医療分野には電子カルテなどの症例テキストが多く存在しており、これらを用いた自然言語処理の研究が行われている。その一つに、意味解析・論理推論システムccg2lambdaを用いた症例テキストの含意関係認識の研究があるが、既存の推論システムでは、入力文に病名などの医療ドメイン特有の言い換え表現が含まれていた場合、含意関係を正しく判定することができなかった。そこで本研究では定理証明に不足する言い換え表現の候補を病名の固有表現抽出器と万病辞書を用いて特定し、病名の同値関係を公理として補完する手法を提案する。評価実験の結果、提案手法では推論テストセット108件のうち、73件について正しく推論を行うことができた。

医療分野には画像所見や電子カルテといった電子化されたテキストが多く存在しており、これらを用いた自然言語処理の研究は活発に行われつつある[1,2]。その一方で、否定や量化といった深い意味を考慮した医療言語処理技術は未だ発展途上にある。症例テキストを有効活用する手法として、症例テキスト間の含意関係認識が考えられ、その取り組みの一つに石田らのシステム[3]がある。石田らのシステムは、組合せ範疇文法(CombinatoryCategorialGrammar,CCG)[4,5]に基づく頑健かつ高精度な構文解析と、高階論理に基づく自動推論システムを組み合わせた意味解析・論理推論システムであるccg2lambda[6]をベースとした推論システムである。従来のccg2lambdaでは、複合語が一語として扱われてしまうことで、複合語内の意味的な関係を解析できないという問題点があった。この問題点に対して、石田らのシステムではccg2lambdaに複合語解析モジュールを追加することで解決を図った。石田らの複合語解析モジュールは、ccg2lambdaの構文解析で得られたCCG構文木から複合語を抽出し、複合語意味現象タグ分類モデルを用いて複合語内の意味関係を表す意味現象タグを付与する。そのタグを元に複合語内の意味関係を考慮した意味表示を導出し、複合語を含む症例テキスト間の推論を実現した。しかし、石田らのシステムでは症例テキストによって病名表記の揺れがあった際に推論を行うことができないという問題がある。例えば、「深部静脈血栓症」という病名には、「DVT」や「ホーマンズ徴候」といった複数の表記が存在し、症例テキストによって表記が異なる。前提文が「DVT発症を認めた。」、仮説文が「深部静脈血栓症を発症した。」である場合、経験的には前提文は仮説文を含意するが、この含意関係を示すためには、「DVTは深部静脈血栓症である」という知識を定理証明の際に補完する必要がある。そこで本研究では、病名の固有表現抽出器と万病辞書[7]を用いて定理証明に不足する言い換え表現の候補を特定し、病名の同値関係を公理として補完する手法を提案する。また、病名の知識補完が必要な推論テストセットを構築し、提案手法の有効性を評価する。