\label{hajimeni}近年，統計的言語処理技術の発展によりテキスト中の人名や地名，組織名といった固有表現(NamedEntity)を高精度で抽出できるようになってきた．これを更に進めて，「福田康夫（人名）」は「日本（地名）」の「首相（関係ラベル）」であるといった固有表現間の関係を抽出する研究が注目されている\cite{brin1998epa,agichtein2000ser,hasegawa2004dra,zelenko2003kmr}．固有表現間の関係が抽出できれば，テキストからRDF(ResourceDescriptionFramework)で表現される様な構造化データを構築することが可能となる．この構造化データを用いれば，例えば「大阪に本社がある会社の社長」といった「地名⇔組織名」と「組織名⇔人名」の関係を辿るような「推論」を行なうことができ，より複雑な情報検索，質問応答や要約に有益である．我々は，入力されたテキストから関係3つ組である［固有表現$_{1}$，固有表現$_{2}$，関係ラベル］を抽出する研究を進めている．例えば，「福田康夫氏は日本の首相です。」というテキストから［福田康夫，日本，首相］の関係3つ組を抽出する．この関係3つ組をテキストから抽出するには，(a)テキストにおける固有表現の組の意味的関係の有無を判定（{\bf関係性判定}）する技術と，(b)固有表現の組の関係ラベルを同定する技術が必要である．本論文では，(a)のテキスト内で共起する固有表現の組が，そのテキストの文脈において意味的な関係を有するか否かを判定する手法を提案する．ここでは，英語での関係抽出の研究であるACE\footnote{http://projects.ldc.upenn.edu/ace}のRelationDetectionandCharacterizationの指針に準じて，固有表現間の意味的関係について以下のように定義する．\vspace{1\baselineskip}\begin{itemize}\item次の2種類の単位文，(1)『固有表現$_{1}$が固有表現$_{2}$を〜する』もしくは(2)『固有表現$_{1}$の〜は固有表現$_{2}$だ』で表現しうる関係が，テキストにおいて言及，または含意されている場合，単位文の要素となる二つの固有表現は意味的関係を有する．\end{itemize}\vspace{1\baselineskip}ここで，単位文(1)『固有表現$_{1}$が固有表現$_{2}$を〜する』においては，格助詞を「が」「を」に固定しているわけでなく，任意の格助詞，『固有表現$_{1}$が固有表現$_{2}$で〜する』や『固有表現$_{1}$を固有表現$_{2}$に〜する』，でも良い．意味的関係を有する固有表現の組について例を示す．例えば「温家宝首相は人民大会堂で日本の福田康夫首相と会談した。」というテキストでは，『温家宝が福田康夫と会談した』，『温家宝が人民大会堂で会談した』，『福田康夫が人民大会堂で会談した』，『日本の首相は福田康夫だ』が言及されているため，「温家宝⇔福田康夫」，「温家宝⇔人民大会堂」，「福田康夫⇔人民大会堂」，「日本⇔福田康夫」の組が意味的関係を有する．また，「山田さんが横浜を歩いていると，鈴木さんと遭遇した。」というテキストでは，『山田が横浜を歩いていた』，『山田が鈴木と遭遇した』が言及されており，また『鈴木が横浜にいた』が含意されているため，「山田⇔横浜」，「山田⇔鈴木」，「鈴木⇔横浜」の組が意味的関係を有する．固有表現間の関係性判定の従来研究は，単語や品詞，係り受けなどの素性を用いた機械学習の研究が多い\cite{culotta2004dtk,kambhatla2004cls,zelenko2003kmr}．例えば，\citeA{kambhatla2004cls}らの研究では，与えられた二つの固有表現の関係の有無を判断するのに，係り受け木における二つの固有表現の最短パスと，二つの固有表現の間の単語とその品詞を素性として利用した手法を提案している．特に，係り受け木における二つの固有表現の最短パスを素性として利用することが，固有表現間の関係性判定に有効であることを報告している．しかし，{\ref{method}}で後述するように，実データ中に存在する意味的関係を有する固有表現の組のうち，異なる文に出現する固有表現の組は全体の約43.6\%を占めるにも関わらず，従来手法では，係り受けなどの文に閉じた素性だけを用いている．この文に閉じた素性は，異なる文に出現する固有表現間の組には利用できず，従来手法では，二つの固有表現の間の単語とその品詞だけを素性として利用するため，適切に意味的関係の有無を判別することができない．本論文では，係り受けなどの文に閉じた素性だけでなく，文脈的情報などの複数の文をまたぐ素性を導入した機械学習に基づく関係性判定手法を提案し，その有効性について議論する．