\label{sec:introduction}固有表現(NE=NamedEntity)抽出は情報抽出における基礎技術として認識されているだけでなく，形態素，構文解析の精度向上にもつながる重要な技術である．米国では1980年代からMUC(MessageUnderstandingConference)\cite{Muc:homepage}のようなコンテストが行なわれ，その技術の向上が図られてきた．日本においても1998年からコンテスト形式のプロジェクト「IREX(InformationRetrievalandExtractionExercise)」が始められ，そのタスクの一つとして固有表現抽出が盛り込まれた．このタスクで固有表現として抽出するのは，「郵政省」のように組織の名称を表すもの，「小渕恵三」のように人名を表すもの，「神戸」のように地名を表すもの，「カローラ」のように固有物の名称を表すものおよび，「9月28日」，「午後3時」，「100万円」，「10\%」のように日付，時間，金銭，割合を表す表現である．このように，固有名詞的表現だけでなく，時間表現，数値表現も抽出の対象としているため，本論文ではそれらをすべてまとめて固有表現と呼ぶ．このような固有表現は多種多様で，次々と新たに生み出されるためそのすべてを辞書に登録しておくことは不可能である．また，同じ表現でも，あるときは地名としてまたあるときは人名として使われるというようにタイプに曖昧性がある．そのため，テキストが与えられたときその中でどの部分がどのタイプの固有表現であるかを同定するのは容易ではない．固有表現を抽出する方法には大きく分けると，人手で作成した規則に基づく方法と学習に基づく方法がある．固有表現の定義は抽出したものを何に応用するかによって異なってくるものであるため，前者の方法では定義が変わるたびに規則を人手で作成し直す必要がありコストがかかる．後者の方法は学習コーパスを作る必要があるが，データスパースネスに強い学習モデルを使えばそれほど大量のコーパスがなくても高い精度が得られる．そこで我々は後者の方法をとることにした．この学習に基づく方法は英語での固有表現抽出の研究でも用いられている．例えば，HMM\cite{Bikel:97,Miller:98}，決定木モデル\cite{Cowie:95}，ME(最大エントロピー)モデル\cite{Borthwick:98}，共起情報\cite{Lin:98}，誤り駆動の書き換え規則\cite{Aberdeen:95}などに基づくシステムがある．学習に基づく方法としてMUCのコンテストで最も精度が高かったのはHMMに基づくNymbleという名のシステムである．このシステムは基本的に以下のような手法をとっている．まず学習では，MUCのNEタスクで定義された「PERSON」や「ORGANIZATION」などの固有表現およびそれ以外を表す「NOT-A-NAME」をそれぞれ状態として持つ状態遷移図を用意し，ある状態で，ある単語が入力されたときにどの状態に移るかを状態遷移確率として求める．そして，解析する際には，ビタビアルゴリズムを用いて，入力された単語列が辿り得る状態のパスうち，最適なパスを探索し，順次，辿った状態を出力することで固有表現を抽出する．他の学習手法を用いたシステムも確率の計算方法は違うが同様の手法をとっていることが多い．Borthwickらは，この学習に基づくシステムおよび人手で作成した規則に基づくシステムの中から，それぞれMUCで比較的精度の高かったシステムを選びそれらを学習に基づく方法によって統合することによってより高い精度を得ている\cite{Borthwick:98}．あるデータに対しては人間のパフォーマンスを越えるような結果も得られている\cite{Borthwick_muc:98}．学習に基づく方法は固有表現抽出の研究以外に形態素解析や構文解析においてもよく用いられている\cite{Uchimoto99_jinbun}．学習モデルとしてはMEモデルを用いたものが優れた精度を得ていることが多く\cite{ratnaparkhi:emnlp96,ratnaparkhi:emnlp97,Uchimoto:eacl99}，データスパースネスに強いため，我々は固有表現抽出においてもこのMEモデルを用いることにした．さらに後処理として，誤り駆動により獲得した書き換え規則を用いる．この書き換え規則を用いる手法は形態素解析でも用いられている\cite{Brill:95,Hisamitsu:98}．固有表現の定義はIREX固有表現抽出タスク(IREX-NE)の定義\cite{irex:homepage}に基づくものとする．その定義によると，固有表現には「日本」や「国立／公文書／館」(／は形態素の区切りを表す)のように一つあるいは複数の形態素からなるもの，あるいは「在米」の「米」，「兵庫／県内」の「兵庫県」のように形態素単位より短い部分文字列を含むものの2種類がある．前者の固有表現は，固有表現の始まり，中間，終りなどを表すラベルを40個用意し，各々の形態素に対し付与すべきラベルを推定することによって抽出する．ラベルの推定にはMEモデルを用いる．このMEモデルでは学習コーパスで観測される素性と各々の形態素に付与すべきラベルとの関係を学習する．ここで素性とはラベル付与の手がかりとなる情報のことであり，我々の場合，着目している形態素を含む前後2形態素ずつ合計5形態素に関する見出し語，品詞の情報のことである．ラベルを推定する際には，入力文を形態素解析し，MEモデルを用いてそれぞれの形態素ごとにそこで観測される素性から各ラベルの尤もらしさを確率として計算し，一文全体における確率の積の値が高くなり，かつラベルとラベルの間の連接規則を満たすように各々の形態素に付与するラベルを決める．一文における最適解の探索にはビタビアルゴリズムを用いる．一方，後者の固有表現のように形態素単位より短い部分文字列を含む固有表現は上記の方法では抽出できないので，MEモデルを用いてラベルを決めた後に書き換え規則を適用することによって抽出する．書き換え規則は学習コーパスに対するシステムの解析結果とコーパスの正解データとの差異を調べることによって自動獲得することができる．一つあるいは複数の形態素からなる固有表現についても同様に書き換え規則を適用することは可能であるが，本論文ではMEモデルについてはラベル付けの精度に重点を置き，書き換え規則についてはできるだけ簡便な獲得方法を用いて効果をあげることに重点を置く．本論文ではIREX-NE本試験に用いられたデータに対し我々の手法を適用した結果を示し，さらにいくつかの比較実験からMEモデルにおける素性と精度の関係，学習コーパスの量と精度の関係，さらに簡便な方法を用いて自動獲得した書き換え規則がどの程度精度に貢献するかを明らかにする．