\label{sec:intro}我々の物の理解の仕方に関する知識は多くの自然言語処理タスクにおいて重要である．物をどのような観点から理解するかということを述べる{\bf属性}の知識はその一つである．例えば，「車」の属性は「重量」，「エンジン」，「ハンドル」，「操作感」，「製造会社」などである．言い換えれば，属性とは，我々があるものについて知りたいときにそれに対する値（本論文の言い方では，「答え」）が知りたくなるような項目である．従って，属性知識の応用としては，情報の要約\cite{yoshida_wda,yoshida_ai2004_en}，質問応答\cite{Fleischman_2003,takahashi_2004}などが考えられる．また，最近では機械学習や単語クラスタリングの際の素性として有用であることも示されている\cite{almuhareb-poesio:2004:EMNLP}．このような属性知識は，WordNet\cite{WordNet}のように人手で作成することも可能であるが，作成コストとカバレッジが問題となる．本研究では，これらの問題を解決するため，与えられた概念クラスの{\bf属性語}\footnote{本研究では，属性が実際に言語で表現される時の文字列を属性語と呼ぶ．テキストからの自動獲得では，実際に獲得できるのは属性語であり，複数の属性語が同じ属性を表すことがあり得るが，これらの認識は本研究の対象外とする．}をWebから自動獲得する手法を提案する．属性語の自動獲得を目指した研究はそれほど多くはない．既存研究には，質問応答を念頭において〈対象，属性，値〉という事実の集合を獲得しようとするもの\cite{Fleischman_2003,takahashi_2004}や,情報要約の際に副産物的に属性的な単語を生成するもの\cite{yoshida_wda,yoshida_ai2004_en}などがあるが，概念クラスの属性語を明示的に獲得し，その精度を詳しく評価したものはなかった．我々は，属性知識の段階での問題の性質を明らかにし，属性語をあらかじめ高精度で獲得しておくことが，最終的には質問応答などのために値まで獲得する場合などでも大きく役に立つという考えから，属性語の獲得に焦点をしぼる．属性語は語彙知識の一つと言える．これまで語彙知識の自動獲得としては，上位下位関係の獲得\cite{Hearst_1992,Shinzato_2004_NAACL04_eng}，全体部分関係の獲得\cite{Barland_ACL1999}，言い換え関係の獲得\cite{Barzilay01}などが試みられてきた．上位下位関係や全体部分関係など名詞間の関係の獲得に関しては，目的の関係を特異的に示す言語的あるいは書式的なパターン，その他の統計的な手がかりを相補的に用いて獲得するアプローチがある程度の成功をおさめている\cite{Hearst_1992,Barland_ACL1999,Shinzato_2004_NAACL04_eng}．以下で概要を述べるが，本研究で提案する獲得手法もこの範疇に入る．本研究で提案する獲得手法では，クラス$C$（例えば，「車」）の属性語を獲得するために，まず，$C$を含む文書をWebから検索エンジンを用いて発見し，収集する\footnote{本論文では，混乱が無いと思われる場合には，クラスとクラスを表す語（クラス語）の両方を$C$と表記する．}．収集された文書から属性語の候補を抽出し，それらを言語的パターン・HTMLタグ・単語の出現に関する統計値を利用したスコアに従って順位付けし，スコアの高い候補を属性語として出力する．このスコアは，属性語に関する我々の観察が反映されるように設計されている．前述したように，言語的パターンは他の語彙知識獲得手法でも用いられてきた\cite{Fleischman_2003,almuhareb-poesio:2004:EMNLP,Hearst_1992,Barland_ACL1999,takahashi_2004}．特に，本研究で用いる言語的パターンは，「$C$の$A$」という助詞「の」を介したパターンである（ただし，$A$は属性語候補）．このパターンは，直感的に有用と考えられ，関連研究である\cite{takahashi_2004}でも同様のパターンが用いられている．また，属性知識の特殊な場合である全体部分関係を英語を対象として獲得した\cite{Barland_ACL1999}でも「$A$of$C$」という類似したパターンが用いられている．この獲得手法の新規性は，広範なクラスに対して属性語を獲得することを目的としてWebを情報源として用いること，その際，クラスと関連の高い文書に注目するためWeb検索を用いること，それにともない，HTMLタグといったWeb特有の手がかりを利用できることにある．ただし，手法はできるだけ簡素になるようにした．標準的な言語パターンを用い，頻度やdf・idfなどの単純な積をスコアとして用いる．また，正解データの作成はコストがかかることから，\cite{Fleischman_2003}のような教師付き学習を用いるアプローチではなく，教師無しで獲得することを目指した．実験では，この提案手法で各クラスに対して上位20個の属性語を出力した時に，約73\%の適合率で厳密な属性語が獲得でき，約85\%の適合率で緩い属性語が獲得できることを示す\footnote{厳密な属性語・緩い属性語の違いについては本文で詳細を述べる．}．属性語獲得の研究では，属性語の定義，言い換えれば，獲得された属性語に対する評価基準が確立されていないことも問題になる．本研究では，質問解答可能性という考えに基づいた言語テストによる評価手順を示すことで，この問題の解決を目指す．属性語を定義するには，例えば「もし$A$が，$o$をクラス$C$に属するインスタンスとした場合に$v=A(o)$のように関数的に働き，$v$が$o$をクラス$C$の他のインスタンスから区別するのに重要であるならば，$A$は$C$の属性語である」のように分析的に定義することも可能であるが,このような分析的な定義は人手の評価で直接用いるには複雑で難しく，評価結果の信頼性も低くなると予測される．そこで，本研究では，いくつかの簡単な言語テストを用いた評価方法を提案する．言語テストは，評価者の直感を利用したYES-NOテストであり，評価者の負担が軽減され評価結果の信頼性も向上すると考えられる．提案する評価方法は「属性とは答えが知りたくなるような項目である」という我々の元々の直感を反映したもので，「その値を問うような質問文を生成でき，それに対して答えが存在するならば属性語である」という考え（質問解答可能性）に基づく．本研究ではこの考えに基づいた評価手順を設計する．属性語の判定のための言語テストはこれまでにも提案されている．例えば，Woodsは「the$A$of$o$is$v$」という表現が可能かどうかで判定できることを述べている\cite{Woods_1975}．しかし，この言語テストを自動獲得された属性語の評価に実際に適用した研究はこれまで行われていない．また，本文で詳しく述べる通り，この基準だけでは，特に日本語に置き換えたときに，重要でない語が属性語と判定されてしまうなどの誤判定が発生する可能性がある．本研究で提案する判定方法は，質問解答可能性の考え方に基づいた言語テストによって，より重要な属性語に焦点をあてるとともに，いくつかの補足的な言語テストを組み合わせることで，より正確な判定を目指したものである．最後に，いくつかの文献が指摘する通り，属性には「重さ」などの性質，「エンジン」などの部分，「操作感」などのtelic的属性，「製造会社」などのagent的属性など多くのサブタイプがある\cite{Guarino1992,GenerativeLexicon}．しかし，これらの区別が無いとしても，属性は前述した応用で有用であり，また，区別のための評価基準は複雑で安定した評価が困難になるということから,本研究ではこれらの区別は無視することにした．本論文の構成は以下の通りである．節\ref{sec:method}\,で，属性語獲得のための提案手法の詳細を述べる．次に，節\ref{sec:criteria}\,で属性語の評価基準とそれに基づく評価手順を示す．節\ref{sec:experiment}\,で，提案手法を提案評価手順で評価した実験の結果を示し,節\ref{sec:discussion}\,でいくつかの考察と今後の課題を述べる．