\section{はじめに}
近年，研究者数の増加，学問分野の専門分化と共に学術情報量が爆発的に増加している．また，研究者が入手できる文献の量も増える一方であり，人間の処理能力の限界から，入手した文献全てに目を通し利用することが益々困難になってきている.このような状況で必要とされるのは，特定の研究分野に関連した情報が整理，統合された文書，すなわちサーベイ論文(レビュー)や専門図書である．サーベイ論文や専門図書を利用することで，特定分野の研究動向を短時間で把握することが可能になる．しかし，論文全体に対するサーベイ論文の占める割合が極端に少ないという指摘がある\cite{Garvey79}．その理由の一つとして，サーベイ論文を作成するという作業がサーベイ論文の作者にとって，時間的にも労力的にも非常にコストを要することが挙げられる．しかし，今後の学術情報量の増加を考えれば，このようなサーベイ論文の需要は益々高まっていくものと思われる.我々はサーベイ論文を複数論文の要約と捉えており，サーベイ論文の自動作成の研究を行っている．本来サーベイ論文とは，多くの論文に提示されている事実や発見を総合化，また問題点を明らかにし，今後更に研究を要する部分を提示したものであると考えられる\cite{Garvey79}．しかし現在の自動要約の技術\footnote{近年の自動要約技術の動向に関しては\cite{奥村98}を参照されたい.}から考えると，このようなサーベイ論文の自動作成は，非常に困難であると思われる．そこで関連する複数の論文中から各論文の重要箇所，論文間の相違点が明示されている箇所を抽出し，それらを部分的に言い替えて読みやすく直した後，並べた文書をサーベイ論文と考え，そのような文書の自動作成を試みる.本稿では，その第１歩として，サーベイ論文作成を支援するシステムを示す．本研究では，サーベイ論文作成支援の際，論文間の{\bf参照情報}に着目する．一般に，ある論文は他の複数の論文と参照関係にあり，また論文中に参照先論文の重要箇所や，参照先論文との関係を記述した箇所(以後，{\bf参照箇所})がある．この参照箇所を読むことで，著者がどのような目的で論文を参照したのか(以後,{\bf参照タイプ})や参照/被参照論文間の相違点が理解できる．論文の参照情報とは，このように論文間の参照・被参照関係だけでなく，参照箇所や参照タイプといった情報まで含めた物を指す．参照情報は特定分野の論文の自動収集や論文間の関係の分析に利用できると考えられる.本稿の構成は以下の通りである．2章では，複数テキスト要約におけるポイントとサーベイ論文作成におけるポイントについて述べ，また関連研究を紹介する．3章では参照箇所と参照タイプについて説明する．また，参照箇所，参照タイプがサーベイ論文作成においてどのように利用できるかについて述べる．4章では，3章で述べた考え方を基にしたサーベイ論文作成支援システムの実現方法について説明する．また，参照箇所の抽出手法，参照タイプの決定手法について述べる．5章ではそれらの手法を用いた実験結果を示す．6章では，作成したサーベイ論文作成支援システムの動作例を示す.
\section{サーベイ論文作成}
\subsection{サーベイ論文作成のポイント}これまで，単一論文の要約に関して，論文中の重要箇所を抽出する数多くの手法が提案されてきた(例えば\cite{Edmundson69,Kupiec95,Teufel97,Mani98})．しかし，要約対象が複数論文の場合，単一論文の要約とは別に考慮すべき点が出てくる．まず，要約対象となる複数の論文をどのように収集するのか．また，収集してきたテキスト間で内容が重複する場合，従来の単一論文要約の手法を個々の論文に適用し並べただけでは，個々の要約の記述が重複する可能性があり，冗長で要約として適切ではない．そのため，冗長な箇所(論文間の共通箇所)をどのように検出し削除するかが問題となる．一方，冗長な箇所を削除しても複数論文の要約文書としてはまだ十分であるとは言えない．複数論文を要約するとは，それらの論文を比較し要点をまとめることであり，そのためには論文間の共通点だけでなく相違点も明らかにすることが必要であると考えられる．さらに，要約文書を作成するためには，検出された論文間の共通点や相違点を並べ，使用する単語の統一，接続詞の付与，``we''，``they''，``inthispaper''といった照応詞の著者名への置換等，readabilityを上げるための処理が必要となる．従って，複数論文要約のポイントは図\ref{fig:multi-paper-sum}のようにまとめることができる.\vspace{-0.3cm}\begin{figure}[h]\[\left\{\begin{array}{lll}(a)&関連論文の自動収集&\\(b)&関連する複数論文からの情報の抽出&\left\{\begin{array}{ll}(b)-1&重要箇所の抽出\\(b)-2&論文間の共通点の検出\\(b)-3&論文間の相違点の検出\\\end{array}\right.\\(c)&論文の著者毎の文体の違い等を考慮した&\\&要約文書の生成&\\\end{array}\right.\]\caption{複数論文要約のポイント\label{fig:multi-paper-sum}}\end{figure}\vspace{-0.3cm}\subsection{関連研究}神門は，手がかり語を用いて論文中の各文に構成要素カテゴリの自動付与を行い，そのカテゴリを論文検索に応用している\cite{Kando97}(a)．このようにして収集された特定分野の論文集合の「既存の研究」や「既存の研究の不完全さ」カテゴリの文を抽出し，それらを並べて表示することで，その分野の基本的な動向を把握するのに有用であると述べている(b)．神門は，このようなカテゴリの文が「当該論文の著者の判断を通してみた，その課題に関する現状や背景を示している」と考えている．本研究でもこのような著者の主観的な判断をサーベイ論文作成の際に利用している．対象テキストが学術論文とは異なるが，Yamamotoら\cite{Yamamoto95}，船坂ら\cite{船坂96}，稲垣ら\cite{稲垣98}，柴田ら\cite{柴田97}，McKeownら\cite{McKeown95}，Maniら\cite{Mani97}はいずれも，複数の新聞記事を対象に複数記事要約を試みている\footnote{これらの論文のサーベイについては，\cite{奥村98}の5章を参照されたい}．要約対象が新聞記事の場合，次のような特徴がある.\vspace{0.3cm}\begin{itemize}\item新聞記事は，記事中の事実文が重要であると考えられることが多い．従って，客観的な正解データが作成しやすいと思われる．\item図\ref{fig:multi-paper-sum},(c)に関して，新聞記事では文体がある程度統一されているため，記事間の文体の違いをあまり意識する必要がない.\end{itemize}一般に，論文には著者毎の文体の違いが存在し，しかも新聞記事を要約対象とした場合と比べてその違いが大きいため，論文間の共通点の検出には新聞記事の場合のような各文中の個々の形態素の比較といった手法が適用しにくい．また，論文は著者毎に異なる観点で書かれているため，複数論文をまとめるにはどのような観点でまとめるのかが重要なポイントとなる．本研究では，このような著者毎の観点の違いに着目している．
\section{サーベイ論文作成における参照情報の利用}
\subsection{参照箇所と参照タイプ}図\ref{fig:reference_area}の5文は\cite{Bond96a}中で\cite{Murata93}を参照している文の前後数文を抜粋したものである\cite{Bond96a}，\cite{Murata93}は共に，機械翻訳に関する論文で，特に数詞表現について取り扱っている．文(2)では，参照先論文\cite{Murata93}について，どのような問題を取り扱った論文であるかについて述べられている．文(3)では，参照先論文の問題点の指摘がなされている．そして文(4)では，参照元論文\cite{Bond96a}がその問題点を考慮した論文であると述べている．\begin{figure}[t]\begin{center}\small\begin{tabular}{|c|}\hline\begin{minipage}[c]{13.5cm}\flushleft{in\cite{Bond96a}\vspace{0.2cm}\begin{quote}(1)Inaddition,whenJapaneseintranslatedintoEnglish,theselectionofappropriatedeterminersisproblematic.\\{\bf(2)Varioussolutionstotheproblemsofgeneratingarticlesandpossessivepronounsanddeterminingcountabilityandnumberhavebeenproposed\cite{Murata93}.\\(3)ThedifferencesbetweenthewaynumericalexpressionsarerealizedinJapaneseandEnglishhasbeenlessstudied.\\(4)InthispaperweproposeananalysisofclassifiersbasedonpropertiesofbothJapaneseandEnglish.\\}(5)OurcategoryofclassifierincludesbothJapanesejos\=ushi`numeralclassifiers'andEnglishpartitivenouns.\end{quote}\begin{center}\begin{center}参照箇所文(2)〜(4)\end{center}\end{center}}\end{minipage}\\\hline\end{tabular}\end{center}\caption{typeCの参照箇所\label{fig:reference_area}}\end{figure}\normalsizeここで，参照元論文\cite{Bond96a}と参照先論文\cite{Murata93}の関係は文(2)〜(4)を読めばわかる．このように参照元/参照先論文の関係が明示されている箇所を{\bf参照箇所}と呼ぶ．参照箇所を読むことで参照元論文の参照の理由({\bf参照タイプ})や，参照元/参照先論文の関係が容易に理解できる．我々は，Weinstockの15種類の参照の理由\cite{Weinstock71}の分類を基に，参照タイプを次に示す3種類に分類する.\vspace{0.3cm}\begin{itemize}\item{\bftypeB(論説根拠型)}\\新しい理論を提唱したり，システムを構築する場合，他の研究者の研究の成果を利用する場合がある．例えば，他の研究者が提唱する理論や手法を用いて新しい理論を提唱する場合などである．このような参照タイプを{\bftypeB(論説根拠型)}と呼ぶ.\item{\bftypeC(問題点指摘型)}\\新しく提案した理論や，構築したシステムの新規性について述べる場合，関連研究との比較，あるいは既存研究の問題点の指摘を行う場合がある．このような目的の参照タイプを{\bftypeC(問題点指摘型)}と呼ぶ.\item{\bftypeO(その他型)}\\typeBにもtypeCにも当てはまらない参照を{\bftypeO(その他型)}とする.\end{itemize}\vspace{0.3cm}我々は，3つの参照タイプの中でtypeCが最も重要であると考えている．typeCの参照箇所からは，図\ref{fig:C-type_refer}のような情報が得られる．図\ref{fig:reference_area}の例の場合，文(2)が($\alpha$)に，文(3)が($\beta$)に，文(4)が($\gamma$)にそれぞれ対応する．ここで，($\alpha$)は参照元論文の著者の観点から見た参照先論文の一種の要約であると考えられ，同時に参照元/参照先論文がどのような観点で共通点があるのかを示している箇所であると捉えることもできる．文(2)では，参照元/参照先論文の両方が，冠詞，所有代名詞，可算・不可算，数詞等の生成を問題にしている論文であると述べている．一方，既存研究の問題点と著者の研究の目的が文(3),(4)に書かれており，これが論文間の相違点と考えられる．このように，typeCの参照箇所には論文間の共通点や相違点に関する事項が書かれているため，サーベイ論文作成に有用であると思われる.\begin{figure}[t]\[\left\{\begin{array}{ll}(\alpha)&既存研究の紹介\\(\beta)&既存研究の問題点\\(\gamma)&参照元論文の研究の目的\\\end{array}\right.\]\caption{typeCの参照箇所中の記述\label{fig:C-type_refer}}\end{figure}\subsection{サーベイ論文作成における参照情報の利用}\subsubsection{関連論文の自動収集}本研究では関連論文の自動収集に，論文間の参照関係を利用する．論文間の参照関係を単純に辿ることで，ある程度自動的に関連論文を収集することが可能であると考えられる．しかし，そのようにして得られた論文集合は複数分野の論文が混在してしまう可能性があり，サーベイ論文作成上望ましくない．そこで，必要な参照関係のみを辿って論文を収集する手法が必要とされる．そのために，参照タイプを考慮した論文収集の手法が考えられる．我々は，typeCの参照関係が論文収集に有効であると考えている．それは，「typeCの参照箇所中の``既存研究の紹介''の記述が参照元/参照先論文共通の問題点である」という仮定に基づいている．この仮定がどの程度正しいか，次章で説明する論文データベースを用いて調べた．その結果，論文データベース中でtypeCの参照関係で結ばれる参照元/参照先論文31組のうち，29組は参照元/参照先共に同じ分野の論文であることが確認された．図\ref{fig:graph}は，被要約対象論文の集合を示している(図中の楕円内の論文集合を以後，{\bf参照グラフ}と呼ぶ)\begin{figure}[t]\centering\epsfile{file=Images/s-sim-def.eps,scale=0.6}\caption{論文間の共通点と相違点\label{fig:graph}}\end{figure}\subsubsection{論文間の共通点，相違点の検出}typeCの参照箇所から得られる情報(図\ref{fig:C-type_refer})と，複数論文要約のポイント(図\ref{fig:multi-paper-sum})との関係について，$(\alpha)$は(b)-1,2に，$(\beta)$と$(\gamma)$は(b)-3にそれぞれ対応している．従って，参照箇所を抽出し提示することで，サーベイ論文作成支援が可能になると考えられる．さて，ひとつの論文を他の複数の論文が参照する場合，著者の観点毎に参照の仕方も異なる可能性がある．図\ref{fig:reference_area}には，\cite{Bond96a}の\cite{Murata93}に関する参照箇所を示したが，図\ref{fig:reference_area2}に，\cite{Murata93}に関する\cite{Bond94}と\cite{Takeda94}の参照箇所を示す．\cite{Bond96a}中の文(1)は図\ref{fig:multi-paper-sum}の$(\alpha)(\beta)$に，文(2)は$(\gamma)$にそれぞれ対応する．また\cite{Takeda94}中の文(1)(2)が$(\alpha)$に，文(3)が$(\beta)(\gamma)$に対応する．2つの論文の$(\alpha)(\beta)(\gamma)$同士を比較すれば，同じ\cite{Murata93}に関しても著者毎に参照の仕方が様々であることがわかる．このように，ひとつの論文を参照する複数の論文中の参照箇所(著者の観点の違い)を比較することはサーベイ論文作成の上で有用であると考えられる.\begin{figure}[t]\begin{center}\vspace{0.1cm}\small\begin{tabular}{|c|}\hline\begin{minipage}[c]{13.5cm}{\bf\flushleft{in\cite{Bond94}\vspace{0.5cm}\begin{quote}(1)Recently，\cite{Murata93}haveproposedamethodofdeterminingthereferentialitypropertyandnumberofnounsinJapanesesentencesformachinetranslationintoEnglish，buttheresearchhasnotyetbeenextendedtoincludetheactualEnglishgeneration.\\(2)ThispaperdescribesamethodthatextractsinformationrelevanttocountabilityandnumberfromtheJapanesetextandcombinesitwithknowledgeaboutcountabilityandnumberinEnglish.\end{quote}\vspace{0.5cm}}}\end{minipage}\\\hline\end{tabular}\begin{tabular}{|c|}\hline\begin{minipage}[c]{13.5cm}{\bf\flushleft{in\cite{Takeda94}\vspace{0.5cm}\begin{quote}(1)Anotherexampleistheproblemofidentifying{\itnumber}and{\itdeterminer}inJapanese-to-Englishtranslation.\\(2)ThistypeofinformationisrarelyavailablefromasyntacticrepresentationofaJapanesenounphrase，andasetofheuristicrules\cite{Murata93}istheonlyknownbasisformakingareasonableguess.\\(3)Evenifsuchcontextualprocessingcouldbeintegratedintoalogicalinferencesystem，theobtainedinformationshouldbedefeasible，andhenceshouldberepresentedbygreennodesandarcsintheTDAGs．\end{quote}\vspace{0.5cm}}}\end{minipage}\\\hline\end{tabular}\end{center}\caption{\cite{Murata93}に関するtypeCの参照箇所\label{fig:reference_area2}}\end{figure}\normalsize
\section{サーベイ論文作成支援システム}
前章で，ひとつの論文を他の複数の論文が参照する場合は，著者の観点毎にまとめる必要があることについて述べた．しかし同じ事項を述べる場合でも，論文の著者毎に用いる単語や文体等が異なるため，形態素同士の比較といった単純な手法では著者毎の観点の同一性は明らかにできない．また，著者の使用する単語や文体等の違いは，著者の観点の分類だけでなく，サーベイ論文生成時にも問題がある．論文間の共通点や相違点を検出して並べただけではreadabilityに欠けるため，ひとつのサーベイ論文として非常に読みづらくなると思われる．readabilityを向上するためには使用する単語や文体の統一といった処理を必要とするが，それには高度な言い替えの処理技術が必要になると考えられる.そこで，本稿ではサーベイ論文の自動作成ではなく，サーベイ論文作成システム実現の第1歩として，関連論文を自動収集し，関連論文間の相違点や各論文のABSTRACTが表示できるサーベイ論文作成支援システム作成を試みた.\subsection{論文間の参照・被参照関係の解析}サーベイ論文作成の対象としてe-Printarchive\footnote{http://xxx.lanl.gov/cmp-lg/}という論文データベースの``TheComputationandLanguage''の分野の論文の\TeXソース約450本を用いる．論文間の参照情報を利用して要約を作成するには，まず要約対象となる論文データベース中の論文間の参照・被参照の関係を解析する必要がある．\TeXには参考文献を記述するためのコマンドbibliographyがあり，これを解析することで自動的に450本の\TeXソース間の参照関係が明らかにできる.図\ref{fig:biblio}は，\TeXファイル\cite{Bond96a}(cmp-lg/9608014)の参考文献の記述の一部を抜粋したものである．\cite{Bond96a}は論文中で\cite{Murata93}を参照している．一方，e-Printarchiveの論文リストファイルをftpサイトより入手することができる．図\ref{fig:e-list}はそのリストの一部を抜粋したものである.\cite{Bond96a}(cmp-lg/9608014)が\cite{Murata93}(cmp-lg/9405019)を参照しているという情報を得るには，図\ref{fig:biblio}と図\ref{fig:e-list}の論文が同一であることを判断する必要がある．そこで，bibliography中の論文のタイトルや著者名の記述のありそうな箇所から単語(キーワード)を切り出し，切り出された全ての単語を含むような書誌情報を持つものを論文リストから検索する，という手法で論文間の参照・被参照関係の解析を行う．どのようにしてbibliographyから検索に有用なキーワードを切り出すかが問題となるが，参考文献の記述形式に着目する．齊藤ら\cite{齊藤93}によれば，参考文献の記述形式は多くの場合，最初に著者名，次に文献名が記述される．場合によっては著者名の後に発行日が記述されるケースもある．そこで，図\ref{fig:biblio}のような個々のbibitemの先頭3行以内に含まれる単語からアルファベット以外のデータはすべて除去し，残ったものをキーワードとして利用する．図\ref{fig:biblio}の場合以下の語がキーワードとなる.\begin{quote}``Murata''，``Masaki''，``Makoto''，``Nagao''，``Determination''，``of''，``referential''，``property''，``and'',``number''，``of''，``nouns''，``in''\end{quote}\begin{flushleft}そして，これらのキーワードを用いてe-Printarchiveの論文リストに対してand検索をかけ,論文間の参照・被参照関係の解析を試みた結果，94\%の精度が得られた．\end{flushleft}\begin{figure}[t]\begin{center}\begin{tabular}{|c|}\hline\begin{minipage}[c]{13.5cm}{\bf\flushleft{\vspace{0.3cm}\begin{quote}{\footnotesize\begin{verbatim}\bibitem[\protect\citename{MurataandNagao}1993]{Murata:1993a}Murata，MasakiandMakotoNagao.\newblock1993.\newblockDeterminationofreferentialpropertyandnumberofnounsinJapanesesentencesformachinetranslationintoEnglish.\newblockIn{\emProceedingsoftheFifthInternationalConferenceonTheoreticalandMethodologicalIssuesinMachineTranslation(TMI~'93)}，pages218--25,July.\end{verbatim}}\end{quote}}}\vspace{0.3cm}\end{minipage}\\\hline\end{tabular}\end{center}\caption{\TeXファイル中のbibliographyコマンドの使用例\label{fig:biblio}}\end{figure}\vspace{-0.5cm}\normalsize\begin{figure}[t]\begin{center}\begin{tabular}{|c|}\hline\begin{minipage}[c]{13.5cm}{\bf\flushleft{\vspace{0.3cm}\begin{quote}{\footnotesize\begin{verbatim}\\Paper:cmp-lg/9405019Title:DeterminationofreferentialpropertyandnumberofnounsinJapanesesentencesformachinetranslationintoEnglishAuthor:MasakiMurata，MakotoNagaoComments:8pages，TMI-93\\\end{verbatim}}\end{quote}}}\vspace{0.3cm}\end{minipage}\\\hline\end{tabular}\end{center}\caption{e-Printarchive論文リスト中の書誌情報の一例\label{fig:e-list}}\end{figure}\normalsize\subsection{参照箇所の抽出}参照箇所の抽出とは，citationの出現する段落において，citationのある文と文間のつながりが強いと考えられる文を，citationの前後の文から抽出する処理と考えることができる．このような文間のつながりは大まかに(1)照応詞(2)接続詞(3)1人称代名詞(4)3人称代名詞(5)副詞，(6)その他の6つの種類に分類される語により示されていると我々は考え，これらの6つの分類を考慮し，cuewordを用いて参照箇所の抽出を試みた．cuewordとしてどのような語を用いるかは，人間が主観的に決める方法もあるが，本研究では，参照箇所コーパスのn$-$wordgram統計をとり半自動的にcuewordを得ることを試みた．n$-$wordgram統計の結果を分類し整理することで，最終的に86個のcuewordを得た．なお，n$-$wordgram統計をとる際，大文字，小文字の区別をしている．表\ref{table:ra_cue}にcuewordの例を示す.\begin{table}[t]\caption{参照箇所抽出用cuewordの例\label{table:ra_cue}}\begin{center}\begin{tabular}{|l|l|}\hline{\bf(1)照応詞}&Inthis,Onthis,Such\\\hline{\bf(2)接続詞}&But,However,Although\\\hline{\bf(3)１人称}&We,we,Our,our,us,I\\\hline{\bf(4)３人称}&They,they,Their,their,them\\\hline{\bf(5)副詞}&Furthermore,Additionally,Still\\\hline{\bf(6)その他}&Inparticular,follow,Forexample\\\hline\end{tabular}\end{center}\end{table}\begin{figure}[t]\vspace{-0.8cm}\centering\epsfile{file=Images/flow_ra.eps,scale=0.6}\caption{参照箇所抽出の手順\label{fig:ext_ra}}\end{figure}{\small\begin{figure}[t]\centering\begin{tabular}{|c|}\hline\begin{minipage}[c]{13.5cm}\vspace{0.5cm}\begin{quote}\begin{verbatim}#cuewordの設定@this_cue=('Forthis','Forthese','Onthis','Onthese','Inthis','Inthese','This','These');@however_cue=('However','however','But','Inspiteof','inspiteof'…);#照応詞に関する参照箇所抽出ルールforeach$cue(@this_cue){#ルール1if($paragraph[$first_sentence]=~/$cue/){$first_sentence--}}#接続詞に関する参照箇所抽出ルールforeach$cue(@however_cue){#ルール2if($paragraph[$first_sentence]=~/$cue/){$first_sentence--}}foreach$cue(@however_cue){#ルール3if($paragraph[$last_sentence]=~/$cue/){$last_sentence++}}…\end{verbatim}\end{quote}\vspace{0.5cm}\end{minipage}\\\hline\end{tabular}\caption{参照箇所抽出ルールの例\label{fig:ext_rule}}\end{figure}}次に，cuewordを用いた参照箇所抽出の手順を図\ref{fig:ext_ra}に示す．入力は，予めcitationの含まれる段落を1行1文の形に直し，配列(paragraph)に入れておき，ルールを用いて参照箇所抽出を行う．参照箇所抽出ルールとは，「参照箇所候補となる文の前後の文にcuewordが出現すれば，その文も参照箇所候補に含める」といったものである．参照箇所抽出ルールの例を図\ref{fig:ext_rule}に示す．図\ref{fig:ext_rule}において，変数\$first\_sentenceとは参照箇所候補の最初の一文の文番号，\$last\_sentenceは最後の一文の文番号を意味する．図\ref{fig:ext_rule}に示すようなルールを11種類作成し，抽出を試みた．一方，これらの11種類のルールの中には参照箇所抽出精度低下の原因となるルールも含まれる可能性が考えられる．従って，11種類のルールの組み合わせ$2^{11}$通りの中で最も精度が高くなる場合が，ルールの最適な組み合わせであると考えられる．調査の結果，11種類のうちで10種類のルールを組み合わせた場合，参照箇所抽出精度が最も高くなり，この組み合わせで参照箇所抽出を行うことにした．\subsection{参照タイプの決定}参照箇所中で，例えばcitationの後の文が``However''で始まるような場合，参照元論文の著者は参照先論文の何らかの問題点を指摘している(typeC)と考えられる．また，citationの前に``Weuse''や``Weadopt''といった語が出現する場合，参照元論文は参照先論文の理論や手法等をベースにしている(typeB)と思われる．従って，参照タイプ決定には，まず``However''や``Weadopt''といった，参照タイプ決定のためのcuewordlistを作成し，次にcuewordとcitationの出現順序を考慮したルールを作成することが必要であると考えられる．まず，cuewordの抽出方法について述べる．学術論文には，論文特有の構造がある．Biberらは，医学論文において``Introduction''，``Methods''，``Discussion''，``Results''の4つのsectionで使われる言語の特徴を調査し，4つのsection間の言語的な特徴の違いを明らかにしている\cite{Biber94}．本研究では参照タイプ毎にこのようなsectionに注目した．typeCの場合，論文中の``Introduction''，``RelatedWork''，``Discussion''に注目した．また，Btypeについては,``Introduction''，``Experiment''のsectionに注目した．e-Printarchiveの論文約450本からsection毎にn$-$wordgramをとり，次にcostcriteria\cite{Kita94}を利用することでcuewordの候補のリストを自動的に作成した．n$-$wordgram統計をとる際，大文字と小文字の区別を行った．また，カンマやピリオドも一語として取り扱った．こうして得られたリストから，参照タイプ決定に有用であると思われるものを，typeC用に76個，typeB用に84個を，cuewordとして選びだした．cuewordの一部を表\ref{table:cue1}，表\ref{table:cue2}に示す．\begin{table}[t]\caption{typeC決定用cuewordの例\label{table:cue1}}\begin{center}\begin{tabular}{|c|c|c|}\hlineAlthough，&Though，&,although\\\hlineHowever，&however，their&however，the\\\hlinebutthe&butit&Butthey\\\hlineInspiteof&Insteadof&Butinstead\\\hlinedoesnot&didnot&wasnot\\\hlineshouldnot&hasnot&werenot\\\hlinenotrequire&notineffect&notprovide\\\hlinedifficultto&moredifficult&adifficult\\\hline\end{tabular}\end{center}\end{table}\begin{table}[t]\caption{typeB決定用cuewordの例\label{table:cue2}}\begin{center}\begin{tabular}{|c|c|c|}\hlinebasedmainlyon&basis&isbasedon\\\hlinethebasic&usedin&uses?of\\\hlineusedby&tousea&canuse\\\hlinethatcan&Wecan&Weuse\\\hlinewhichcanbe&follow&usefulfor\\\hlineavailablein&availablefor&appliedto\\\hlinetheapplicationof&applicationto&Weadopted\\\hlineextendthe&extendedto&Forthis\\\hline\end{tabular}\end{center}\end{table}次に参照タイプ決定ルールについて説明する．参照タイプ決定は，表\ref{table:cue1}，表\ref{table:cue2}に示すcuewordを用いてルールを作成した．参照タイプ決定には，本節の始めでも述べたようなcitationとcuewordの出現順序を考慮することが有用であると考えられ，この情報を用いたルールを作成した．ルールは大きく2種類に分けることができる．ひとつはtypeCに決定するためのルール，もうひとつはtypeBに決定するためのルールである．そして，B，Cいずれのタイプも割り振られなかった参照箇所をtypeOとする．ルールは各cueword毎に作成されているため，typeC決定用ルールは76個，typeB決定用ルールは84個ある．これらのルールの適用順序について説明する．typeC決定用ルールは76個の順序を入れ換えても参照タイプ決定精度には影響がない．typeB用ルール84個についても同様である．そこで，typeC用ルール，typeB用ルールの順に適用した後にtypeOを割り振った場合と，typeB用ルール，typeC用ルールの順に適用した後にtypeOを割り振った場合について調べた．その結果，先にtypeC用ルールを用いた方が解析精度が高くなったので，typeC用，typeB用ルールの順に適用した後，参照タイプがどちらにも割り振られなかったものをtypeOとした．参照タイプ決定ルーチンの一部を図\ref{fig:type_decision}に示す．参照タイプ決定ルーチンでは，1行1文に整形された参照箇所を配列として，また配列中のcitationの位置を入力値として受け取り，参照タイプB，C，Oを値として返す．{\small\begin{figure}[t]\centering\begin{tabular}{|c|}\hline\begin{minipage}[c]{13.5cm}\vspace{0.3cm}\begin{quote}\begin{verbatim}subreference_type_decision($@){#参照タイプ決定ルーチン($citeline,@ra)=@_;#$citeline:citationの位置#@ra:参照箇所，1行1文のリスト#typeC決定用ルールfor($i=1;$i<=3;$i++){if($ra[$citeline+$i]=~/However/]){return(C)}}for($i=0;$i<=2;$i++){if($ra[$citeline+$i]=~/lessstudied/]){return(C)}}for($i=0;$i<=2;$i++){if($ra[$citeline+$i]=~/Inspiteof/]){return(C)}}…#typeB決定用ルールfor($i=-2;$i<=0;$i++){if($ra[$citeline+$i]=~/basedmainlyon/]){return(B)}}for($i=-3;$i<=0;$i++){if($ra[$citeline+$i]=~/applyto/]){return(B)}}for($i=-2;$i<=0;$i++){if($ra[$citeline+$i]=~/Usingthe/]){return(B)}}…#B，Cに割り振られなかったものはtypeOreturn(O);}\end{verbatim}\end{quote}\end{minipage}\\\hline\end{tabular}\caption{参照タイプ決定ルーチンの一部\label{fig:type_decision}}\end{figure}}
\section{実験}
\subsection{参照箇所の抽出}前章で述べた手法の有効性を評価するため，参照箇所抽出実験を行った．評価は式(\ref{f-measure})(b=1)に示すF-measure\cite{rijsbergen79}を用いて行う．\begin{equation}\label{f-measure}F(F-measure)=\frac{(1+b^2)PR}{b^2P+R}\end{equation}ここで，P，Rは以下により計算される．\begin{equation}R(Recall)=\frac{抽出された文のうち正解のものの数}{参照箇所コーパスの抽出すべき文の総数}\end{equation}\begin{equation}P(Precision)=\frac{抽出された文のうち正解のものの数}{\left(\begin{array}{l}参照箇所抽出ルールにより\\抽出された文の総数\end{array}\right)}\end{equation}実験用データとして，citationの含まれる段落を1行1文に整形したものと，段落中の何文目から何文目までが参照箇所かを記したものを150個用意した．段落の切れ目は話題の切れ目と考え，参照箇所は最大でもcitationの含まれる段落全体までとした．そのうちルール作成用を100個，評価用を50個とした．ルールについては4.2節で述べた通りである．また，ルール作成用データを用いて，参照箇所抽出用の11種類のルールの最適な組み合わせを得た．この組み合わせで評価用データに対して実験を行った．結果を表\ref{table:5_3}に示す.\begin{table}[t]\caption{参照箇所抽出精度\label{table:5_3}}\begin{center}\begin{tabular}{|c|c|c||c|}\hline&Recall(\%)&Precision(\%)&F-measure\\\hline\hline本手法&&&\\(ルール作成用)&90.9&76.9&0.833\\本手法&&&\\(評価用)&79.6&76.3&0.779\\ベースライン1&40.4&100.0&0.575\\ベースライン2&100.0&36.4&0.534\\\hline\end{tabular}\end{center}\end{table}本手法の有効性を示すために，2つのベースラインを考慮した．citationの含まれる文のみを参照箇所として抽出した場合，その文は必ず参照箇所である．この時F-measureは0.575(Recall/Precision:40.4/100.0\%)であった．一方，citationのある段落全体を参照箇所として抽出した場合，参照箇所として抽出されうる文はすべて含まれてしまう．この時F-measureは0.534(Recall/Precision:100.0/36.4\%)であった．表\ref{table:5_3}に示すように，本手法のF-measure値は2つのベースラインの値を上回っており，従って参照箇所抽出手法の有用性が示されたと言える．\subsection{参照タイプの決定}参照タイプ決定実験の評価方法も参照箇所抽出と同様，Recall，Precisionを用いた．式(4)(5)はtypeCのタイプ決定精度の評価方法である.\begin{equation}Recall=\frac{\left(\begin{array}{l}ルールを用いてtypeCに決定された\\参照箇所のうち正解の数\end{array}\right)}{参照箇所コーパス中のtypeC参照の数}\end{equation}\begin{equation}Precision=\frac{\left(\begin{array}{l}ルールを用いてtypeCに決定された\\参照箇所のうち正解の数\end{array}\right)}{ルールを用いてtypeCに決定された参照箇所の数}\end{equation}\vspace{0.5cm}実験用データとして，参照箇所とそのタイプを人手で決定したものを382個用意し，そのうち282個をルール作成用，残り100個を評価用とした．ルール作成用データにおけるタイプ決定精度を表\ref{table:training}に，評価用データにおける精度を表\ref{table:evaluation}に示す.\begin{table}[t]\caption{ルール作成用データを用いた参照タイプ決定精度(282)\label{table:training}}\begin{center}\begin{tabular}{|c|c||r|r|r||r|}\hline\multicolumn{2}{|l||}\,&\multicolumn{3}{c||}{ルールで決定}&{タイプ毎の}\\%\cline{3-5}\multicolumn{2}{|l||}\,&\multicolumn{3}{c||}{されたタイプ}&{精度(\%)}\\\cline{3-5}\multicolumn{2}{|l||}\,&\multicolumn{1}{c|}C&\multicolumn{1}{c|}B&\multicolumn{1}{c||}O&\\\hline\hline{正解の}&C&{\bf46}&2&1&93.9\\\cline{2-6}&B&1&{\bf105}&13&88.2\\\cline{2-6}{タイプ}&O&3&8&{\bf103}&90.3\\\hline\multicolumn{6}{c}{}\\\multicolumn{6}{c}{\bf\large\underline{参照タイプ決定精度90.1(\%)}}\\\end{tabular}\end{center}\end{table}\normalsize\begin{table}[t]\caption{評価用データを用いた参照タイプ決定精度(100)\label{table:evaluation}}\begin{center}\begin{tabular}{|c|c||r|r|r||r|}\hline\multicolumn{2}{|l||}\,&\multicolumn{3}{c||}{ルールで決定}&{タイプ毎の}\\%\cline{3-5}\multicolumn{2}{|l||}\,&\multicolumn{3}{c||}{されたタイプ}&{精度(\%)}\\\cline{3-5}\multicolumn{2}{|l||}\,&\multicolumn{1}{c|}C&\multicolumn{1}{c|}B&\multicolumn{1}{c||}O&\\\hline\hline{正解の}&C&{\bf12}&0&4&75.0\\\cline{2-6}&B&2&{\bf25}&5&78.1\\\cline{2-6}{タイプ}&O&1&5&{\bf46}&88.5\\\hline\multicolumn{6}{c}{}\\\multicolumn{6}{c}{\bf\large\underline{参照タイプ決定精度83.0(\%)}}\\\end{tabular}\end{center}\end{table}タイプ決定精度について考察する．過去の研究\cite{難波98}ではcuewordとしてuni-gramを多く用いていたが，今回はcueword選定の際，極力排除した．それはuni-gramが参照タイプ決定の精度を低下させる要因になっていたためである．例えばこれまでは``not''や``but''といった語をcuewordとして用いていたが，``notonly〜butalso''のように``not''や``but''が明らかに否定以外の目的で使われているものもある．今回は例えば``not''に関するcuewordでは，``cannot''，``couldnot''，``mightnot''といったbi-gramをタイプ決定に利用している．これにより，以前の解析精度(約66\%)を大幅に改善することができた．一方で，cuewordのような表層的な情報のみを用いたタイプ決定方法は精度的にほぼ限界に達していると思われ，これ以上の精度向上には意味処理等を行う必要があると考えられる.
\section{サーベイ論文作成支援システムの構築}
4章に基づき，サーベイ論文作成支援システムを作成した．サーベイ論文作成支援の流れを図\ref{fig:system}に示す．サーベイ論文作成を支援する過程は大きく2つに分けられる．ひとつは論文検索過程である．以前の研究\cite{難波98}で作成した論文検索システムPRESRI({\bfP}aper{\bfRE}trieval{\bfS}ystemusing{\bfR}eference{\bfI}nformation)\footnote{http://galaga.jaist.ac.jp:8000/pub/tools/sum}を利用して論文検索を行う．この検索システムには2種類の検索機能がある．ひとつはキーワード検索機能で，論文のタイトル中の語や著者名をキーワードとして論文を検索できる．検索結果はリスト表示される．このリスト中の個々の論文について，e-Printarchiveのデータベース中に参照・被参照関係の論文がある場合，論文間の参照・被参照関係のグラフを表示することができる．このグラフを辿ることで，論文間の参照・被参照関係を用いた検索が可能になる．\begin{figure}[t]\centering\epsfile{file=Images/system.eps,scale=0.7}\caption{サーベイ論文作成支援の流れ\label{fig:system}}\end{figure}次にサーベイ論文作成支援過程について説明する．この過程では，関連論文の収集，関連論文の参照箇所やABSTRACTの表示を行うことでサーベイ作成の支援を行う．このような機能を提供するために，前章の参照箇所抽出や参照タイプ決定といった処理が必要とされる．3章で論文間の参照・被参照関係でtypeCのものだけを辿ることで関連論文の自動収集に近いことができることを示した．これは，論文検索過程で示された論文間の参照・被参照関係を示したグラフを利用し，グラフ中でtypeCの参照・被参照関係だけを表示することで，実現可能であると考えられる．図\ref{fig:sss}は，サーベイ論文作成支援システムの実行画面で，左側のウィンドウは[Murata93](9405019)という論文に関する論文間の参照・被参照関係を示したグラフである．このグラフから4本の論文が[Murata93]を参照していることがわかる．この4本の論文のうち[Bond96](9601008)が黒く表示されている．これは，[Bond96](9601008)がMurata93(9405019)をtypeC以外のタイプで参照しているためである．他の3つの論文に関しては[Murata93](9405019)をtypeCで参照している．typeCの参照・被参照関係の論文は関連分野の論文であると考えられ，グラフ中の``ABSTRACT''や``REFERENCEAREA''(参照箇所)の箇所をクリックすることで，個々の論文のABSTRACTや参照箇所を閲覧することが可能になる．図\ref{fig:sss}の右側のウィンドウは3本の論文[Takeda94](9407008)，[Bond94](9511001)，[Bond96](9608014)の[Murata93](9405019)に関する参照箇所を示しており，左側ウィンドウのグラフ中の``REFERENCEAREA''の箇所をクリックした結果である\footnote{図中に``REFERENCEAREA''が3箇所あるが，いずれの箇所をクリックしても右側ウィンドウの表示になる}．このように，ひとつの論文を参照している複数の論文の参照箇所を並べて表示することで，ひとつの論文に関する複数の著者の観点を直接比較することが可能となり，サーベイ論文作成において有用であると考えられる．尚，このシステムはPerlで実装し，またCGIを用いることでWorldWideWeb上からの利用が可能となっている.\begin{figure}[t]\centering\epsfile{file=Images/PRESRI.eps,scale=0.85}\caption{サーベイ論文作成支援システム\label{fig:sss}}\end{figure}
\section{おわりに}
本研究では，関連する論文集合からのサーベイ論文自動作成を目指し，その第1歩としてサーベイ論文作成支援システムを構築した．本研究では，複数の論文間の共通点，相違点を検出するために，論文間の参照情報に着目した．ある論文中の他の論文について記述してある箇所(参照箇所)を論文中から自動的に抽出し，その箇所を解析することで，論文の参照の目的(参照タイプ)が明らかにされる.参照箇所の抽出と参照タイプの決定には，cuewordを利用した．cuewordの選定には\cite{Kita94}らの提唱するcostcriteriaという手法を利用し，得られたcuewordを用いて参照箇所抽出ルールと参照タイプ決定ルールを作成した．その結果，参照箇所抽出精度はRecall，Precision共に80\%弱，参照タイプ決定は83\%の精度が得られた.また，サーベイ論文作成支援をするシステムを作成した．このシステムでは論文データベース中から特定分野の論文を自動収集し，関連論文間の相違点や個々の論文のABSTRACTが閲覧可能である．ひとつの論文を参照する複数の論文の参照箇所を並べて表示することで，著者間の参照が直接比較できるため，サーベイ論文作成の際に有用であると考えられる.\bigskip\acknowledgment本研究にあたり，御指導を賜わりました学術情報センターの神門典子助教授に心から感謝致します．また，論文データの提供および論文検索システムPRESRIの公開を快く承諾して下さったe-Printarchiveadministratorの方々に感謝致します．\bibliographystyle{jnlpbbl}\bibliography{v06n5_03}\begin{biography}\biotitle{略歴}\bioauthor{難波英嗣(学生会員)}{1972年生．1996年東京理科大学理工学部電気工学科卒業．1998年北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士前期課程修了．同年同大学院博士後期課程，現在に至る．自然言語処理，特にテキスト自動要約に関する研究に従事．情報処理学会，人工知能学会各学生会員．}\bioauthor{奥村学(正会員)}{1962年生．1984年東京工業大学工学部情報工学科卒業.1989年同大学院博士課程修了.同年，東京工業大学工学部情報工学科助手.1992年北陸先端科学技術大学院大学助教授，現在に至る.工学博士．自然言語処理，知的情報提示技術，語学学習支援，語彙的知識獲得に関する研究に従事．情報処理学会，人工知能学会，AAAI，ACL，認知科学会，計量国語学会各会員．}\bioreceived{受付}\biorevised{再受付}\bioaccepted{採録}\end{biography}\end{document}