\label{sec:introduction}電子化されたテキストが利用可能になるとともに，階層的文書分類の自動化が試みられてきた．階層的分類の対象となる文書集合の例としては，特許\footnote{http://www.wipo.int/classifications/en/}，医療オントロジー\footnote{http://www.nlm.nih.gov/mesh/}，Yahoo!やOpenDirectoryProject\footnote{http://www.dmoz.org/}のようなウェブディレクトリが挙げられる．文書に付与すべきラベルは，タスクによって，各文書に1個とする場合と，複数とする場合があるが，本稿では複数ラベル分類に取り組む．階層的分類における興味の中心は，あらかじめ定義されたラベル階層をどのように自動分類に利用するかである．そもそも，大量のデータを階層的に組織化するという営みは，科学以前から人類が広く行なってきた．例えば，伝統社会における生物の分類もその一例である．そこでは分類の数に上限があることが知られており，その制限は人間の記憶容量に起因する可能性が指摘されている\cite{Berlin1992}．階層が人間の制約の産物だとすると，そのような制約を持たない計算機にとって，階層は不要ではないかと思われるかもしれない．階層的分類におけるラベル階層の利用という観点から既存手法を整理すると，まず，非階層型と階層型に分けられる．非階層型はラベル階層を利用しない手法であり，各ラベル候補について，入力文書が所属するか否かを独立に分類する．ラベル階層を利用する階層型は，さらに2種類に分類できる．一つはラベル階層を候補の枝刈りに用いる手法（枝刈り型）である．典型的には，階層を上から下にたどりながら局所的な分類を繰り返す\cite{Montejo2006,Qiu2009full,Wang2011IJCNLPfull}．枝刈りにより分類の実行速度をあげることができるため，ラベル階層が巨大な場合に有効である．しかし，局所的な分類を繰り返すことで誤り伝播が起きるため，精度が低下しがちという欠点が知られている\cite{Bennett2009}．もう一つの手法はパラメータ共有型である．この手法では，ラベル階層上で近いラベル同士は似通っているので，それらを独立に分類するのではなく，分類器のパラメータをラベル階層に応じて部分的に共有させる\cite{Qiu2009full}．これにより分類精度の向上を期待する．これらの既存手法は，いずれも複数ラベル分類というタスクの特徴を活かしていない．複数ラベル分類では，最適な候補を1個採用すればよい単一ラベル分類と異なり，ラベルをいくつ採用するかの加減が人間作業者にとっても難しい．我々は，人間作業者が出力ラベル数を加減する際，ラベル階層を参照しているのではないかと推測する．例えば，科学技術文献を分類する際，ある入力文書が林業における環境問題を扱っていたとする．この文書に対して，「林業政策」と「林業一般」という2個のラベルは，それぞれ単独でみると，いずれもふさわしそうである．しかし，両者を採用するのは内容的に冗長であり，よりふさわしい「林業政策」だけを採用するといった判断を人間作業者はしているかもしれない．一方，別のラベル「環境問題」は「林業政策」と内容的に競合せず，両方を採用するのが適切を判断できる．この2つの異なる判断は，ラベル階層に対応している．「林業政策」と「林業一般」は最下位層において兄弟関係にある一方，「林業政策」と「環境問題」はそれぞれ「農林水産」と「環境工学」という異なる大分類に属している．このように，我々は，出力すべき複数ラベルの間にはラベル階層に基づく依存関係があると仮定する．そして，計算機に人間作業者の癖を模倣させることによって，（それが真に良い分類であるかは別として）人間作業者の分類を正解としたときの精度が向上することを期待する．本稿では，このような期待に基づき，ラベル間依存を利用する具体的な手法を提案する．まずは階層型複数ラベル文書分類を構造推定問題として定式化し，複数のラベルを同時に出力する大域モデルと，動的計画法による厳密解の探索手法を提案する．次に，ラベル間依存を表現する枝分かれ特徴量を導入する．この特徴量は動的計画法による探索が維持できるように設計されている．実験では，ラベル間依存の特徴量の導入により，精度の向上とともに，モデルの大きさの削減が確認された．本稿では，\ref{sec:task}節で問題を定義したうえで，\ref{sec:proposed}節で提案手法を説明する．\ref{sec:experiments}節で実験結果を報告する．\ref{sec:related-work}節で関連研究に言及し，\ref{sec:conclusion}節でまとめと今後の課題を述べる．