本稿では、深層学習に基づくテキスト分類手法を用いた医薬系文献に対する統制語索引付与について報告する。本稿で試みた手法は基本的にはLSTMおよびBERTによるマルチラベル・テキスト分類であるが、既存研究に従い、「ラベル依存の注視機構」を利用している。専門分野の文献を扱うため、当該分野のコーパスによるBERT事前学習や単語埋め込みの構築も試みた。F1値により性能評価を行ったところ、ラベル依存の注視機構を備えたLSTMが同様のBERTより若干上回る結果となった。またテキスト表層から付与しにくい索引も一定程度付与できることが分かった。

文献に対してその内容（主題）を表す索引語（indexterm）の集合を付与することは文献検索やテキストマイニングなどにおいて極めて重要であり、特に専門用語シソーラスによる索引は専門分野の文献調査において有用であることが指摘されている[1]。科学技術振興機構（JST）では文献DB（メタデータ）整備の中心業務として、約37,000語のシソーラス、115万語の「大規模辞書（用語辞書）」に基づいた索引を各文献に付与している。付与作業はJSTの前身組織の時代から専門作業者が行ってきたが、近年、一部文献についてルールベースの自動処理を適用している。しかしながら、管理コストやの点から医薬系分野を含む全面的な採用には至っていない。そこで、本稿では医薬系分野の文献に統制語索引を付与する手法を検討する。上述のようにJSTでは相当量の文献に人手による索引が既に付与されており、その一部が利用可能であることから機械学習的なアプローチを試みる。ラベル依存の注視機構を用いた医薬系文献に対する統制索引語付与菊井玄一郎鈴木慶二関根基樹水田寿雄国立研究開発法人科学技術振興機構(JST)情報企画部{genichiro.kikui,k3suzuki,sekine,mizuta}@jst.go.jp以下では、まず２章でJSTの索引について簡単に紹介し、3章で関連研究について述べる。4章で我々が試みた方法について説明したあと、5章で実験データと実験設定について述べ、6章で結果とその考察を述べ、最後にまとめる。