\label{introduction}自然言語の理解に向けて，常識的知識の獲得が重要である．特に意味カテゴリに属する固有表現のリストは，質問応答~\cite{Wang:2009:ASI:1687878.1687941}，情報抽出~\cite{Mintz:2009:DSR:1690219.1690287}，語義曖昧性解消~\cite{Pantel:2002:DWS:775047.775138}，文書分類~\cite{Pantel:2009:WDS:1699571.1699635}，クエリ補完~\cite{Cao:2008:CQS:1401890.1401995}など様々なタスクで有用である．固有表現リストを人手で構築すると多大なコストがかかるうえ，新しい実体や概念に対応できないため，固有表現リストを（半）自動的に獲得する方法が研究されてきた．集合拡張はある意味カテゴリに属する既知の固有表現の集合を入力とし，その意味カテゴリの未知の固有表現を獲得するタスクである．例えば「プリウス」，「レクサス」，「インサイト」という自動車カテゴリの固有表現から，「カローラ」，「シビック」，「フィット」のように自動車カテゴリに属する固有表現を新たに獲得する．なお本論文では，意味カテゴリに属する固有表現をその意味カテゴリの\textbf{インスタンス}と呼び，特に入力として与えるインスタンスを\textbf{シードインスタンス}と呼ぶ．集合拡張には通常，ブートストラッピング手法を用いる~\cite{Hearst:1992:AAH:992133.992154,Yarowsky95unsupervisedword,Abney:2004:UYA:1105596.1105600,pantel04,pantel-pennacchiotti:2006:COLACL}．ブートストラッピング手法とはシードインスタンスを用いて新たなインスタンスを反復的に獲得する手法である．ブートストラッピング手法では，まず，コーパス中でシードインスタンスと頻繁に共起するパターンを獲得する．例えば自動車カテゴリについて「プリウス」や「レクサス」のようなシードインスタンスから「トヨタのX」や「ハイブリッド車のX」（Xは名詞句を代入する変数）のようなパターンが得られる．次にこれらのパターンと頻繁に共起するインスタンス，すなわち，パターンの変数X部分に多く現れる名詞句を獲得する．例えば「トヨタのX」というパターンからトヨタの自動車製品を表す語が得られる．次に新たに得られたインスタンスをシードインスタンスに加え，再びパターンの獲得を行う．ブートストラッピング手法はこのようにパターンの獲得とインスタンスの獲得を繰り返し行うことにより，少数のシードインスタンスから大規模なインスタンス集合を獲得する．しかしブートストラッピング手法はシードインスタンス集合とは無関係なインスタンスを獲得してしまう場合もある．これは対象とする意味カテゴリのインスタンス以外とも共起するパターンによって引き起こされる．例えば「プリウス」や「レクサス」といったシードインスタンスから「新型のX」というパターンを獲得したとすると，このパターンを用いることにより，「iPad」や「ThinkPad」のようなシードとは無関係なインスタンスを抽出してしまう．ブートストラッピング手法において，対象とする意味カテゴリとは無関係なインスタンスを獲得してしまう現象を意味ドリフトと呼ぶ~\cite{Curran_minimisingsemantic}．意味ドリフトはブートストラッピング手法において非常に重大な問題である．ブートストラッピング手法は意味カテゴリに関する事前知識をシードインスタンスという形で受け取っている．しかしながら，シードインスタンスのみで意味カテゴリを正確に表現することは難しく，意味ドリフトが引き起こされる．一方，事前知識として，Wikipediaにおける意味カテゴリ間の上位下位・兄弟関係に見られるように，シードインスタンス以外の知識を得られる場合がある．例えば人カテゴリに属するインスタンスは男優と女優カテゴリに同時に属することはできないという知識や，自動車と自動二輪カテゴリという2つの異なったカテゴリが共通の特徴（例：乗り物，ガソリン式，陸上）と異なる特徴（例：タイヤの数，窓の有無）を持つというような知識が入手できる．近年，テキストに非明示的な情報を推論するため，\textbf{MachineReadingproject}~\cite{Etzioni:06}に見られるように大規模なテキストコーパスを利用し，ありとあらゆる種類の語彙知識を獲得しようとする研究が盛んである．意味カテゴリのインスタンスの収集においても，Carlsonら~\cite{Carlson10towardan}のように，複数のカテゴリを対象として同時に収集を行う需要が高まっている．このような場合には，シードインスタンス以外に，意味カテゴリ間の関係も事前知識として利用できると考えられる．本研究では，複数の意味カテゴリを対象とした集合拡張において，事前知識として意味カテゴリ間の兄弟関係を活用する手法を提案する．評価実験では，Wikipediaから抽出したインスタンスと兄弟関係を事前知識として集合拡張を行い，兄弟関係の知識が有用であることを示す．本論文の構成は以下の通りである．2節では本研究のベースライン手法であるEspressoアルゴリズムを概説する．また，この節では意味ドリフト問題とその対処法に関する先行研究を紹介する．3節では意味カテゴリの兄弟関係を追加の事前知識として活用する手法を提案する．4節では提案手法の効果を実験で検証し，考察を行う．最後に5節で本論文の結論を述べる．