近年，電子カルテに代表されるように，医療文書が電子的に保存されることが増加し，構造化されていないテキスト形式の医療情報が増大している．大規模な医療データには有用な情報が含まれ，新たな医学的知識の発見や，類似症例の検索など，医療従事者の意思決定や診療行為を支援するアプリケーションの実現が期待されている．これらの実現のためには，大量のテキストを自動的に解析する自然言語処理技術の活用が欠かせない．特に，テキスト中の重要な語句や表現を自動的に認識する技術は，固有表現抽出や用語抽出と呼ばれ，情報検索や質問応答，自動要約など，自然言語処理の様々なタスクに応用する上で必要不可欠な基盤技術である．用語抽出を実現する方法として，人手で作成した抽出ルールを用いる方法と，機械学習を用いる方法がある．前者の方法では，新しく出現した用語に対応するために随時ルールの修正や追加を行わなければならず，多大な人的コストがかかる．そのため，近年では，データの性質を自動的に学習することが可能な機械学習が用いられることが多くなっている．機械学習に基づく用語抽出では，抽出すべき語句の情報がアノテーションされた訓練データを用いてモデルの学習を行い，学習したモデルを未知のデータに適用することで，新しいデータから用語の抽出を行う．高精度な抽出を可能とするモデルを学習するには，十分な量の訓練データがあることが望ましい．しかし，診療記録などの医療文書は，医師や患者の個人情報を含むため，医療機関の外部の人間が入手することは困難である．幸い，近年は，研究コミュニティでのデータ共有などを目的とした評価型ワークショップが開催されており\cite{uzuner20112010,morita2013overview}，匿名化などの処理が施された医療文書データが提供され，小規模なデータは入手可能になっている．とはいえ，依然として，学習に利用できる訓練データの量は限られることが多い．他方，一般に公開されている医療用語辞書などの語彙資源は豊富にあり，英語の語彙資源では，生物医学や衛生分野の用語集，シソーラスなどを含むUMLS(UnifiedMedicalLanguageSystem)\footnote{http://www.nlm.nih.gov/research/umls/}，日本語の語彙資源では，広範な生命科学分野の領域の専門用語などからなるライフサイエンス辞書\footnote{http://lsd.pharm.kyoto-u.ac.jp/ja/index.html}，病名，臨床検査，看護用語などカテゴリごとの専門用語集を含むMEDIS標準マスター\footnote{http://www.medis.or.jp/4\_hyojyun/medis-master/index.html}などが提供されている．辞書などの語彙資源を利用した素性（辞書素性）は，訓練データに少数回しか出現しない用語や，まったく出現しない未知の用語を認識する際の手がかりとして有用であるため，訓練データの量が少ない場合でも，こうした語彙資源を有効活用することで高精度な抽出を実現できる可能性がある．しかし，既存の医療用語抽出研究に見られる辞書素性は，テキスト中の語句に対して辞書中の用語と単純にマッチングを行うものに留まっている\cite{imaichi2013comparison,laquerre2013necla,miura2013incorporating}．診療記録では多様な構成語彙の組合せからなる複合語が使用されるため，単純な検索ではマッチしない用語が存在し，辞書利用の効果は限定的であるといえる．本研究では，類似症例検索などを実現する上で重要となる症状名や診断名（症状・診断名）を対象とした用語抽出を行う．その際，語彙資源から症状・診断名の構成要素となる語彙を獲得し，元のコーパスに併せて獲得した語彙を用いることで，より多くの用語にマッチした辞書素性を生成する．そして，生成した辞書素性を機械学習に組み込むことで，語彙資源を有効活用した抽出手法を実現する．また，提案手法の有効性を検証するために，病歴要約からなるNTCIR-10MedNLPタスク\cite{morita2013overview}のテストコレクションを用いて評価実験を行う．本稿の構成は以下の通りである．まず，\ref{chp:related_work}章で医療用語を対象とした用語抽出の関連研究について述べ，\ref{chp:baseline_system}章で本研究のベースとなる機械学習アルゴリズムlinear-chainCRFに基づくシステムを説明する．\ref{chp:util_resources}章では，語彙資源から症状・診断名の構成語彙を獲得する方法と，獲得した語彙を活用した症状・診断名抽出手法を説明する．\ref{chp:experiments}章でMedNLPテストコレクションを用いた評価実験について述べ，最後に，\ref{chp:conclusions}章で本稿のまとめを述べる．