\section{はじめに}
上位下位関係は自然言語処理の様々なタスクにおいて最も重要な意味的関係の一つであり，それゆえ盛んに研究されてきた\cite{hearst92,hovy09,oh09,ponzetto07,隅田:吉永:鳥澤:2009,suchanek07,nastase08,snow05}．これらの過去の研究では，上位下位関係を，「AはBの一種あるいはインスタンスであるAとBの関係」と定義している．本論文の上位下位関係もこの定義に従う．ただし，「概念」の詳細な表現を可能にするために，単一の語だけでなく，\xmp{黒澤明の映画作品}のような句や複合語も考慮する．このように制限を緩めることで，上位概念をより詳細に表現することが可能となる．上記の定義によれば，次のペアはいずれも上位下位関係にあると考えられる\footnote{本稿では上位下位関係を\isa{A}{B}のように表す．\xmp{A}が上位概念で\xmp{B}が下位概念である．}．\begin{enumerate}\item\isa{黒澤明の映画作品}{七人の侍}\label{enum:Kurosawa}\item\isa{映画作品}{七人の侍}\item\isa{作品}{七人の侍}\label{enum:work}\end{enumerate}質問応答等のアプリケーションを考えた場合，これらの上位下位関係の有用性は異なると考えられる．例えば，「``七人の侍''とは何ですか？」という質問に対して，上の3つの上位下位関係の上位概念のうち，答えとして適切なのは最も詳細な上位概念である(\ref{enum:Kurosawa})の「黒澤明の映画作品」と考えられる．一方，(\ref{enum:work})の上位概念「作品」は，「何の作品であるか」という必要な情報が欠落しているため「黒澤明の映画作品」という答えに比べて適切ではない．本論文では，以下の2つの条件を満たす場合に「下位概念Cに対して，AはBより詳細な上位概念」と呼ぶ．\begin{itemize}\itemAとBは同じ下位概念Cを持つ\itemBはAの上位概念である\end{itemize}上記の例では，全ての上位概念が「七人の侍」という同じ下位概念を持ち，かつ，上位概念間には，それぞれ上位下位関係が成り立つ．「黒澤明の映画作品」の上位概念は「映画作品」，または「作品」，さらに「映画作品」の上位概念は「作品」と考えられる．従って，下位概念「七人の侍」に対して「黒澤明の映画作品」は「映画作品」や「作品」より詳細な上位概念であり，「映画作品」は「作品」より詳細な上位概念と言うことができる．また，ある上位概念をより詳細な上位概念に置き換える処理を「上位概念の詳細化」と呼ぶ．本研究では，自動獲得した上位下位関係の上位概念と下位概念の間に，より具体的な上位概念を中間ノードとして追加することで，元の上位下位関係を詳細化する．中間ノードとして追加されるより具体的な上位概念は，元の上位下位関係が記述されているWikipedia記事のタイトルと元の上位概念を「AのB」の形式で連結することで自動獲得する．例として\isa{作品}{七人の侍}を挙げる．この上位下位関係は，タイトルが「黒澤明」のWikipedia記事の中に現れる．具体的には，当該記事の\xmp{作品}というセクションに\xmp{七人の侍}が記載されている．本手法では，この情報から，\xmp{七人の侍}は黒澤明の\xmp{作品}であると推測し，\isa{黒澤明の作品}{七人の侍}を新たに獲得する．さらに，\xmp{黒澤明}の上位概念が\xmp{映画監督}であることが獲得済みの上位下位関係から判明すれば，\isa{映画監督の作品}{七人の侍}も獲得できる．最終的に，元の\isa{作品}{七人の侍}から，\isaFour{作品}{映画監督の作品}{黒澤明の作品}{七人の侍}を得ることができる．本稿ではさらに，本手法により獲得した上位下位関係（例えば\isa{黒澤明の作品}{七人の侍}）が\attval{対象}{属性}{属性値}関係（例えば\attval{黒澤明}{作品}{七人の侍}）として解釈できることについて議論する．この解釈では，Wikipedia記事のタイトルが対象に，上位概念が属性に，下位概念が属性値に対応づけられる．実験で生成した上位下位関係2,719,441ペアは，94.0\%の適合率で，\attval{対象}{属性}{属性値}関係として解釈可能であることを確認した．以下，\ref{sec:hh-problems}節では，既存の手法で獲得された上位概念の問題点を例とともに述べる．\ref{sec:Base-hh}節では，Wikipediaからの上位下位関係獲得手法\cite{隅田:吉永:鳥澤:2009}について説明する．\ref{sec:proposed-method}節では，我々が開発した，Wikipediaを用いた詳細な上位下位関係の獲得手法について説明する．\ref{sec:evaluation}節では，提案手法の評価とエラー分析の結果について述べる．\ref{sec:discussion}節では，提案手法により獲得した詳細な上位概念をより簡潔に言い換える試みと，詳細な上位下位関係の\attval{対象}{属性}{属性値}関係としての解釈について議論する．\ref{sec:related-word}節で関連研究について述べる．最後に\ref{sec:conclusion}節で結論を述べる．
\section{自動獲得された上位概念の問題\label{sec:hh-problems}}
本節では，隅田ら\cite{隅田:吉永:鳥澤:2009}の手法の出力を例に，自動獲得された上位概念に見られがちな問題点について述べる．自動獲得された上位概念の中には，一般的なシソーラスにおいてルートノードの近くに位置して広範囲な下位概念をカバーするものや，意味的に曖昧なものが存在するという問題が見られる．例えば\isa{作品}{七人の侍}における上位概念は\xmp{作品}だが，世の中には\xmp{作品}と呼べる物が数多く存在する．さらに極端な例として，上位概念が\xmp{物}や\xmp{事}になっている上位下位関係も，自動で獲得されてしまう可能性がある．このような上位概念を質問応答などの自然言語処理のアプリケーションで利用すると，より詳細な上位概念と比較してその有用性が低いことが多い．例えば1節の例で言及したように「``七人の侍''とは何ですか？」という質問に対しては，より詳細な上位概念である「黒澤明の映画作品」のほうが「作品」より適切な回答と考えられる．また，「黒澤明の作品には何がありますか？」といったリスト形式の回答を求めるような質問に対して，上位下位関係を回答の知識源として使うことによって，上位概念「黒澤明の作品」の下位概念をリスト形式で回答できる\footnote{リスト形式の質問応答を行うタスクは，評価型ワークショップであるTRECQAtask\cite{Dang2006,Dang2007}で実施された．例えば「チューインガムの名前は？」といった質問に対して，そのインスタンスをすべて回答する．}．一方，上位概念「作品」は他の映画作品や小説作品，音楽作品などの下位概念を持つため，「作品」が上位概念として含まれる上位下位関係のみを知識源として利用しても，このような質問に回答することは難しい．表\ref{tab:hh-problems}に，隅田らの手法で獲得された上位下位関係で頻出した上位概念を挙げる．例えば，\xmp{アルバム}は，写真のアルバムなのか音楽が収録されているアルバムなのか分からず，曖昧である．一方，\xmp{出演者}は，これだけでは何に出演したのか分からない．この表から，自動獲得した上位下位関係の上位概念には，曖昧，または広範囲な下位概念をカバーする語が頻出していることがわかる．\begin{table}[b]\caption{隅田らの手法で獲得された上位下位関係中の上位概念（出現頻度の降順上位20語）}\label{tab:hh-problems}\input{02table01.txt}\end{table}このような問題点は，隅田らの手法に限らず発生すると考えられる．「AなどのB」といった上位下位関係を明示する構文パターンから抽出する手法\cite{hearst92}においても，例えば「七人の侍などの作品」というフレーズからは，「七人の侍」の上位概念として「作品」が抽出される．つまり，他の多くの上位下位関係獲得手法についても当てはまる．
\section{Wikipediaを用いた上位下位関係の獲得\label{sec:Base-hh}}
本節では，隅田らが提案したWikipediaを用いた上位下位関係の獲得手法\cite{隅田:吉永:鳥澤:2009}について述べる．この手法により獲得した上位下位関係が，\ref{sec:proposed-method}節で説明する詳細な上位下位関係獲得の処理対象となる．\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{19-1ia2f1.eps}\end{center}\caption{Wikipedia記事の例：アップルインコーポレイテッド}\label{fig:wikip-article}\end{figure}この手法では，Wikipedia記事の階層的なレイアウト構造を利用して上位下位関係を獲得する．図\ref{fig:wikip-article}に，Wikipedia記事の例として\xmp{アップルインコーポレイテッド}の記事を挙げる．この記事は\xmp{Appleショップ}や\xmp{製品}という節があり，\xmp{Appleショップ}の下位には\xmp{北海道地方}，\xmp{製品}の下位には\xmp{コンピュータ}，\xmp{iPod}，\xmp{iPhone}などの小節がある．さらに小節の中には，\xmp{Macmini}や\xmp{MacBook}，\xmp{MacBookAir}といった項目が存在する．以後，これらの節見出し，小節タイトル，項目名をtermと呼ぶことにする．\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{19-1ia2f2.eps}\end{center}\caption{MediaWikiソースコードの例：アップルインコーポレイテッド}\label{fig:mediawiki}\end{figure}図\ref{fig:wikip-article}に示すWikipedia記事から上位下位関係候補を抽出する処理では，Wikipediaがデータベースのダンプデータとして提供しているMediaWikiソースコード（図\ref{fig:mediawiki}）を利用する．MediaWikiソースコードでは，節見出し，小節タイトル，項目名を表現するために特殊な修飾記号が用いられる．例えば節見出しでは「==製品==」，項目名では「***Macmini」などの記号が用いられ，その修飾記号の種類，繰り返し数により，レイアウト構造上の上下関係が決定する．隅田らの手法では，まず，記事のレイアウト構造上の上下関係（節タイトルは小節タイトルより上位にあり，小節タイトルは項目名より上位にある）を守りながら，2つのtermから1つの上位下位関係候補を獲得する．例えば図\ref{fig:wikip-article}の場合，\isa{製品}{コンピュータ}や\isa{コンピュータ}{Macmini}，\isa{製品}{Macmini}などが獲得される．次に，SVM\cite{Vapnik:1995}を用いて，獲得された上位下位関係候補を正しそうなものとそうでないものに分類する．素性として，以下に示す特徴を上位概念候補，下位概念候補から抽出して利用する．\begin{itemize}\item上位概念候補，下位概念候補の品詞．\item上位概念候補，下位概念候補に含まれる形態素．\item上位概念候補，下位概念候補の表層文字列．\item上位概念候補，下位概念候補が属性語Xに一致するか否か．（属性語として，各記事の根ノード以外のノードに出現する単語を利用．）\item上位概念候補，下位概念候補の修飾記号（``=''，``*''など）．\item上位概念候補と下位概念候補間のレイアウト構造上の距離．\item上位概念候補が「主な〜」，「〜のリスト」などの上位概念を表現する典型的なパターンに一致するか．\item上位概念候補と下位概念候補の末尾の1文字が一致するか．\end{itemize}訓練データは，隅田らが実験で用いたデータと同じものを使用した\footnote{この訓練データにより学習されたモデルファイルと上位下位関係獲得ツールはhttp://\linebreak[2]alaginrc.nict.go.jp/\linebreak[2]hyponymy/\linebreak[2]index.htmlで公開されている．}．このデータは，Wikipediaから獲得した上位下位関係候補から29,900対を抽出し，人手により上位下位関係か否かを判定することにより作成している．この処理を2009-09-27版のWikipediaに適用することにより，1,925,676ペアの上位下位関係を適合率90\%で獲得した．この上位下位関係をベース上位下位関係（図\ref{fig:whole-procedure}(a)）と呼び，\ref{sec:proposed-method}節で説明する詳細な上位下位関係獲得の処理対象とする．階層的なレイアウトを利用する手法とは別に，隅田らは，Wikipedia記事の定義文（記事の第一文に該当）を用いた手法と，記事下部にあるカテゴリ情報を用いた手法も提案している．これらの手法では記事タイトルが下位概念として使われるため，我々が提案する記事タイトルによる上位下位関係の詳細化が適用できない．そこで，これら2つの手法により得られた上位下位関係はベース上位下位関係として用いず，\ghype{}の生成の際に用いる（\ref{sec:G-hh}節）．この処理により，2009-09-27版のWikipediaからは，522,709個の記事タイトルに対して1,472,035個の上位概念を適合率90\%で獲得した．
\section{詳細な上位下位関係の獲得手法\label{sec:proposed-method}}
\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{19-1ia2f3.eps}\end{center}\caption{提案手法の処理の流れ}\label{fig:whole-procedure}\end{figure}\ref{sec:hh-problems}節で述べた通り，ベース上位下位関係の上位概念の中には広範囲な下位概念をカバーするものや意味的に曖昧なものが存在する．そこで本節では，ベース上位下位関係を処理対象とした詳細な上位下位関係の獲得手法について述べる．図\ref{fig:whole-procedure}に，提案手法の処理の流れの全体像を示す．まず，ベース上位下位関係の各上位概念をWikipedia記事のタイトルで詳細化し，詳細化された上位概念を元の上位概念と下位概念の間に中間ノードとして挿入する（\ref{sec:T-hh}節）．以降では，Wikipedia記事のタイトルで詳細化された上位概念を\thype{}と呼ぶ．また，\thype{}を中間ノードとして挿入された上位下位関係をT-上位下位関係と呼ぶ（図\ref{fig:whole-procedure}(b)）．次に，\thype{}中の記事タイトル箇所をその上位概念で抽象化する事で，元の上位概念よりは詳細だが\thype{}よりは抽象的な新たな上位概念を得る．以降では，この上位概念を\ghype{}と呼ぶ．\ghype{}は，T-上位下位関係の上から二番目，つまり元の上位概念の直下に挿入される（\ref{sec:G-hh}節）．\thype{}に加え\ghype{}が挿入された上位下位関係を，これ以降，G-上位下位関係と呼ぶ（図\ref{fig:whole-procedure}(c)）．なお本手法では，上位概念に関わらず，全てのベース上位下位関係を本提案手法により詳細化する．以下，各処理手順を詳しく説明する．\subsection{T-上位下位関係の獲得\label{sec:T-hh}}Wikipediaの記事に出現する節タイトル，小節タイトル，項目名などは，その記事のタイトルによって情報を補足できると考えられる．ベース上位下位関係の上位概念は，Wikipediaの記事に出現する節タイトル，小節タイトル，項目名などに対応するため，T-上位下位関係の獲得処理では，ベース上位下位関係の上位概念をWikipedia記事タイトルで情報を補い，\thype{}を生成する．上位概念を補う記事タイトルは，その上位概念と下位概念の抽出元の記事から取得する．\thype{}は，元の上位概念とWikipedia記事タイトルを，助詞「の」によって連結して生成する．例えば，上位概念\xmp{作品}と記事タイトル\xmp{黒澤明}は，助詞「の」によって連結されて\xmp{黒澤明の作品}という\thype{}になる．生成した\thype{}は，元の上位概念と下位概念の中間に挿入する．この結果，\isaThree{作品}{黒澤明の作品}{七人の侍}のように，三階層のT-上位下位関係が生成される（図\ref{fig:whole-procedure}(b)）．\subsection{G-上位下位関係の獲得\label{sec:G-hh}}\thype{}は，Wikipedia記事タイトルとベース上位概念を「の」で連結して生成した．次に，\thype{}の中のWikipedia記事タイトルの箇所を，その上位概念で置き換えることによって，さらなる上位概念となる\ghype{}を生成する．例えば\xmp{黒澤明の作品}という\thype{}の場合，そのWikipedia記事タイトルの箇所である\xmp{黒澤明}を上位概念である\xmp{映画監督}で置き換えて，\xmp{映画監督の作品}という\ghype{}を生成する．\ghype{}の生成では，Wikipedia記事タイトルの上位概念が必要になる．Wikipedia記事タイトルの上位概念は，隅田らの手法のうち，\ref{sec:Base-hh}節の最後で述べた，Wikipedia記事の第一文を用いる手法と，記事下部のカテゴリ情報を用いる手法によって獲得する．例えば図\ref{fig:wikip-article}の場合，記事タイトルである\xmp{アップルインコーポレイテッド}の上位概念の候補がその第一文（「アップル社は，アメリカ合衆国...製造する多国籍企業である．」）と記事下部にあるカテゴリ情報（カリフォルニアの企業，多国籍企業，携帯電話メーカー，$\ldots$）に記載されている．これらの上位概念候補は，\ref{sec:Base-hh}節で述べたSVM分類器によって上位概念か否か判定される．生成した\ghype{}を，T-上位下位関係の中の元の上位概念と\thype{}の間に挿入し，G-上位下位関係を生成する．G-上位下位関係は，例えば\isaFour{作品}{映画監督の作品}{黒澤明の作品}{七人の侍}のように，四階層の上位下位関係となる．
\section{評価実験\label{sec:evaluation}}
提案手法を評価するため，2009-09-27版の日本語Wikipediaダンプデータを対象として，提案手法によりG-上位下位関係を獲得した．表\ref{tab:ex-acquired-G-hh}に，獲得したG-上位下位関係の例を挙げる．\begin{table}[b]\caption{評価実験で獲得されたG-上位下位関係の例}\label{tab:ex-acquired-G-hh}\input{02table02.txt}\end{table}生成したG-上位下位関係から以下の三種類の上位下位関係ペアを抽出し，各ペアが上位下位関係として妥当か評価を行った（図\ref{fig:hh-kinds}）．\begin{description}\item[ベース上位下位関係：]隅田らの手法により獲得した上位下位関係（例えば\isa{作品}{七人の侍}）\item[\ghype{}ペア：]\ghype{}とベース上位下位関係の下位概念（例えば\isa{映画監督の作品}{七人の侍}）\item[\thype{}ペア：]\thype{}とベース上位下位関係の下位概念（例えば\isa{黒澤明の作品}{七人の侍}）\end{description}\begin{figure}[htb]\begin{center}\includegraphics{19-1ia2f4.eps}\end{center}\caption{評価対象の三種類の上位下位関係ペア}\label{fig:hh-kinds}\end{figure}Wikipediaダンプデータを解析した結果，1,925,676個のベース上位下位関係，6,347,472個の\ghype{}ペア，そして，2,719,441個の\thype{}ペアを獲得した．ベース上位下位関係は二記事以上に出現することがあるため，出現した記事タイトルを補うことにより生成される\thype{}ペアの数はベース上位下位関係の数より多くなる．また，2,719,441個の\thype{}ペアのうち2,113,040ペアに対しては，一つのWikipedia記事タイトルに2つ以上の上位概念が獲得されたため，\ghype{}ペアの数は\thype{}ペアの数より多い．一方，\thype{}ペアのうち342,884ペアに対しては，上位概念（Wikipedia記事タイトル）が獲得できなかったため，それらに対応する\ghype{}ペアが得られなかった．獲得したG-上位下位関係から200サンプルを評価対象として抽出し，それら200サンプルからベース上位下位関係，\thype{}ペア，\ghype{}ペアを取得した．サンプリングしたG-上位下位関係の中で，22個の\thype{}に対する上位概念が自動獲得できなかったため，これらは対応する\ghype{}ペアが得られなかった．最終的に，ベース上位下位関係として200ペア，\thype{}ペアとして200ペア，そして，\ghype{}ペアとして，サンプリングしたG-上位下位関係から抽出可能な178ペアを評価した．いずれも筆者ではない被験者三名により，これらのペアが上位下位関係として正しいかどうか評価を行った．被験者は次の三種類の評価ラベルを評価サンプルの各ペアに付与した．\begin{description}\item[Good:]上位下位関係として正しい．\item[Lessgood:]上位下位関係としては正しいが，「``下位概念''とは何？」といった質問の回答として相応しくない上位概念\item[Bad:]上位下位関係として間違っている．あるいは，上位概念または下位概念が意味不明である．\end{description}評価サンプルの各ペアに対して，被験者二名以上が選択したラベルを最終的な評価ラベルとした．被験者が三名とも異なる判断をした場合は，著者の一人によって最終的な評価ラベルを判断した\footnote{578ペアの評価サンプルのうち9ペアがこのケースに該当した．}．被験者三名による評価アノテーションのKappa値は0.58であった．これは，本評価実験の評価アノテーションにまずまずの安定性があることを示している．評価の指標として，\pagebreak次のように定義される重み付き適合率を用いた．\begin{equation}重み付き適合率=\frac{\#Good\times1+\#Less\good\times0.5+\#Bad\times0}{\#Good+\#Less\good+\#Bad}\label{formula:precision}\end{equation}ここで，$\#Good$，$\#Less\good$，$\#Bad$は，それぞれのラベル数を示す．本評価実験における重み付き適合率の計算式では，Goodラベルを1つの正解サンプルとしてカウントし，Badラベルを正解サンプルとしてはカウントしない．この点は通常の適合率の計算と同じだが，Lessgoodラベル1つにつき，0.5を正解サンプル数に追加する点が通常と異なる．この重み付き適合率の計算方法はPasca\cite{pasca2007,pasca2009}も採用している．また，Goodラベルのみを正解とした適合率の計算も行った．表\ref{tab:result-hyp}に評価結果を挙げる．この表の重み付き適合率のコラムを見ると，ベース上位下位関係，\ghype{}ペア，\thype{}ペアと，獲得される上位概念が詳細なほど重み付き適合率とGoodラベルのみを正解とした適合率が高くなっていることが読み取れる．\begin{table}[t]\caption{上位下位関係の評価結果}\label{tab:result-hyp}\input{02table03.txt}\end{table}次に，本実験におけるSVM分類器の効果について考察する．隅田らは，SVMによるフィルタリング処理を行わない場合，Wikipedia記事の階層的なレイアウト構造から獲得した上位下位関係候補の適合率は0.284であると報告している\cite{隅田:吉永:鳥澤:2009}\footnote{本実験における上位下位関係候補の獲得処理は，隅田らの手法と同じアルゴリズムを用いているため，この値が大きく変わることは無いと考えられる．}．つまり，SVMによるフィルタリング処理を行わない場合のベース上位下位関係ではGoodとLessGoodを合わせても全体の0.284しか無く，残りの候補が上位下位関係では無いと判断される．また，SVMによるフィルタリング処理を行わない場合，定義文から獲得した上位下位関係候補は0.894，カテゴリ情報からは0.705の適合率であると報告している．本提案手法でも\ghype{}を生成する際に，定義文とカテゴリ情報からフィルタリング処理を行い獲得した上位概念を使用している．このSVMによるフィルタリングの効果を明確にするため，表\ref{tab:result-hyp}と同じ実験対象に対してフィルタリング処理を行わずに\ghype{}を生成し，被験者三名による評価実験を行った．結果を表\ref{tab:result-hyp2}に示す．SVMによるフィルタリングを用いない結果（表\ref{tab:result-hyp2}）は，フィルタリングを用いる結果（表\ref{tab:result-hyp}）と比較して，重み付き適合率が0.157低く，SVMによるフィルタリングが効果的であることがわかる．\begin{table}[t]\caption{上位下位関係の評価結果（SVMによりフィルタリング処理を行わない場合）}\label{tab:result-hyp2}\input{02table04.txt}\end{table}表\ref{tab:result-hyp}の結果では，GoodとLessgood，Badのコラムからは，ベース上位下位関係，\ghype{}ペア，\thype{}ペアと，獲得される上位概念が詳細なペアほどLessgoodと判定されるペアが減少し，GoodあるいはBadと判定されるペアが増加する傾向にあることが読み取れる．つまり，獲得される上位概念が詳細なペアほど，詳細で正しい上位概念だけでなく，詳細だが間違っている上位概念も増加する傾向にある．詳細で正しい上位概念が増加することは，本研究の当初の狙い通りのポジティブな側面であるが，間違っている上位概念が増加するのは予期しなかったネガティブな側面である．そこで，\thype{}ペアに焦点を当てて，本提案手法による誤りの原因を次の三種類に分類した．\begin{description}\item[エラータイプ1：]ベース上位下位関係の誤りが原因となり，間違いと判定された．エラー全体の27.6\%を占める．\\例）\isa{リンチバーグのヘリテイジ高校}{ペリーモン小学校}\item[エラータイプ2：]助詞「の」が元の上位概念とWikipedia記事タイトルを連結する表現として不適切であり，その結果生成された\thype{}が意味不明なため，間違いと判定された．エラー全体の3.4\%を占める．\\例）\isa{原山理一郎のアナウンサー}{小林豊}\item[エラータイプ3：]Wikipedia記事タイトルによる詳細化によって上位概念が下位概念を包含する概念ではなくなったため（上位下位関係ではなくなったため），間違いと判定された．エラー全体の69.0\%を占める．\\例）\isa{大垣市の公共施設}{図書館}\end{description}\textbf{エラータイプ1}の例\isa{リンチバーグのヘリテイジ高校}{ペリーモン小学校}におけるベース上位下位関係は\isa{ヘリテイジ高校}{ペリーモン小学校}であるが，これは上位下位関係として間違いである．\ref{sec:Base-hh}節で述べた通り，ベース上位下位関係は隅田らの手法で獲得されるものであり，本提案手法は隅田らの手法のwrapperとして機能するため，隅田らの手法のエラーはそのまま本提案手法に引き継がれる．つまり，エラータイプ1は提案手法を原因とはしていない．\textbf{エラータイプ2}の例\isa{原山理一郎のアナウンサー}{小林豊}におけるベース上位下位関係は\isa{アナウンサー}{小林豊}であり，上位下位関係として正しい．しかし，本提案手法により，\isa{アナウンサー}{小林豊}を獲得したWikipedia記事のタイトル\xmp{原山理一郎}を元の上位概念\xmp{アナウンサー}に助詞「の」によって連結したため，\xmp{原山理一郎のアナウンサー}という意味不明な上位概念が生成された．この意味不明な上位概念が本来意味するところは\xmp{原山理一郎と同期入社のアナウンサー}である．つまり，元の上位概念とWikipedia記事タイトルを一様に助詞「の」で連結するというナイーブな手法がこのタイプのエラーの原因となっている．\textbf{エラータイプ3}の例\isa{大垣市の公共施設}{図書館}におけるベース上位下位関係は\isa{公共施設}{図書館}であり，これは上位下位関係として正しい．このベース上位下位関係を獲得したWikipedia記事のタイトルが\xmp{大垣市}である．そのため，本提案手法により\isa{大垣市の公共施設}{図書館}というT-上位下位関係が獲得された．しかし，\xmp{大垣市の公共施設}という概念は，元の上位概念である\xmp{公共施設}より詳細になってはいるが，\xmp{図書館}という概念を包含していない（大垣市の図書館以外にも図書館は存在する）ので，\isa{大垣市の公共施設}{図書館}は上位下位関係としては間違いとなる．本提案手法の間違いの中でエラータイプ3に属するものが69.0\%と多数を占める．エラータイプ3に属する不適切な上位下位関係ペアの多くは，下位概念が普通名詞によって表されるものであり，正解と判定された上位下位関係ペアは，下位概念が固有名詞によって表されるものがほとんどであった．つまり，下位概念が普通名詞で表されている上位下位関係ペアを出力から除外することでエラータイプ3に属する間違いを減らすことができると考えられる．そこで，次の条件のいずれかに合致するtermは普通名詞である可能性が高いと仮定し，下位概念が普通名詞である上位下位関係ペアを，評価サンプルのベース上位下位関係，\thype{}ペア，\ghype{}ペアから除外した．\begin{itemize}\itemWikipedia記事の節タイトル，あるいは小節タイトルとして使われているterm\item一定記事数（実験では30記事）以上に出現したterm\end{itemize}\begin{table}[b]\caption{普通名詞で表される下位概念を持つ上位下位関係を除外した場合の評価結果}\label{tab:result-hyp-filtering}\input{02table05.txt}\end{table}表\ref{tab:result-hyp}と同じ処理対象に対して，下位概念が普通名詞と判断された上位下位関係を除外した場合の評価結果を表\ref{tab:result-hyp-filtering}に示す．下位概念が普通名詞と判断された上位下位関係を除外したため，ベース上位下位関係と\thype{}では処理対象数が200ペアから150ペアに，\ghype{}では178ペアから129ペアに減少している．表\ref{tab:result-hyp}の結果と比べると，\ghype{}ペアの重み付き適合率が6.7\%，\thype{}ペアの重み付き適合率が8.4\%向上していることがわかる．しかし，全処理対象に対する獲得ペア数は，\thype{}ペアが2,719,441ペアから1,958,117ペアへ，\ghype{}ペアが6,347,472ペアから4,960,751ペアへと減少した．獲得ペア数を保ちながら重み付き適合率を向上させる手法の開発は今後の課題とする．
\section{応用\label{sec:discussion}}
本節では，\ghype{}をより簡潔に言い換える手法と，T-上位概念ペアの\attval{対象}{属性}{属性値}関係としての解釈について議論する．\subsection{\ghype{}のより簡潔な表現への言い換え}\ghype{}のいくつかはより簡潔な表現に言い換えることができる．この言い換え処理が自動化できれば，本提案手法で獲得した上位下位関係を既存のシソーラスと関連づけることが可能になる．例えば，\ghype{}として生成された\xmp{映画監督の作品}は\xmp{映画}に言い換えても問題ないと考えられる\footnote{「映画監督の作品」には「小説」などの可能性もあるが，ここでは主となる言い換え対象のみを扱う．}．この言い換えにより，本提案手法で獲得した\xmp{映画監督の作品}の下位概念（映画のタイトルなどのインスタンスを含む）を既存のシソーラスの\xmp{映画}の位置に追加することができる．\begin{table}[b]\caption{\ghype{}の簡潔な言い換え表現の例}\label{tab:paraphrase-rules}\input{02table06.txt}\end{table}そこで予備実験として，本提案手法で獲得した\ghype{}のうち最頻出の20概念に対して簡潔な言い換え表現を手作業で作成し，それらによって上位概念が言い換えられたG-上位下位関係の適合率を評価した．表\ref{tab:paraphrase-rules}に，\ghype{}とその言い換え表現の例を挙げる．言い換え対象の20の\ghype{}を含む\ghype{}ペアは全部で59,890ペア，この\ghype{}に含まれる下位概念の異なり数は54,981個であった．その中から200ペアをサンプリングし，言い換え後の上位概念と下位概念のペアが上位下位関係であるか判定する実験を行った．実験では，筆者を含まない三名の被験者により判定を行い，二名以上が支持した結果を最終的な判定として使用した．三名の被験者の一致率を示すKappa値は0.674で，十分な一致率であると考えられる．実験の結果，言い換え後の上位概念と下位概念のペアが上位下位関係として正しいと判定された適合率は78.0\%であった．言い換え後の上位概念は既存のシソーラスに存在する単語を利用しているため，言い換え表現を20表現用意するだけで，異なり数54,981個の下位概念を適合率78.0\%で既存のシソーラスに追加できることがわかる．全ベース上位下位関係における下位概念異なり数は1,199,826個であり，わずか20個の言い換え表現で，下位概念全体の4.6\%をカバーしていることがわかる．今後，重複する下位概念などの情報を利用することによりこの言い換え表現を自動獲得し，カバー率を向上させることが課題となる．\subsection{T-上位概念ペアの\attval{対象}{属性}{属性値}関係としての解釈}T-上位概念ペアは，Wikipedia記事から獲得したベース上位下位関係と，そのWikipedia記事のタイトルから構成される．このWikipedia記事のタイトルとベース上位下位関係の上位概念，下位概念は，対象とその属性，属性値という3つ組として解釈することができる．例として\isa{黒澤明の作品}{七人の侍}というT-上位概念ペアを挙げる．このT-上位概念ペアでは，\xmp{黒澤明}がWikipedia記事のタイトルで，\isa{作品}{七人の侍}がその記事から獲得された元のベース上位下位関係である．この場合，\xmp{作品}と\xmp{七人の侍}を\xmp{黒澤明}という対象の属性，属性値と解釈することができる．同様に，\isa{シリコングラフィックスの製品}{IRISCrimson}というT-上位概念ペアの場合も，\xmp{製品}と\xmp{IRISCrimson}を\xmp{シリコングラフィックス}という対象の属性，属性値と解釈することができる．\ref{sec:evaluation}節にある通り本提案手法による上位概念の詳細化は高い性能を示しているが，このことは，T-上位概念ペアが\attval{対象}{属性}{属性値}関係として解釈可能であるという上記の観察結果によって，次のように説明できる．一般的に，属性は，それがどの対象の属性かを明示することで詳細化できると言える．本提案手法は，属性と上位概念のterm，対象とWikipedia記事タイトルを対応づけた上でこの一般論に倣い，上位概念のtermがどのタイトルのWikipedia記事から得られたtermかを明示することで上位概念を詳細化している．従って，どの対象かを明示することで属性を詳細化できるという一般論が正しい限りにおいて，本提案手法は正しく上位概念を詳細化できる．T-上位概念ペアが\attval{対象}{属性}{属性値}関係として解釈できるという仮説が正しいかどうかを明らかにするために，T-上位概念ペアを\attval{対象}{属性}{属性値}関係として評価した．まず，\ref{sec:evaluation}節の評価実験で使用したG-上位下位関係200サンプル（普通名詞で表される下位概念を持つ上位下位関係も含む）から，ベース上位下位関係に対応する元の上位概念と下位概念，\thype{}のWikipedia記事タイトル箇所を取り出し，\attval{Wikipedia記事タイトル}{上位概念}{下位概念}の3つ組を200個用意した．この評価データを「T-上位概念セット」と呼ぶ．これらとは別に，比較のため，隅田らの手法の処理途中で得られる上位下位関係候補（SVMで分類される前のベース上位下位関係の候補．\ref{sec:Base-hh}節を参照）と，それらの出所であるWikipedia記事のタイトルによって，\attval{Wikipedia記事タイトル}{上位概念候補}{下位概念候補}の3つ組を200個用意した．この評価データを「上位下位候補セット」と呼ぶ．2つの評価データの違いは，上位下位候補セットには上位下位関係としては不適切な上位概念と下位概念がより多く含まれているという点にある．次に，3名の被験者（いずれも著者ではない）によって，これらの3つ組が\attval{対象}{属性}{属性値}として正しいかを評価する実験を行った．評価サンプルは，T-上位概念セットの200と上位下位候補セットの200の計400である．これら400サンプルはシャッフルした上で被験者に提示した．評価の際は，次の3種類の評価ラベルを使用した．\begin{description}\item[Vital:]\attval{対象}{属性}{属性値}として適切．\item[Okay:]\attval{対象}{属性}{属性値}として適切だが，その対象にとって当該の属性，属性値は本質的なものとは言えない．\item[Wrong:]\attval{対象}{属性}{属性値}として不適切．\end{description}\ref{sec:evaluation}節の評価実験と同様，2名以上の被験者が付与したラベルを各3つ組の最終的な評価ラベルとした．もし3名の被験者が皆異なる判断をした場合，著者の一人が最終的な評価ラベルを決定した\footnote{著者の一人が評価ラベルを決めたケースは400サンプル中9サンプルであった．}．被験者3名による評価ラベリングのKappa値は0.51であり，本実験の評価ラベリングにまずまずの安定性があることを示している．重み付き適合率は，\ref{sec:evaluation}節の評価実験で使用した，式(\ref{formula:precision})と同様に，ラベルがVitalであるものを1.0，Okeyを0.5，Wrongを0として正解サンプル数をカウントして算出した\cite{pasca2007,pasca2009}．評価結果を表\ref{tab:result-attval}に示す．\begin{table}[b]\caption{T-上位概念ペアの\attval{対象}{属性}{属性値}としての評価結果}\label{tab:result-attval}\input{02table07.txt}\end{table}T-上位概念セットの\attval{対象}{属性}{属性値}関係としての重み付き適合率が94.0\%であることから，T-上位概念ペアが\attval{対象}{属性}{属性値}関係として解釈できるという仮説は正しいと考えられる．この重み付き適合率は，表\ref{tab:result-hyp}におけるT-上位下位概念ペアの重み付き適合率より高い．これは，\ref{sec:evaluation}節で述べたエラータイプ3のものが，\attval{対象}{属性}{属性値}関係としては，正しい関係と判定されることに起因する．例えば，エラータイプ3の例\attval{大垣市}{公共施設}{図書館}は，\attval{対象}{属性}{属性値}関係としては正しい．一方，上位下位候補セットの\attval{対象}{属性}{属性値}関係としての適合率は53.5\%と低い．このことは，Wikipedia記事タイトルとその記事から取り出した2つのterm（節タイトル，小節タイトル，項目名）ならどんなものでも\attval{対象}{属性}{属性値}関係として解釈できるわけではない，ということを示唆している．つまり，2つのtermが上位下位関係として適切な場合にのみ，\attval{Wikipedia記事タイトル}{上位概念のterm}{下位概念のterm}が\attval{対象}{属性}{属性値}関係として解釈できる，ということを意味している．
\section{関連研究\label{sec:related-word}}
大量文書からの上位下位関係の獲得手法はこれまでに数多く提案されてきた．これらは言語表現パターンを用いるもの\cite{hearst92,ando04}，クラスタリングに基づくもの\cite{pantel04,etzioni05}，HTML文書の構造を利用するもの\cite{shinzato04}，Wikipediaの構造を利用するもの\cite{隅田:吉永:鳥澤:2009,oh09,Yamada:EMNLP:2009}に大きく分類することができる．上位下位関係を構成する概念の詳細さの問題に取り組んだ研究は我々の知る限りHovyらの研究\cite{hovy09}のみである．Hovyらは，Doubly-AnchoredPatternと呼ばれる語彙統語パターンを用いたbootstrap手法によって，``people/Shakespeare''といった上位下位関係に中間語writersを挿入する手法を提案した．しかし彼らの手法では，あらかじめ決めた``animals''と``people''という2種類のルートコンセプトのみを対象としている．一方，本提案手法では，処理対象に制限はなく，あらゆる上位概念を扱うことができる．本提案手法ではWikipediaを知識獲得源として利用しているが，Wikipediaからの知識獲得研究は近年活発化している\cite{kazama07,ponzetto07,suchanek07,nastase08,隅田:吉永:鳥澤:2009,oh09,Yamada:EMNLP:2009}．Wikipediaからの知識獲得という文脈における本研究の新規性は，Wikipediaの百科事典としての性質を利用することで，上位下位関係としてだけではなく，\attval{対象}{属性}{属性値}関係としても解釈可能な知識を獲得する手法を開発した点にある．一般的に，\attval{対象}{属性}{属性値}関係における属性と属性値のペアは，上位下位関係と解釈できないものも多数存在する．提案手法により獲得できる\attval{対象}{属性}{属性値}関係は，その属性と属性値が上位下位関係を持つものに限定しているが，\attval{対象}{属性}{属性値}関係を大量かつ高精度に獲得している．
\section{おわりに\label{sec:conclusion}}
本稿では，自動獲得した上位下位関係の上位概念を，Wikipediaの情報を利用することで，より詳細にする手法を提案した．本手法により，2,719,441個の\thype{}ペアを重み付き適合率85.3\%で，6,347,472個の\ghype{}ペアを重み付き適合率78.6\%で獲得することができた．さらに，下位概念が普通名詞である上位下位関係ペアを除く処理を行うことにより，1,958,117個の\thype{}ペアに対する重み付き適合率を93.7\%，4,960,751個の\ghype{}ペアの重み付き適合率を85.3\%に向上できることを確認した．この結果は，ベースとしている上位下位関係獲得手法\cite{隅田:吉永:鳥澤:2009}における適合率（1,925,676ペアに対して90.0\%）と比較して十分な精度であると考えられる．また，\ghype{}をより簡潔に言い換える（例えば\xmp{映画監督の作品}を\xmp{映画}に言い換える）実験を行い，わずか20個の\ghype{}の言い換え表現を作成することで，59,890個の下位概念を適合率78.0\%で既存のシソーラスに追加できる可能性があることを明らかにした．最後に，本手法で獲得した上位下位関係が，\attval{黒澤明}{作品}{七人の侍}などのように，\attval{対象}{属性}{属性値}として解釈できることについて示した．提案手法により生成した詳細な上位下位関係を使用することによって，質問応答におけるより適切な回答の生成や，「黒澤明の作品」の一覧といった「対象—属性」に対する属性値の検索が可能となる．この「対象—属性」に対する属性値の検索結果は，リスト形式の回答を求めるような質問応答のタスク\cite{Dang2006,Dang2007}でも有用となる．さらに提案手法は，上位概念を詳細化して既存のシソーラスを拡張する手法としても利用可能と考えられる．提案手法では\thype{}を生成する際，元の上位概念とWikipediaの記事タイトルを助詞「の」によって連結した．助詞「の」は多様な意味で用いることができるので，我々が実験した範囲では，この単純な方法がほとんどの場合に成功する．しかし，助詞「の」以外に，上位概念とWikipedia記事タイトルを結ぶより適切な表現が存在することもある．例えば\xmp{作品}と\xmp{黒澤明}の場合，「の」よりも「による」で連結した方が，日本語表現として適切な\thype{}を生成できる．Torisawa\cite{torisawa01}は与えられた2つの名詞を連結する最も適切な表現を選択する手法を開発した．Torisawaの手法により我々の提案手法がさらに洗練されたものになる可能性が高いが，これは今後の課題とする．\bibliographystyle{jnlpbbl_1.5}\begin{thebibliography}{}\bibitem[\protect\BCAY{Ando,Sekine,\BBA\Ishizaki}{Andoet~al.}{2004}]{ando04}Ando,M.,Sekine,S.,\BBA\Ishizaki,S.\BBOP2004\BBCP.\newblock\BBOQAutomaticExtractionofHyponymsfrom{J}apaneseNewspaperUsingLexico-syntacticPatterns.\BBCQ\\newblockIn{\BemProceedingsofthe4thInternationalConferenceonLanguageResourcesandEvaluation(LREC)},\mbox{\BPGS\387--390}.\bibitem[\protect\BCAY{Dang,Lin,\BBA\Kelly}{Danget~al.}{2006}]{Dang2006}Dang,H.,Lin,J.,\BBA\Kelly,D.\BBOP2006\BBCP.\newblock\BBOQOverviewoftheTREC2006QuestionAnsweringTrack.\BBCQ\\newblockIn{\BemProceedingsoftheFifteenthTextREtrievalConference}.\bibitem[\protect\BCAY{Dang,Lin,\BBA\Kelly}{Danget~al.}{2007}]{Dang2007}Dang,H.,Lin,J.,\BBA\Kelly,D.\BBOP2007\BBCP.\newblock\BBOQOverviewoftheTREC2007QuestionAnsweringTrack.\BBCQ\\newblockIn{\BemProceedingsoftheSixteenthTextREtrievalConference}.\bibitem[\protect\BCAY{Etzioni,Cafarella,Downey,Popescu,Shaked,Soderland,Weld,\BBA\Yates}{Etzioniet~al.}{2005}]{etzioni05}Etzioni,O.,Cafarella,M.,Downey,D.,Popescu,A.-M.,Shaked,T.,Soderland,S.,Weld,D.~S.,\BBA\Yates,A.\BBOP2005\BBCP.\newblock\BBOQUnsupervisednamed-entityextractionfromtheweb:Anexperimentalstudy.\BBCQ\\newblock{\BemArtificialIntelligence},{\Bbf165}(1),\mbox{\BPGS\91--134}.\bibitem[\protect\BCAY{Hearst}{Hearst}{1992}]{hearst92}Hearst,M.~A.\BBOP1992\BBCP.\newblock\BBOQAutomaticAcquisitionofHyponymsfromLargeTextCorpora.\BBCQ\\newblockIn{\BemProceedingsofthe14thconferenceonComputationalLinguistics(COLING)},\mbox{\BPGS\539--545}.\bibitem[\protect\BCAY{Hovy,Kozareva,\BBA\Riloff}{Hovyet~al.}{2009}]{hovy09}Hovy,E.,Kozareva,Z.,\BBA\Riloff,E.\BBOP2009\BBCP.\newblock\BBOQTowardCompletenessinConceptExtractionandClassification.\BBCQ\\newblockIn{\BemProceedingsofthe2009ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessing(EMNLP)},\mbox{\BPGS\948--957}.\bibitem[\protect\BCAY{Kazama\BBA\Torisawa}{Kazama\BBA\Torisawa}{2007}]{kazama07}Kazama,J.\BBACOMMA\\BBA\Torisawa,K.\BBOP2007\BBCP.\newblock\BBOQExploiting{W}ikipediaasExternalKnowledgeforNamedEntityRecognition.\BBCQ\\newblockIn{\BemProceedingsoftheJointConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessingandComputationalNaturalLanguageLearning(EMNLP-CoNLL)},\mbox{\BPGS\698--707}.\bibitem[\protect\BCAY{Nastase\BBA\Strube}{Nastase\BBA\Strube}{2008}]{nastase08}Nastase,V.\BBACOMMA\\BBA\Strube,M.\BBOP2008\BBCP.\newblock\BBOQDecoding{W}ikipediaCategoriesforKnowledgeAcquisition.\BBCQ\\newblockIn{\BemProceedingsofthe23rdAAAIConferenceonArtificialIntelligence(AAAI)},\mbox{\BPGS\1219--1224}.\bibitem[\protect\BCAY{Oh,Uchimoto,\BBA\Torisawa}{Ohet~al.}{2009}]{oh09}Oh,J.-H.,Uchimoto,K.,\BBA\Torisawa,K.\BBOP2009\BBCP.\newblock\BBOQBilingualCo-TrainingforMonolingualHyponymy-RelationAcquisition.\BBCQ\\newblockIn{\BemProceedingsofACL-09:IJCNLP},\mbox{\BPGS\432--440}.\bibitem[\protect\BCAY{Pantel\BBA\Ravichandran}{Pantel\BBA\Ravichandran}{2004}]{pantel04}Pantel,P.\BBACOMMA\\BBA\Ravichandran,D.\BBOP2004\BBCP.\newblock\BBOQAutomaticallyLabelingSemanticClasses.\BBCQ\\newblockIn{\BemProceedingsoftheHumanLanguageTechnologyandNorthAmericanCapteroftheAssociationforComputationalLinguisticsCoference(HLT-NAACL)},\mbox{\BPGS\321--328}.\bibitem[\protect\BCAY{Pasca}{Pasca}{2007}]{pasca2007}Pasca,M.\BBOP2007\BBCP.\newblock\BBOQOrganizingandSearchingtheWorldWideWebofFacts---StepTwo:HarnessingtheWisdomoftheCrowds.\BBCQ\\newblockIn{\BemProceedingsofthe16thWorldWideWebConference(WWW)},\mbox{\BPGS\101--110}.\bibitem[\protect\BCAY{Pasca}{Pasca}{2009}]{pasca2009}Pasca,M.\BBOP2009\BBCP.\newblock\BBOQOutclassingWikipediainOpen-DomainInformationExtraction:Weakly-SupervisedAcquisitionofAttributesoverConceptualHierarchies.\BBCQ\\newblockIn{\BemProceedingsofthe12thConferenceofEuropianChapteroftheAssociationofComputationalLinguistics(EACL)},\mbox{\BPGS\639--647}.\bibite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