近年のWroldWideWeb(WWW)の急速な普及により，世界中から発信された膨大な電子化文書へのアクセスが可能になった．しかしながら，そのような膨大な情報源から，必要な情報のみを的確に得ることは困難を極める．的確な情報を得るために，テキストを対象とした文書分類や情報の抽出などの様々な技術が注目され，研究されている．しかしながら，Web上に存在するのはテキスト情報だけではなく，表や画像など様々な表現形式が使用されている．ここで，表形式で記述された情報について着目する．従来の情報検索システムなどでは，表はテキストとして扱われることが多かった．表は属性と属性値によって構造化された情報であり，その特性を考えると，表をテキストとして扱うのではなく，テキスト部分と切り離し，表として認識し，利用することが情報検索システムなどの精度向上に繋がる．また表は情報間の関係を記述するのに適した表現形式であり，Web上に存在する文書から表を抽出することは，WebMiningや質疑応答システム，要約処理などのための重要なタスクの一つである\cite[など]{hurst,itai,pinto,shimada2,wang}．本稿では，電子化された情報の一つである，製品のスペック情報の抽出について議論する．一般に，パソコンやデジタルカメラ，プリンタなどの製品の機能や装備などのスペック情報は表形式で記述される．本稿ではこれらの表形式で記述されたスペック情報を性能表と呼ぶことにする．その例を図\ref{spec}に示す．性能表を扱う理由としては，\begin{itemize}\itemポータルサイトの存在\\現在，Web上には，数多くの製品情報に関するポータルサイトやオンラインショッピングサイトが存在する\footnote{価格.com(\verb+http://www.kakaku.com/+)やYahoo!Shopping(\verb+http://shopping.yahoo.co.jp/+)など．}．これらのサイトで，ユーザが製品を比較する際に最も重要な情報の一つが性能表である．多くの製品は頻繁に最新機種が発表され，その度に性能表を人手で収集するのはコストがかかる．膨大なWebページの中から製品のスペック情報を的確に抽出することは，そのようなポータルサイトの自動構築のために大きな意義を持つ．\item製品情報のデータベース化\\性能表は表形式で記述されているので，表領域が正しく特定されれば，属性と属性値の切り分けや対応付けなどの解析が比較的容易で，製品データベースの自動獲得が可能になる．これらのデータを利用し，ユーザの要求に合致した製品を選択するシステムなどの構築が可能になる\cite{shimada4}．\end{itemize}などが挙げられる．\begin{figure}\begin{center}\epsfile{file=base.eps,height=14.0cm}\end{center}\caption{パソコンの性能表の例}\label{spec}\end{figure}Web上での表の記述に関しては，いくつか問題点がある．その一つが，\verb+<+TABLE\verb+>+タグの一般的な使用方法である．Web上の表はHTMLの\verb+<+TABLE\verb+>+タグを用いて記述されるが，\verb+<+TABLE\verb+>+タグは表を記述する以外にも，レイアウトを整えたりする場合に頻繁に用いられる．ある特定の領域においては，\verb+<+TABLE\verb+>+の70\%がレイアウト目的で使われているとの報告もある\cite{chen}．そのため，HTML文書中の\verb+<+TABLE\verb+>+タグが表なのか，それとも他の目的で使用されているのかを判別する必要がある．また，実際のWeb文書では，\verb+<+TABLE\verb+>+の入れ子構造が頻繁に見られる．性能表抽出のタスクでは，入れ子構造になった\verb+<+TABLE\verb+>+の中で，どこまでが性能表を表しているかという表領域を特定する必要がある．提案手法では，(1)フィルタリング，(2)表領域抽出，の2つのプロセスによってWeb文書群から性能表を獲得することを試みる．処理の流れを図\ref{outline}に示す．ここで，フィルタリングとは，製品メーカのサイトからHTMLダウンローダで獲得したWeb文書群を対象とし，その中から性能表を含む文書を抽出することを指す．フィルタリング処理では，文書分類などのタスクで高い精度を収めているSupportVectorMachines(SVM)を用いる．また，少ない訓練データでもSVMと比較して高い精度を得ることができるといわれているTransductiveSVM(TSVM)とSVMを比較する．一方，表領域抽出とは，フィルタリング処理で得られた文書中から，性能表の領域のみを抽出することを意味する．表領域抽出処理では，フィルタリングの際にSVMおよびTSVMのための素性として選ばれた語をキーワードとし，それらを基に表領域を特定する．以下では，まず，2節で，本稿で扱う性能表抽出のタスクに最も関連のある表認識などの関連研究について説明する．3節では，フィルタリングに用いるSVMとTSVMについて述べ，学習に用いる素性選択の手法について説明する．続いて，4節で，各Web文書から表領域を特定する手法について述べ，5節で提案手法の有効性を検証し，6節でまとめる．\begin{figure}\begin{center}\epsfile{file=outline.eps}\end{center}\vspace{-3mm}\caption{処理の概要}\label{outline}\end{figure}