近年，質問応答や要約，含意認識などで，幅広い知識の必要性が高まっている．幅広い分野の一般的知識を記述したものに汎用オントロジーがある．オントロジーとは概念の意味と概念同士の関係を定義したものであり，特定の分野に偏らず幅広い分野に対応したオントロジーを汎用オントロジーという．概念間の関係には，is-a関係\footnote{``is-a関係''とは，Bisa(kindof)Aが成り立つときのAとBの関係をいう．}（上位‐下位概念）やpart-of関係（全体‐部分関係）など様々な種類がある．固有名詞や日々生まれる新しい語彙への即時対応を目指して，即時更新性と知識量の多さに優れたオンライン百科事典であるWikipediaを利用したis-a関係の汎用オントロジーの作成が注目されている\cite{Morita}．汎用オントロジーと言われるものには少なくとも2つのタイプがある．一つは，WordNet\cite{WordNet}のように，語と語の関係（synsetで表現される語義と語義の関係）を表現するものと，日本語語彙大系\cite{goitaikei}のように，ある語の上位概念をさまざまな粒度で表現したもの（語を階層的に分類したもの）である．前者は，上位下位関係を構成している単語対をたくさん獲得する方法であり，例えば「紅茶はお茶の一種で，紅茶にはアールグレーやダージリンがある」というような，ある単語を中心として上位概念と下位概念を表現する用語の集合を獲得する（ある単語の近傍の単語の集合を密に獲得する）目的に適している．またこのような目的のために，7.1節で述べるようにWikipediaからis-a関係の抽出の研究も行われている．本研究では後者のタイプの汎用オントロジーを目指す．このタイプの汎用オントロジーからは，葉節点にある概念（Wikipediaの記事の見出し）の上位語を，トップレベルとして設定した10個程度の上位概念まで，細かな粒度から荒い粒度まで順に，葉節点の概念を分類する用語が並んでいるような知識表現が得られる．このようなオントロジーの典型的な応用は，クエリログの解析のためにアイドルの名前を集めたり，アニメのタイトルのリストを作るといった用語リストを作ることである．特に，何らかのアプリケーションのために，「日本の今」を反映するような固有表現辞書を作る場合に有効である．Wikipediaの記事にはカテゴリが付与され，そのカテゴリは他のカテゴリとリンクして階層構造を作っている．しかしオントロジーと違い，Wikipediaのカテゴリ間，カテゴリ‐記事間のリンクの意味関係は厳密に定義されていない．そこで，Wikipediaのリンク構造からis-a関係のリンクを抽出する，以下のような研究が行われている．\begin{itemize}\item[1.]Wikipediaのカテゴリ間のリンクからis-a関係のリンクを抽出し，is-a関係のリンクでつながる部分的なカテゴリ階層を複数抽出する研究\cite{Ponzetto,Sakurai,Tamagawa}\item[2.]WordNetや日本語語彙大系のような既存のオントロジーに，Wikipediaのカテゴリや記事を接続する研究\cite{Suchanek,Kobayashi,Kobayashi2}\item[3.]既存のオントロジーの下位に，Wikipediaから抽出した部分的なカテゴリ階層と記事を接続する研究\cite{Shibaki}\end{itemize}\noindent1〜3の手法はis-a関係のリンクの抽出や既存のオントロジーの接続に文字列照合を用いるため，適合率は高いが再現率が低い．手法2では，Wikipediaのカテゴリ階層の情報が失われる．手法3はWikipediaのカテゴリ階層の情報をオントロジーに組み込めているが，上位階層に既存のオントロジーを用いているため，多くのカテゴリ階層の情報が失われる．また手法3は既存のオントロジーとWikipediaのカテゴリの接続部分を人手で判定しているため半自動の手法である．本研究では，Wikipediaの階層構造を出来るだけそのまま生かし，新たに定義した上位カテゴリ階層にWikipediaを整形した階層を接続することで1つに統一されたis-a関係のオントロジーを自動で構築する（図\ref{fig:image}）．目標とするオントロジーの特徴は主に以下の2点である．\begin{itemize}\item[1.]Wikipediaの各記事名に対して，上位下位関係に基づく順序が付いた上位語のリストをWikipediaのカテゴリ階層から作成する．\item[2.]Wikipediaの記事名の全体集合を，網羅的(broadcoverage)かつ重なりなく(disjoint)分類できるような，上位下位関係に基づく階層的な分類体系をWikipediaのカテゴリ階層から作成する．\end{itemize}\noindent本手法では初めに，Wikipediaの上位のカテゴリ階層を削除する．またカテゴリ間とカテゴ\mbox{リ‐}記事間のis-a関係でないリンク（以下，not-is-a関係）を高い精度で削除し，残ったリンクをis-a関係とみなすことでWikipediaをis-a関係のリンクのみでつながる階層へ整形する．次にそれらの階層を新たに定義した深さ1の上位階層の下位に接続することで，1つに統一された階層を再構成する．\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{19-4ia1f1.eps}\end{center}\caption{本手法で構築する汎用オントロジーの一部}\label{fig:image}\vspace{-4pt}\end{figure}本研究では，(1)全概念を網羅していることを明確化するため(2)標準的な構造(3)計算機処理しやすい，という理由から，体系が統一された汎用オントロジーの構築を目指す．\begin{enumerate}\item一般に，「人オントロジー」「組織オントロジー」など個別のオントロジーを作成してもそれらのオントロジー間の関係は並列とは限らない．また今回作成した9つで概念のどれだけを網羅しているのかも分かりにくい．我々は，（ほぼ）全概念を9種類の排他的な意味属性で網羅していることを明確化するため，一つのオントロジーとして構築した．\itemこれまでに提案されているオントロジーである日本語語彙大系なども同様の形式であり，このような構造にすることによる恣意性，特殊性はない．本研究はオントロジーのあるべき表現構造の議論を行うのが主眼ではないため，最も標準的な構造のオントロジー構築を目指した．\item計算機で処理する上で全体が統一された一つの構造となっているほうが便利であり，また柔軟性がある．汎用オントロジーとして構築したものの一部（例えば「人」オントロジーのみ）を利用することは可能だが，一般に逆は可能とは限らない．\end{enumerate}本研究で作成するオントロジーの利用例として質問応答システムを取り上げる．集合知によって作成された百科事典であるWikipediaは，一般的な（常識的な）知識を記述したものであり，Wikipediaの記事名の集合は，多くの人が興味を持つ「もの」と「こと」のリストと考えられる．本研究で構築するオントロジーを用いると，記事名に関して用途に応じて様々な粒度での分類や記述が可能になる．例えば質問応答システムにおいて，「ドラゴンボールとは何か?」という質問に対して，その上位語「格闘技漫画」「冒険作品」「週刊少年ジャンプの漫画作品」はいずれも回答となる．また上記項目2のように一つの統一された階層分類になっていることで，任意の2つの記事名に対して必ず共通の上位語が存在し，共通の上位語に至るまでの上位語は2つの記事名の違いを特徴付けることができる．例えば「ONEPIECEと名探偵コナンの違いは?」という質問に対して，共通の上位語である「漫画作品」と，それぞれの上位にある語「週刊少年ジャンプの漫画作品」，「週刊少年サンデーの漫画作品」を使って，「どちらも漫画作品だが，ONEPIECEは週刊少年ジャンプの漫画で，名探偵コナンは週刊少年サンデーの漫画」というような回答が可能になる．本論文では以降，\ref{sec:onto_wiki}章でオントロジーとWikipediaについて説明した後，3章で本研究で提案する汎用オントロジー構築手法を示す．次に\ref{sec:zikken}章で実験条件，\ref{sec:kekka}章で実験結果，\ref{sec:kousatsu}章で考察を述べる．そして\ref{sec:kanren_kenkyu}章でWikipediaからのオントロジーを構築する関連研究について紹介し，最後に\ref{sec:ketsuron}章で本論文の結論を述べる．