調る．難波ら [14] [15] は，2.2 節で述べた書誌結合を改良し，論査の内容とその結果について述べる．5 章では，本稿のまとめ文における個々の引用を，論文内の記述の根拠となる引用であと今後の課題について述べる．

る論説根拠型，引用した論文の問題点を指摘する引用である問題点指摘型，論説根拠型にも問題点指摘型にも当てはまらない

2. 関 連 研 究

引用であるその他型の 3 つの「参照タイプ」に分類している．

2. 1 論文のサーベイ支援

その上で，彼らは，参照タイプを用いた論文の類似点・相違点

1 章でも述べたように，研究者にとって論文のサーベイは重の抽出や，論文の組織化などを行っている．同様の研究として，要だが，この作業は大きな負担を伴う．論文データベース中のTeufel ら [16] は，引用の種類を 12 種類に分類し，手がかり語論文を構造化したり，論文の要約を提示したりすることで，論などの素性を用いた機械学習を行っている．本研究は，直接の文のサーベイを支援する研究が行われている．Hoang ら [3] は，参照関係にない論文間の関係についても抽出できるという点が，論文の関連研究の項を，その論文が引用している論文の要約とこれらの研究と異なる．

みなし，これらを部分に分けてサブトピックに分類している．

2. 4 論文間の関係抽出

また，Qazvinian ら [4] は，論文が複数の技術的貢献を含むこ

本研究では，二論文間の関係抽出を行う．論文間の関係を抽とに着目し，対象となる論文を引用している論文における記述出する研究として，Nanba ら [17] は，論文間の参照関係に加の集合をクラスタリングしてからその代表値を抽出することで，え，2.3 節で述べた「参照タイプ」や，引用部周辺テキストをそれぞれの技術的貢献に対応する要約文を生成している．他に可視化してユーザに提示するツールを提案している．また，Heも，論文データベースから研究トピックを抽出する研究 [5] や，ら [18] は，論文本文の情報と論文間の引用情報を解析し，そ論文のトピックの変遷を解析する研究 [6] [7] [8] [9] が行われてこから研究トピックの時系列的な発展過程を抽出・可視化している．

いる．研究トピックの発展過程は，研究トピックを節点，研究2. 2 論文の引用解析

トピック間の発展関係を有向枝としたグラフで表され，研究ト関連する二論文間の関係を抽出するための手法として，二論ピック間の発展関係には，「同じトピックである」，「似たトピッ

文間の直接の参照関係を利用する手法が挙げられる．論文間のクである」，「新出のトピックである」，「全く関係のないトピック

引用を解析する手法として，書誌結合 [10]，共引用分析 [11] なである」の 4 種類のラベルが貼られる．これらとは別に，吉田どが知られている．書誌結合とは，二論文がどれだけ同じ論文

ら [19] は，論文間の参照関係を用いて論文のクラスタリングをを引用しているかを用いて，論文の類似度を測る手法である．

行い，研究のマクロな流れを抽出する手法を提案している．ここの手法は，「同じ論文を引用している論文は類似した主題の論の際，引用・被引用の関係にある二論文について，これらの論文である」という仮定に基づいている．また，共引用分析とは，文を共引用している論文から，「論文 A を引用しているならば論二論文がどれだけ同じ論文に引用されているか（共引用されて文 B を引用している」といったようなアソシエーションルールいるか）を用いて，論文の類似度を測る手法である．この手法を抽出し，この情報を用いてクラスタリングを行っている．こは，「同じ論文に引用されている論文は類似した主題の論文であの手法は，二論文間の類似度を求めることしかできない従来のる」という仮定に基づいている．いずれの手法も，論文の引用共引用分析とは異なり，二論文間の関係の方向性を考慮するこ関係をグラフ的な手法で解析することで，類似度を計算していとができ，研究の流れ抽出に利用できるという利点がある．こる．共引用分析を発展させた手法として，江藤 [12] [13] は，従の研究は，論文間の参照関係のみを用いたものであり，論文の来の共引用分析が論文中の文脈を考慮していないことを問題点

内容は考慮していない点が，本研究と異なる．とし，共引用における「引用箇所の間隔」を定義している．この研究では，「引用箇所の間隔」に基づいて，共引用を，非同一

3. 共引用テキストからの関係抽出

段落における共引用，同一段落における共引用，同一文におけ本研究では，「共引用テキスト」を用いることで，二論文間のる共引用，同一箇所における列挙共引用の 4 種類に分類し，共関係を抽出するための手法について考察を行う．本章では，「共引用された二論文の類似度がこの順で大きくなる傾向にあるこ引用テキスト」の定義とその抽出方法，また，そこからどのよとを実験により示している．

うに二論文間の関係抽出を行うかについての考え方を述べる．

3. 1 共引用テキスト

2. 3 引用部周辺テキスト
研究者は，自らの論文中で他の論文を引用する際，「○○ら3)

2.3 節でも述べたように，引用部周辺テキストとは，ある論は××する手法を提案している．
」，「○○についての実験では，文を引用している論文が，その論文について言及している箇所

××という結果が出ている 5−7) ．
」などといったように，引用しの周辺テキストのことである．引用部周辺テキストの定義はい

処理的な手法では，妥当な計算時間で関係を抽出できない可能ㄽᩥĂ䛾䛾ᘬ⏝㒊࿘㎶䝔䜻䝇䝖ᘬ⏝ㄽᩥĂ΀Ă΁

れがどのような関係を包含しているかという観点から分類を行͘う．その上で，共引用テキストを各々のタイプに機械的に分類ඹᘬ⏝͘΀ď΁͘͘性がある．そこで，本研究では，共引用テキストに対して，そㄽᩥď΀Đ΁

する手法を提案することにより，二論文間の関係を抽出することとする．
以下に，我々が提案する 2 種類の関係の分類を示す．

΀ď͕Đ΁͘（ 1 ） 共通型
ㄽᩥď͕Đ䛾䛾ඹᘬ⏝䝔䜻䝇䝖

ඹᘬ⏝

ㄽᩥĐ

ㄽᩥǆ

共引用テキストが共通型であるとは，共引用テキストによって共引用されている各々の論文が，文中で並列の関係にある場合のことを指す．共通型の共引用テキストは，さらに 2 種類に

図 1 引用部周辺テキストと共引用テキスト分類することができる．それらの分類を以下に示す．

•共通部分型

くつか考えられるが，本稿では，簡単のために，引用部が含ま共引用テキストが共通部分型であるとは，共引用テキストにれる一文を引用部周辺テキストと定義する．ここで，ある論文よって共引用されている各々の論文が，文中で共通的なものとが 1 つの論文を複数回引用することが起こり得るが，引用部周して扱われている場合のことを指す．例えば，（a）「これまで辺テキストは，毎回の引用ごとに定義されるとする（すなわち，引用分析研究の分野において，論文間の参照構造を利用し，2

1 つの参考文献に対して，複数の引用部周辺テキストが存在し論文間の類似度を測るいくつかの手法が提案されてきた 5),6) ．
」

得る）．例として，図 1 は，論文 x と論文 a，b，c の引用関係（注 3）と，論文 x におけるこれらの論文の引用部を図示したものでありに引用を分類する試みとして，Garzone20) ら，難波ら 21) ，る．この図における論文 x の，1 段落目の 1 文目，2 段落目のTeufel22) らのものがある．
」（注 4）のような共引用テキストは共1 文目，2 段落目の 3 文目は，それぞれ，論文 x における，論通部分型であると言える．共引用テキストが共通部分型である

文 a，論文 b と論文 c，論文 b と論文 c の引用部周辺テキストということは，共引用している論文の著者から見て，共引用さに相当する．

れている論文の組は，ある観点で共通しているということであや，（b）「具体的には，引用文章に含まれる語や句を手がか2.2 節で述べたように，共引用における引用部間の間隔は，共る．文（b）の例であれば，「引用文章に含まれる語や句を手が引用されている論文の類似度に影響するとされている [12] [13]．

かりに引用を分類する試み」として，「Garzone20) ら」，「難波ら

我々は，その中でも比較的類似度が高いとされる，同一文にお21)

ける共引用だが，同一箇所における列挙共引用ではない共引用

これらの論文は，共引用している論文から見て，すべて同じ観（区別のため，以下，本稿ではこれを「同一文における共引用」点から引用されていると考えられる．

」，「Teufel22) ら」の 3 つの論文があることが示されている．と呼ぶ）と，同一箇所における列挙共引用に着目する．論文 X•において，ある論文 A と別の論文 B が，同一文中で共引用さ共引用テキストが差分型であるとは，共引用テキストによっ差分型れているか，同一箇所で列挙共引用されている場合，その文をて共引用されている各々の論文が，文中で異なるカテゴリのも「論文 X における論文 A と論文 B の共引用テキスト」と定義すのとして扱われている場合のことを指す．例えば，（c）「また，る．図 1 の場合，2 段落目の 1 文目，2 段落目の 3 文目は，論システムと人間との間でインタラクティブにやりとりしながら文 x における論文 b，c の共引用テキストとなる．共引用テキ分類ルールを作成していく手法が Pham ら 23) によって，有限ストは，共引用されている各々の論文についての引用部周辺テオートマトンを用いた機械学習による手法が Le ら 24) によっキストとみることもできる．て提案されている．
」（注 4）や，（d）「共引用分析，書誌結合の研究

3. 2 共引用テキストの分類の発展としては，論文の参照関係の分析を論文の検索，分類以共引用テキストは，これを論文中から抽出してそのまま提示

外の目的のために利用している研究として論文誌の重要度を測するだけでも，研究者が二論文の関係を知るには十分な情報をるインパクト・ファクタ関連の研究 7),8) ，異なる種類の文献の含んでいると考えられる．しかしながら，数多く共引用されて関係をみる研究 9) 等がある．
」（論文 7),9) の組，論文 8),9) の組

いる論文の共引用テキストをそのまますべて提示すると，情報に対する共引用テキストが差分型に相当）（注 5）のような共引用量が非常に大きくなり，研究者が扱うことのできる量を超えてテキストは差分型であると言える．共引用テキストが差分型でしまうと考えられる．そこで，我々は，共引用テキストから，あるということは，共引用している論文の著者から見て，共引二論文の関係を知るのに適切な情報のみを抽出し，これを研究用されている論文の組は，ある観点では共通しているが，目的者に提示することを考える．

や手法など，異なる点も含んでいるということである．文（d）

共引用テキストから二論文間の関係を抽出する手法としては，共引用テキストを自然言語処理的な手法を用いて解析することで，関係に相当する単語や表現を取得する手法が考えられる．
しかし，電子的に利用できる論文の数は膨大であり，自然言語（注 3）：論文間の参照情報を考慮した関連論文の組織化 [15] より抜粋
（注 4）：論文の構成単位に基づいた共引用関係の尺度 [13] より抜粋
（注 5）：公開されている論文 DB からのマクロ情報抽出に対するリサーチマイニング手法と他手法の比較 [19] より抜粋

表 1 予備調査に使用した論文と共引用テキストの分類
共引用テキスト（個）論文 ID論文タイトル

発行年 引用文献数 共引用文数

共通型
共通部分型 差分型

主従型

計

#1

From ”Dango” to ”Japanese Cakes”: Query Reformulation Models and Patterns

2009

27

12105116#2

Visual Query Suggestion

2009

26

9900920123013123015#3

Structured Query Suggestion for Specialization and Parallel Movement:
Eﬀect on Search Behaviors#4

Context-aware Citation Recommendation

2010

27

64

138

#5

Detecting Topic Evolution in Scientific Literature: How Can Citations Help?

20093311115218#6

Discovering Aspects of Web Pages from Their Referential Contexts in the Web

20041632114#7

Generating Extractive Summaries of Scientific Paradigms

20139316102618#8

A Visual Mining System for Theme Development Evolution Analysis of Scientific Literature

2010

24

64206

#9

AspecTiles: Tile-based Visualization of Diversified Web Search Results

2012

23

9552

12

#10

Organizing Suggestions in Autocompletion Interfaces

2009

10

2

1

10

2

#11

引用箇所の間隔に基づいた共引用の検討

2007

24

6

1

50

6

#12

論文間の参照情報を考慮したサーベイ論文作成支援システムの開発

1999

20

1

100

1

#13

公開されている論文 DB からのマクロ情報抽出に対するリサーチマイニング手法と他手法の比較

2004

11

3

1304

#14

Web 検索時の行動情報を用いたクエリ修正タイプの予測2012

2654116#15

論文間の参照関係を考慮した関連論文の組織化

2001

2473205#16

サイエンスマップによる科学研究の動的変化の観測

2009

1322002#17

コミュニティマイニングにおける Web 引用解析と文献引用解析の比較

2004

1653216#18

論文のラベル付きクラスタリングのための情報利得を用いたキーワード選定

2012943104#19

論文データベースからの研究トピック抽出

20051042204#20

Web 検索エンジンのインデックスを用いた同位語とそのコンテキストの発見

2006

1421102の例であれば，「論文の参照関係の分析を論文の検索，分類以外なわち，同一の文であっても，対象となる共引用の組が異なれの目的のために利用している研究」として，「論文誌の重要度をば，異なるタイプの共引用テキストとなることがあり得る）．

測るインパクト・ファクタ関連の研究7),8)」の論文，「異なる種3. 3 共引用テキストの分類による二論文間の関係抽出

類の文献の関係をみる研究 9) 」の論文の 2 種類があることが示

我々は，3.2 節で述べた 2 種類の関係の分類について，タイされている．この 2 種類の論文は，共引用している論文から見プによって共引用テキストにどのような特徴があるかを調べ，て，ある同じ観点から引用されてはいるが，手法的には異なる

2.2 節で述べた共引用における引用部間の間隔が，二論文間のカテゴリのものとして扱われていると考えられる．

関係の種類に密接に関わってくるのではないかと考えた．

（ 2 ） 主従型

共引用テキストが同一箇所における列挙共引用を含んでいる共引用テキストが主従型であるとは，共引用テキストによっ場合は，共引用されている各々の論文は共通の観点から引用さて共引用されている各々の論文が，文中で主従の関係にある場れているので，この共引用テキストは共通部分型であると考え合のことを指す．例えば，（e）「実際に既存研究11)において，られる．それに対し，共引用テキストが同一文における共引用

商品購入に関する検索に代表されるトランザクショナル検索 2)を含んでいる場合は，その文における引用の仕方によって，共では，他のタスクに比べて広告のクリックスルーレートが上昇

引用テキストのタイプが異なることがある．例えば，3.2 節に（注 6）のような共引用テおける文（b）と文（c）は，どちらも同一文における共引用をキストは主従型であるといえる．この時，共通型とは違い，共するという実験結果が報告されている．
」

含んでいるが，共引用テキストのタイプは異なる．このような引用されている 2 つの論文は並列の関係とならず，一方がもう場合についても，引用部間のテキスト長や，形態素解析の結果一方に従う関係になる．文（e）の例であれば，「既存研究11)」などを用いて，共引用テキストのタイプを判定できると考えてについて説明する際に，「トランザクショナル検索 2) 」を用いているが，具体的な手法の考案については，今後のより深い考察いるので，後者の論文は前者の論文に従う関係にあると考えらが必要であると考えられる．

れる．他にも，「○○ら 2) は，×× 5) を用いた手法を提案している．
」や，「○○（技術）5) は，×× 7) の分野でよく用いられる手法である．
」などといった共引用テキストは主従型である．
ここで，共引用テキストの分類は，1 つの文と，それが含む1 組の共引用に対して定義されることに注意が必要である（す4. 予 備 調 査
本章では，3.2 節で述べた関係の分類について，予備調査を行った結果とその考察について述べる．

4. 1 調査の概要
共引用テキストから関係を抽出する際に，それぞれのタイプ（注 6）：Web 検索時の行動情報を用いたクエリ修正タイプの予測（表 1 の論文#14）より抜粋の共引用テキストにどのような文法的特徴がみられるかや，そこからどのような関係が抽出できるかという観点を考慮するこれらを機械的に分類する手法を考案し，実際に論文に適用するとは重要である．そこで我々は，実際の論文中にどのような共ことで，その有用性を示すことが挙げられる．

引用テキストが存在し，それらが関係の分類のうちどれに属するかを調べることとした．

謝辞

本研究の一部は科研費 22700097 の助成を受けたものである．

調査をする論文は，そこで使われている技術や専門用語などについて，我々が比較的容易に理解できるようなものである必要がある．そこで今回は，文献情報マイニングと検索エンジンについての論文 20 本（うち，英語論文 10 本，日本語論文 10本）を対象として，そのアブストラクト・本文全文から共引用テキストに相当する文をすべて抜き出し，関連の分類のうちどれに属するかを手動で判定した．

4. 2 調査の結果と考察
今回，調査の対象とした論文のタイトル，発行年，引用文献数，論文中における共引用を含む文の数（「共引用文数」と表す），それぞれの論文の共通型（共通部分型，差分型），主従型の共引用テキストの数を表 1 に示す．ただし，共引用テキストについて，同一箇所で 3 つ以上の論文の列挙共引用が存在するなど，数え上げの意義が薄いものについては，すべてまとめて1 つと数えた．
まず，共引用テキストの数について見ると，引用文献数に比して，概ねどの論文も多くの共引用テキストを持っているといえる．加えて，共引用テキストの分類の分布について見ると，すべての論文において，共通型，特に共通部分型の共引用テキストが比較的多くなる傾向があることがわかる．これは，今回調査した論文の中に，列挙共引用を含む記述が多数見られたことが原因であると考えられる．特に，論文におけるイントロダクションの章や，自らの研究に対する関連研究を紹介する章では，この傾向が強く見られた．これらの章では，自らの研究の背景や，関連する研究を構造化して記載することが多く，あるトピックの研究論文についてまとめて紹介したり，それらの違いを説明したりすることが多くなるため，共通型の共引用テキストが多くなると考えられる．主従型の共引用テキストについては，論文#7 を除き，あまり見られなかった．主従型には，「○○ら 2) は，×× 5) を用いた手法を提案している．
」のように，共通型と比べると，若干文構造が複雑になるという特徴があり，論文の著者はそのような執筆の仕方を避けているからである可能性がある．また，英語論文と日本語論文での共引用テキストの分布の違いを調べたが，特に違いは見られなかった．

5. ま と め
本稿では，複数の論文を共引用している論文の共引用テキス
トを用いて，二論文間の関係を抽出する手法について考察した．
研究者が論文をサーベイする際に，二論文間の関係を可視化して提示することは，それらの論文の違いや研究分野における位置づけを理解するために重要であるが，直接の参照関係にない二論文の関係を，論文の内容まで考慮して抽出するのは難しいと考えられる．そこで，論文の中から，共引用している論文の両方について言及している箇所である共引用テキストを抽出し，その分類を行うことで，二論文間の関係抽出を行うことを考えた．今後の課題として，共引用テキストの文構造などから，こ文

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