\label{s:はじめに}がんの患者や家族にとって，がんに関する情報（以下，「がん情報」と呼ぶ）を知ることは非常に重要である．そのための情報源として，専門的で高価な医学書に比べて，ウェブ上で提供されているがん情報は，容易に入手可能であり，広く用いられるようになってきている\cite{c1,c2}．これらWebで公開されているがん情報は，良質で根拠に基づいたものばかりではなく，悪質な商用誘導まで存在する\cite{c3,c4}．このような多量のがんに関する文書の中からその文書が何を述べているかの情報を抽出し，良質ながん情報を選別し取得されるがん情報の質を向上させることが求められている．このように，がんに関する文章について，自然言語処理を適用することにより，がんに関して有用な結果を得るための情報処理を，本稿では，がん情報処理と呼ぶ．がん情報処理のためには，がんに関する用語（以下，がん用語と呼ぶ）の網羅的なリスト，すなわち，網羅的ながん用語集合が必要である．なぜなら，もし，網羅的ながん用語集合が存在すれば，それを利用することにより，がんに関する文書の形態素解析や情報検索等のがん情報処理の精度が向上することが期待できるからである．しかし，現状では，内科学や循環器学等の分野の用語集合は，それぞれの関連学会により作成されているが，がん用語集合は存在しない．そのため，本研究では，がん用語集合を作成するとともに，がんだけでなく，がんとは別の分野における用語集合の作成にも適用できるような，用語集合作成法を提案することを目標とする．高度ながん情報処理の例としては，「胃がん」や「肺がん」などの単純な検索語から検索エンジンを用いて得られたコンテンツが，一体，どのような意味を含んでいるのかを推定することなどが想定できる．そのような処理のためには，「胃がん」や「肺がん」などのがんの病名だけをがん用語としていたのでは不十分である．少なくとも，「肝転移」や「進行度」のようながんに限定的に用いられる語から，「レントゲン写真」や「検診」のように，がんだけに用いられるわけではないが関連すると思われる語もがん用語とする必要がある．なぜなら，「胃がん」や「肺がん」で検索した文書は，既に，「胃がん」や「肺がん」に関係することは明らかであるから，そこから更に詳細な情報を獲得するには，「胃がん」や「肺がん」よりも，もっと詳細な用語を利用する必要があるからである．このように，がん情報処理のためには，「胃がん」や「肺がん」等のがんに関する中核的な用語だけでなく，がんに関連する用語や周辺的な用語も網羅的に採用すべきである．ただし，「網羅的」といっても，がんとの関連度が低すぎる語をがん用語集合に加えるのは，望ましくない．そこで，病名などの中核的意味を示す用語から一定以内の関連の強さにある用語のみから，がん用語集合を作成し，それ以外の語に関してはがんとの関連性が低いと考える．このような関連の強さに基づくがん用語集合を作成するためには，まず，「がん」という疾患の性質を考慮する必要がある．「がん」は図\ref{f:001}のように，胃がん，肺がんをはじめとする複数の疾患群（50個以上の疾患）の総称であると同時に，他の疾患とも関わりがある．例えば，図\ref{f:001}の下部分に示したタバコは，肺がんの直接のリスク要因であることが知られているが，それだけでなく，動脈硬化を引き起こし，心筋梗塞や脳梗塞などの成人病を起こす危険因子としても知られている．ただし，タバコによって引き起こされる動脈硬化が原因で起こる心筋梗塞や脳梗塞は，直接肺がんとは関係しない．そのため，「タバコ」はがんに関連するが，「心筋梗塞」や「脳梗塞」はがんに関連しない．\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{16-2ia1f1.eps}\end{center}\caption{がんとがんに関する疾患の関係の例}\label{f:001}\vspace{-5pt}\end{figure}また，図\ref{f:001}の上部分に示した肝障害に関連する疾患と密接に関係する「肝がん（肝臓がん）」は，肝硬変やウィルス性肝炎から直接発病する場合もある．そのため，肝硬変やウィルス性肝炎は，がんではないが，がんに関連する疾患であり，これらの内容が記述されているコンテンツは，がん関連用語を含む可能性が高い．そのため，肝がんに関連する用語候補を得るためには，図\ref{f:001}の上の斜線で示した部分である「がん関連用語」を収集する必要がある．つまり，肝がんに直接関係する用語だけではなく，肝硬変やウィルス性肝炎などの関連する疾患に関係する用語であっても，肝がんに間接的に関係する用語は含める必要がある．（「がんに関係する」ということの定義については，\ref{s:がん用語候補集合(Cc)の作成}節で詳述する．）さらに，がんにおける用語の範囲は，それぞれのがんにより異なるためアプリオリな定義を行うことは困難である．そのため，内省により用語集合を作成するのではなく，実際に存在するコーパスから用語を収集することが望ましい．がん用語の一部は，例えば「リンパ節」や「転移」のように，一般用語辞書（例えばChaSen用のipadicver.2.7.0）や，医学用シソーラスであるMeSH\cite{c5}にも含まれている．しかし，これらに含まれるがん用語には，がんに関する用語であるとの説明がないため，これらの用語からがん用語を自動的に選択することはできない．また，がんに関するテキストから，専門用語抽出アルゴリズム\cite{c6,c7}を利用して，がん用語の候補を抽出することも考えられるが，我々の予備実験および\ref{s:専門用語抽出アルゴリズムでの抽出語例とがん用語集合Cの比較}節の実験によると，このような候補には，がん用語以外のものも大量に含まれる．そのため，既存の一般用語辞書や専門用語抽出アルゴリズムを利用して用語候補を抽出したとしても，妥当な用語集合にするためには，人手によるがん用語の選別が不可欠である．この選別における問題は，選別の妥当性を確保することである．さらに，選別の対象であるがん用語の候補集合が，なるべく多くのがん用語を網羅していることを保証する必要もある．がんに限らず，ある分野の用語集合の網羅性と妥当性を保証するためには，内科学や循環器学等の医学の各分野における用語集合について\ref{s:従来研究}節で示すように，学会単位で多大な人手と時間を費やして作成することが考えられる．しかし，これには多大なコストがかかる．そこで本研究では，相対的に低コストで，網羅的で妥当ながん用語集合を作成するために，まず，国立がんセンターのWebサイト\nocite{c8}(国立がんセンターhttp://www.ncc.go.jp/index.html)のコンテンツをコーパスとして，がん用語の語感を持つ医師に候補語彙を切り出させ，がん用語候補集合(Cc:CancerTermCandidates)を網羅的に作成する．この国立がんセンターのコンテンツは，同センターががんに関するわが国の最高権威の診療機関であること，50種類以上のわが国の国民の罹患する可能性のあるほぼ全てのがんに関する記述があることから，がん用語に関する信頼性と網羅性が確保できると考える．なお，国立がんセンターのWebサイトのコンテンツの信頼性に関して\ref{s:コンテンツの選定}節，がん用語の切り出しの一貫性に関して\ref{s:がん用語候補集合の作成}節でそれぞれ検討する．このように本研究では，用語集合の切り出し元とするコーパスの医学的内容の信頼性と，記述されている内容の網羅性は十分と仮定して，用語候補集合(Cc：CancerTermCandidates)を作成する．最初の切り出しの段階では，医師の語感に基づいて，用語候補をできるだけ網羅的に広く収集することによって，初期段階における用語の漏れを防ぐ．次に，これら用語候補の特徴から，がん用語の選択基準を作成し，この基準に基づいて，Ccからがん用語集合(C:CancerTerms)を抽出する．最後に，他の医師に選択基準を説明し，評価用の用語候補を分類してもらうことにより，選択基準の妥当性を評価する．ここで，この選択基準は，上で述べたように，病名などの中核的意味を示す用語から一定以内の関連の強さにある用語のみを選ぶための基準である．なお，\ref{s:従来研究}節で示すが，わが国では医学のうち内科学や循環器学に関する用語集は存在するが，がん用語集はなく，本研究で作成するがん用語集は，それ自体が新規である．さらに，本研究では，がんだけでなく，他の分野の用語集合の作成にも適用できるような用語集合作成法を提案することを目標とする．なお，関連して，コーパスに基づいて辞書を作成したものとしてCOBUILDの辞書等があるが，医学用語をコーパスに基づいて収集し評価した例はない．