本稿では自動専門用語取得（AutomaticTermAcquisition:ATA）へのアプローチとして専門語彙の構造に着目した自動用語生成（AutomaticTermGenration:ATG）を導入する．与えられた専門語彙を構成する要素（単語）を頂点とし用語内依存関係と用語完結関係という2種類の辺を持つグラフを構成し，用語生成問題を辺推定問題として定義する．グラフ・ニューラル・ネットワーク（GNN）の手法を用い，実験では極めて優れた結果を得た．実験評価とATAとしての実世界応用との関係も検討する．

自動専門用語獲得（ATA）研究は主にテキスト・コーパスからの用語抽出（AutomaticTermExtraction:ATE)として発達してきたが[1,2,3]，先端的手法は実応用にはあまり使われていない．原因の一つは専門語彙を考慮していないことにある．例外的に多言語抽出の一環として専門語彙の拡張を扱う研究があるが[4,5]，語彙の構造を十分に考慮できていない．本研究では単言語のATAに，与えられた専門語彙に基づく自動用語生成（ATG）の観点からアプローチする．用語の構成要素（単語と呼ぶ）を頂点とし，用語内依存関係および冒頭要素と末尾要素を繋ぐ用語完結関係という二種類の辺を持つ専門語彙グラフを定義し，用語生成を辺推定問題とみなす．推定にGNNを利用し実験評価で優れた結果を得た．