# カテゴリ名と記事名の意味属性分類に基づくWikipedia からの 上位下位関係オントロジーの構築

柴木 優美 $\dagger$ 永田 昌明 $\dagger \dagger \cdot$ 山本 和英 $\dagger$
}

Wikipediaを is-a 関係からなる大規模な汎用オントロジーへ再構成した. Wikipedia の記事にはカテゴリが付与され, そのカテゴリは他のカテゴリとリンクして階層構造を作っている. Wikipediaのカテゴリと記事を is-a 関係のオントロジーとして利用するためには以下の課題がある。(1) Wikipedia の上位階層は抽象的なカテゴリで 構成されており，これをそのまま利用してオントロジーを構成することは適切でな い. (2) Wikipedia のカテゴリ間, 及びカテゴリと記事間のリンクの意味関係は厳密 に定義されていないため, is-a 関係でないリンク関係が多く存在する。これに対して 我々は (1)を解決するため, 上位のカテゴリ階層を新しく定義し, Wikipedia の上位階層を削除して置き換えた。さらに $(2)$ を解決するため, Wikipediaののテゴリ間，及びカテゴリ記事間の not-is-a 関係のリンクを 3 つの手法により自動で判定し切り 離すことで, Wikipediaののテゴリと記事の階層を is-a 関係のオントロジーとなる ように整形した。本論文では not-is-a 関係を判定するための 3 つの手法を適用した. これにより, “人”, “組織”, “施設”, “地名”, “地形”, “具体物”, “創作物”, “動植物”，“イベント”の 9 種類の意味属性を最上位カテゴリとした，1つに統一された is-a 関係のオントロジーを構築した。実験の結果, is-a 関係の精度は, カテゴリ間で 適合率 $95.3 \%$, 再現率 $96.6 \%$, カテゴリ - 記事間で適合率 $96.2 \%$, 再現率 $95.6 \%$ と 高精度であった。提案手法により，全カテゴリの $84.5 \%$ （約 34,000 件）, 全記事の 88.6\%（約 422,000 件）をオントロジー化できた.

キーワード：オントロジー, シソーラス, is-a 関係, 上位下位関係, Wikipedia
## Constructing Large-Scale General Ontology from Wikipedia

\author{
Yumi Shibaki ${ }^{\dagger}$, Masaaki Nagata $^{\dagger \dagger}$ and Kazuhide Yamamoto $^{\dagger}$
}

We have built a Japanese large-scale general ontology restructured from Wikipedia, that represents a is-a relation hierarchy. A Wikipedia's article page belongs to one or more categories that are organized hierarchically by linking to others. However, there are the following two issues to be solved in order to use the categories and the articles as is-a ontology: (1) The higher levels of the hierarchy seems to be too abstract so that it cannot be applied directly into an ontology. (2) There are many not-is-a links seen in the articles, because of low-quality descriptions that may happen in consumer-generated media. In order to solve these, we (1) redefine the highest

level and replace them to the original category, and (2) cut not-is-a links between categories and category-to-articles. Experimental results show that the accuracy of is-a links between categories is $95.3 \%$ precision and $96.6 \%$ recall, while that of is-a links between a category and the article is $96.2 \%$ and $95.6 \%$ respectively. The accuracies significantly outperform the previous methods. We extracted $84.5 \%$ categories (approximately 34,000) and 88.6\% articles (approximately 420,000) in Wikipedia.

Key Words: ontology, thesaurus, is-a relation, super-subrelation, Wikipedia

## 1 序論

近年, 質問応答や要約, 含意認識などで, 幅広い知識の必要性が高まっている。幅広い分野の一般的知識を記述したものに汎用オントロジーがある. オントロジーとは概念の意味と概念同士の関係を定義したものであり，特定の分野に偏らず幅広い分野に対応したオントロジーを汎用オントロジーという，概念間の関係には，is-a 関係 ${ }^{1}$ (上位 - 下位概念）や part-of 関係（全体 - 部分関係）など様々な種類がある. 固有名詞や日々生まれる新しい語彙への即時対応を目指して, 即時更新性と知識量の多さに優れたオンライン百科事典である Wikipedia を利用した is-a 関係の汎用オントロジーの作成が注目されている (森田，山口 2010).

汎用オントロジーと言われるものには少なくとも 2 つのタイプがある. 一つは, WordNet (Fellbaum 1998)のように，語と語の関係（synset で表現される語義と語義の関係）を表現するものと, 日本語語彙大系 (池原, 宮崎, 白井, 横尾, 中岩, 小倉, 大山, 林 1997)のように, ある語の上位概念をさまざまな粒度で表現したもの（語を階層的に分類したもの）である．前者は，上位下位関係を構成している単語対をたくさん獲得する方法であり，例えば「紅茶はお茶の一種で，紅茶にはアールグレーやダージリンがある」というような，ある単語を中心として上位概念と下位概念を表現する用語の集合を獲得する（ある単語の近傍の単語の集合を密に獲得する）目的に適している。またこのような目的のために， 7.1 節で述べるように Wikipedia から is-a 関係の抽出の研究も行われている.

本研究では後者のタイプの汎用オントロジーを目指す.このタイプの汎用オントロジーからは，葉節点にある概念（Wikipediaの記事の見出し）の上位語を，トップレベルとして設定した 10 個程度の上位概念まで, 細かな粒度から荒い粒度まで順に, 葉節点の概念を分類する用語が並んでいるような知識表現が得られる。このようなオントロジーの典型的な応用は，クエリログの解析のためにアイドルの名前を集めたり，アニメのタイトルのリストを作るといった用語リストを作ることである．特に，何らかのアプリケーションのために，「日本の今」を反映するような固有表現辞書を作る場合に有効である。


Wikipedia の記事にはカテゴリが付与され，そのカテゴリは他のカテゴリとリンクして階層構造を作っている。しかしオントロジーと違い, Wikipediaのカテゴリ間, カテゴリ - 記事間のリンクの意味関係は厳密に定義されていない。そこで, Wikipedia のリンク構造から is-a 関係のリンクを抽出する, 以下のような研究が行われている.

1. Wikipediaのカテゴリ間のリンクから is-a 関係のリンクを抽出し, is-a 関係のリンクでつながる部分的なカテゴリ階層を複数抽出する研究 (Ponzetto and Strube 2007; 桜井, 手島，石川，森田，和泉，山口 2008; 玉川，桜井，手島，森田，和泉，山口 2010)

2. WordNet や日本語語彙大系のような既存のオントロジーに, Wikipedia のカテゴリや記事を接続する研究 (Suchanek, Kasneci, and Weikum 2007; 小林，増山，関根 2008, 2010)

3. 既存のオントロジーの下位に, Wikipedia から抽出した部分的なカテゴリ階層と記事を接続する研究 (柴木, 永田, 山本 2009)

1～3の手法は is-a 関係のリンクの抽出や既存のオントロジーの接続に文字列照合を用いるため,適合率は高いが再現率が低い。手法 2 では, Wikipediaのカテゴリ階層の情報が失われる。手法 3 は Wikipedia のカテゴリ階層の情報をオントロジーに組み达めているが, 上位階層に既存の才ントロジーを用いているため, 多くのカテゴリ階層の情報が失われる。また手法 3 は既存の才ントロジーと Wikipediaのカテゴリの接続部分を人手で判定しているため半自動の手法である.

本研究では, Wikipediaの階層構造を出来るだけそのまま生かし, 新たに定義した上位カテゴリ階層に Wikipedia を整形した階層を接続することで 1 つに統一された is-a 関係のオントロジーを自動で構築する（図 1）。目標とするオントロジーの特徴は主に以下の 2 点である.

1. Wikipediaの各記事名に対して，上位下位関係に基づく順序が付いた上位語のリストを Wikipediaのカテゴリ階層から作成する.

2. Wikipedia の記事名の全体集合を, 網羅的 (broad coverage) かつ重なりなく (disjoint) 分類できるような，上位下位関係に基づく階層的な分類体系をWikipediaのカテゴリ階層から作成する.

本手法では初めに, Wikipediaの上位のカテゴリ階層を削除する。またカテゴリ間とカテゴリ記事間の is-a 関係でないリンク（以下，not-is-a 関係）を高い精度で削除し，残ったリンクをis-a 関係とみなすことで Wikipediaを is-a 関係のリンクのみでつながる階層へ整形する。次にそれらの階層を新たに定義した深さ 1 の上位階層の下位に接続することで， 1 つに統一された階層を再構成する。

本研究では, (1) 全概念を網羅していることを明確化するため (2) 標準的な構造 (3) 計算機処理しやすい, という理由から, 体系が統一された汎用オントロジーの構築を目指す.

（1）一般に「「人オントロジー」「組織オントロジー」など個別のオントロジーを作成してもそれらのオントロジー間の関係は並列とは限らない。また今回作成した 9 つで概念のどれだけを網羅しているのかも分かりにくい，我々は，(ほぼ）全概念を 9 種類の排他的な

図 1 本手法で構築する汎用オントロジーの一部

意味属性で網羅していることを明確化するため，一つのオントロジーとして構築した。

(2) これまでに提案されているオントロジーである日本語語彙大系なども同様の形式であり, このような構造にすることによる恣意性, 特殊性はない. 本研究はオントロジーのあるべき表現構造の議論を行うのが主眼ではないため, 最も標準的な構造のオントロジー構築を目指した。

(3) 計算機で処理する上で全体が統一された一つの構造となっているほうが便利であり，また柔軟性がある。汎用オントロジーとして構築したものの一部（例えば「人」オントロジーのみ）を利用することは可能だが，一般に逆は可能とは限らない.

本研究で作成するオントロジーの利用例として質問応答システムを取り上げる. 集合知によって作成された百科事典である Wikipedia は，一般的な（常識的な）知識を記述したものであり， Wikipediaの記事名の集合は，多くの人が興味を持つ「もの」と「こと」のリストと考えられる. 本研究で構築するオントロジーを用いると, 記事名に関して用途に応じて様々な粒度での
分類や記述が可能になる。例えば質問応答システムにおいて，「ドラゴンボールとは何か?」という質問に対して，その上位語「格闘技漫画」「冒険作品」「週刊少年ジャンプの漫画作品」はいずれも回答となる。また上記項目 2 のように一つの統一された階層分類になっていることで,任意の 2 つの記事名に対して必ず共通の上位語が存在し，共通の上位語に至るまでの上位語は 2 つの記事名の違いを特徴付けることができる。例えば「ONE PIECE と名探偵コナンの違いは?」という質問に対して, 共通の上位語である「漫画作品」と，それぞれの上位にある語「週刊少年ジャンプの漫画作品」,「週刊少年サンデーの漫画作品」を使って,「どちらも漫画作品だが，ONE PIECE は週刊少年ジャンプの漫画で，名探偵コナンは週刊少年サンデーの漫画」というような回答が可能になる.

本論文では以降， 2 章でオントロジーと Wikipedia について説明した後， 3 章で本研究で提案する汎用オントロジー構築手法を示す. 次に 4 章で実験条件, 5 章で実験結果, 6 章で考察を述べる。そして 7 章でWikipedia からのオントロジーを構築する関連研究について紹介し, 最後に 8 章で本論文の結論を述べる.

## 2 オントロジーと Wikipedia

本研究で扱うオントロジーは，対象とする世界に存在する概念とそれらの間に成立する関係を記述したものを指す。概念間の関係は様々なものがあるが，代表的なものは is-a 関係（上位 - 下位概念）と part-of 関係（全体 - 部分関係）である。 is-a 関係とは，B is a A，（B は Aの一つ，B は A の一種）が成り立つときの A と B の関係をいう，例えば図 2 では「自動車は乗り

位語という. part-of 関係とは, B is a part of A（Bは A の一部）が成り立つときの A と B の関係をいう。図 2 では「タイヤは自動車の一部」が成り立つので, 自動車とタイヤは part-of 関

図 2 オントロジーの例
係である。このとき $\mathrm{A}$ を部分語， Bを全体語という。

概念を単語の集合（カテゴリ）と考えると，カテゴリには具体物（インスタンス）が分類される。本研究では，カテゴリ間とカテゴリ - インスタンス間を is-a 関係で表したオントロジー を扱う。

is-a 関係で表したオントロジーを用いれば，階層を用いて語彙を抽象化したり，リンクの距離から類似度を計算したりできる。これらは, 検索, 意味処理, 情報抽出, 機械学習や統計処理など様々な用途に適用可能である.

幅広い分野の一般的知識を記述した汎用オントロジーの一つに日本語語彙大系 (池原他 1997) がある。日本語語彙大系は, 日本語約 30 万語を約 3,000 種類の意味属性で分類したオントロジー である。日本語語彙大系には，約 2,700 のカテゴリと約 10 万のインスタンス（普通名詞）からなる一般名詞の意味体系（図 3）が収録されている ${ }^{2}$ 。語彙大系のカテゴリ階層は木構造になっていて，カテゴリ間，カテゴリ - インスタンス間の関係は is-a 関係で表される ${ }^{3}$ 。また多義性があるインスタンスはいくつかのカテゴリが付与される。例えば，「モデル」は“人”と“玩具”の 2 つの意味があるので，2つのカテゴリ“芸人”と“遊び道具・文房具”が付与される。

現状では, 既存のオントロジーの大部分は, 多大なコストをかけて手動で構築されている (森田, 山口 2010). そこで近年, 半構造化された Wikipedia から（半）自動でオントロジーを構築

図 3 日本語語彙大系


する研究が盛んに行われている。

Wikipedia は即時更新性に優れた自由に利用できるオンライン百科事典であり, Web上で XML 形式のダンプデータが公開されている 4 . 記事の本文には, 見出し語と説明文（本文の第一文は見出し語の定義文であることが多い)，記事を分類するカテゴリが書かれている．そしてこのカテゴリは他のカテゴリとリンクして階層構造を作っている（図 4). しかしオントロジーと違い，カテゴリ間の関係やカテゴリ - 記事間の関係は定義されておらず，is-a 関係が最も多いが is-a 関係でないものもある. 例えば，カテゴリ「変光星」と, このカテゴリが付与されている記事「爆発変光星」は is-a 関係にあるが，同じく「変光星」が付与されている記事「アメリカ変光星観測者協会」とは is-a 関係にない. 2,500 件のサンプル調査の結果, is-a 関係のリンクの割

テゴリと違い, Wikipediaののテゴリ階層は is-a 関係による分類を目的としておらず，ジャンルを分類するための 9 カテゴリ（主要カテゴリ）を最上位としている。

図 4 Wikipedia
^{4}$ http://download.wikimedia.org/jawiki

5 本論文でのサンプル調査は全て 2008 年 7 月 24 日の日本語 Wikipediaを用いた.
}

## 3 汎用オントロジー構築手法

Wikipediaのカテゴリと記事の階層は日本語語彙大系のような 1 つに統一されたオントロジー のように見えるが，前節で述べたように，上位のカテゴリ階層や，カテゴリ間，カテゴリ - 記事間のリンク関係が定義されていないため, オントロジーとは言えない. そこで本手法では Wikipediaの上位のカテゴリ階層を削除して新たに定義した上位カテゴリ階層と置き換える。さらに，カテゴリ間，カテゴリ - 記事間の is-a 関係でないリンク（not-is-a 関係）を自動で切り離し, is-a 関係でつながる階層へと整形する．削除した上位カテゴリ階層と置き換える上位階層として, 図 1 のように“人”, “組織”, “施設”, “地名”, “地形”, “具体物”, “創作物”, “動植物”, “イベント”の 9 種類の意味属性をカテゴリとする深さ 1 の階層を定義した. この上位力テゴリ階層の下位層として, Wikipediaを整形した階層を接続する.

7 節で述べるように, 従来の研究は is-a 関係となっている 2 語の特徴を如何にして捉えるかに注力されてきた。これに対して我々は, is-a 関係の特徵を捉えることよりも, 補集合である not-is-a 関係の特徴を捉えるほうがタスクとして容易であると考え, not-is-a 関係の判別問題としてタスク設定することを提案する。両者は得られた集合の補集合を取ることで結果として同じタスクとなるが，これは両タスクの問題の困難性が同じであることを意味しない.

本章では初めに, 3.1 節で Wikipediaのカテゴリ間, カテゴリ - 記事間のリンクが not-is-a 関係になる場合についての調査結果を述べる. 次に 3.2 節で, 本手法で使用する上位カテゴリ階層を定義する． 3.3 節〜 3.5 節では, not-is-a 関係であるリンクを網羅的に判定することで, is-a 関係のリンクのみを残す手法を提案する。最後に 3.6 節で，新たに設定した上位カテゴリ階層と，整形したWikipediaのカテゴリ階層を接続して1つの階層に再構成する手法について述べる.

## 3.1 Wikipedia のリンクとis-a 関係

図4のように, Wikipediaのカテゴリは主要カテゴリと呼ばれる 9 カテゴリを最上位としている。主要カテゴリは語彙大系の最上位カテゴリと異なり, is-a 関係による分類を目的としたものではない，本手法では，Wikipediaの上位のカテゴリ階層を削除して，新たに定義する上位階層へ置き換える。上位のカテゴリは意味が抽象的な単語（例：社会, 技術）となる傾向があるため, 本手法では意味が抽象的な単語を削除することで上位階層の削除を行う.

一方，下位の階層になるほど分類はより具体的になり is-a 関係になりやすい傾向にある。しかし最下位階層でも, 地名や人名, 組織などの固有名詞がカテゴリ名になっている場合, 「長岡市 $\leftarrow$ 長岡まつり」,「長岡市 $\leftarrow$ 北越銀行」のようにカテゴリと記事は is-a 関係になりにくい傾向にある，以上を踏まえ，我々はWikipediaのカテゴリ間，カテゴリ - 記事間のリンクがis-a 関係になりにくい場合を以下の 3 種類の規則にまとめた.

1. 親子が意味的に類似していない場合は not-is-a 関係とする

(例) 筆記用具 $\leftarrow$ 万年筆メーカー，植物 $\leftarrow$ 草木の神

単語同士が深く関連していても，意味的に類似していない場合は is-a 関係にならない.

2. 親が固有名詞の場合は not-is-a 関係とする

（例）少年ジャンプ $\leftarrow \mathrm{ONE}$ PIECE，新潟県 $\leftarrow$ 長岡市

オントロジーは上位になるほど概念が抽象的になり共通概念が増えるが, 反対に下位となるほど概念が個別化, 具体化する. 最も個別化した固有名詞はすべて最下位の概念に属し, 基本的に下位に単語を持たない.

3. 子名の前方が親名と一致する場合は not-is-a 関係とする

（例）火星 $\leftarrow$ 火星の衛星, 缶 $\leftarrow$ 缶コーヒー

日本語は修飾語が先行して被修飾語が後続する構造のみが許される言語であることから， ある二つの単語が前方一致する（かつ完全一致しない）場合, 概ね一方は修飾語, 他方は被修飾語として使用される。「火星」と「火星の衛星」の場合は，一方の概念は「火星」 だが，他方は「火星」を修飾語として立てる被修飾語，すなわち「火星に何らかの意味関係がある別の概念」（この例の場合は「衛星」）である可能性が高くなる。このように親名の主辞が子名の主辞以外に存在するとき, 子と親は is-a 関係ではなく part-of 関係や話題が類似した関係にあることが多い.

Wikipediaの上位階層の削除と, 規則 1 の判定を行うために, 幅広い分野に適用可能な 9 種類の意味属性（表 1）にカテゴリ名または記事名を分類する。どの意味属性にも分類されない単語は抽象的な単語と判定し, 削除する。また規則 1 は親子が同じ意味属性に分類されなければ意味的に類似していないと判定する。規則 2 は親名が固有名詞かどうかを判定すればよい. 規則 3 は単純な文字列照合で判定可能である.

これらの方法で抽象的すぎる単語を削除, 及びis-a 関係でないリンクを判定したとき, どの程度 is-a 関係を判定できるのか人手で調査した。全カテゴリ間，全カテゴリ - 記事間のリンクから無作為抽出した各 2,500 件のサンプル調査の結果, 9 種類の意味属性での is-a 関係の精度は, カテゴリ間で適合率 $98.9 \%$, 再現率 $99.3 \%$, カテゴリ - 記事間で適合率 $99.3 \%$, 再現率 $98.9 \%$ であった，適合率を下げる誤りは，親子が同じ意味属性かつ親名が普通名詞でも not-is-a 関係となる場合に発生する（例：血液て血球, 千葉県の道路て千葉県の道の駅, 日本の内閣総理大臣て内閣総理大臣夫人)。再現率を下げる誤りは, 親名が固有名詞でも is-a 関係が成り立つ場合 (例：中東欧匹東欧, 沖縄県営鉄道匹沖縄県営鉄道糸満線）や, 子名の前方が親名と一致しても is-a 関係が成り立つ場合（例：日本人て日本人の学者, 映画て映画作品）に発生する。しかし,全体から見ればこれらは少数の例外とみなせるため, 結果として提案した方法で not-is-a 関係のリンクを切り離せば， is-a 関係を高精度で判定できることを確認した。
表 1 意味属性に対応する主な語彙大系のカテゴリと, 分類される単語例

 &  \\

※上記の語彙大系のカテゴリ名に「*」が付与されている場合, そのカテゴリ以下の全てのカテゴリ（ただし，他の意味属性に対応付けされているカテゴリを除く)を指す.

※ 1 つの意味属性に対し, 平均 130 個の語彙大系のカテゴリを対応づけている.

※語彙大系のカテゴリと意味属性は 1 対 1 で対応する.

## 3.2 上位カテゴリ階層の設定

我々は Wikipediaのカテゴリを調査し，独自に Wikipediaの階層を下位層として網羅できるような, 深さが 1 の上位カテゴリ階層を定義した。本手法では図 1 のように“人”, “組織”, “施設”, “地名”, “地形”, “具体物”, “創作物”, “動植物”, “イベント”の計 9 種類の意味属性を最上位カテゴリとして定義する，定義の際，以下の 3 点を考慮した.

1. Wikipediaの記事名の集合を網羅するような上位語の集合であり，かつ，抽象的過ぎないこと.

2. not-is-a 関係の判定手法の 1 つ「1. 親子が意味的に類似していない場合は not-is-a 関係とする」の「意味的に類似していない」を判定できる粒度であること。

3.一般的な上位下位概念の粒度 10 前後の分類とほぼ対応がとれること.

基本的には関根の拡張固有表現階層6の第一階層である 10 カテゴリを参考にしている. これらのカテゴリは語彙大系のカテゴリの第四階層とほぼ対応がとれる。たたし，機械学習による分類器が作れるほどのカテゴリと記事数がないもの（例：規則, スポーツ, 賞）や, 語彙大系に対
^{6} \mathrm{http} / /$ sites.google.com/site/extendednamedentityhierarchy/
}
応付けが難しいもの（例：行為, サービス）に関しては意味属性を設定しても分類精度が落ちるため, 今回は対象外とした。表 1 に意味属性に対応する語彙大系のカテゴリと, 分類される単語の例を示す。また表 2 に提案手法で設定した意味属性と関根の拡張固有表現階層のカテゴリとの対応表を示す. 2,500 件のサンプル調査の結果, Wikipediaのカテゴリでは全体の $86.3 \%$,記事では $90.4 \%$ がいずれかの意味属性に分類された。各意味属性別の割合を図 5 に示す.

表 2 提案手法の意味属性と関根の拡張固有表現階層のカテゴリの対応表

 \\

※上記したカテゴリより下位にカテゴリがある場合はそのカテゴリも含む.

※製品名 - 株名，賞名，勲章名，罪名，便名，等級名，識別番号，主義方式名，規則名，称号名，言語名，単位名，時間表現，数値表現は提案手法の意味属性とは対応していない.

※病気名, 色名は語彙大系においてカテゴリ“自然現象”の下位にあるため“イベント名”に対応づけた。

(a) カテゴリ

(b) 記事

図 5 意味属性に分類される Wikipedia のカテゴリと記事の割合（各 2,500 件調査）

## 3.3 意味属性分類による上位カテゴリ階層の削除と not-is-a 関係の判定

本節では，上位カテゴリ階層の削除，及び 3.1 節の規則 1 「親子が意味的に類似していない場合は not-is-a 関係になる」を判定するために，カテゴリと記事を 9 種類の意味属性に分類する. どの意味属性にも分類されない単語は抽象的な単語と判定し, 削除する。また親子が同じ意味属性に分類されなければ意味的に類似していないと判定する.

本手法では， 9 種類の意味属性をまたがる複数ノードへの所属は許可していない．例えば「シンデレラ」はカテゴリ「グリム童話」であるが他方でカテゴリ「文学の登場人物」でもある。 よって本来は意味属性「創作物」と「人」のどちらにも分類すべき単語である. しかし本提案手法においては（SVM の出力値より）「創作物」と判定され，作成されたオントロジー上では文学の登場人物の意味は失われる。たた，我々の観察ではこのように複数ノードに所属されるべき事例は実際にはほとんどないことから，2 単語が所属する意味属性が異なる場合はほとんど not-is-a 関係ということになり，この性質を利用して高精度に判別している。よって「シンデレラ」のような事例に対しては現状で対処できず，今後の検討課題としている.

一方，同じ意味属性内においては複数ノードへの所属を許している。例えば，「イチロー」は 「アメリカンリーグ首位打者」であり「シアトル・マリナーズの選手」でもあるため，意味属性はどちらも「人」となる。このような状況では「アメリカンリーグ首位打者」と「シアトル・マリナーズの選手」の両カテゴリの下位単語であることを許している。この結果, 作成したオントロジーは木構造とはなっていない.

## 3.3.1 カテゴリ分類

WikipediaのカテゴリをSVM による分類器を用いて 9 種類の意味属性に分類する. 本手法では，多値分類を行うために one-vs-rest 法を用いる．SVM の出力値が 0 以上かつ最も出力値の高い分類器に Wikipediaのカテゴリを分類する．今回は，カテゴリを 9 種類の意味属性に分類するための 9 個の分類器に, 「その他のカテゴリ名」を分類するための分類器を加えた計 10 個の分類器を作成した.

提案手法では, 機械学習による分類器の作成に「再分類法」を用いる. 提案手法における再分類法とは, 初めにあらかじめ用意した少数の学習データを用いて分類器を作成してカテゴリを分類した後, 分類器の出力を学習データに加えて再び分類器を作成し, 前ステップで未分類だったカテゴリを分類する手法である。本手法では，カテゴリを 1 件も分類できなくなるまで再分類を繰り返す。素性作成にはカテゴリ名や以下に定義する周辺の単語などを用いた．以下に使用した単語を示す 7 .

a. 対象カテゴリ名

b. 親カテゴリ名

c. 子カテゴリ名

d. カテゴリ中の記事の定義文からとれる上位語

e. カテゴリと末尾の形態素が一致する記事の定義文からとれる上位語

「定義文からとれる上位語」とは, 記事の定義文（第一文）からパターンマッチで抽出する見出し語の上位語となる単語である。 パターンマッチの例を以下に示す8.

...は , [上位語] の一種である.

...は, [上位語] である.

... [上位語].

例えば, 図 4 の記事の定義文「爆発変光星（ばくはつへんこうせい）とは, 変光星の一種.」からは，見出し語「爆発変光星」の上位語として「変光星」が抽出される。項目 $\mathrm{e}$ は，例えばカテゴリ名が「イタリアの諸島」で, その下位に末尾の形態素が一致する記事「エオリア諸島」が存在した場合, この記事の定義文からとれる上位語「島々」を素性に使用する。記事名がカテゴリ名の末尾の形態素と一致する場合，カテゴリと記事は同じ意味属性である可能性が高い。よって，その記事の定義文からとれる上位語はカテゴリそのものの上位語を指すことが多く，カテゴリ名を抽象化できる。素性作成の際にはこれらの単語の形態素や品詞, JUMAN におけるカテゴリ名9を利用した。また，カテゴリ名の末尾の文字列と最長一致する語彙大系のインスタンスに付与された，語彙大系のカテゴリ名及び表 1 で対応づけた意味属性名を素性にした．例えば Wikipediaのカテゴリ名が「若手小説家」だった場合, 末尾の文字列と最長一致する語彙大系のインスタンスは「小説家」である。よって,「小説家」に付与されている語彙大系のカテゴリ “作家・詩人”を素性にする。また，“作家・詩人”に付与されている意味属性“人”も素性にする ${ }^{10}$ ここのように「若手小説家」を, 語彙大系カテゴリ“作家・詩人”や意味属性 “人”に抽象化することで，高精度な分類が期待できる，a～eの単語は普通名詞であることが多く，JUMAN のカテゴリや語彙大系を利用しやすい，表 3 に，学習に用いた素性と，図 6 において生成される素性を示す。各素性に対し頻度を求めた後, 各素性ごとに最大值が 1 になるように正規化した値を素性べクトルの値とする。例えば，表 3 の 6-d の素性例は，“人”が 2 件，“具体物”が 1 件なので，素性べクトルは人：1，具体物：0.5となる.

本手法のカテゴリ分類では再現率の向上のため, 直前のステップで得られた出力を学習デー

表 3 カテゴリ分類のための基本素性

 &  &  \\

※（○○｜○○）は, それぞれについて別の素性を作成することを意味する。

図 6 カテゴリ分類のための基本素性の例

※ (意味属性:OO)は、前ステック゚までに確定した意味属性を表す

図 7 カテゴリ分類のための，既に意味属性が確定している周辺カテゴリを利用した素性

夕に加える再分類法を用いる。直前のステップまでに決定したカテゴリの意味属性をもとにした素性を設定することで，既に意味属性が決定したカテゴリの周辺カテゴリの意味属性を決定しやすくする．図７の例は，対象カテゴリ「子供」の意味属性が未決で，その周辺の 3 つのカテゴリの意味属性は直前のステップまでに確定した状態である。対象カテゴリ「子供」と子カテゴリ「子役」は語彙大系のカテゴリ“少年・少女”に属するため，意味的に類似しているといえる。意味的に類似した「子役」の意味属性は “人”なので，「子供」の意味属性も“人”である可能性が高くなるように素性を設定する，表 4 に，既に意味属性が決定したカテゴリをもとに設計した素性と, 図 7 において生成される素性を示す。

## 3.3.2 記事分類

カテゴリ分類の後，記事を 9 種類の意味属性に分類する。本手法では，SVMによる分類器を用いて記事分類をした後，どの分類器にも分類されなかった記事を，既に分類された記事情報をもとに分類する．記事のSVMによる分類器はカテゴリ分類器と同様, 素性作成には記事名や以下に定義する周辺の単語，語彙大系を使用した ${ }^{11}$. 以下に記事分類のために使用する単語を示す.

a. 対象記事名

b. 記事の定義文からとれる上位語

c. 対象記事に付与されているカテゴリ名

d. 記事の定義文

表 4 カテゴリ分類のための, 既に意味属性が確定している周辺カテゴリを利用した素性

 &  \\

本手法のSVM による分類器での記事分類では, 精度を向上させるためにカテゴリ名と記事名の類似性を判定し，記事名とカテゴリ名が似ていれば，そのカテゴリの意味属性が優位になるように素性を設計した．例えば，図 9 では記事「ロータリー車」とカテゴリ「鉄道車両（具体物）」 は後方の文字列が両者とも語彙大系のカテゴリ“乗り物 (本体 (移動 (陸圈)))"に文字列照合 (両者は意味的に類似) するので,「ロータリー車」が「鉄道車両」と同じ具体物である可能性が高くなるように素性を設計した，記事分類のための素性を表 5 と表 6 に示す. 表 6 は，既に意味属性が確定しているカテゴリに着目して設定した素性である. 表 5 , 表 6 にそれぞれに, 図 8, 図 9 を例にしたときの素性も合わせて示す.

次に，SVM による分類器で分類できなかった残りの記事を分類する。ここでは, is-a 関係の記事を下位に持つことが多いカテゴリを判定し, そのカテゴリより下位にある意味属性が未確定な記事を，そのカテゴリと同じ意味属性に分類する。

Wikipediaには, is-a 関係の記事を下位に持つことが多いカテゴリと，カテゴリと記事が is-a 関係ではない何らかの関係になっていることが多いカテゴリがある。例えば，カテゴリ「日本の俳優」は「蒼井優」や「反町隆史」などカテゴリと is-a 関係になる記事のみを持つが，カテゴリ「長岡市」は「蒼柴神社」や「長岡まつり」など is-a 関係でない記事を多く持つ. このような is-a 関係の記事を下位に持つことが多いカテゴリを, 以降「上位概念カテゴリ」と呼ぶ.小林ら (2010) は, is-a 関係の記事 ${ }^{12}$ の割合が閾值以上のカテゴリを上位概念カテゴリとみなし,

表 5 記事分類のための素性 1 （カテゴリの分類結果に依存しない）

 &  \\

※ $○ ○ \mid \bigcirc \bigcirc)$ は, それぞれについて別の素性を作成することを意味する。

表 6 記事分類のための素性 2（カテゴリの分類結果に依存する）

 & c & \\

※（○O|OO）は，それぞれについて別の素性を作成することを意味する。

上位概念カテゴリとその全ての下位記事を is-a 関係として抽出している. 本手法ではこの手法を参考にし, 既に決定したカテゴリの意味属性と記事の意味属性が一致する割合を求め, この割合があらかじめ決めた閾値以上であれば，そのカテゴリを上位概念カテゴリとする。そして上位概念カテゴリとされたカテゴリに分類されている，意味属性が未確定の記事を，カテゴリと同じ意味属性に分類する。例えば図 10 のように，カテゴリ「カクテル（具体物）」に分類さ
a 記事名

バーモントカレー

バーモントカレーは、ハウス食品が販売する即席固形カレールーである。

(d) 定義文

b 定義文からとれる上位語

C カテゴリ: 日本のカレー | ハウス食品

(意味属性 : 具体物) (意味属性 : 組織)

※ (意味属性:OO)は、前ステップまでに分類された意味属性を表す

図 8 記事分類の素性作成のための例 1 (カテゴリの分類結果に依存しない)

※ (意味属性:OO)は、すでに確定したカテゴリの意味属性を表す

図 9 記事分類の素性作成のための例 2（カテゴリの分類結果に依存する）

れている，意味属性が決定した記事のうち， 4 件が “具体物”で， 1 件が “人”だったとする。このとき，カテゴリと同じ意味属性である “具体物” の割合は $80 \%$ である。この割合が高いほど， カテゴリ「カクテル (具体物)」には具体物が分類されやすいといえる。 よって，あらかじめ設定した閾值が $80 \%$ 以下であれば意味属性が未確定の記事を“具体物”に分類する.

カテゴリ:カクテル（意味属性:具体物）

} & ウーロンハイ & 具体物 \\
\cline { 2 - 3 } & サワー & 具体物 \\
\cline { 2 - 3 } & ハイボール & 具体物 \\
\cline { 2 - 3 } & ホットカクテル & 具体物 \\
\cline { 2 - 3 } & バーテンダー & 人 \\

\cline { 2 - 3 } & カンパリ・ビア & 未確定 \\

図 10 上位概念カテゴリ判定による未確定記事の意味属性分類例

1 つの記事に対して付与する意味属性は 1 つなので，記事に意味属性の異なる上位概念カテゴリが複数付与された場合は，意味属性を選択しなければならない，本手法ではまず，上記の割合が高いほうの上位概念カテゴリと同じ意味属性を記事に付与する。もし割合が同じだった場合は，カテゴリを分類したときのSVM の出力値が最も高かった上位概念カテゴリの意味属性を付与する。

## 3.4 固有名詞抽出による not-is-a 関係の判定

本節では， 3.2 節の規則 2 「親が固有名詞の場合は not-is-a 関係になる」を解決するために，カテゴリ名（記事が親となることはない）から固有名詞を抽出する. 固有名詞を抽出するために， MeCab と英語 Wikipediaののテゴリ名・記事名を用いた 2 種類の手法を提案する.

## 3.4.1 MeCab を用いた固有名詞抽出

親名が MeCabの辞書に固有名詞として辞書登録されていれば固有名詞と判定する.

## 3.4.2 英語 Wikipedia のカテゴリ名・記事名を用いた固有名詞抽出

日本語 Wikipedia のカテゴリは, 英語 Wikipedia の同じカテゴリにリンクしていることがある. 例えば, 日本語カテゴリ「音楽家」は英語カテゴリ「Musicians」にリンクしている. 英語表記の固有名詞の頭文字のアルファベットは大文字表記であると述べたが，カテゴリ名の頭文字は原則すべて大文字で表されるため, この基準では判定できない.ここでは, 各形態素の頭文字が全て大文字であれば固有名詞である，という基準を用いる（前置詞 “at, of, the, on, and， in, to”，冒頭以外に冠詞 “the”を含む単語を除いて，2 形態素以上ある単語に限る)．たたし，例外として意味属性が “動植物” と判定されたカテゴリは全て普通名詞とみなすことにした。なぜなら，“動植物”のカテゴリ名のほとんどがスミレ科 (Violaceae), バラ亜綱 (Rosidae) など普通名詞であるが，これらの英語表記は，初めの頭文字を大文字のアルファベットとするためで

ある。また，意味属性が “人” と判定されたカテゴリにおいて, 主辞 ${ }^{13}$ が複数形だった場合も普通名詞として扱う。ヨーロッパ系アメリカ人 (European Americans) やアメリカ合衆国上院議員 (United States Senators)のように主辞が複数形であれば，それより下位に is-a 関係の単語を持つからである。このような現象は特に“人”に多いので, “人”のみにこの規則を適用する。図 11 に，英語 Wikipediaののカデリ名を用いた固有名詞抽出のための決定木を示す.

さらに多くのカテゴリ名を固有名詞として抽出するため, Wikipediaの記事も用いる. Wikipedia のカテゴリは通常本文を持たないが，カテゴリ名と同名の記事が分類されていることがある. その場合，カテゴリ名と記事名は同一のものを指すので，記事を解析することでカテゴリ名から固有名詞を抽出する，英語カテゴリ名と同様に，各形態素の頭文字が全て大文字であれば固有名詞である，という基準を用いる。さらに記事の本文に注目し，記事の本文中の文頭以外で記事名が使われているとき，その頭文字のアルファベットが大文字であれば固有名詞とする。図 12 に，英語 Wikipedia の記事名を用いた固有名詞抽出のための決定木を示す.

以上の 2 種類の手法において，いずれの出力も普通名詞でなく，いずれかの出力で固有名詞だったカテゴリ名を，固有名詞と判定する。そして，カテゴリ間，カテゴリ - 記事間において，親名が固有名詞の場合は not-is-a 関係と判定する。しかし「パリメトロடパリメトロ 2 号線」や 「どうぶつの森ャおいでよどうぶつの森」のように, 親名が固有名詞でも is-a 関係が成り立つ場合がある。この場合, 子カテゴリが親カテゴリの固有名詞をさらに細分化した is-a 関係が成

図 11 英語 Wikipedia のカテゴリ名を用いた固有名詞抽出のための決定木


図 12 英語 Wikipedia の記事を用いた固有名詞抽出のための決定木

り立つ。そこで本手法では例外処理として, 以下の 2 つの条件の場合, リンクを not-is-a 関係としないことにした.

が親名と一致した時（パリメトロ，ロックマン），一致部分を削除した部分（2 号線，X） が数字または記号を含む場合は not-is-a 関係としない.

(2)「どうぶつの森ぃおいでよどうぶつの森」,「オールナイトニッポンャゆずのオールナイトニッポン」のように子名の後方が親名と一致した場合は not-is-a 関係としない.

## 3.5 文字列照合による not-is-a 関係の判定

3.1 節の規則 4 で,「子名の前方が親名と一致する場合は not-is-a 関係とする」とした.「火星

合で判定する。ただし，前節で述べたように，「パリメトロடパリメトロ 2 号線」のように，子名の前方が親名と一致した時, 一致部分を削除した部分（2 号線）が数字または記号を含む場合は，子名の前方が親名と一致しても not-is-a 関係としないことにする.

## 3.6 オントロジー階層の再構成

3.3 節〜 3.5 節の手法を用いて抽象的すぎるカテゴリを削除することで Wikipedia の上位階層を削除する。また 3.3 節〜 3.5 節の手法のいずれかでnot-is-a 関係と判定さたカテゴリ間，カテゴリ - 記事間のリンクを切り離す。この状態の Wikipedia は 1 つの階層構造ではなく, 複数の階層に分離している。これら複数の階層を 3.2 節で定義した上位カテゴリ階層である 9 種類の意

図 13 Wikipedia の階層から is-a 関係のオントロジー階層を再構成する例
味属性の下位に接続する，その際，階層の中で親を持たないカテゴリ及び記事（以下，ルートカテゴリ，ルート記事）を，同じ意味属性の最上位カテゴリの下位に接続する。図 13 に Wikipedia の階層から，is-a 関係のオントロジー階層を再構成するまでの例を示す.

Wikipediaのカテゴリ階層には循環がある。提案手法で抽出した部分的な階層が循環していた場合にどこでその循環を切るかという問題は容易には解決できないと考え，本研究では便宜的に下記処理を行った。すなわち，循環している階層を構成するカテゴリの内，最も ID 番号 14 の小さいカテゴリを指す is-a 関係のリンクを not-is-a 関係とすることで，循環のないカテゴリ階層を構築した。

## 4 実験条件

## 4.1 実験設定

2008 年 7 月 24 日時点での日本語 Wikipediaのダンプデータ15を使用して評価実験を行った. カテゴリ数は 40,385 件, 記事数は 475,941 件, カテゴリ間のリンク数は 85,353 件, カテゴリ記事間のリンク数は $1,173,894$ 件である ${ }^{16}$.

## 4.1.1 カテゴリ分類

全カテゴリから無作為抽出した 2,500 件を, 作業者 1 名が人手で 9 種類の意味属性（+その他） に分類したものを，評価データとした，他の作業者 1 名が同じデー夕に正解を付与した結果，一致率は $98.4 \%$ であった。精度評価は, 評価デー夕 2,500 件の 5 分割交差検定で行った。また, 評価データ以外のカテゴリは，評価データから無作為抽出した 2,000 件のカテゴリを学習データとした分類器により分類した. 分類実験では, 単語の形態素, 品詞を抽出するために, 形態素解析器 JUMAN Ver. 6.0 17を使用した。また本手法では JUMAN の代表表記を用いて語彙大系のインスタンスを拡張して使用した，例えば「代表表記：癌／がん」とあった場合，語彙大系のインスタンス“癌”と同じカテゴリに“がん”を追加する．SVM には TinySVM0.098を利用し， カーネルには線形カーネルを用いた。

## 4.1.2 記事分類

全記事から無作為抽出した 2,500 件を, 作業者 1 名が人手で 9 種類の意味属性（+その他）に分類したものを，評価データとした，判定基準は，意味属性に付与した語彙大系の普通名詞を参

考にした. 他の作業者 1 名が同じデー夕に正解を付与した結果, 一致率は $98.9 \%$ あっった. 学習データには, Wikipediaの記事に対して関根の拡張固有表現階層の分類を付与した渡邊らによる NAIST-jene ${ }^{19}$ のデータを用いた ${ }^{20}$. NAIST-jene のデータのうち, 本実験で使用する Wikipedia と記事名が一致し，かつ評価データに含まれない 11,554 件を学習データとした．学習データに対して意味属性を付与する際は，11,554 件を 5 分割交差検定したときの出力を用いた。また，上位概念カテゴリを判定するための間値の決定にもこの 11,554 件のデータを利用し，学習データにおいて最も $\mathrm{F}$ 值の高くなる閾値を評価に用いた.

## 4.1.3 固有名詞抽出

全記事から無作為抽出した 1,000 件に対し, 作業者 1 名が人手で固有名詞または普通名詞を付与したものを，評価データとした，MeCabによる固有名詞抽出では，MeCab 0.98 ${ }^{21}$ で IPA 辞書 Ver.2.7.0を用い, 英語の形態素の複数形を調べるために Apple Pie Parser 5.922を用いた. 英語 Wikipedia は 2011 年 1 月 15 日時点のダンプデータ23を用いた.

## 4.1.4 is-a 関係の判定

全カテゴリ間, 全カテゴリ - 記事間のリンクから無作為抽出した各 2,500 件に対し, 作業者 1 名が人手でis-a 関係か否かを判定したものを評価デー夕とした。他の作業者 1 名が同じデー

さらに，is-a 関係が成り立つ単語対に対しては，意味属性を付与した。

## 4.2 比較手法

本実験では，記事分類，カテゴリ間の is-a 関係判定，カテゴリ - 記事間の is-a 関係判定において関連研究との比較を行う. カテゴリの意味属性分類, 記事名の固有名詞抽出の関連研究は我々が知る限り存在しなかったため, 関連研究との比較を行わない. 本実験では関連研究を独自に実装した結果と比較を行う。

## 4.2.1 記事分類の比較手法

記事分類の比較手法には藤井ら (2010)の手法を用いた。藤井らは Wikipedia の記事を関根の拡張固有表現階層のカテゴリに分類する手法だが，本実験では本研究で設定した 9 種類の意味属性に分類し, 提案手法との比較を行う。記事中の定義文に出現する形態素とぺージのカテゴ
: / /$ sites.google.com/site/masayua/p/naist-jene

20 本手法の意味属性と, 関根の拡張固有表現階層の第一階層は異なる部分があるので, 一部修正して使用した.

$21 \mathrm{http}: / /$ sourceforge.net/projects/mecab/

22 http://nlp.nagaokaut.ac.jp/Apple_Pie_Parser

23 http://download.wikimedia.org/enwiki
}

リ情報を利用して学習を行い, one-vs-rest 法で分類対象となるページの固有表現クラスを一意に決定する。 ここでカテゴリ情報として, Wikipedia のカテゴリ階層構造の最上位のカテゴリである「主要カテゴリ」から対象記事までの最短パス上にあるカテゴリ名の末尾の形態素を素性として用いる。分類器の学習には本実験と同じ TinySVM0.09を用い, 学習データも本実験と同じものを用いた.

## 4.2.2 カテゴリ - 記事間の is-a 関係判定の比較手法

カテゴリ - 記事間の is-a 関係判定の比較手法には小林ら (2008)の手法を用いた. 彼らは語彙大系のカテゴリに is-a 関係となる Wikipediaのカテゴリを接続し, さらに, 分類されている記事をインスタンスとする手法を提案している。語彙大系の下位に構築されたカテゴリ - 記事間の is-a 関係のリンクと，提案手法で判定できたカテゴリ - 記事間の is-a 関係のリンクを比較する.小林ら (2008)の手法の概要を図 14 に示す.この図は, 語彙大系のカテゴリ「星」に Wikipedia のカテゴリと記事の対「変光星飞爆発変光星」を接続した例である．初めに，語彙大系のカテゴリのインスタンスに，末尾の文字列が照合する Wikipediaのカテゴリを，下位カテゴリ候補として対応づける (「星」と「変光星」が文字列照合する). 次に，このカテゴリの下位の記事の定義文からとれる上位語が，接続先の語彙大系のカテゴリまたはそれより上位のカテゴリのインスタンスと文字列照合すれば，カテゴリ－記事を語彙大系カテゴリの下位に接続する（記事「アメリカ変光星観測者協会」の上位語「国際非営利団体」は文字列照合しないが，上位語「爆発変光星」の「変光星」は文字列照合する). 本実験では, 語彙大系のカテゴリと Wikipedia のカテゴリのリンクが is-a 関係であるか否か（正しいか否か）に関係なく，語彙大系に接続した Wikipediaのカテゴリと記事のリンクを is-a 関係とみなし, 提案手法と比較する.

## 4.2.3 カテゴリ間の is-a 関係判定の比較手法

カテゴリ間の is-a 関係判定の比較手法には桜井ら (2008)の手法である「後方文字列照合」を用いた.「後方文字列照合」は,「空港ヶ日本の空港」のように, 子カテゴリ名の後方の文字列

図 14 小林ら (2008) の手法の概要

が親カテゴリ名であった場合，両者を is-a 関係とする手法である。しかしこれでは再現率が低いので，本実験では「アジアの空港ャ日本の空港」のように，親カテゴリと子カテゴリの末尾の形態素が一致した場合に両者を is-a 関係とみなす.末尾の形態素を得るために本実験と同じ JUMAN Ver. 6.0 を使用した.

## 5 実験結果

## 5.1 カテゴリと記事の意味属性分類

本手法では初めに，カテゴリと記事を 9 種類の意味属性へ分類した. カテゴリ分類精度は適合率 $98.0 \%$, 再現率 $98.1 \%$, 記事分類精度は適合率 $96.5 \%$, 再現率 $93.4 \%$ でった. Wikipedia のカテゴリ全体の $84.5 \%$ ( 34,142 件), 記事全体の $88.6 \%$ ( 421,873 件）が 9 種類の意味属性のいずれかへ分類された. カテゴリと記事分類の意味属性別と全体の精度, 分類数, 全体からみた分類数の割合を表 7 に示す.また, 図 15 , 図 16 に, 意味属性別と全体の精度のグラフを示す.

カテゴリ分類は記事分類より全体的に精度が高い.カテゴリ名は普通名詞が多いため, 意味属性に対応づけた語彙大系のカテゴリ情報との一致を素性にすることで高い精度が得られたと考える。適合率は全ての意味属性で $95 \%$ 以上で, 特に“人”, “地形”で適合率が $99 \%$ 以上と高かった。適合率を下げる誤りの約半数は, “その他”が付与されたカテゴリが， 9 種類の意味属性に分類されたことが原因だった. 再現率に関しては “イベント”を除けば全て $95 \%$ 以上である.特に“地名”, “地形”, “動植物” で再現率が $100 \%$ と高かった. “イベント”は種類が多様（表 1） なため学習が難しく, 再現率が他より低くなったと考える.

記事分類での適合率は, 最も低い具体物で $92.0 \%$, 最も高い動植物で $100 \%$ であった。記事名は固有名詞が多くカテゴリに比べて精度が落ちるが，記事に付与されたカテゴリ名や記事の定義文からとれる上位語のような普通名詞を素性に使用したり, 既に意味属性の確定している力テゴリ情報を素性に用いたりすることで高精度な分類ができたと考える。“組織”と “具体物”は他より適合率が低い。他より適合率が低い“具体物”の誤りの多くは，“その他”が付与されたカテゴリが “具体物”に分類されてしまったことが主な原因であった。一方“組織”で適合率が低い主な原因は，“施設”が “組織”に分類されたことにある。“施設”と“組織”は区別が曖昧なことがあり, 例えばカテゴリ「久慈ラジオ中継局」は本評価データでは “施設”を付与したが,分類器では “組織”に分類された。記事分類の再現率はカテゴリ分類の再現率より 4.7 ポイント低い.

再現率が特に低い“動植物”と“イベント”の分類誤りを調査したところ，記事と同じ意味属性のカテゴリが 1 つ付与されていないことが多いことがわかった。例えば，記事「国際切手展 (イベント)」に付与されたカテゴリは「切手 (具体物)」「郵趣 (その他)」なので, 記事と同じ意味属性のカテゴリは付与されていない，評価デー夕を調査したところ，“動植物”と“イ
表 7 カテゴリ，記事の意味属性分類精度（評価データ 2,500 件による）

図 15 カテゴリ分類の意味属性別と全体の精度

図 16 記事分類の意味属性別と全体の精度

ベント”ではそれぞれ $90.8 \%, 81.5 \%$ の記事に同じ意味属性のカテゴリが付与されていたのに対し, 再現率, 適合率がともに高い“人”と“創作物”ではそれぞれ $95.5 \%, 98.1 \%$ と高かった. このことから，カテゴリの意味属性が記事の意味属性の決定に深く関わっているといえる.

## 5.2 固有名詞抽出

本手法の固有名詞抽出手法では「1. MeCabを用いた手法」「2. 英語 Wikipedia のカテゴリを用いた手法」「3. 英語 Wikipedia の記事を用いた手法」の 3 種類の手法により is-a 関係を判定した， 3 手法のいずれでも普通名詞でなく，いずれかで固有名詞と判定されたカテゴリを固有名詞とした結果, 適合率 $95.2 \%$, 再現率 $70.2 \%$ であった。各手法と全ての手法を合わせた固有名詞抽出精度を表 8 に示す. 3 手法を組み合わせることで, 個々の精度より高精度で固有名詞抽出ができたといえる。しかし, 日本語 Wikipedia が英語 Wikipedia にリンクしている件数が少ないことで再現率が低くなっている. 全カテゴリ 40,385 件中, 英語 Wikipedia にリンクしているカテゴリ数と記事数はそれぞれ 20,713 件, 10,136 件24であった. 英語 Wikipedia にリンクが存在していることを前提条件とした場合，「2. 英語 Wikipediaのカテゴリを用いた手法」は再現率 $44.4 \%$ (25/54),「3. 英語 Wikipedia の記事を用いた手法」は再現率 83.6\% (102/122)であった．英語記事が存在さえすれば，高い再現率で固有名詞抽出が可能である．記事を用いた手法は，記事本文での記事名の表記を見ることで固有名詞を抽出するルールにより，本文を持たないカテゴリよりも再現率が高い.

本手法の固有名詞抽出において, 普通名詞を固有名詞としてしまった誤りでとくに多かったのは,「Independent Administrative Institution（独立行政法人）」「Japan Defense Ship（自衛官）」 のように，普通名詞にも関わらず英語表記の各形態素の頭文字が全て大文字のアルファベットだった場合である。また日本語 Wikipedia と英語 Wikipedia でカテゴリの意味が異なる場合に起きる固有名詞抽出誤りもあった. 例えば日本語 Wikipediaのカテゴリ「過去のジャニーズ所属者」は英語 Wikipedia のカテゴリ「Johnny's Jr.」にリンクしているが, 前者は普通名詞であり後者は固有名詞である.

## 5.3 is-a 関係判定

本手法では「1. 意味属性分類」「2. 固有名詞判定」「3. 文字列照合」の 3 種類の手法により is-a 関係を判定した。 3 手法のいずれでも not-is-a 関係と判定されなかったカテゴリ間，カテゴリ -

表 8 カテゴリ名の固有名詞抽出精度（評価デー夕 1,000 件による）

記事間のリンクを is-a 関係とした。その結果, Wikipediaの全てのカテゴリ間で適合率 $95.7 \%$,再現率 $81.9 \%$, is-a 関係数 50,396 件, カテゴリ - 記事間で適合率 $96.6 \%$, 再現率 $91.9 \%$, is-a 関係数 834,474 件であった. カテゴリ - 記事間よりカテゴリ間のほうが再現率が低いのは，カテゴリ - 記事間のほうが 9 種類の意味属性以外の is-a 関係が少ないことが原因である。サンプル調査の結果, 全 is-a 関係のうち 9 種類の意味属性以外の is-a 関係の割合は, カテゴリ間では $15.9 \%$, カテゴリ - 記事間では $4.7 \%$ でった．結果として，カテゴリ - 記事間のほうが削除される is-a 関係が少なく, カテゴリ間よりも再現率が約 10 ポイント高くなった.

9 種類の意味属性に限定した is-a 関係の精度は, カテゴリ間で適合率 $95.3 \%$, 再現率 $96.6 \%$, カテゴリ - 記事間で適合率 $96.2 \%$, 再現率 $95.6 \%$ であった. 本手法では 9 種類の意味属性以外の is-a 関係は抽出対象としていないため, 全体からみれば再現率は低い（カテゴリ間で $81.9 \%$, カテゴリ - 記事間で $91.9 \% ） か ゙ ， 9$ 種類の意味属性に範囲を限定すれば再現率は高かった（カテゴリ間で $96.6 \%$ ，カテゴリ - 記事間で $95.6 \%$ ）．is-a 関係の意味属性別と全体の精度，is-a 関係数を表 9 に，精度のグラフを図 17 , 図 18 に示す.カテゴリ間の is-a 関係の適合率は全ての意味属性で $95 \%$ 以上, 再現率は $93 \%$ 以上と, どの意味属性でも比較的高い精度が得られた。 カテゴリ - 記事間では, “イベント”以外で適合率と再現率が $91 \%$ 以上だが，“イベント”は適合率，再現率が他と比べて大幅に低い．分類誤りを見たところ，イベントは「1. 意味属性分類」の誤りが多いために is-a 関係の精度も低くなっていた。手法別の精度, 各手法の有効性, 誤り解析に関しての詳細は考察 6.3 節で述べる.

## 5.4 構築したオントロジー

本手法で構築したオントロジーの各種数値を表 10 に示す.ルートカテゴリ, ルート記事とは, 最上位カテゴリ（9 種類の意味属性）に直接リンクするカテゴリと記事を指す。言い換えると, Wikipedia 上で上位に is-a 関係の単語を持たないカテゴリと記事のことである。リーフカテゴリとは，Wikipedia 上で下位にis-a 関係のカテゴリを 1 つも持たないカテゴリを指す.

今回作成した Wikipediaのオントロジーのカテゴリ数は約 34,000 件, 記事数（インスタンス数）は約 422,000 件である。語彙大系は普通名詞と固有名詞を合わせると，カテゴリ数約 3,000 件, インスタンス数約 300,000 件なので, 本手法により大規模なオントロジーが構築できたといえる. 特に，カテゴリ階層の規模は語彙大系の 10 倍以上である.

ルートカテゴリ数とルート記事数はそれぞれ約 2,000 件，25,000 件であった。本手法では Wikipediaの is-a 関係のリンクをできるだけそのまま生かして1つに統一されたオントロジーを構築したが，それでも多量のルートカテゴリ，ルート記事が存在していた。表 10 を見ると，“地名”, “組織”, “イベント”で分類されたカテゴリ, 記事から見た, ルートカテゴリ, ルート記事数の割合が高い. 地名は part-of 関係のリンクが多く, 組織は関連会社や統合前の社名などがリンクすることが多いからである。また“イベント”は, そのイベントが起こる時期や場所, 関連
表 9 カテゴリ間，カテゴリ - 記事間の is-a 関係精度（評価デー夕 2,500 件による）

$※ 9$ 種の意味属性以外の is-a 関係を除いた精度.

※ is-a 関係と意味属性が共に正しければ正解とする。

図 17 カテゴリ間の is-a 関係判定精度

図 18 カテゴリ - 記事間の is-a 関係判定精度
表 10 構築したオントロジーの各種数値

} & \multirow[t]{2}{*}{} & \multirow[t]{2}{*}{} \\

する出来事にリンクされることが多いからである。“人”, “創作物” のルート記事数の割合は他に比べて低い。“人”, “創作物”は，1つの記事に多数のカテゴリが設定されていることが多いため，上位に is-a 関係のカテゴリを持つことが多いことが要因だと思われる。“地形”はルートカテゴリ，ルート記事の割合が共に低い。これは，“地形”が他の意味属性に比べて Wikipedia 上で is-a 関係によって体系化されやすいことを示している.

リーフカテゴリの深さの平均は全カテゴリ中で 6.9 であった. ここで言う「深さ」とは，最上位カテゴリからリーフカテゴリまでの最長ルートのリンク数を表す。例えば図 1 のカテゴリ

味属性と各意味属性における，全リーフカテゴリ数からみた各深さでのリーフカテゴリ数の割

味属性別に見ると，最も割合の高い深さは意味属性によって異なる，最も割合の高い梁さが 5 の動植物が最も浅く, 深さ 10 の地形が最も深かった. 動植物が最も浅いのは, 他の意味属性と異なり，「アジアの地形」や「日本のスポーツ選手」のように，地域別の分類（深い階層になりやすい）があまり存在せず，「爬虫類」や「テングダケ科」など分類学に基づく分類体系であることが多いためである.

最後に，抽出した is-a 関係のカテゴリ階層の例と，カテゴリ - 記事間の is-a 関係の例をそれぞれ表 11 , 表 12 に示す. 日本語語彙大系とは全く異なるカテゴリ階層と記事（インスタンス）


図 19 全意味属性と各意味属性における, 全リーフカテゴリ数からみた各深さでのリーフカテゴリ数の割合

を獲得できたといえる。

## 6 考察

## 6.1 関連手法との比較

## 6.1.1記事分類の関連手法との精度比較

関連手法である藤井らの手法と精度, 記事分類数を比較した結果を表 13 に示す. 藤井らの手法より本手法のほうが適合率で 4.9 ポイント, 再現率で 11.0 ポイント上回った. さらに, 分類
表 11 正しく構築できた is-a 関係のカテゴリ階層の例

表 12 正しく獲得できたカテゴリ - 記事の is-a 関係の例

表 13 記事の意味属性分類における藤井らの手法との精度比較

図 20 記事分類における藤井らの手法と提案手法の精度比較

数も提案手法のほうが約 32,000 件多い. 意味属性別と全体の精度の比較を図 20 に示す. 図 20 より，全ての意味属性で適合率と再現率が藤井らの手法を上回っていることがわかる。“人”と “施設”では両手法ともに適合率が高く差がないが，それ以外の意味属性では提案手法のほうが 5〜13 ポイント高い.

再現率の向上幅は適合率より大きく, 組織, 施設, 具体物, 創作物, イベントで，提案手法のほうが $15 \sim 20$ ポイント高くなっている. 本手法の記事分類では， より有効な素性を設定できたといえる。藤井らが，記事に付与されたカテゴリから主要カテゴリまでの最短経路の全てのカテゴリ名を素性に用いているのに対し，本手法では，記事のごく周辺の単語のみを利用しているためノイズとなる素性が少ない。また提案手法では，カテゴリに付与された意味属性を用いたり，定義文からとれる上位語や語彙大系を用いて素性の単語を抽象化することで，高精度な分類ができたと考えられる。さらに提案手法では is-a 関係の記事を持ちやすいカテゴリ（上位概念カテゴリ）を判定することで高い再現率を得られたと考えられる。

## 6.1.2 is-a 関係判定の関連手法との精度比較

カテゴリ間の is-a 関係判定の比較手法には桜井ら (2008)の手法, カテゴリ - 記事間の is-a 関係判定の比較手法には小林ら (2008)の手法を用いた。結果を表 14 , 表 15 に示す. 提案手法のカテゴリ間の is-a 関係の適合率は桜井らの手法より 1.9 ポイント低い.これは，桜井らの手法は is-a 関係を判定するための強力な文字列照合を用いているためだと考えられる. リーフカテ
表 14 カテゴリ間の is-a 関係判定精度の比較

※ 9 種の意味属性以外の is-a 関係も含んた精度.

※意味属性に関係なく, is-a 関係が正しければ正解とする。

表 15 カテゴリ - 記事間の is-a 関係判定精度の比較

※ 9 種の意味属性以外の is-a 関係も含んだ精度.

※意味属性に関係なく， is-a 関係が正しければ正解とする。

ゴリの深さを比較すると, 桜井らの手法で構築したカテゴリ階層のリーフカテゴリの深さの平均が 2.7 だったのに対し, 提案手法のリーフカテゴリの深さの平均は $6.2^{27}$ であった. 提案手法のほうが深いカテゴリを階層を構築できているといえる。一方小林ら (2008) の手法と比較すると，is-a 関係の適合率は 3.6 ポイント高い，小林ら (2008)の手法では，「たつの市飞本竜野駅」「柳井市〔柳井警察署」といった，親名が地名である is-a 関係誤りがほとんどである。語彙大系において, “市”と“駅”, “警察署”は同じカテゴリ“公共機関”に属するため, 小林ら (2008)の手法ではこれらを is-a 関係と判定してしまい，適合率が低くなっていた．提案手法では「親名が固有名詞なら not-is-a 関係とする」という規則により，これらを正しく判定できている。再現率は, どちらの関連手法よりも, 提案手法のほうが 24 ポイント以上高い.

次に, 提案手法と比較手法で抽出できた is-a 関係のリンクを持つ単語対を比較する。評価デー 夕のうち，桜井らの手法のみで正しく抽出できた is-a 関係は 178 件 $(178 / 1802=9.9 \%)$, 提案手法のみで正しく抽出できた is-a 関係は 613 件 $(613 / 1802=34.0 \%)$ であった。提案手法のみで抽出できる is-a 関係数のほうが桜井らの手法のみで抽出できる is-a 関係数より圧倒的に多いといえる。桜井らの手法のみ，提案手法のみで正しく抽出できたカテゴリ間の is-a 関係の例を表 16 に示す，桜井らの手法では，文化，歴史，教育，政治など，提案手法で「抽象的すぎる単語は is-a 関係になりにくい」として除外した分野でis-a 関係を抽出できている。また桜井らの手法は, 提案手法では分類器をつくれるほどのカテゴリ，記事数がなくて対象外とした，スポーツや賞，法律でも is-a 関係を抽出できている。一方提案手法は，カテゴリ間の文字列に関係なく

表 16 桜井らの手法と本手法により抽出できるカテゴリ間の is-a 関係の例

is-a 関係を抽出できているため，桜井らの手法よりも多くの is-a 関係のカテゴリ対を抽出することができた。

評価データのうち, 小林ら (2008)の手法のみで正しく抽出できた is-a 関係は 61 件 $(61 / 1865=$ $3.3 \%)$, 提案手法のみで正しく抽出できた is-a 関係は 506 件 $(506 / 1865=27.1 \%)$ であった. 提案手法のみで抽出できる is-a 関係数のほうが小林ら (2008) の手法のみで抽出できる is-a 関係数より圧倒的に多いといえる。 小林ら (2008)の手法のみ, 提案手法のみで抽出できるカテゴリ間の is-a 関係の例を表 17 に示す。桜井らの手法と同様，本手法で対象外とした分野でis-a 関係を抽出できている．小林ら (2008)の手法では，カテゴリ名や，記事の定義文からとれる上位語が語彙大系のインスタンスと文字列照合しないと, is-a 関係を抽出することができない. しかし提案手法では, 機械学習による分類器を用いることで, アウトレットモールやベーシスト，アプリのように語彙大系に存在しない単語から成る is-a 関係でも抽出可能である.

以上により is-a 関係でないリンクを判定することで，より高い再現率で is-a 関係を抽出する提案手法の有効性が示された.

## 6.2 カテゴリと記事の意味属性分類に関する考察

## 6.2.1 カテゴリ分類器の素性について

本手法ではカテゴリ分類の際, Wikipedia から抽出できる 5 種類の単語（対象カテゴリ名, 親カテゴリ名, 子カテゴリ名, カテゴリ中の記事の定義文からとれる上位語, カテゴリと末尾の
表 17 小林ら (2008)の手法と本手法により抽出できるカテゴリ - 記事間の is-a 関係の例

表 18 カテゴリ分類における，素性に用いる 5 種類の単語を組み合わせたときと，各単語を除いたときの精度比較（評価データ 2,500 件の 5 分割交差検定による）

} & \multirow{2}{*}{} & \multirow{2}{*}{} & \multicolumn{3}{|c|}{} \\

形態素が一致する記事の定義文からとれる上位語）を素性に用いている．各単語が分類器の精度にどの程度影響を与えるかを比較するため, 各単語を用いなかった場合と全ての単語を用いた場合の SVM 分類器の精度（再分類を適用前）を表 18 に示す. 表 18 より, 全ての単語を用いたほうが各単語を除いた場合より精度が高いことから，各単語はSVM 分類器の素性において有効であるといえる。その中でも特に親カテゴリを除いたときに精度が最も下がることから，親カテゴリが最も精度向上に貢献していることがわかる.

## 6.2.2 カテゴリ分類において再分類法を用いる効果

本手法でのカテゴリ分類では，再分類法により再現率の向上を図った。再分類前と後の精度の違いを表 19 に，再分類試行回数ごとの精度と未抽出カテゴリ数の変化を図 21 に示す。表 19 ,
表 19 カテゴリ分類における，再分類法を適用する前と後の精度比較

※ 1 全体の分類数とは, 9 種類の意味属性+その他のカテゴリ名の 10 個の分類器のいずれかへ分類されたカテゴリ数を指す。

※ 2 分類数が飽和するまで再分類の試行を繰り返したときの数値である. 本実験での試行回数は 6 回である.

図 21 カテゴリ分類における再分類回数ごとの精度と未抽出カテゴリ数の変化

図 22 カテゴリ分類における再分類法適用前と適用後の精度比較

図 21 より, 適合率をあまり下げることなく ( -0.3 ポイント $)$, 再現率を大幅に向上させることができ $(+2.7$ ポイント $)$, 再分類法が有効であることが示された. 最初の分類器の学習データはあらかじめ人手で正解を付与した適合率 $100 \%$ の 2,000 件のデータであるが，次のステップ（1 回目の再分類）では学習デー夕は 38,262 件（適合率 $98.3 \%$ ）となる。学習デー夕の適合率が 1.7 ポイント低下しているが, 学習デー夕量は約 19 倍になっている. 結果として, 未分類のカテゴリを分類可能となり, 再現率が大幅に向上し $\mathrm{F}$ 値が向上した.

再分類前と後での，意味属性別と全体の精度の変化を表したグラフを図 22 に示す. 図 22 より, 全ての意味属性で, 適合率をほとんど下げることなく, 再現率を大幅に向上できていることが示された. 特にイベント名での再現率は約 10 ポイントも向上している. イベント名は, 表 1 でも示したように分類する単語の種類が多様なため, 学習デー夕を増やしていく再分類法が有効に働いたと考えられる。

## 6.2.3記事分類器の素性について

本手法での記事分類では, カテゴリを機械学習による分類器で分類した後に, そのカテゴリがどの意味属性に分類されたかの情報を用いる素性を利用している。そこで，カテゴリが分類された意味属性の情報を用いる場合と用いない場合での分類記事数の比較（上位概念カテゴリ適用前）を表 20 に示す。表 21 より，カテゴリの分類結果に依存する素性を用いると，用いな
表 20 カテゴリの分類結果に依存する記事分類の素性の効果

 & 適合率 [\%] & 再現率 [\%] & F 值 [\%] & 全体の分類数 \\

有 & $96.8(2082 / 2151)$ & $92.1(2082 / 2260)$ & 94.4 & 415,514 \\

表 21 上位概念カテゴリによる記事分類前と後の精度と分類数

い場合と比べて適合率は 1.0 ポイント, 再現率は 2.6 ポイント向上した. カテゴリの分類結果を用いることで，より精度高く記事を分類できたことがわかる.

## 6.2.4記事分類において上位概念カテゴリを用いる効果

本手法での記事分類では，記事を機械学習による分類器で分類した後に，「上位概念カテゴリ」 を用いることで未分類の記事を分類する手法を提案した。上位概念カテゴリ適用前と後の精度と分類記事数の比較を表 21 に示す。表 21 より，上位概念カテゴリを適用させると適合率は 0.3 ポイント下がるが再現率は 1.3 ポイント向上し, $\mathrm{F}$ 值が 0.5 ポイント向上した. これにより新たに 6,359 件の記事を分類することができた. 図 23 に意味属性別と全体の精度を比較したグラフを示す. 特に“組織”, “具体物”, “創作物”, “イベント”で再現率が向上している。特に“イベント”は適合率を下げることなく再現率が 8.7 ポイント向上した. “イベント”は多様な単語が分類されるため機械学習による分類器での分類が難しいが, 上位概念カテゴリを用いることで多くの記事を分類できた.

本手法では既に決定したカテゴリの意味属性と記事の意味属性が一致する割合を求め, この割合があらかじめ決めた閾値以上であれば, そのカテゴリを上位概念カテゴリとした. 閾値 $100 \%$ ぞ上位概念カテゴリとした場合は，適合率 $96.6 \%$, 再現率 $93.0 \%$ となり，適用する前より適合率が 0.2 ポイント下がり再現率が 0.9 ポイント上がった. 一方, 閾值 $0 \%$ で位概念カテゴリとした場合は, 適合率 $95.0 \%$, 再現率 $94.4 \%$ となり, 適用する前より適合率が 1.8 ポイント下がり再

記事が，カテゴリと同じ意味属性に分類された状態である。評価データ 2,500 件において, 閥值を変化させたときの適合率と再現率の関係を図 24 に示す. 図 24 をみると, 再現率が $93 \% \sim$ 93.5\%（間値 100\%〜80\%）の間は適合率がほぼ変わらず，再現率が $93.5 \% を$ 超えると再現率に

図 23 上位概念カテゴリによる記事分類前と後の精度比較

図 24 上位概念カテゴリ判定の際の閾値による適合率と再現率の関係

※上位概念カテゴリを適用する前に分類した記事も精度に含志。

※学習データでなく評価デー夕 2,500 件による精度である.

比例して適合率が低下している。これは，カテゴリ名と意味属性の異なる記事（ノイズ）が多少含まれていても ( $20 \%$ 以下), そのカテゴリの上位概念カテゴリらしさは, 全くノイズがないときとあまり変わらないことを示している.

## 6.3 not-is-a 関係判定手法に関する考察

本手法では 3 種類の手法を用いてカテゴリ間，カテゴリ - 記事間の not-is-a 関係を判定することで is-a 関係のリンクを判定している. 本節では手法別の精度, 各手法の有効性, 誤り解析に関して述べる.

各手法と全ての手法を組み合わせた is-a 関係判定精度を表 22 に示す. 表 22 より， 3 手法において，全てをis-a 関係とみなしたときより $\mathrm{F}$ 値が高いことから，個々の手法は is-a 関係判定において有効であるといえる。また, 全ての手法を組み合わせることで, 個々の適合率より高い適合率で is-a 関係が判定できていることがわかる.

個々の手法を見れば， 3 手法とも is-a 関係を判定するために有効だ゙， 3 手法を組み合わせるにあたり，貢献度の高い手法と低い手法があると考えた. 例えば手法 2 で判定できる is-a 関係のほとんどを手法 1 で判定できれば，手法 2 の貢献度は低いといえる。そこで表 23 において，全ての手法を組み合わせた時と，各手法を除いたときの精度を比較した。こうすることで，除いた手法が全ての手法を組み合わせた時の精度に与える影響がわかる。例えば表 23 の上表では，カテゴリ間において，「1．意味属性分類による手法」を適用すると，適用しなかった場合より適合率が 14.1 ポイント上がり, 再現率が 17.1 ポイント下がり, F 値が 1.3 ポイント下がることを示している。この場合 $\mathrm{F}$ 値は減少したが適合率を 14.1 ポイント上げているため, 手法 1
表 22 カテゴリ間，カテゴリ - 記事間の is-a 関係精度（評価デー夕 2,500 件による）

$※ 9$ 種の意味属性以外の is-a 関係も含んだ精度.

※意味属性に関係なく, is-a 関係が正しければ正解とする。

表 23 カテゴリ間，カテゴリ - 記事間の is-a 関係判定における，全ての手法を組み合わせたときと，各手法を除いたときの精度比較（評価デー夕 2,500 件による）

} & \multirow{2}{*}{} & \multirow{2}{*}{} & \multicolumn{3}{|c|}{} \\

} & \multirow{2}{*}{} & \multirow{2}{*}{} & \multicolumn{3}{|c|}{} \\

$※ 9$ 種の意味属性以外の is-a 関係も含んだ精度.

※意味属性に関係なく，is-a 関係が正しければ正解とする。

は適合率において貢献度が高い手法である.「2. 固有名詞抽出による手法」を適用した場合は,手法 1 ほど適合率は上がらない $(+2.3$ ポイント $)$ が再現率の減少が少なく（ -0.2 ポイント $)$, $\mathrm{F}$ 值が 0.8 ポイント向上するため，有効な手法といえる。「3. 文字列照合による手法」を適用した場合は，適合率が 0.5 ポイント上がるが再現率が 0.3 ポイント下がり， $\mathrm{F}$ 値には変化がなかった. 手法 3 は精度の変化が小さく, 他の 2 手法と重複しない not-is-a 関係をほとんど判定できないといえる。しかし，再現率より適合率を重視する場合は有効である.

カテゴリ - 記事間における全ての手法を組み合わせた時と，各手法を除いたときの精度比較

を表 23 の下表に示す.カテゴリ - 記事間で「1. 意味属性分類による手法」を適用した場合は， カテゴリ間と同程度適合率が向上するが，再現率の減少が 7.2 ポイントと少ないため $\mathrm{F}$ 値が向上する ${ }^{28}$ 「 「2. 固有名詞抽出による手法」を適用した場合は，カテゴリ間と同様で，手法 1 ほど適合率は上がらない $(+1.9$ ポイント $)$ が再現率の減少が少なく ( -0.9 ポイント $), \mathrm{F}$ 値が 0.4 ポイント向上するため，有効な手法である「「3．文字列照合による手法」を適用した場合は， 2,500 件の評価データにおいて, 他の 2 手法と重複しない not-is-a 関係が 1 件も存在しなかった。カテゴリ - 記事間において，「3．文字列照合による手法」のみで判定できる is-a 関係は非常に少ないといえる。この結果は, Wikipediaにおいて, 普通名詞かつ意味的に近い単語対はもとからあまりリンクしないことを示しているといえる.

各手法のみで抽出できたカテゴリ間，カテゴリ - 記事間の not-is-a 関係のリンクの例を表 24

表 24 正しく not-is-a 関係と判定されたカテゴリ間，カテゴリ - 記事間

「1. 意味属性分類による is-a 関係判定手法」のみで判定できた not-is-a 関係

「2. 固有名詞抽出による is-a 関係判定手法」のみで判定できた not-is-a 関係

「3. 文字列照合による is-a 関係判定手法」のみで判定できた not-is-a 関係

$ 再現率の減少が少ない理由は結果 5.3 節で述べた.
}

に示す. 表 24 で示すように, 手法 1 では様々な種類の単語対を not-is-a 関係とみなせているため, 最も適合率に貢献できている。しかし手法 1 では, 意味的に近い単語対が not-is-a 関係になる場合は判定できないため, 手法 2,3 が必要となってくる. 手法 2 では, 地名, 創作物名,組織名など固有名詞のカテゴリ名が多い意味属性で貢献度が高かった. 特に多かったのは, 県名匹市名のような part-of 関係, 雑誌名と掲載漫画名の関係, 企業名とその関連企業名の関係である。手法 3 のみで判定できる not-is-a 関係は少ないが, 普通名詞で意味的に近い単語対の not-is-a 関係の判定の際に有効である.

一方, 本手法による not-is-a 関係の判定誤りを見たところ, 誤りの主な原因は以下の 3 種類であった.

1. 意味属性分類を誤った場合

2. 固有名詞抽出を誤った場合
3. 3 種類の is-a 関係判定手法の精度が $100 \%$ でも判定できない is-a 関係の場合各誤り原因による，適合率を下げる誤り例と再現率を下げる誤り例を表 25 , 表 26 に示す。本手法では,「日本の内閣総理大臣（人）ゅ内閣総理大臣夫人（人）」のうに，親名が普通名詞で親子が意味的に近く, is-a 関係判定手法「3. 文字列照合による手法」が適用できなかった場合に，not-is-a 関係を is-a 関係としてしまう（表 25 の 3つ目の表）。また，「チュニジアの世界遺産 (具体物) レイシュケル湖 (地形)」のように, 親子の意味属性が違う is-a 関係を not-is-a 関係としてしまう（表 26 の 3 つめの表）しかし我々は後者の誤りは問題ないと考える。なぜなら，もし「チュニジアの世界遺産（具体物）レイシュケル湖（地形）」をis-a 関係とみなしてしてしまった場合,「イシュケル湖」を上位に辿ったときに最上位カテゴリ“具体物”につながってしまうからである。オントロジーにおける is-a 関係は, 先祖 - 子孫でも成り立たなければならないので, ここでは両者を not-is-a 関係と判定してしまったほうが結果として適切となる.

## 7 関連研究

## 7.1 Wikipedia から is-a 関係を抽出する研究

Ponzetto and Strube (2007) は, 英語Wikipedia のカテゴリ間のリンクから is-a 関係と not-is-a 関係を抽出する手法を提案している。桜井ら (2008)は, Ponzetto and Strubeの手法の一部を利用した手法に独自の手法を加え, 日本語 Wikipedia に対し, カテゴリ階層から is-a 関係のオントロジーを抽出する手法を提案している。 玉川ら (2010) は桜井らの手法に加え, カテゴリ名と Infoboxテンプレートを文字列照合する手法によりさらに多くのカテゴリ間の is-a 関係を抽出している。また, 記事中から「分類」や「種類」といった語を含む節見出しと箇条書きの対をis-a 関係として抽出している。

これらの手法は is-a 関係のリンクの抽出に文字列照合を用いるため, 適合率は高いが再現率
表 25 is-a 関係判定における，適合率を下げる誤りの例

意味属性分類誤りによる適合率を下げる誤り

 & 備考 \\

固有名詞抽出誤りによる適合率を下げる誤り

 & 備考 \\

3 種類の is-a 関係判定手法の精度が $100 \%$ も゙判定できない適合率を下げる誤り

 & 備考 \\

が低い，一方提案手法では，意味属性分類や固有名詞抽出などを用いて not-is-a 関係を判定することにより，文字列照合では抽出できないis-a 関係を抽出できた.

次に隅田らの研究 (隅田他 2009) 及びその成果が利用されている鳥式改 (鳥澤, 隅田, 野口,柿澤，風間，De Saeger，村田，山田，塚脇，太田 2009)と比較を行う，隅田らは, Wikipedia の記事中の箇条書き構造を利用して is-a 関係の単語対を獲得する研究を行った. 彼らは初めに,節見出しとその下位の節見出し，節見出しとその下位の箇条書きをis-a 関係の単語対の候補とし，SVM による分類器でフィルタリングを行って is-a 関係の単語対を獲得している。これを

きたとしている。これに対し本手法では，（隅田らが抽出対象としたWikipediaの記事構造では
表 26 is-a 関係判定における，再現率を下げる誤りの例意味属性分類誤りによる再現率を下げる誤り

 & 備考 \\

固有名詞抽出誤りによる再現率を下げる誤り

 & 備考 \\

 & 備考 \\

なく）Wikipediaのカテゴリ階層から抽出を行い，カテゴリ間においては $95.3 \%$ の精度（再現率

することに成功した．両手法は抽出対象が異なるため直接の比較はできないが，隅田らが論文で報告している ${ }^{29}$ ように隅田らの手法で精度, 再現率を共に $95 \%$ 以上にするのは不可能であり, Wikipedia からの上位下位関係抽出性能としては我々の提案手法に優位性がある.

さらに，隅田らの手法で獲得した上位下位関係は局所的であり，これを階層化することで才ントロジー化する（もしくは既存のオントロジーに連結する）ためには多くの手作業によるクリーニングを要する (黒田，李，野澤，村田，鳥澤 2009) だけでなく，場合によって上位下位関

係を詳細化する ${ }^{30}$ 必要がある (山田，橋本，呉，鳥澤，黒田，De Saeger，土田，風間 2012)。一方, 本手法では最初から階層化されたオントロジー構築を目指し, そのための手法を高精度で実現する手法を提案した，以上の比較から，本提案手法は隅田らの手法に対して一定の有用性を持つと考える。

## 7.2 既存のオントロジーのカテゴリに Wikipediaのカテゴリを結合する研究

Suchanek et al. (Suchanek et al. 2007) は YAGO において英語 Wikipedia のカテゴリを英語 WordNet のクラス (synset)の下位クラスとして統合することにより, 高精度なオントロジー構築を試みている．YAGO は英語 WordNet に英語 Wikipediaを統合する手法だが，カテゴリ名が複数形であれば概念を表すカテゴリになりやすい，というような英語依存の手法を利用しているためそのままでは日本語 Wikipedia に適用できない。そのため小林ら (2008) は, YAGO とは異なる手法で, 日本語語彙大系とWikipediaを統合する手法を提案している. 彼らは語彙大系の意味属性に対して Wikipediaのカテゴリ名と, そのカテゴリの下位記事の定義文からとれる上位語が語彙大系のインスタンスに文字列照合した場合, カテゴリ - 記事の対を語彙大系の 1 つ下位に接続している。小林ら (2010)は, is-a 関係の記事 31 の割合が閥值以上のカテゴリを上位概念カテゴリとみなし，上位概念カテゴリと全ての下位記事を is-a 関係として抽出している。 これらの手法では, Wikipediaのカテゴリ階層の情報が失われてしまう.

そこで我々は, 小林ら (2008)の手法と桜井ら (2008)の手法を組み合わせ, 語彙大系の下位に Wikipedia から抽出した部分的な階層構造を接続した (柴木他 2009). この手法は, Wikipedia のカテゴリ階層の情報をオントロジーに組み込めている点で上記の 2 手法と異なる. しかし上位階層に既存のオントロジーを用いているため, Wikipediaの上位のカテゴリ階層がオントロジーに組み込めないという問題がある。またこれらのように既存のオントロジーに Wikipedia を接続する手法では, is-a 関係のリンクの抽出や既存のオントロジーの接続に文字列照合を用いるため, 適合率は高いが再現率が低い.

本手法では最上位カテゴリ（意味属性）を独自に設定し，機械学習による分類器でカテゴリと記事を意味属性に分類することで, 既存のオントロジーのインスタンスに文字列照合しない Wikipediaのカテゴリと記事もオントロジーに組み込めた.

## 7.3 既存のオントロジーのカテゴリに Wikipedia の記事を分類する研究

Wikipedia 中の単語を関根らの拡張固有表現階層のカテゴリに分類する研究に, 渡邊ら (2008),杉原ら (2009), 藤井ら (2010)の研究がある。渡邊らは, CRF を用いて, Wikipedia の記事中の

箇条書き構造になっている単語を関根の拡張固有表現階層のカテゴリに分類している．杉原ら (2009) は, Wikipedia の記事の見出し語を関根の拡張固有表現階層のカテゴリに分類する手法を提案している。記事のカテゴリ情報を利用して学習を行い, one-vs-rest 法で記事の固有表現クラスを一意に決定する。ここでカテゴリ情報として, Wikipediaのカテゴリ階層構造の最上位のカテゴリである「主要カテゴリ」ページから対象ページまでの最短パス上にあるカテゴリ名を素性として用いている。藤井らは，固有名詞表現抽出のための素性作成を目的とし，杉原らと同じ手法で Wikipedia の記事の見出し語を関根の拡張固有表現階層のカテゴリに分類している，ただし，杉原らの設定した素性に加え，記事の第一文の形態素も用いている.

これらの手法と提案手法における記事の意味属性分類を比較した結果，提案手法のほうが高精度な記事分類ができることがわかった。提案手法では，記事に付与されたカテゴリの意味属性を素性に用いたり，定義文からとれる上位語や語彙大系を用いて素性の単語を抽象化したり， is-a 関係の記事を持ちやすいカテゴリ（上位概念カテゴリ）を判定したりすることで，高い適合率と再現率が実現できたためだと考えられる.

## 7.4 Wikipedia からオントロジーを構築するその他の研究

Bizer et al. (2009) は Wikipediaの記事中にある Infobox, カテゴリなどの半構造化された情報から RDFトリプルを抽出し, DBpedia として公開している. DBpedia は他のオントロジー である YAGO などと関連づけられている。桜井ら (2008) や玉川ら (2010) も Infobox を用いて Infoboxトリプル（インスタンス - プロパティープロパティの値）を抽出する研究を行っている.

中山ら (2008)は, Wikipedia 中の記事間のリンク構造を解析することで単語の意味関係を抽出する手法を提案している。 中山らは記事間のリンク数や間接的にリンクしている場合のリンクの距離などを用いて記事から重要文を抽出し，重要文を構文解析することで単語対とその意味関係を抽出している。

提案手法では，これらの関連研究で用いたInfobox や記事間のリンク関係は利用せず，カテゴリ間やカテゴリ - 記事間のリンクのみを利用してオントロジーを構築した。しかしこれらの知識を用いることでオントロジーを拡張したり精度を向上させたりできる可能性がある。

## 8 結論

本研究では, Wikipedia のカテゴリ階層と記事を利用し, “人”, “組織”, “施設”, “地名”, “地形”, “具体物”, “創作物”, “動植物”, “イベント”の 9 種類の意味属性を最上位カテゴリとした，1つに統一された is-a 関係のオントロジーを構築した．我々はカテゴリ間とカテゴリ－記事間の is-a 関係を高再現率で判定することを目的とした場合，is-a 関係を判定するよりnot-is-a 関係を判定するほうが容易であると考えた。そこで本手法ではカテゴリ間とカテゴリ - 記事間

の not-is-a 関係のリンクを高い精度で削除し, 残ったリンクをis-a 関係とみなすことで, 多くのカテゴリと記事を組み込んだいくつかの階層を生成した。リンクの not-is-a 関係を判定するために，以下の 3 つの判定手法を用いた.

1. 意味属性分類による判定

2. 固有名詞抽出による判定

3. 文字列照合による判定

3 手法のいずれかで not-is-a 関係と判定されなかったカテゴリ間, カテゴリ - 記事間のリンクを is-a 関係とした。is-a 関係のリンクでつながるカテゴリと記事の階層を 1 の階層と考えると，同じ意味属性のカテゴリと記事からなる部分的な階層が複数できることになる．新たに定義した 9 種類の意味属性からなる深さ 1 の上位階層の下位に接続することで，1つに統一された階層を再構成した。

3 手法を組み合わせた結果， 9 種類の意味属性に限定した is-a 関係の判定精度は, カテゴリ間で適合率 $95.3 \%$, 再現率 $96.6 \%$, is-a 関係数 50,396 件, カテゴリ - 記事間で適合率 $96.2 \%$, 再現率 $95.6 \%$, is-a 関係数 834,474 件であった. 構築したオントロジーは, Wikipediaの全カテゴリの $84.5 \%$ (約 34,000 件), 全記事の $88.6 \%$ (約 422,000 件）が組み込まれていることから, 非常に大規模な Wikipediaのオントロジーが構築できたといえる.

一方 Wikipediaの全てのカテゴリ間とカテゴリ - 記事間での is-a 関係の精度は, カテゴリ間で適合率 $95.7 \%$, 再現率 $81.9 \%$, カテゴリ - 記事間で適合率 $96.6 \%$, 再現率 $91.9 \%$ でった。カテゴリ間の is-a 関係の判定精度は，比較手法より適合率が 1.9 ポイント低下したが，再現率は 24.2 ポイント向上した。またカテゴリ - 記事間の is-a 関係の判定精度は, 比較手法より適合率は 3.6 ポイント高く, 再現率も 24.0 ポイント高かった. 上位のカテゴリに語彙大系を用いずに 9 種類の意味属性を用いたことで，比較手法より多くのカテゴリと記事をオントロジーに組み込めた。提案手法では 3 種類の手法を用いて not-is-a 関係を高い精度で削除することでis-a 関係を判定するという手法により, 比較手法とほぼ同程度の適合率で, 比較手法よりも圧倒的に高い再現率で is-a 関係を判定できた.

## 参考文献

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## 略歴

柴木優美：2011年 3 月長岡技術科学大学大学院工学研究科修士課程電気電子情報工学専攻修了。修士 (工学)。在学中は Wikipedia を用いてオントロジー を構築する研究に従事.

永田昌明：1987 年京都大学大学院工学研究科修士課程修了. 同年, 日本電信電話株式会社入社. 現在, コミュニケーション科学基礎研究所主幹研究員.工学博士. 統計的自然言語処理の研究に従事. 電子情報通信学会, 情報処理学会, 人工知能学会, 言語処理学会, ACL 各会員.

山本和英：1996 年豊橋技術科学大学大学院工学研究科博士後期課程システム情報工学専攻修了. 博士（工学）。1996 年～2005 年（株）国際電気通信基礎技術研究所 (ATR) 研究員 (2002 年 2005 年客員研究員). 1998 年中国科学院自動化研究所国外訪問学者. 2002 年より長岡技術科学大学電気系, 現在准教授. 言語表現加工技術（要約, 換言, 翻訳), テキストマイニングなどに興味がある. 言語処理学会, 人工知能学会, 情報処理学会, 各会員. 2012 年より電子情報通信学会言語理解とコミュニケーション研究会研究専門委員長. e-mail: yamamoto@jnlp.org

$(2011$ 年 9 月 22 日
(2012 受付)
年 4 月 3 日再受付 $)$
$(2012$ 年 7 月 19 日 $\quad$ 再々受付 $)$
$(2012$ 年 9 月 11 日採録)