情報抽出による質の高い新規用途アイデアの獲得

材料の用途探索に対する自然言語処理への期待が高まっている．産業の上流に位置する基礎材料は応用先が広く，未だ知られていない用途が存在する．しかしながら，用途考案には専門性を持つ従業員による調査・分析が必要であり，具体的な検討につながるアイデアを生み出すのは容易ではない．理想的な用途アイデアには新規性と実現性の両立が求められる．新規性はアイデアの斬新さを，実現性は材料によるアイデアの実行可能性を表す．また，材料が有する特性が発揮できる使用法が用途であることから，用途探索は，材料の特性が発揮できる質の高い用途アイデアを発見するタスクとして定義できる．用途探索を実現する一般的な方法として，材料固有の特性をクエリとして関連文書を検索し，検索結果である文書集合から用途を抽出する手法が考えられる．しかしながら，クエリと文書の類似度に基づき関連文書を探す文書検索では，検索結果で得られた文書集合が類似してしまう．その結果，そこに含まれる用途アイデアの多様性が失われ，新規性のあるアイデアが埋没する．本論文では，材料固有の特性をクエリとして，その固有特性に類似する特性が記載されている文書を検索したのち，文書中においてその特性と関係している用途を抽出することで，実現性と新規性を兼ね備えた用途アイデアを獲得する手法を提案する．有表現抽出(NamedEntityRecognition;NER)により文書から用途と材料の特性に関するエンティティを抽出し，文書内の共起を用いてエンティティを関係(RelationExtraction;RE)づける．その後，探索中の材料固有の特性をクエリとして，同義もしくは類似の特性エンティティを含む文書を検索する(PropertyRetrieval)．そして，検索で得られた文書集合に含まれる用途エンティティを，材料固有の特性と特性エンティティの類似度にしたがってソートし，類似度の高い特性エンティティと共起した用途エンティティを新規用途アイデアとして獲得する(UsageIdeaAcquisition)．つまり，提案手法は文書中の用途エンティティのアイデア品質を，用途実現への寄与が期待できる特性エンティティとの類似度で見積もる．さらに，提案手法は，材料固有の特性を表すクエリと，文書中に存在する特性エンティ.ティの類似度のみに基づき用途アイデアを検索するため，新規性のある多様なアイデアを獲得することができる．本論文の貢献は以下の2点である．•用途探索中の材料固有の特性と，文書から抽出した特性エンティティの類似度に基づき，新規性と実現性を両立する用途アイデアを獲得する手法を提案する．•提案手法で得た用途アイデアの新規性と実現性を材料分野の専門家により評価する．