文書から作業手順などの詳細な情報を抽出するためには、述語の意味役割に注目した解析が役立つ。このようなタスクに活用可能な言語資源として、PropBankなどの意味役割付与コーパスが提案されている。しかし、このようなコーパスは、専門分野における手順などの情報を表現するには意味役割のバリエーションが不十分である。本稿では、我々が提案した有機化学反応手順解析のための意味役割付きコーパスを紹介すると共に、特定の専門分野における意味役割付きデータ作成の方針について議論する。

学術論文や特許文書に報告される化学反応の数は急速に増加している。新しい化学反応は、Reaxys[1]などの化学反応データベースに収集されているが、これは人間の専門家によって行われており、多くの時間と高いコストがかかっている。この負担を軽減するために、自動情報抽出のための手法が研究されている[2,3]。その多くは化学反応式を構成する材料となる物質、生成物、触媒といった化学物質やパラメータなどの既存の化学反応データベースに収録されるような主な情報に焦点を当てたものであるが、化学反応の手順を文書から抽出しようとした研究もいくつかある[3,4,5]。この化学反応手順の抽出のために、文内の述語と項の意味的な関係(意味役割)を付与する方法が提案されている。CheminformaticsElsevierMelbourneUniversities(ChEMU)[3]では、意味役割付与のコーパスの１つであるPropositionBank(PropBank)[6]の形式を用いて、特許文書から述語を関係する項とその意味役割とともに抽出する反応情報抽出タスクを提案している。しかし、化学反応式のレベルの情報とそれに関連するパラメータの情報を抽出することを重視した設計になっているため、2.2節で述べる意味役割の簡略化が行われており、化学反応手順の再現という観点から見ると情報が不十分である。また、PropBankも化学分野を対象とした文書を扱っていないため、化学反応手順を表現するためには不十分である。このような課題を解決するために、我々は、論文中に記述された化学反応手順に関する詳細な手順を抽出するためのコーパスとして、適切な意味役割を付与したOSPAR1）(OrganicSynthesisProcedureswithArgumentRoles、図1)を提案している[7]。本稿では、このOSPARの概要について紹介するとともに、コーパス作成に用いた意味役割付きデータ作成手法について述べる。