特定ドメインにおける曖昧性のない固有名詞群（非曖昧ドメイン固有語）は固有表現抽出を中心に有用である.本稿では非曖昧ドメイン固有語辞書構築の一例として,地図上の一点を表す拠点名称以外の意味ではほぼ出現しない語(非曖昧ランドマーク語)の辞書の自動構築に取り組む.提案手法ではこの問題を,エンティティ名が非曖昧ランドマーク語であるか否かの二値分類タスクとして扱い,検索クエリにおける共起語情報を考慮したモデルを提案する.実験では提案モデルで0.907のF1値を達成し,ルールベースやその他の機械学習モデルよりも高い性能を示した.さらに,提案モデルを用いた辞書自動構築により,固有表現抽出システムの改善を確認した.

非曖昧ドメイン固有語とは特定のドメインを特徴づけるドメイン固有語[1,2,3]のうち,そのドメイン内のエンティティを指し示す以外の意図で使われることがほぼない語を指す.非曖昧ドメイン固有語辞書は固有表現抽出器構築において,あるドメインで適合率重視の高速な抽出器を手早く実現したい場合[4,5,6]や,ツイートや検索クエリなどの対象語の文脈が乏しく曖昧性の解消が難しい場合[7,8]などに有用である.1）しかし,非曖昧ドメイン固有語は潜在的に大量に存在し,常に新語が登場するため,人手により辞書を拡張し続けることは困難である.一方で非曖昧ドメイン固有語を含むエンティティリストは知識ベースを始めとする言語資源から容易に手に入る.そこで本稿ではこれらの資源を活用し,拠点名称1）例えばヤフーではウェブ検索サービスにおいてランドマーク語を抽出する際,“紀尾井タワー”などの曖昧性なく拠点名称を示す語は抽出するが,時に店名などの拠点名称を指す“だるま”などの一般名詞は抽出したくない場合に利用できる.ドメインを対象とした非曖昧ドメイン固有語（非曖昧ランドマーク語）辞書の自動拡張に取り組む.本研究ではこの自動拡張を行うため,知識ベースなどから取得されたエンティティ名が非曖昧ランドマーク語か否かの二値分類タスクを考える（図1）.この分類設定では例えば実在する施設名だが一般語でも利用される語（“だるま”,“チューリップ”）や拠点名称かつ固有名詞だがランドマーク意図以外でも利用される語（“甲子園”）などが混在する中で,真の非曖昧ランドマーク語（“紀尾井タワー”）を判定する必要がある.そのため,既存の一般名詞か固有名詞かを区別する設定[9,10,11]やドメイン固有語を分類する設定[1,2]とは分類対象が異なり,非常に曖昧性が高い.また,非曖昧ランドマーク語に関する知識は一部の著名なランドマークを除いて利用可能でない場合が多く[12],分類の手がかりとして使用するのは難しい.そこで本研究では非曖昧ランドマーク語が拠点名称ドメインに関連する語と検索クエリ上で共起しやすい点に着目し,検索クエリの共起語特徴量を考慮した二値分類モデルの提案を行う.こ.のモデルを用いて,エンティティ名リストから非曖昧ランドマーク語を自動的に抽出し,辞書拡張を行うことを想定する.なお,本手法は学習データとエンティティ名リストを目的ドメインのものに差し替えることで,拠点名称以外のドメインにも適用可能だと考えられる.関連研究については付録Aで述べる.実験では人手で構築したデータセットを用いて複数のベースライン手法との比較を行い,提案手法の有効性を確認する.さらに提案した二値分類器により実際に非曖昧ランドマーク語辞書の拡張を行い,固有表現抽出システムへの効果を調査する.