# コーパスに基づくがん用語集合の作成と評価

がん患者に対する情報提供の適正化のため，がん情報処理を可能にする言語基盤で あるがん用語辞書を，医師による人手で作成した。権威あるコーパスとして国立が んセンターのウェブ文書を用い, 延べ約 2 万 6 千語を収集し, 用語候補の集合 Cc (Cancer Terms Candidate : 語彙数 10199 語)を得た. 10 種のがん説明用コンテンツ を対象とした Ccの用語の再現率はそれぞれ約 $95 \%$ 以上であった。次に一般語やが ん医学用語との関係と用語集としての整合性から用語選択基準（ $\mathrm{T} 1:$ がんそのもの を指す，T2：がんを想起させる用語， T3：T2の関連語， T4：がんに関連しない語の うち， T3までを採用する）を作成し，Ccに対して適用，93.7\%が基準に合致し 690 語を削除，9509 語をがん用語 C として選択した。選択基準に従って作成した試験用 ワードセットを医師に示すことで, 用語選択基準を評価した。その結果， T1と (T2， $\mathrm{T} 3, \mathrm{~T} 4)$ の 2 つに分割した場合と (T1, T2), (T3, T4) 分割した場合で一致係数 $\kappa$ が 約 0.6, $\mathrm{T} 1, \mathrm{~T} 2,(\mathrm{~T} 3, \mathrm{~T} 4)$ の 3 つに分割した場合は約 0.5 であり, 選択基準を明示せ ずに単に用語選択を行った場合の $\kappa$ 值 0.4 に比べて高値であったことから, 本研究 で提案するがんとの関連性に基づいた用語選択法の妥当性が示された。さらに，既存の専門用語選択アルゴリズムにより得られた用語集合 (HN) と本研究で得られた 用語集合 (C) を比較したところ，HNでの再現性は $80 \%$ 以上と高値だが，精度は約 $60 \%$ であり, 本研究のような人手による用語選択の必要性が示された. 以上のこと から, 専門性の高い, がんに関するような用語集合を作成する場合, 本研究で行っ た, 信頼性の高いコーパスを用い, 専門家の語感を信用して, 中心的概念からの距離感を考慮した用語選択を行うことにより，少人数でも妥当性の高い専門用語集合 の作成が可能であることが示された。

キーワード: がん用語, 専門用語辞書, 医学用語
## Establishment of Corpus-based Cancer Specific Term Set and its Characteristics

 \\ AKira Shimazu ${ }^{\dagger \dagger}$ and Yoshinori SaKa $I^{\dagger \dagger \dagger}$
}

For providing the appropriate cancer information to patients, we made the Corpusbased Cancer Term Set as the basic linguistic infrastructure for analyzing cancer contents. The specific terms of cancer was carried out by the qualified medical doctors by cutting out each word using the whole web contents of the National Cancer Center

as the authorized corpus. Out of over 26,000 words that were carried out, 10,199 terms were finally collected as the Cancer Terms Candidate (Cc.) This term set covers $96.5-99.5 \%$ of 10 different kinds of cancer content, which is enough for analysis. Considering the contrast between this cancer word set and other word set, such as general words, general medical words and proper nouns, the $\mathrm{Cc}$ was investigated based on selection standards. As a result, 93.7\% terms of Cc was selected into the new word set "C." Secondly, based on the relationship between general terms and cancer/medical terminology, as well as on the consistency of the glossary, the selection criteria (T1: Cancer itself, T2: Terms directly related to cancer, T3: Terms related to both T1 and T2, and T4: Terms of unclear relations to cancer) were proposed. As they were adapted to Cc, $93.7 \%$ met the criteria, 690 words were removed, and 9,509 were selected as the $\mathrm{C}$ word in terms of cancer. These terms were selected according to the criteria to create the word set for doctors to test, which indicates that the criteria for selection were indirectly evaluated. As a result, in two cases where the word set was split into $\mathrm{T} 1$ and (T2, T3, T4,) and where it was split into $(\mathrm{T} 1, \mathrm{~T} 2)$ and $(\mathrm{T} 3, \mathrm{~T} 4)$, coefficient of contingency, " $\kappa$," was 0.6 . And in case where into the word set was split into T1, T2, (T3, T4) was 0.5 . And in case where into the word set was split into $\mathrm{T} 1, \mathrm{~T} 2,(\mathrm{~T} 3, \mathrm{~T} 4)$ was 0.5 . These " $\kappa$ " values were higher than in the different test; making the simple question "Cancer word or not." Thus, the selection and classification of T1 and T2 terminology is plausible. Furthermore, the comparison analysis of detected words were performed for original several cancer corpus using HN : (auto-specific-word-selecting algorithm (Gen-Sen-Web)) and C. As the result, the recall rate of $\mathrm{HN}$ for $\mathrm{C}$ was around $80 \%$, however the precision rate of $\mathrm{HN}$ for $\mathrm{C}$ was around $60 \%$. Thus, these automatic word selecting methods are useful for evaluation of consistency for $\mathrm{C}$. However, the reducing the ignore words selection must be required for those systems. Therefore, it was suggested that this method enabled us to create a low-cost, feasible cancer-specific term set. Thus, the selection and classification of T1 and T2 terminology is plausible. Therefore, it was suggested that this method enabled us to create a low-cost, feasible cancer-specific term set.

Key Words: Cancer Words, Special Word dictionary, Medical Words

## 1 はじめに

がんの患者や家族にとって，がんに関する情報（以下，「がん情報」と呼ぶ）を知ることは非常に重要である。そのための情報源として，専門的で高価な医学書に比べて，ウェブ上で提供 されているがん情報は, 容易に入手可能であり, 広く用いられるようになってきている (山室 2000; 野口 2000). これら Webで公開されているがん情報は, 良質で根拠に基づいたものばかり ではなく, 悪質な商用誘導まで存在する (Wendy A. Weiger, 坪野 2004; Humphrey and Miller 1987).このような多量のがんに関する文書の中からその文書が何を述べているかの情報を抽出

し，良質ながん情報を選別し取得されるがん情報の質を向上させることが求められている。こ のように，がんに関する文章について，自然言語処理を適用することにより，がんに関して有用な結果を得るための情報処理を，本稿では，がん情報処理と呼ぶ。

がん情報処理のためには，がんに関する用語（以下，がん用語と呼ぶ）の網羅的なりスト，す なわち，網羅的ながん用語集合が必要である。なぜなら，もし，網羅的ながん用語集合が存在 すれば，それを利用することにより，がんに関する文書の形態素解析や情報検索等のがん情報処理の精度が向上することが期待できるからである。しかし，現状では，内科学や循環器学等 の分野の用語集合は，それぞれの関連学会により作成されているが，がん用語集合は存在しな い. そのため, 本研究では, がん用語集合を作成するとともに, がんだけでなく, がんとは別 の分野における用語集合の作成にも適用できるような, 用語集合作成法を提案することを目標 とする。

高度ながん情報処理の例としては,「胃がん」や「肺がん」などの単純な検索語から検索エン ジンを用いて得られたコンテンツが，一体，どのような意味を含んでいるのかを推定することな どが想定できる。そのような処理のためには，「胃がん」や「肺がん」などのがんの病名だけを がん用語としていたのでは不十分である。少なくとも，「肝転移」や「進行度」のようながんに 限定的に用いられる語から，「レントゲン写真」や「検診」のように，がんだけに用いられるわ けではないが関連すると思われる語もがん用語とする必要がある。なぜなら，「胃がん」や「肺 がん」で検索した文書は，既に，「胃がん」や「肺がん」に関係することは明らかであるから， そこから更に詳細な情報を獲得するには，「胃がん」や「肺がん」よりも，もっと詳細な用語を 利用する必要があるからである.

このように，がん情報処理のためには，「胃がん」や「肺がん」等のがんに関する中核的な用語だけでなく，がんに関連する用語や周辺的な用語も網羅的に採用すべきである。ただし，「網羅的」といっても，がんとの関連度が低すぎる語をがん用語集合に加えるのは， 望ましくない， そこで，病名などの中核的意味を示す用語から一定以内の関連の強さにある用語のみから，が 几用語集合を作成し，それ以外の語に関してはがんとの関連性が低いと考える。

このような関連の強さに基づくがん用語集合を作成するためには，まず，「がん」という疾患 の性質を考慮する必要がある。「がん」は図 1 のように，胃がん，肺がんをはじめとする複数の 疾患群（50 個以上の疾患）の総称であると同時に，他の疾患とも関わりがある。例えば，図 1 の下部分に示したタバコは，肺がんの直接のリスク要因であることが知られているが，それだ けでなく, 動脈硬化を引き起こし, 心筋梗塞や脳梗塞などの成人病を起こす危険因子としても 知られている。ただし，夕バコによって引き起こされる動脈硬化が原因で起こる心筋梗塞や脳梗塞は，直接肺がんとは関係しない，そのため，「夕バコ」はがんに関連するが，「心筋梗塞」や 「脳梗塞」はがんに関連しない。

また，図 1 の上部分に示した肝障害に関連する疾患と密接に関係する「肝がん（肝臟がん）」

図 1 がんとがんに関する疾患の関係の例

は，肝硬変やウィルス性肝炎から直接発病する場合もある。そのため, 肝硬変やウィルス性肝炎は，がんではないが，がんに関連する疾患であり，これらの内容が記述されているコンテン ツは，がん関連用語を含む可能性が高い，そのため，肝がんに関連する用語候補を得るために は, 図 1 の上の斜線で示した部分である「がん関連用語」を収集する必要がある。つまり，肝が んに直接関係する用語だけではなく, 肝硬変やウィルス性肝炎などの関連する疾患に関係する 用語であっても，肝がんに間接的に関係する用語は含める必要がある。（「がんに関係する」と いうことの定義については， 3 節で詳述する.）さらに，がんにおける用語の範囲は，それぞれ のがんにより異なるためアプリオリな定義を行うことは困難である。そのため，内省により用語集合を作成するのではなく，実際に存在するコーパスから用語を収集することが望ましい.

がん用語の一部は，例えば「リンパ節」や「転移」のように，一般用語辞書（例えば ChaSen 用の ipadic ver. 2.7.0) や, 医学用シソーラスである MeSH(National Library of Medicine 2006) にも含まれている。しかし，これらに含まれるがん用語には，がんに関する用語であるとの説明がないため，これらの用語からがん用語を自動的に選択することはできない．また，がんに 関するテキストから，専門用語抽出アルゴリズム (Nakagawa 2000; 佐藤, 佐々木 2003) を利用

して, がん用語の候補を抽出することも考えられるが, 我々の予備実験および 4.5 節の実験に よると，このような候補には，がん用語以外のものも大量に含まれる，そのため，既存の一般用語辞書や専門用語抽出アルゴリズムを利用して用語候補を抽出したとしても，妥当な用語集合にするためには，人手によるがん用語の選別が不可欠である。この選別における問題は，選別の妥当性を確保することである。 さらに，選別の対象であるがん用語の候補集合が，なるべ く多くのがん用語を網羅していることを保証する必要もある。

がんに限らず，ある分野の用語集合の網羅性と妥当性を保証するためには，内科学や循環器学等の医学の各分野における用語集合について 2 節で示すように，学会単位で多大な人手と時間を費やして作成することが考えられる。しかし，これには多大なコストがかかる，そこで本研究では，相対的に低コストで，網羅的で妥当ながん用語集合を作成するために，まず，国立 がんセンターの Webサイト (国立がんセンター http://www.ncc.go.jp/index.html) のコンテン ツをコーパスとして，がん用語の語感を持つ医師に候補語彙を切り出させ，がん用語候補集合 (Cc: Cancer Term Candidates)を網羅的に作成する。この国立がんセンターのコンテンツは,同センターががんに関するわが国の最高権威の診療機関であること，50 種類以上のわが国の国民の罹患する可能性のあるほぼ全てのがんに関する記述があることから，がん用語に関する信頼性と網羅性が確保できると考える。な押, 国立がんセンターの Webサイトのコンテンツの信頼性に関して 3.1 節，がん用語の切り出しの一貫性に関して 3.2 節でそれぞれ検討する.

このように本研究では, 用語集合の切り出し元とするコーパスの医学的内容の信頼性と, 記述 されている内容の網羅性は十分と仮定して, 用語候補集合 ( $\mathrm{Cc}$ ：Cancer Term Candidates) を作成する，最初の切り出しの段階では，医師の語感に基づいて，用語候補をできるだけ網羅的に 広く収集することによって, 初期段階における用語の漏れを防ぐ、次に，これら用語候補の特徵から，がん用語の選択基準を作成し，この基準に基づいて，Cc からがん用語集合 (C: Cancer Terms) を抽出する．最後に，他の医師に選択基準を説明し，評価用の用語候補を分類してもら うことにより，選択基準の妥当性を評価する。ここで，この選択基準は，上で述べたように，病名などの中核的意味を示す用語から一定以内の関連の強さにある用語のみを選ぶための基準で ある。

なお, 2 節で示すが, わが国では医学のうち内科学や循環器学に関する用語集は存在するが, が ん用語集はなく, 本研究で作成するがん用語集は, それ自体が新規である。 さらに, 本研究では, がんだけでなく，他の分野の用語集合の作成にも適用できるような用語集合作成法を提案する ことを目標とする。な㧍，関連して，コーパスに基づいて辞書を作成したものとして COBUILD の辞書等があるが，医学用語をコーパスに基づいて収集し評価した例はない。

## 2 従来研究

まず，既存の公開されている医学用語集を分類し，本研究で作成するがん用語集合との相違点について述べる. 次に, 内科学と循環器学を例として, これらの用語選択について述べ, が ん用語集合の要件について検討する.

## 2.1 既存の医学用語集

表 1 に現在公開されている医学用語集の例を示す.これら用語集を, 公開されている内容に 基づいて, 作成者, 対象領域, 公開方法, 見出し語数, 各用語に対する説明の有無, 用語選択 の基準公開の別，主な用途の 7 つの観点から分類した. これより，これらの用語集は和英の用語の統一を目的とした対訳辞書（対訳共有）と, 概念の共有を目的とした事典の形式（知識共有）をとるものがあることが分かる.

これらのうち最大のものは, 1 の日本内科学会が編集した用語集だが, この用語集は学会誌な どでの学術用語としての用語を統一するために編纂されたものであり, 英語一日本語の対訳辞書である。内科学は医学全般の疾患を網羅的に扱う分野であり，がん用語もこの用語に含まれ ると考えられるが, 各用語の用例と用語別の出典が明示されておらず，がん用語かどうかを機械的に判定することはできない. 同様に $2,4,5,6,7,8,9,10,11,12$ の用語集には用語の説明 と出典がないため, 収録されている用語の選択基準が不明である. 13 の国立がんセンターの公開する「がんに関する用語集」は, 患者や家族に対して, 医療関係者が行う用語の理解を助け ることを目的にまとめられたものであるが, 項目数は約 220 であり, 本研究の目的とする, 網

表 1 公開されている医学用語集の例

 & なし & 公開 & 対訳共有 \\

羅的な用語集ではない.

これらの用語集と比べ，表 1 の 3 の合衆国の NCI: National Cancer Instituteの公開している “Dictionary of Cancer Terms"は，項目数が約 5200 であること，それぞれの用語に対する説明 が行われており, 説明内容に基づいて用語が選択されていると考えると, 本研究の目的とする,網羅性が高くかつ選択基準が明確な用語集に最も近い。しかし，合衆国とわが国では，疾患分布が異なる（例えば，胃がんは合衆国では稀な疾患である）こと，医学的技術（内視鏡技術はわ が国が開発した技術である），社会制度（社会保険の制度が全く異なる）など，様々な相違があ る。そのため，必要ながん用語集合が異なる可能性が高い，以上のことから，本研究では，わ が国のがん情報処理を可能にするがん用語集合を，実際の用例に基づいて作成する。本研究で 作成する用語集合の特徴は，表 1 の 7 つの観点からは，（1）作成者は本研究の著者ら，（2）対象領域はがん，（3）公開方法は未定，（4）見出し語数は日本語約 1 万語，（5）用語説明はなし, （6）用語選択基準は公開，（7）用途はがん情報処理である.

## 2.2 用語選択基準の例について

表 1 で示した医学用語集の中で, 用語選択基準の例として, 日本内科学会と日本循環器学会 の基準を図 2 に示す. 内科学や循環器学は, 医学において歴史も古く, 膨大な知識の整理の行 われた結果教科書として長年にわたって出版され，それぞれ数千語以上の索引が掲載されてお り，これらが，用語集を作成する上での言語資源として活用されている．以下，内科学，循環器学を例としてそれぞれの選択基準について述べ，がんに関する用語選択基準について述べる。

内科学会用語集は, 初版（ドイツ語見出しで約 9400 語）に始まり，平成 5 年に出版された第 4 版（英語見出しで約 27,000 語）を改訂した第 5 版（英語見出しで約 35,000 語）のものである.内科学は全ての医学の基礎的領域であり, 約 100 年近い歴史もあることから, 歴史的経過で基礎となる前版の用語に学会の選任した委員（第 5 版の場合, 平成 6 年に各専門分野を代表する 計 14 名の理事・評議員）で組織された内科学用語集改訂委員会が約 5 年をかけて, 第 4 版に約 10000 語を追加する形で平成 10 年に第 5 版を出版した。なお, 今回の改訂などでの用語の出典 は明示されていない。また, 用語選択の基準に関しては, 「内科学の分野において使用される用語および関係の深い用語」として，専門委員会が選択したものである.

循環器学用語集は平成 20 年 3 月に改訂第 3 版が出版された。この用語集は, 第 2 版（5,638 語）に，数冊の教科書の索引語（合計 19,037 語）を加えて基本用語リスト（24,675 語）を実務委員会が作成し，これに採用の可否を延べ 59 人の委員が判定し， 14,858 語を選択し, 最終案 14,476 語まで合計 3 回の選択を行ったと記述されている.このように循環器学は心筋梗塞から 高血圧までの分野があり，それぞれの細分化された領域に専門家が存在するため，学会として コンセンサスを形成するために，長い時間と多大な労力を必要としたと考えられる。これも内科学同様,「循環器学の分野において使用される用語およびこれに関連の深い用語を採録」とし

## 日本内科学会の内科学用語集での採録基準 (用語採録の原則)

1. 内科学の分野において使用される用語およびこれと関係の深い用語を収録

2. 訳語はできるだけ各関連学会の用語集に従うようにしたが、一部内科学会独自の見解によった。

3. 固有名詞、人名のついた用語は内科学の教科書にみられるものだけを採録した。

4. 解剖学用語、薬品名の採録は前版にならい最小限度にとどめた。

5. 形容詞の採録は最小限にした。動詞は採録しなかった。

6. 新たに「内科で用いられる略語」を収録した。略語の選択にあたっては乱用を避け，国際的に通用することを基準とした。

## 循環器学用語集の採録基準

1. 循環器学の分野において使用される用語およびこれに関連の深い用語を採録するこ とを原則とした。使用頻度が多くても，一般的日常用語, 一般的医学用語は除外した。

2. 他の関連学会の用語集を出来るだけ尊重したが, 循環器学の立場から若干修正を加 えたものもあった。

3. 欧語としては, 英語(米式綴りを原則としたが，日常慣用されるラテン語, フランス語な ども加えた。

4. 英和編，略語編，和英編とし，見出し語各々，5,631語, 525語, 5,885語とした。

5. 名詞を主としたが, 形容詞, 分詞, 過去分詞, 動名詞等の形容語も最小限に採録した。

6. 旧称, 古語は, 原則として採録しなかった。

7. 英語の用語に対して, 和訳はなるべく一語にするように努めたが，広く使われているも のは止むを得ず複数語を採用した。

図 2 網羅的医学用語集の選択基準

ており，採録の用語範囲に関する明確な選択基準は示されていない.

## 2.3 がん用語集合の要件

これら内科学や循環器学などに比べ, がんは医学の比較的新しい領域である。この疾患群は,他の医学領域においても重要な疾患であり，各科別に専門家がそれぞれの専門領域のがんを診断治療してきた。そのため,「がん」という専門領域が認識されだしたのは新しい。日本臨床腫瘍学会が専門医試験を開始したのは平成 17 年からである。 さらに基準となる索引を含む教科書 も数少ない. そのため内科学や循環器学のように, 教科書の索引をもとに, 基本的な用語集合 を作成するなどの方法で作成することは困難である.

さらに, これら他の疾患の用語集の用語選択の基準から以下のことがわかる.

$\cdot$ 用語集の特徴として
- 主に研究者間での知識共有が目的である

－ 各用語の説明は与えられていない
- 用語選択の基準として

－ それぞれの学問分野に関係が深いと考えられる用語が収集されている
- 用語の選定方法は, 内科学や循環器学という大きな学問領域の中で, 細分化され 専門化された各領域の専門家が素案を作成し，全体をまとめている

一 人体の部位を示す解剖学用語など，たとえその分野で多用される用語であっても，他の医学領域の用語や一般語は削除されている

これらに対して，本研究で作成するがん用語集合（C）は，がん情報処理を可能にするため に，がんに関連する用語であれば，他の医学領域や一般語であっても，実際のコーパスに従っ て採用する必要がある。例えば，「大動脈周囲リンパ節」の場合，「大動脈」は解剖学用語，「周囲」は一般語, 「リンパ節」も解剖学用語であり, この「大動脈周囲リンパ節」は解剖学用語で ある。ところが，「大動脈周囲リンパ節への転移」は，がん患者の状態を知るために重要ながん 用語である。このような例に対応するために「大動脈周囲リンパ節」もがん関連用語として採用する必要がある。 そこで, 本研究では, 従来研究とは異なり, 解剖学用語や一般用語など範囲を限定せず，コーパスに出現するがん関連用語を網羅的に採用する。

また，従来の用語集では，用語の選定にあたって，専門家が素案となる用語候補集合を作成し ている，この部分は，本研究では，国立がんセンターのテキストから専門家ががんに関する用語を切り出すことに相当する．国立がんセンターのテキストを利用することにより，本研究に おいても，従来の用語集と同様に，がんに関係の深い用語の収集が可能になると思われる。な お，本研究で作成する用語集も，用語の説明は行わない.

以上のことから本研究では，国立がんセンターのテキストに出現し，かつ，専門家が，「がん に関係する」という語感によって選択した用語（名詞句）をがん用語の候補とする。その上で，各候補について，実際の用例を検討し，用語選択の基準を作成し，がん用語集合を求める.

## 3 がん用語候補集合 $(\mathrm{Cc)$ の作成}

本研究では，図 3 に示すように，がん情報に関する質の高いコーパスを選定し，これを対象 として, 網羅的ながん用語候補集合 Cc を作成する。得られた用語候補の意味と整合性から, 用語選択基準 (SC：Selection Criteria）を作成する。このとき， Cc の抽出の一貫性が十分である かどうかを元のコーパスを用いて調べる。 Cc（がん用語候補集合）を C（がん用語集合）と Dc （削除用語集合）に分ける。 $\mathrm{C}$ と $\mathrm{Dc}$ から Wt（評価用ワードセット）を作成，これを第三者に

図 3 本研究でのがん用語の収集と評価の過程

提示し，SCの妥当性を検討する，以上により，一貫性をもって抽出された妥当ながん用語集合 を作成できると考える。以下，元コーパスの選定，がん用語候補集合 $(\mathrm{Cc})$ の作成， Cc に含ま れた用語の実コーパス中での特徴，がん用語の選択基準について述べる.

## 3.1 コンテンツの選定

1 節で述べたように，本研究では，国立がんセンターの Web サイトのコンテンツを対象とし て, 網羅的な用語候補集合 Cc を作成する。同センターは，わが国の医療情報提供に関しては,最も歴史が長く(Nakagawa, Kimura, Itokawa, Kasahara, Sato, and Kimura 1995), その医療レ ベルは国内最高であるといわれている。同センターの「各種がんの説明のページ」には，患者 や家族を対象として（1）病名，（2）概説，（3）症状，（4）診断，（5）病期分類，（6）治療方法, （7）期待される予後,（8）その他の説明, などの内容が記述されており, 病名別に患者や家族が それぞれの疾患の知識を系統的に得られるように工夫されている。また，当コンテンツは同セ ンターが情報提供を開始した当初から, 複数の専門家からなる Peer-reviewを導入し, コンテン ツ内容に関する検討を行っている。データ量はテキストデータとして約 15 メガバイト, コンテ ンツ総量は 150 メガバイト（2006 年 10 月に大幅改訂後, 疾患数が 53 から 59 に増加）であり, わが国で最大の情報提供を行っている.

この他に, がんに関する情報源として, 世界的に有名なものとして, 合衆国の National Cancer Institute (NCI) の PDQ(National Cancer Institute (NCI) 2007)がある.しかし, PDQは白人 などの欧米人に対しての記述であり，わが国の状況について記述したものではないので，わが 国におけるがんの状況に対応した用語辞書を作成したいという目的には適さない。わが国でも

これを和訳し提供しているサイトも存在する ((財) 先端医療振興財団 2009). 本サイトはがん 情報としては有用だが，NCI の全てを翻訳しているわけではないので，量の点で国立がんセン ターに及ばない。

また，医師に対する専門知識を提供する民間の有料コンテンツ (山口，北原 2004) は，標準的 な医療の指針を与える知識べースとして広く医師に使われている。しかし，医師をはじめとす る医療関係者に対して，専門用語のみで，診断方法や治療方針を説明するものであり， ウェブ 上で提供されているような一般人を対象とした情報提供内容をも対象としたい今回の目的には 適さない，以上のことから，国立がんセンター (www.ncc.go.jp) を信頼性の高いコンテンツと して選択する。

## 3.2 がん用語候補集合の作成

がん用語候補集合の作成について述べる。まず，2006 年 6 月に同センターが情報提供を行っ ているコンテンツのうち，各種がんに関して説明を行っている 53 疾患分「各種がんの説明の ページ」（約 1.5 メガバイト）を，それぞれの疾患の説明別にテキストファイルを作成した。そ れぞれの疾患別のテキストファイルに対して, 医師免許を持ち, 臨床経験のある専門家である本稿の第一著者が用語の切り出しを行った. なお, わが国の医師は 6 年間の専門教育を受け, 内科 や外科を問わず全分野から出題される数百問からなる国家試験に合格していることから，一定 の語感を共有しており，その用語選択はある程度の代表性を持っていると考える。ここで，用語切り出しは，「がんに関連する用語」として認識する語を幅広く網羅するように，名詞句を中心として網羅的に切り出し，がん用語候補集合 Cc1 を作成した．得られた Cc1 の異なり語数は 3313 語であった. なお，これらコンテンツは，1ページあたり約 2000 字から 15000 文字，ファ イルサイズとして $10 \mathrm{~K}$ (5000 文字) から $30 \mathrm{~K}$ バイト（15000 文字）であり，切り出しに要した 時間は $10 \mathrm{~K}$ バイトあたり約 $30 \sim 45$ 分であった。また，切り出し語数は 1 疾患あたり $150 \sim 350$語であった。

Cc1 作成時の異なり語数の成長曲線 (growth curve) を図 4 に示す. 図 4 の横軸が, 抽出を行っ た「肺がん」「胃がん」などの疾患の数，縦軸がそれぞれの疾患のコンテンツから抽出した用語 を足し合わせた時の異なり語数である。これによると疾患数の増加により，その疾患における 固有の用語が増加分となるが，疾患数 30 個前後で増加率は鈍化しており，50 個前後でゆるや かになっている。これは，がんに関する共通語彙の存在によると思われる。例えば，「CT 検査」 や「手術」「化学療法」などは, 多くのがんで使用される語である。これに比べて疾患固有のも のは多くないため新規語の増加率が鈍化すると考えられる。本図からも, 53 疾患の約半数の 30 疾患前後で約 $80 \%$ の用語が出現している。これにより, 用語の切り出しの対象とするコーパス の網羅性（本研究の場合、コーパスの説明しているがん情報の内容）を大きくすることによっ て，がんに関連する用語を十分網羅的に収集することができると考えた。

図 $4 \mathrm{Cc} 1$ 作成時の疾患数別 Growth Curve

なお,この国立がんセンターのコンテンツは, 2006 年 10 月に行われた大幅改訂に伴い, 疾患数も追加され, 53 から 59 となった。そのため, より網羅性を高くすることと関連用語も含めた 用語収集を目的とし, 疾患別だけではなく全ぺージ（データ量は合計約 250 メガバイト，テキ ストとして容量約 15 メガバイト）から，延べ 29,500 語を切り出し，用語候補集合 Cc2（9,451 語）を得た.このようにして得られた用語候補集合 $\mathrm{Cc} 1, \mathrm{Cc} 2$ の和をとり，がん用語候補集合 Cc (Cancer term Candidates, 10199 語) を得た。

## $3.3 \mathrm{Cc$ に含まれた用語の実コーパス中での特徴}

ここでは，Cc に含まれる用語の特徴や性質を明らかにするために，実際のコーパスからどの ような用語が収集されたか，それらはどのような特徴を持ち，どのようにがんと関連性がある のかについて述べる.

## 3.3.1実コーパスからの Ccへの用語収集の例

本研究で用いた実コーパスの例（図 5 の文例 1 ）から, 専門家（本稿の第一著者）が, がんに関連すると思われる用語候補（Ccに含まれる語）を，網羅的に選んだ例を図５の下線により示す.

文例 1 の文章全体は膨大であり，肺がんの（1）病名，（2）概説，（3）症状，（4）診断， (5)病期分類，（6）治療方法，（7）期待される予後，（8）その他の説明が含まれる。ここでは，以下の文例 1-1, 1-2, 1-3 の 3 つの部分を用いて説明する.

文例 1-1：（1）病名と（2）概説を行っている部分

## 文例1

## $=\underline{\text { http://ganjoho.noc.go.jp/pub/med info/cancer/010202.html }$}

文例 $1-1$

肺がん はいがん掲載日:1995/11/06 更新日:2006/10/01

1. 肺がんとは 1）肺の構造と働き肺は呼吸器系の重要な臓器であり、藏、気管、食道などからな る絎隔（じゅうかく）という部分を挟んて胸の中に左右 2 つあり、左肺、右肺と呼ばれています。右肺は 葉と呼ばれる 3 つ部分からなり (上葉、中葉、下葉)、左肺は右肺よりわずかり小さく上葉と下葉に分か: れています。肺は身体の中に酸素を取り入れ、酉酸炭素を排出します。空気は口と鼻から頤・喉頭を 経て気管を通り、気管支と呼ばれる左右の管に分か氺左右の肺に入ります。気管支は肺の中で細気管支と 呼ばれるより細管に分枝し、木の枝のように肺内に広がり、末端酸素と三酸化炭素を交換する肺胞と 呼ばれる部屋となっています。

## (中略)

文例 $1-2$

4）肺がんの組織分類 肺がんは、小細胞がんと非細胞がんの２つの型に大きく分類されます。非小細胞肺がんは、さらに腺がん、扁平上皮がん、大細胞がん、腺扁平上皮がんなどの組織型に分類されます。肺がんの発生しやすい 部位、倠行形式と速度、症状などの臨床像は多彩ですが、これも多くの異なる組織型があるためです。腺がんは、我が国で最も発生頻度が高く、男性の肺がんの $40 \%$ 、女性の肺がんの $70 \%$以上を占めています。通常の胸部のレントゲン写真で発見されやすい「肺野型」と呼ざれる肺の末梢に発生するのがほとんどです。肺がんの中でも他の組織型に比一臨床像は多彩で、進行の速いものから進行の 遅いものまでいろいろあります。次に多、扁平上皮がんは、男性の肺がんの $40 \%$ 、女性の肺がんの $15 \%$ 。占めています。気管支が肺に入った近くに発生する肺門型と呼ばれるがんの頻度が、腺がんに比べて高く なります。大細胞がんは、一般に堌殖が速く、肺がんと診断された時には大きながんであることが多くみ られます。小細胞がんは肺がんの約 $15 \sim 20 \%$ 占め、壃殖が速く、脳・リンハ節・肝蔵・副腎・骨など に転移しやすい悪性度の高いがんです。

## (中略)

文例 $1-3$

また、受動契煙によって、肺がんのリスクが高くなるという科学的根拠は十分あると評価され、受動咖垔 がない者に対し、20～30\%程度高くなると推十されています。その他、アスベスト、シリカ、砒素（ひ そ)、クロム、コールタール、放射線、ディーゼル排ガスなどの職業や一般環境での曝露 (ばくろ)、さら に、石炭ストーブの然尭や不純物の混ざった植物油の高温調理により生じる煙 (中国の一部地域)、ラドン などによる室内環境污染も、肺がんのリスク要因とする根拠は十分とされています。

## (後略)

図 5 がん情報提供コンテンツからの用語候補切り出し例（肺がん）

## 文例 1-2: 肺がんの組織分類（種類による分類）

文例 1-3: 肺がんの原因に関して説明している部分

本例では，網羅的用語収集のため，「肺がん」などの明らかにがんに関係する名詞句だけでは なく,「肺がんのリスク」などの名詞句や，「空気」「ラドン」などの一般名詞, 内科学会の選択基準では除外されている「肺」「気管」など解剖学用語も選んでいる。結果, 文例 1-1 から 25 語, 1-2 から 33 語, 1-3 から 21 語の合計 79 語が切り出された.

## 3.3.2 Ccに含まれた用語候補の種類

得られた用語を理解しやすくするために，表 2 に各用語候補の重複を除き，どのような医学上の概念に関連するかを（医師免許をもつ第 1 著者が）想起したものを「種別」として付記し たものを示す.これら用語の「種別」を付加することは，理解を助けるためや，用語間の整合

表 2 文例 1 からがん用語候補として切り出された語と種別

性を調整する場合に有用である。例えば，「病名」に分類される語はがん用語の中心的な概念を 示すことが多い。これに対して「一般語」は，がんに関係する用語ばかりとは限らないなどで ある。これらの種別を $\mathrm{Cc}$ の用語全てに付加することは，膨大な労力を必要とし，異なる専門家間のコンセンサスを得ることが困難であるため今後の課題とするが，用語が一般的な医学的知識の中でどのような範疇に入るかを大まかに理解することが可能になること，各種別内での用語の比較が可能になり，整合性をとりやすくなることから利便性が高い.

表 2 に出現した語では，「肺がん」は病名（病名）であり，「肺」，「肺の構造」、「気管支」は人体の特定の場所を示す解剖学用語（解剖）である。また,「呼吸器系」「肺内」は臨床医学で使用される用語（臨床）であり，「酸素」，「空気」は一般語（一般）である。これらから，表 2 の $\mathrm{Cc}$ に含まれる語は, これら 5 つの種別の想起が可能であり, 9 個の病名, 25 個の解剖用語, 22 個の臨床用語, 3 つの検査用語, 16 個の一般語に分類された.

## 3.3.3Ccに含まれる各語のがんとの関連性分類の必要性

Cc に含まれる語とがんとの関連性に関して検討する。前節で述べたように，表 2 中の「病名」 は一様にがんを示すと考えられるのに対し, 「一般語」はがんに関係する用語ばかりとは限らな い.このように Ccは，がんと関連性が明確な「肺がん」のような語から，「空気」，「酸素」な どのがんとの関連性を想起することが難しい語までを含んでいる.

このように Ccに含まれる各語は，それぞれ，がんとの固有の関連性を示す。「関連性」とは， その語が，がんを起点として考えた時，「がんそのものを示す強い関連性を持つ用語」（表 2 の 語では「肺がん」「扁平上皮がん」）を起点として，「転移」や「悪性度」などの「がんを想起さ せる用語」から，「末端」「推計」「酸素」など関連を想起しにくい語を「関連しない語」とする 場合における関連の強さを示す順序尺度である。この尺度を用いることによって, 本研究では, がん用語集合を，従来研究のように各語が集合に「含まれる」か「含まれない」かの二者択一で はなく，各語に想起される関連性の強弱を示すタグを付加しておくことによって，より広い範井の用語を含めることが可能になる。また, このような「関連性の強弱」という主観評価で用語を分類する場合，つけられたタグを第三者による評価などで客観化する必要があるため，本研究では, 4.3 節で複数医師により, 関連性の強弱の一致の度合いを確かめる。

以下では，この関連性の強弱を表現するために，「ホップ」という概念を導入する。本稿で は，がんに関連する語が，後掲図 7 のようなネットワーク構造となっていると想定する。そし て，このネットワーク上において「がんそのものをさし示す用語」から離れるほど，がんとの 関連性が弱くなると考えている。このとき，このネットワークにおけるリンクを，「がんそのも のをさし示す用語」から 1 段階離れるごとに, 関連性が 1 段階弱くなると想定し，その「がんそ のものをさし示す用語」からのネットワーク上における距離を，インターネットとの類推から 「ホップ」と呼ぶことにする。つまり，0 ホップ目が，「がんそのものを示す用語」であり，そこ

からリンクを 1 つたどるごとに， 1 ホップずつがんとの関連性が弱くなると考える.

## 3.4 がんとの関連性による用語分類と選択基準

前節で述べた「がんとの関連性」(ホップ) によって用語を分類することにより，各用語の中心用語から関連用語という概念的な距離感が表現可能になる。ただし, これら関連性の分類に は医学的知識が必要だが，医学的知識のみでは，一貫性を保っての用語分類は困難である。そ こで，以下で述べる「がん用語の選択基準」に基づいて Cc の各語を分類する。

まず， $\mathrm{Cc}$ の各語を，がんとの関連性の強いもの（T1）から弱いもの（T4）までの 4 段階に分類する。これらは, $\mathrm{T} 1$ （０ホップ目）：がんそのものをさし示す語, $\mathrm{T} 2$ （1ホップ目）：がんを 想起させる語, T3（2 ホップ目）：がんを想起させる語に関連する語，T4（3 ホップ以上）：が んとの直接の関連を説明しにくい語である。これらに基づいて, 用語選択基準を図 6 のように

## がん用語の選択基準

がん用語としては、「がんの辞典」を考えた時に、単独の項目が構成可能な名詞句を、以下の「がんとの関連性」によって選択する。

がんとの関連性について

次のように規定するCcに含まれる語のがんとの関連性の分類の中で、 $T 3(2$ ホップ目)までを、がん用語とする。(2ホップ目までのルール)

T1(0ホップの目):がんそのものをさし示す語

T2(1ホップ目):がんを想起させる語

T3(2ホップ目):がんを想起させる語に関連する語

T4(3ホップ以上):がんとの直接の関連を説明しにくい語

注:なお、本用語集合は、学術目的の用語の統一を目的としたものではなく、言語資源としての用語集合の作成を目的として作成するため、他の用語集で採用され なかった、解剖学用語、複合語等も網羅的に含める。ただし、変化することも予想 される固有名詞などは病名や検査名などに含まれる場合を除き含めない。また、〜内、〜外などの連体詞的な用例は採用しない。

図 6 がん用語の選択基準
決める。そして, T1, T2, T3, T4 の用語候補の中で, 「2 ホップ目までのルール」（単に「2 ホッ プルール」とも呼ぶ）により， T1， T2，T3をがん用語とする。

本基準によって表 2 を $\mathrm{T} 1$ から $\mathrm{T} 4$ に分類した結果を表 3 に示す. 文例 1 に出現した病名はす べてがんの病名であったため $\mathrm{T} 1$ に，また，解剖学用語は 3.4 .3 節で示すように $\mathrm{T} 3$ に，臨床用語のうち「がん」という語句を含む語は $\mathrm{T} 1$, がんを想起させる「転移」や「進行」は $\mathrm{T} 2$ に, さ らに，一般語の「空気」や「二酸化炭素」は $\mathrm{T} 4$ に分類できることがわかる．以下， $\mathrm{T} 1$ から $\mathrm{T} 4$ の各分類について説明する。

## 3.4.1 T1（0 ホップ目）：がんそのものをさし示す語

表 2 の用語のうち，「肺がん」「扁平上皮がん」など「がん」を含む「病名」は，文脈なしにが んに関することが明らかな語である。また, 臨床用語である「肺がんのリスク」や「肺がんの

表 3 文例 1 から得た $\mathrm{Cc}$ 各用語のがんとの関連性による分類

リスク要因」のように明示的に「がん」という句を含む複合語も，単なる一般語である「リス ク」に「肺がんの」と限定されることによって,「病名」と同程度に，文脈なしにがんに関する ことが明らかな語となる。これらの, 病名を含み, 文脈なしにがんに関することが明らかな用語のことを本研究では,「T1：がんそのものをさし示す語」と呼ぶ.

このほかに，文例 1 には出現していないが，Ccに含まれる語である「白血病」，「リンパ腫」,「ボーエン病」,「リヒター症候群」のように「がん」を含まないがんの病名もある。また,「ATLL 細胞」,「骨髄腫細胞」,「経尿道的膀胱腫瘍切除術」等の語は, それぞれ「ATLL（急性 $\mathrm{T}$ 細胞性白血病) 」,「髄膜腫」,「膀胱腫瘍」というがんの病名を含んでおり,これらも「がんそのものを さし示す語」である.

## 3.4.2T2（1 ホップ目）：がんを想起させる語

肺がんの悪性度や性質を示す「転移」「悪性度」「進行形式」や, 肺がんの最も古い診断方法 の一つである「レントゲン写真」は, 文中にこれらの用語が出現した場合, その文の意味が肺 がんに関係することを連想させる語である。同様に，「肺門型」や「肺野型」はレントゲン写真 に関する所見の記述で，肺がんの形状を示す語である。「受動喫煙」や「アスベスト」も肺がん の原因として重要であることが知られている。これら用語は $\mathrm{T} 1$ の，がんそのものをさし示す 語ではないが，文中に出現した場合，その文脈ががんの意味を含むことが多い語である。この ような語のことを,「T2：がんを想起させる語」と呼ぶ.

このほかに,「寛解」「寛解導入不応」「急性転化」「自家造血幹細胞移植」は, 白血病にしか 用いられない. また, 「周囲臟器浸潤」,「遠隔転移」,「全身再発」などの, がんの状態を示す語 も他の疾患で用いられることはほとんどない. 抗がん剤として使用される「ブレオマイシン」 $\lceil 5-\mathrm{FU}\rfloor$ などの薬剤名，がん特有の治療法である「自家骨移植」「ミニ移植」「温熱療法」も同様 である.これらも「がんを想起させる語」である.

## 3.4.3 T3（2 ホップ目）：がんを想起させる語に関連する語

表 2 の「肺」, 「咽頭」などの解剖学用語は, 人体の特定の場所を示す語であり, 解剖学者に よって一義に定義されている名詞句である，2 章で述べたように，従来研究において，これら の解剖学用語は, 用語の重複を避けるために, 内科学や循環器病学の用語集には含まれなかっ た.しかし, がん情報処理の場合, 2.3 で述べたように, 解剖学用語の一部も網羅的にがん用語 に含める必要がある.

これら解剖学用語は, 例えば図 7 のように, 「肺がん」から「転移」という 1 ホップ目の関連語を介して，「肺」や「リンパ節」を連想することが可能である。また，これらの連想関係は方向性を持つ。つまり，「肺がん」から「転移」という 1 ホップ目の関連語を介して，「肺」や「リ ンパ節」を連想することは可能であるが，これと逆方向の連想，すなわち，「肺」から「肺がん」

図 7 肺がんを起点とした場合の各種用語の関係例

あるいは「リンパ節」から「肺がん」を連想することは難しい.

このように，「肺がん」と「肺」の連想関係は，「発生」「進展」「転移」など，がんの性状を示 す語の仲介によって可能であり，このような解剖学用語の一部はがん用語とすべきである。こ のように，何らかの中間的用語を介してがんに関連する用語も，がん用語と考えることができ る。そこで，これらを「T3（2 ホップ目）：がんを想起させる語に関連する語」と呼ぶ.

なお，肺がんから見る場合，胃や腸は，「肺がんの胃や腸に対する転移はきわめてまれである」 という医学的知識により，「転移」を仲介しても連想できない，そのため，「肺がん」を起点と した場合には，「胃」や「腸」は T3ではなく，次節の $\mathrm{T} 4 （$ がんとの関連を想起しにくい語）に 分類される。しかし, 胃や腸は, 肺がんとの直接の関係はないが, 胃がんや大腸がんでは, 胃 がん一発生一胃, 大腸がん一発生一大腸のような想起順で $\mathrm{T} 3$ に分類される. このように, 解剖学用語は, 図 8 に示すように起点とするがんによって, T3 になる場合もあれば, $\mathrm{T} 4$ になる場合もある.

胃がんや大腸がんから見た場合，明らかに胃や腸は発生部位である。このように，図 8 に示

図 8 肺がんと胃がんを起点とした場合の「胃」の分類例

すように，(1)の肺がん一転移一胃が連想しにくいため, 胃や腸は, 肺がんからは $\mathrm{T} 4$ に分類され るが，(2)のように胃がんを起点とした場合，胃がん一発生一胃という想起順になるため， T3に 分類できる。この場合には，「胃」の分類は，肺がんを起点とした $\mathrm{T} 4$ ではなく，胃がんを起点 とした場合の $\mathrm{T} 3$ に分類することとする。一般に，ある用語候補に対して， T1， T2， T3， T4の うち，複数の分類が考えられるときには，最も関連性の強いものに分類する。

このように用語選択を行った場合, 図8の(3)示すように，元コーパスに出現した肺や胃以外の解剖学用語のうちで, 例えば手, 足, 睫毛などは, 本研究の元コーパスの対象とする 59 個 のがんとの 2 ホップ以内として分類されないので, $\mathrm{T} 4$ となり，がん用語集合からは除外するこ とが可能となる.このように, 解剖学用語は基礎医学用語であるため, 大きく医学用語という 範疇でがんと無関係とは言えないが，すべての解剖学用語ががんと関係があるとは言えないた め，それを適切に反映するために，なんらかのがんと 2 ホップ以内に関係する解剖学用語のみ を T3として分類することが有効であると考えた.

## 3.4.4 T4（3 ホップ目）：がんとの関連を想起しにくい語

以上の用語に対して, 一般語である「酸素」や「二酸化炭素」は, 肺の機能である呼吸機能 に関連する語であって，肺がんには直接関係しない。これらは文例 1 の，「肺は身体の中に酸素 を取り入れ, 二酸化炭素を排出します.」という文で出現している. これは図 7 の解剖学用語で ある「肺」の機能を，肺がんと独立して説明している文章である．以上より，文例 1 を根拠と する限り, これらの「酸素」や「二酸化炭素」は, 肺がんを起点とする場合, T3である「肺」 の関連語となり，「肺がん」の関連語とはいえない，以上より，これらの用語を「T4：がんとの 関連を想起しにくい語」とする。

## 3.5 本研究で行った用語分類と用語選択基準について

以上のように, 本研究では, まず, 信頼できるがん情報が記述されているコーパスから, 専門家の語感に基づいてがん用語の候補 Cc を抽出した。つぎに, 得られた Cc の各語を理解しや すくすることや用語間の整合性を調整するために, 各語の用例から「病名」「解剖学用語」「臨床用語」「一般語」「検査用語」などの種別を作成した。また，各語をがんとの関連性を想起し つつ分類した結果, T1（がんそのものをさし示す語），T2（がんを想起させる語），T3（がんを 想起させる語に関連する語), T4（がんとの関連性を想起しにくい語）の4つに分類できた.こ れら「種別」とがんとの関連性を参考に，がん用語として， T1 から $\mathrm{T} 3$ までをがん用語 $\mathrm{C}$ とし て選択するという選択基準を規定した。これにより，各がん用語には， T1 から $\mathrm{T} 3$ までの分類 がつけられているので, その語ががんとの関連性が強い語かどうかの情報を得ることができる ので有用である.

ただし, 3.4.3 節であげた肺がんと胃がんに対する胃の例のように, 起点とする（0 ホップ目 として）想起する語が異なれば, その語の分類が $\mathrm{T} 3$ か $\mathrm{T} 4$ かという摇らぎが必然的に生じるこ とが予想される。そのため，本研究ではこれら用語については，がん用語集合の網羅性を確保 するために，最も強い連関を示す分類に分類した。なお, それぞれの用語に対して, 例えば胃 なら，肺がんからは T4, 胃がんからは T3のような情報を付加することも有用であると思われ るが, これについては今後の課題である.

## 4 がん用語集合の特性評価

本節では, 用語候補集合 Cc（10,199 語）を対象として, がん用語抽出の一貫性とがん用語選択基準の妥当性を検討する。

## $4.1 \mathrm{Cc$ の用語抽出の一貫性の検討}

本節では，作成した用語候補集合 Cc が，抽出対象のテキスト中のがん用語候補を一貫性を もって抽出されたかを検討する。そのために， 3 節で人手により用語候補抽出をした人と同一 の人物（本稿の第一著者, 抽出者と呼ぶ）が, 約 1 年後に, 3 節と同一のコーパスから, 主要な がんのうち 10 疾患（ALL（急性リンパ急性白血病），腎細胞がん，膵がん，卵巣がん，肺が ん, 肝臓がん, グリオーマ, 胃がん, 大腸がん, 乳がん) を対象として, 3 節と同様に人手で用語候補を抽出した。次に，得られた用語候補と Cc を比較し，Ccが，2 回目に抽出した用語候補を（後で定義する）再現率高く抽出しているかを調べた。もし，この再現率が高ければ， Cc は, 抽出対象のテキストから, 抽出したい用語候補を一貫して抽出していると考えることがで きる。なお, 用語候補抽出の一貫性を調べるためには, 同一人物ではなく, 他の人物による用語候補抽出の結果と比較することが望ましい. しかし, 本稿の第一著者と同様に医師免許を持 ち, 臨床経験のある専門家で， かつ, 用語候補の抽出に協力してくれる専門家を見つけること が我々にはできなかったため，同一人物による抽出の一貫性を調べた.

## 4.1.1 用語抽出の一貫性に関する数量的な検討

結果を表 4 に示す. 表 4 の(1) そ, それぞれの疾患別に抽出された用語候補集合の語数である. (2)は，それぞれの疾患別の用語候補集合で，Ccに含まれている用語候補の数である。これらよ り, (3に示したように, 見かけの再現率が算出される.「見かけ」とは, 今回新たに人手で切り 出した結果も，がん用語の網羅性を高くすることを意図していたため, 今回抽出した用語候補 すべてが，がん用語として適切かどうかは不明である。そのため，Ccにカバーされていない用

表 $4 \mathrm{Cc}(10,199$ 語）の用語抽出の一貫性に関する集計結果

 &  &  &  &  &  &  &  \\

ALL: 急性リンパ球性白血病, Renalcell Cancer: 腎細胞がん, Panceras Cancer: すい臟がん, Ovaryan Cancer: 卵巣がん, Lung Cancer: 肺がん, Liver Cancer: 肝がん, Glioma: グリオーマ (神経膠重), Colon Cancer: 大腸がん, Breast Cancer: 乳がん
語候補は，実際には，がん用語でない可能性もある.

そこで，用語の検討のため, 抽出者に自然言語処理の研究者 1 名（第 2 著者）を加え，計 2 名で，抽出された用語候補の中で Ccに含まれていない用語候補を選別した (4)）それら用語候補の中で 3.4 節の基準に相当するかどうかによって真に必要な用語数(5)と，選択されたが不必要であった用語候補数(6を求めた。これより，それぞれのテキストから抽出されるべきだっ た用語数(7)を求め，(2)を分子として求めた真の再現率が(8)である。 Cc の再現率(8)は 0.94 から 0.995 であった. これらのことから，Ccは，元コーパス中の用語を十分に網羅していると考え られた。すなわち，Cc と本節での抽出結果とを比較した結果，Ccは，本節で抽出された用語候補を十分に網羅しているといえる。これより，Ccは，抽出対象のテキストから，抽出したい用語候補を一貫して抽出していると考えることができる。なお，表５には，表４の(5)として，Cc に含まれてはいなかったが, 本検討によって採用すべきと判断した用語の例を示した。

## 4.1.2再検討を必要とした各語に関する検討

表 4 の(5)（Ccに含まれなかったが，再度抽出時に採用すべきと判断した語）は， 10 疾患全体 で 98 語（1疾患あたり約 10 語）であった.これらの例を表 5 に示す.また,これら 98 語を採用すべきと判断した 4 つの理由（R1 から R4）について以下に説明する.

## 4.1.2.1 R1（2 ホップルール）

3.4 節図 6 の「がん用語の選択基準」は, Cc の用語候補を整理する過程で確立されたもので ある。一方, 3.2 節で述べた $\mathrm{Cc}$ の抽出時には, この選択基準は存在しなかったため, 専門家が 「がんに関連する用語」として認識する語を幅広く網羅するように Cc を作成した。つまり，「Cc の抽出基準」と「がん用語の選択基準」は異なるものである.

そのため, $\mathrm{Cc}$ の抽出時には, がんに関連しないと判断されたため切り出されなかった用語候

表 5 表 4 の(5)（Ccになかったが再検討時採用すべきと思われた）語数と例

 \\

$\mathrm{R} 1$ : 用語範囲, R2: 複合語, R3: 見落とし, R4: 表記のゆれ
補が, がん用語の選択基準に基づいて再検討をした結果として, 用語として採用した方が良い と判断されるものがありうる。それらが表 5 の R1として示されている.

例えば，「焼灼」の意味は「焼くこと」であるため, Cc 抽出時には一般医学用語と考えて切 り出さなかったが, これは, 肝臟がんや転移性の肝臟がんに限定して用いられるため, 肝藏が んに対して T2である。また,「橋」は, 単に脳の一部を示す解剖学用語であると思われたため, $\mathrm{Cc}$ 抽出時には切り出されなかったが, 神経膠腫が多発する部分であるため $\mathrm{T} 3$ と考えられる. また，「日系移民」も Cc 抽出時には一般名詞と考えたが，大腸がんの発症原因である食生活の 欧米化と関係するので $\mathrm{T} 3$ に入れるべき語である.

このように, $\mathrm{Cc}$ の作成段階では「がんに関係するかどうか」という基準で切り出したため, がん用語選択基準である 2 ホップルールに照らすと用語であっても，Ccには採用されないもの があった. ただ，このような用語は 25 語と少数であるため, 本研究のアプローチ, すなわち, まず専門家が「がんに関連する用語」として認識する語を幅広く網羅するように Cc を作成し,次に，そこから，がん用語選択基準に従って，がん用語を選択するというアプローチは有効で あるといえる。

## 4.1.2.2 R2 (文法) : 切り出し時のゆれ

$\mathrm{Cc}$ 作成における用語候補の切り出し時において, 一つの名詞句に対して複数の用語候補が考 えられるときには, 一つの用語候補のみを選択して切り出したが，その選択に摇れが生じた場合である。例えば，「1 年生存率」は，Ccの抽出段階では「生存率」を用語候補として選択した が, これは,「がんを発症後 1 年生存する率」の意味であり重症のがんで多用される用語である ため，本節では採用した．「ステージ1」についても，Cc 抽出時には，がんの病期を示す「ス テージ」を選択していたが，これは，「軽症のがん」の意味を示す用語であるため，本節では採用した.「消化管の再建」も, Cc 抽出時には「消化管」と「再建」に分かれて抽出されていたが， これは,「消化管の再建」という一つの単位で, 胃がんの主な手術である胃切除術に関連する用語として利用されるものであるので，本節では採用した。このように， Ccの抽出において，一 つの名詞句に対して複数の用語候補があるときに， どの名詞句を切り出すのかについては，後 の見直しで採用すべき語もあることが分かった. このような用語は 69 語であった.

## 4.1.2.3 その他：R3（見落とし）, R4（表記のゆれ）

以上の語の他に, 明らかにがんに関連する語である「lymphoblastic lymphoma」(病名),「卵巣がん検診」「噴門部がん」（これら２語は文節中にがんを含んでいる）が Cc に含まれていな かった.これらは切り出し時の見落としによるものであると思われた.また，「上皮がん」は，通常「上皮内がん」や,「移行上皮がん」などが一般的であり, 医学的には一般的ではないため $\mathrm{Cc}$ 抽出時には採用しなかったが，本例はコーパス側における「上皮内がん」の表記のゆれであ

ると思われるため, 本節では採用すべきと考えた。

## 4.2 用語の削除と, がん用語集合 $\mathrm{C$ の作成}

3.2 節で得た用語候補の集合 Cc から妥当ながん用語集合 $\mathrm{C}$ を得るために，前節同様，医師免許を保有する有資格者 1 名と自然言語処理の研究者 1 名（第 1 著者と第 2 著者）が，がん用語の 選択基準に基づき，がん用語とすべき用語の範井と選択基準の整合性を整理しつつ， 1 語 1 語 を音読し，必要に応じて用例を参照して，がん用語かどうかを判断した。

この判断の結果, Ccのうち 9509 語をがん用語として採用し， 690 語を除外した. 表 6 には,除外した理由別の語数を示す。表 6 における「誤用」とは，元コーパス中で，「全脳照射」とすべ きところを「全能照射」としていたなど，明らかに用語の使用が間違っている場合であり，「ミ ス」とは, 用語候補の切り出しにあたって, 用語の一部のみしか抽出しないなど，切り出しに 失敗した例である。以下では，その他の理由である「固有名詞」「文法」「2 ホップ」について説明する。

## 4.2.1「固有名詞」: 固有名詞の削除例

3.4 節の「がん用語の選択基準」では,「固有名詞」はがん用語に含めないと述べた。固有名詞 として削除例に挙げた「LSG」は Lymphoma Study Group（悪性リンパ腫研究会：わが国の悪性 リンパ腫の治療法を共同研究として行っている団体),「ASCO」は “American Society of Clinical Oncology" (アメリカ臨床がん学会) ならびに「アメリカがん協会」は, がんの学会や研究会 である。これらは，がんに関連する文書の中でも頻繁に出現する。しかし，「LSG」など研究会名称は，今後変更されることも予想される。また，「ASCO」や「アメリカがん協会」の呼称に ついては, ASCO, American Society of Clinical Oncology, ASCO (American Society of Clinical Oncology), ASCO (アメリカ臨床がん学会), アメリカ臨床がん学会（協会）など, 表記のゆれ もある. このような, 団体や研究グループなどの固有名詞は, 「がんの辞典」を考える場合に項目を作成可能ではあるが，同じ用語であることの同定が専門家でも困難であることも多いため， がん用語とすることは難しい.

表 6 選択基準により Cc から除外した用語例と理由

人名であるベンス・ジョーンズは多発性骨髄腫という血液のがんに特有なべンス・ジョーン ズ蛋白という物質を発見したことで有名な医師だが，がん用語としては，物質名である「べン ス・ジョーンズ蛋白」は採用するが，単独の人名では採用しない.

「薬物療法部長」などの病院の役職名も，がんに関する記述の中で比較的良く用いられる呼称 である。薬物療法部長が薬物治療を行う疾患はほとんどの場合, がんであり, 「薬物療法部長の ○○氏と面談」などの文が患者のブログなどでも出現することも予想できる．しかし，医師，看護師, 薬剤師, 患者などの呼称とは異なり，統一された資格者を示すものではない，また，「が ん治療の 3 本柱」は, 主に国立がんセンターで患者に対して, がんの治療法である手術・抗が 几剤を用いる化学療法・放射線療法の3つをまとめて言う場合に用いられる語である。これら も，一般的用語ではないと考えられるため，ここでは「固有名詞」として扱う。

これらの，普遍的な名詞句となっていない固有名詞，単純な人名（手術法等に含まれるもの はそのつど採用)，呼称の一定しない役職名など 122 語を「固有名詞」として削除するのが妥当 と考えられる。

## 4.2.2「文法」: 文法による削除例

$\mathrm{Cc}$ 作成では網羅的に複合語を積極的に収集したが，3.4の「がん用語選択の基準」の文法上の 理由（「〜内」，「〜外」などの連体詞的な用例は採用しない）によって，「転移を認めない」「生理以外」,「放射線治療単独」, 「同種造血幹細胞移植前」,「寛解導入療法中」などの複合語を削除語とする。

本研究ではこれらを削除語とするが，これらはがん情報処理に有用な場合もある。たとえば，「生理以外」は，婦人科がんの不正性器出血と呼ばれる症候に関連する語で，「生理以外の出血は ありますか？」などの用例がある。この場合，「生理以外」を単独のがんに関係する句として認識することによって，この文が，がんに関するものであることを予測することができる。また，「放射線治療単独」は，化学療法や手術を複合して用いていない「単独」という限定を強調する 用例で，「放射線治療だけで治療する」という意味を明示する。この場合も，「放射線治療」と 「単独」に分割しては「放射線治療だけで治療する」という意味が弱くなる可能性もある. この ように, 一つ一つの複合語を用例に従って吟味すると, 実際の用例で出現した文脈が，がんの 意味を含むことを限定できる可能性もあるため, 本研究では一旦削除語とするが, 今後の検討 を可能とするために，削除語の中でも「文法」という理由で削除したことを明記（305 語）し，本研究で公開するがん用語集合の付録として公開する予定である.

## 4.2.3「2 ホップ」: 2 ホップ目までのルールでの削除例

2 ホップ目までのルールとは，2 ホップよりも関連性の弱い語（T4）を削除する規則である. たとえば，表 6 の「うがい」は，白血病治療などで感染症の危険が増加することを予防する方
法のひとつである。「白血病治療」を起点として用語の連関を想起する場合，「白血病治療」は 「白血球減少」を起こし, 「感染予防」や「感染症の危険」を高めるから, 予防方法として「う がい」を行う，そのため，「白血病治療」（0 ホップ目 $)$-「白血球減少」（1 ホップ目 $)$-「感染予防」（2 ホップ目）一「うがい」（3 ホップ目）という想起順となる。すなわち，「うがい」は $\mathrm{T} 4$ に分類される。

しかし, 「白血病治療」一「感染予防」が, 「白血球減少」のような, 橋渡しを行う用語を介さ ずに，例えば，「白血病治療は感染症予防を行うことが肝要であり，うがいは最も重要だ.」の ような用例を想起するのであれば,「白血病治療」（0 ホップ目）「感染予防」（1 ホップ目）「う がい」（2 ホップ目）という想起順になり，この「うがい」は除外語ではなく採用語 $\mathrm{T} 3$ となる.

さらに，「白血病」を起点（0 ホップ目）とした場合は,「白血病」（0 ホップ目）－「化学療

ホップ目）という想起順が考えられ，この場合の「うがい」は白血病から考えて 4 ホップ目と なる。すなわち， T4である.

このように，作成した選択基準の「2 ホップ目まで」のルールは，0 ホップ目にどのような用語を選択するか，あるいは仲介する用語として何を想起するかによって変化する。このような $\lceil 2$ ホップ」よりも関連性が低い単語については, 4.3 の第三者医師による評価の項で述べるが, がんとの関連性の判断が人により異なる。そのため, 本研究では, 「文法」により削除された語 と同様に，がん用語集合の付録として T4に分類された語も公開する予定である.

## 4.2.4 削除語に関するまとめ

以上より, Cc から抽出した T1, T2, T3 の 9509 語をがん用語集合 $\mathrm{C}$ として採用し, 残りの 690 語を削除語とした. これらの語数を表 7 に示す. なお, 本研究により作成したがん用語集合を公開するにあたって，我々は，がん用語集合 $\mathrm{C}$ に加えて，削除語のなかで「文法」と「2 ホップ」に相当する語については，付録として公開する予定である。その理由は，前述のよう に, これらの削除語については, 本研究においては削除語と判断されたが, 場合によっては, が ん情報処理に有用な場合があると考えるからである.

表 7 選択基準による Cc（10119 語）の分類結果

## 4.3 複数医師による評価

これまでに作成し分類した用語集合は，専門家が作成したものであるが，その人数が 1 人で あるので，必ずしも，他の専門家が同意する用語集合であるとは限らない．そのため，本節で は，複数医師により，上述の $\mathrm{T} 1, \mathrm{~T} 2, \mathrm{~T} 3, \mathrm{~T} 4$ の分類の妥当性を確認する。

評価用データとして， T1, T2, T3, T4のそれぞれから無作為に約 50 語（合計 197 語）を選ん た.この評価語デー夕を付録 1 に示す説明文書とともに, 臨床経験 15 年以上の医師 4 名（大学院講師以上の腫瘍内科医 2 名, 脳神経外科指導医 1 名, 循環器内科認定医 1 名：以下, $\mathrm{C} 1-\mathrm{C} 4$ と呼ぶ）に提示し，各人のそれぞれの用語に対する $\mathrm{T} 1$ から $\mathrm{T} 4$ の評価値を得た.

本研究が付加した $\mathrm{T} 1$ から $\mathrm{T} 4$ の分類と, 各医師による分類の比較結果を表 8 に示す. 左の力 ラムにある 1から4のカラム (Cat) は, 本研究で各用語に付与した分類值であり, T1 から T4 の分類を示す. これに対して, それぞれの医師 $\mathrm{C} 1$ から $\mathrm{C} 4$ の別に, 各人による分類を $\mathrm{T} 1$ から T4で示し，それぞれの要素をクロス集計した頻度を示した. また頻度の合計をTotal として示 した.

これより, 対角線に近い部分の頻度が高いことがわかる. たとえば, 医師 $\mathrm{C} 1$ については, 本研究で付与した T1 (Cat1) は, T1もしくは T2にほとんどが分類されている。また, 22 につい ては，Cat1は， 46 例中の 38 例が T1に分類されている。このことより，本研究で付与した分類が，他の医師の判定と一致することが多いことがわかる.

さらに，表 8 たおる分類の一致の度合いを，Cohen's Kappa(Landis and Koch 1977)を用い て, 数値化することにより, 本研究による分類と各医師による分類との一致の度合いを調べる.

表 8 医師 4 名（C1 から C4）から得た分類結果（単語数 197）

そのために, 表 8 から複数のクロス集計を得て, それらにおける Kappa を調べる. 複数のクロ ス集計を得るときには， T1 と T2など，隣接するカテゴリを一つのカテゴリとすることを，次 に示す分割例 1 から 7 の全ての場合について試した，たとえば，被験者 $\mathrm{C} 1$ の分割例 2 と分割例 6 について, 本研究の想定に対する Kappa の算出対象とするクロス表について図 9 に示す.

分割例 $1: 1,2,3,4 \quad \cdots \quad$ 表 8 と同分類

分割例 $2: 1,(2,3,4) \quad \cdots \quad 1$ と， $(2,3,4) 2$ つに分割

分割例 $3: 1,(2,3), 4 \quad \cdots \quad 1,(2,3), 4$ の 3 つに分割

分割例 $4:(1,2), 3,4 \quad \cdots \quad(1,2), 3,4$ の 3 つに分割

分割例 $5: 1,2,(3,4) \quad \cdots \quad 1,2,(3,4)$ の 3 つに分割

分割例 $6:(1,2),(3,4) \quad \cdots \quad(1,2)$ と $(3,4)$ の 2 つに分割

分割例 $7:(1,2,3), 4 \quad \cdots \quad(1,2,3)$ と 4 の 2 つに分割

Cohen's Kappa は， $0.4 \sim 0.6$ が中等度， 0.6 以上で生起反応において強い連関を示すと言われ ている (青木 2002)，それぞれの分割例別の本值を検討することによって，どの分割が実際の医師の持つ語感に合致するかを調べることができる．結果を表 9 に示す．左カラムにそれぞれの 分割例を示し，この分割例別に $\mathrm{C} 1, \mathrm{C} 2$ など各人と，本研究で行った分類をそれぞれの分割例に 割り付けなおし, 各人の反応との間の Kappaを求め, 最右カラムに平均値を示した. これより,

## $1,(2,3,4)$ の場合

$(1,2),(3,4)$ の場合

$\kappa=0.58$

図 9 被験者医師 $\mathrm{C} 1$ での分割例 2 と分割例 6 における $\kappa$ 值の算出対象
表 9 各分割例別の Cohen's Kappa 値

分割例 $1,3,4,7$ では, Kappa 值がいずれも 0.4 以下であり, 有意な一致とはみなせないが, 分割例 2（ $\mathrm{T} 1$ とそれ以外の 2 分割）と分割例 6（T1,2 とそれ以外の 2 分割）では 0.6 前後の高い 一致であった. また, 分割例 5 ( $\mathrm{T} 1, \mathrm{~T} 2$ とそれ以外の 3 分割) でも 0.5 の比較的高值であった.

これらのことから, 本研究で想定した, $\mathrm{T} 1$ （0 ホップ目）：がんそのものを示す語, $\mathrm{T} 2$ (1ホッ プ目）：がんを想起させる語までは，実際の被験者医師の語感に近いことが示された。これによ り, 本研究で行った一人の医師による用語の切り出しとがんとの関連性を想起した分類であっ ても，概念の中核となる「がんそのものをさし示す語」から，「がんを想起させる語」として感 じるような距離感は, 第三者医師にとっても共通する語感であることが示された.

これは，国家資格を持つ専門職である医師は，一旦国家試験の段階で用語の統一が行われて いること, 臨床の現場では患者の診断や治療などの相談を頻繁に書面でやりとりする機会が多 いこと，ほとんどの医師ががん患者を診断治療した経験を持つことなどが主な理由と思われる。 これに対し, 本研究で $\mathrm{T} 3$ （2 ホップ目）「がんを想起させる語の関連語」より関連性が低いと 想定した語（T4 も含む）に関する分類が医師によって異なるのは，4.2.3で述べたように $\mathrm{T} 3$ や $\mathrm{T} 4$ の語は $\mathrm{T} 2$ や T1に対して何らかの関連語を連想できるかどうかによって, 距離感に差が生 じやすいことなどが理由と思われる。 $\mathrm{T} 3, \mathrm{~T} 4$ の分類について, 複数医師間で一致の高いような 基準を研究するのは，今後の検討課題である.

これらの結果は, 本研究が 3.4 で規定した, 「Cc（10199 語）の用語をがんとの関連性によっ て T1, T2, T3, T4 と分類し, T1 から T3 までをがん用語 C とする」という選択基準に対して, $\mathrm{T} 1$ から T2までは複数医師間で一致がとれていることを示している。そのため, $\mathrm{T} 1$ と $\mathrm{T} 2$ につ いては，中心的で妥当ながん用語といえると考える。一方, $\mathrm{T} 3$ と $\mathrm{T} 4$ については，かならずし も複数医師間での一致はないが, これらの用語候補は，まず，（1）国立がんセンターのテキス トに含まれているということ，（2）専門家が吟味した語であることから，がん用語集合 C（T1 から T3）およびその付録としての削除語のリスト（T4）として公開する価値があると考えた.

## 4.4 がん用語の選択基準の必要性に関する検討

4.3 節の実験により, 3.4 節のがん用語の選択基準に従って行った $\mathrm{T} 1, \mathrm{~T} 2, \mathrm{~T} 3, \mathrm{~T} 4$ への分類は,第 3 者医師が行った分類と有意に相関することが示された. このことから，本研究がこれまで に行った, 網羅的収集による $\mathrm{Cc}$ の作成 (3.2 節), 収集された用語の分類と用語選択基準の設定 （3.4 節）と削除語の選別（4.2 節）に関しては, 妥当性が示されたと考える。しかし，これたけ ではがん用語の選択基準として 3.4 節で提案した 2 ホップルールの必要性は示していない可能性がある。すなわち, 従来の用語選択基準である，単に，「がんに関係する用語か，そうでない 用語か」（以下，「がん用語か否か」と表記する.）による選択でも十分である可能性がある.

この問題について検討するため, 用語候補集合 Cc から無作為に 100 語を選択し用語候補集合 を作成した. そして， 4.3 節の医師 4 名とは別の医師 6 名（D1 から D6：国立がんセンター研究者 2 名, 大学医学部教授 2 名, ならびに内科医師 2 名. 順不同. ）を被験者として，付録 2 に示 した依頼文と共に示した用語 100 語を「がん用語か否か」に分類を依頼した。なお， 100 語の内訳は, $\mathrm{T} 1$ が 9 語, $\mathrm{T} 2$ が 24 語, $\mathrm{T} 3$ が 39 語, $\mathrm{T} 4$ が 28 語である.また, 各医師毎に, がん用語 として選択した語数は, D1 が 61 語, D2 が 18 語, D3 が 53 語, D4 が 48 語, D 5 が 33 語, D6 が 6 語である.なお, 被験者 D6 は他の医師 5 名に比べ，がん用語とした語数が顕著に少ない が，除外せずに評価結果とすることとした。

本節での目的は, 従来の「がん用語か否か」という選択基準と, 提案手法である「図 6 のが ん用語選択基準」とを比較することであるので, まず,「がん用語か否か」という選択基準によ りがん用語を選択した場合における，6名の医師（D1-D6）間での $\kappa$ 值を表 10 に示す.

表 10 より, D1 と D4, D $5, \mathrm{D} 2$ と D $5, \mathrm{D} 3$ と D $4, \mathrm{D} 5, \mathrm{D} 4$ と D5 はそれぞれ中等度以上の一致を 示しており，医師間では相関する場合もあるが，D6 のように，他の医師と有意な相関を示さな い例もある。また，D1 から D6 全体としての $\kappa$ 値の平均値は 0.32 であり，がん用語を極端に少 なく選択したD6 を除きD1 から D5までとした場合の $\kappa$ 値の平均值は 0.39 であった.

これに対して，提案する選択基準による医師間の一致の度合いをみるために，表 11 に， 4.3 節の医師 4 名（C1～C4）による 197 語の分類結果に対して， T1 から T4の4つを仮に 2 つに 分類すると仮定し, $\mathrm{P} 1 （ \mathrm{~T} 1$ と $\mathrm{T} 2, \mathrm{~T} 3, \mathrm{~T} 4), \mathrm{P} 2 （ \mathrm{~T} 1, \mathrm{~T} 2$ と $\mathrm{T} 3, \mathrm{~T} 4), \mathrm{P} 3$ （T1, T2, T3 と $\mathrm{T} 4$ ）

表 10 従来法（がん用語か否か）による用語選択の被験者間の $\kappa$ 値

の各分割例について， 4 名の医師間の $\kappa$ 値を算出した結果を示す. 表 10 に比べ，分割例 $\mathrm{P} 1, \mathrm{P} 2$ において各医師間で高い一致を示し, $\mathrm{P} 1, \mathrm{P} 2, \mathrm{P} 3$ におけるこれら $\kappa$ 値の平均值はそれぞれ 0.67 , 0.69, 0.19 であった.

以上のことから，提示した用語集合を表 10 のように「がん用語か否か」で分類する場合より も, 表 11 に示した本研究の提案する「2 ホップルール」により分類する場合のほうが, 医師間 の用語選択の一致性が高く，得られた用語集合のコンセンサスを得やすいことが示された.

## 4.5 専門用語抽出アルゴリズムでの抽出語例とがん用語集合 $\mathrm{C$ の比較}

4.2 節で得られたがん用語集合 $\mathrm{C}$ は, 信頼できるコーパスから専門家が抽出し, その妥当性が 複数の医師により確認されたものである. そのため, このがん用語集合 $\mathrm{C}$ を用いて, 従来開発 されてきた専門用語抽出アルゴリズムの性能を評価することが可能である. つまり, 用語集合 $\mathrm{C}$ は，専門用語抽出アルゴリズムの正解データとして有用であると考える.

そこで, 専門用語抽出アルゴリズムの評価の一例として, 中川らによって実装されている「言選 Web」(http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/gensenweb.html) を用いて得られた用語とがん用語集合 C とを比較することにより，用語集合 C の正解データとしての有用性を検討する.

比較の方法としては, 3 節と同一のコーパスから, 表 12 に示す各疾患を対象として, 言選 Web を利用して用語を抽出した。これを $\mathrm{HN}$ とする。つぎに，同じコーパスについて，用語集合 $\mathrm{C}$ に含まれる用語を抽出し, これを用語集合 Cd とした。なお, このとき, 形態素解析器 Mecab を利用し, Mecabの辞書に用語集合 $\mathrm{C}$ を加えることにより, $\mathrm{C}$ 中の用語が自動的に同定できる ようにした。（Mecabの辞書に用語を加えるときには，その品詞とコストを試行錯誤により決定 し, C 中の用語がテキストにあるときには，それが解析結果に優先的に出力されるようにした.） これを元コーパスである国立がんセンターのWeb データの中で, 肺がん, 胃がん, 食道がん,

表 11 提案法（2 ホップルール）による用語選択の各被験者間の $\kappa$ 値

P1: 1 and $(2,3,4), \mathrm{P} 2:(1,2)$ and $(3,4), \mathrm{P} 3:(1,2,3)$ and 4
大腸がん，および乳がんに適用し， HN と Cd に関する諸量を表 12 に示した．表 12 では，それ ぞれの疾患のコーパスにおける，(1) $|\mathrm{Cd}|$ ：Cによって得られた語数，(2) $|\mathrm{HN}|$ : $\mathrm{HN}$ によって検出 された数, (3) $|\mathrm{Cd} \cap \mathrm{HN}|: \mathrm{Cd} \cap \mathrm{HN}$ の語数, (4) $|\mathrm{Cd}-\mathrm{HN}|: \mathrm{Cd}$ と $\mathrm{HN}$ に含まれた語を比較して $\mathrm{Cd}$ にのみ含まれた語数，(5) $\mathrm{HN}-\mathrm{Cd} \mid: \mathrm{HN}$ と $\mathrm{Cd}$ を比較して $\mathrm{HN}$ にのみ含まれた語数，(6) $\mathrm{HN}-\mathrm{Cd}$ の再採用語：表 13 に詳細を示すが(5)の語で，Cdに含まれなかったが用語とすべきと思われた 語数，(7) $|\mathrm{Cd} \cap \mathrm{HN}| /|\mathrm{HN}|: \mathrm{HN}$ に対する $\mathrm{HN} \cap \mathrm{C}$ の語数の比，（3)/(2)， $\mathrm{C}$ を正答とした場合の $\mathrm{HN}$ の精度)，(8) $\mathrm{Cd} \cap \mathrm{HN}|/| \mathrm{Cd} \mid$ ：C を正答とした場合の再現率（3)/1)）を示す.

これより，これら疾患での $\mathrm{HN}$ の再現率（8）は平均値 0.86 であり，HN の Cに対する網羅性は高いと思われる。しかし, 精度（7）は平均値で 0.52 であり, HN で得られた用語の約半数は人手で選択しなおす必要があることがわかる．また，HN で検出でき，Cで検出できなかっ た語数(6)は数語であり，少数であることも分かる。すなわち，Cの網羅性は高いといえる．以上により, HN は用語切り出しに関しては本研究で専門家が行った用語抽出を高い再現率で実現する可能性を示すが，約半数の削除語とすべき語を含んでいることから，用語選択を追加し て行う必要のあることを示している。

さらに，HNで得られた語と $\mathrm{C}$ の比較を行い, HN で検出されたが $\mathrm{C}$ に含まれなかった語を 「除外語」として，4.2 節表 6 と同様に分類した結果を表 13 に示す.

表 13 より, HN では切り出しミス, 文法（複合語など）は少数であり, 大多数は, 本研究で規定した 2 ホップルールによる除外理由である。 2 ホップルールによる除外例は, 肺がんのコー パスでは, 扁平, 率, 利用, 要素, 要因, 葉, 用量, 有無, ハイリスク, つけ根, タイプなどで

表 12 従来法 $(\mathrm{HN})$ とがん用語辞書で得られた用語 $(\mathrm{Cd})$ の比較

 & $\mid(\mathrm{Cd} \cap \mathrm{HN} \mid$ & (4) $\mathrm{Cd}-\mathrm{HN} \mid$ &  &  & $\mid(7)$ & $|8 \mathrm{Cd} \cap \mathrm{HN}| /|\mathrm{Cd}|$ \\

表 13 従来法 (HN) によって得られた語の除外理由

あった，また，胃がんのコーパスでは，老化度, 輪切り, 量, 両方, 流れ, 率, 利用, 陽性, 有無, 役割, 門, 目的, 膜, 麻酔, 本国在住者, 方法, 変更, 変化, 壁, 分泌, 物質, 部分, 負担，不十分，病院，評価，表面，標準，範囲，髪の毛，発生，白人，年齢別，年単位などであっ た. ここで, 2 ホップルールによる除外というのは，専門家により，意味的に判断した結果とし ての除外である。すなわち，HNは，意味的な理由により除外された語を用語候補として抽出 したといえるため, この点において, HN には改善の余地があるといえる. これより, 今後 $\mathrm{HN}$法などの自動抽出アルゴリズムの教師データとして，今回作成した C を教師データとすること が有用であると考えられた.

## 5 考察

本研究で行った，がん用語集合の作成方法についてまとめる. まず，(1) がん用語集合は，が んに関連する用語をできるだけ網羅することが望ましい。ただし，あまりに関連性の小さい用語も含めると，それらが，がん情報処理に悪影響を与えることが考えられるので，好ましくな い.（2）そのため，がんとの関連性が一定以上の強さの用語のみを，がん用語集合に含めるべ きである。（3）そこで, 本研究では, 関連性の強さの指標としてホップ数を導入し, 「がん用語 の選択基準」としての「2 ホップルール」に基づき，がん用語集合を選定した.

次に，本研究と従来の用語集の作成法を比較する。まず，医学領域での多くの用語集の妥当性 は, 2.2 節で示したように, 長い時間と多数の用語選定委員によって担保されている. たたし, これらの用語の選択基準は，それぞれの分野において「使用される用語およびこれに関連の深 い用語」というものであり，ある用語について，それがその分野で使用されるかどうかや関連 が深いかどうかの判断の基準については， 2.2 節で示した用語集においては明示されていない.

一方，本研究では，まず，国立がんセンターのWebテキストに出現した用語候補を Cc 抽出 の対象とすることにより, 抽出された用語が, 医学的内容の信頼性および網羅性を持つことを 仮定した．次に，専門家が，このテキストから「がんに関係する」と判断した用語候補を網羅的に抽出することにより, Cc を作成した. この段階までにおける本研究と従来の用語集との違 いは, 従来の用語集の用語の採取元は明示されていないが, Cc に採用された用語の採取元は明 らかである点である。また，本研究においても，従来の用語集と同様「がんに関係する」とい う主観により，用語候補を選定している。ただし，従来の用語集においては，多くの選定委員 が用語選択に関与することにより，用語の妥当性を保証しているのであるが，本研究において は，一人の専門家の語感のみによるものであるため, 用語選択の妥当性は, それほど保証され ていないと考えられる。（ただし， 3.2 節で述べたように，このような語感は，国家試験などに より基本的知識を共有する専門家間では共有されていると考えた。）

そこで，本研究では，がん用語候補集合 Cc から，妥当ながん用語を選定するために，3.4 節で
「がん用語の選択基準」を設定し，それに基づいて，がん用語を選定した。これは，「がんに関係する」という曖昧な判断基準から，Cc の整理を通して，相対的に明確な判断基準である「が ん用語の選択基準」としての 2 ホップルールを構築し，それに基づいて，がん用語を選定した といえる.

この 2 ホップルールの概略は以下のものである。まず，がん用語候補を $\mathrm{T} 1$ （０ホップ目）：が んそのものをさし示す語，T2（1 ホップ目）：がんを想起させる語， T3（2 ホップ目）：がんを 想起させる語に関連する語，T4（3 ホップ目以上）：がんとの関連を想起しにくい語，の4つに 分類した。そして，2 ホップ目までである， T1，T2，T3をがん用語として選定するというもの である.

この 2 ホップルールに基づいて一人の専門家により選定されたがん用語集合の妥当性を検討 するために， 4.3 節では, 本研究で行った $\mathrm{T} 1$ から $\mathrm{T} 4$ までの分類と, 複数医師の行った分類の一致性を評価し, T1 から $\mathrm{T} 4$ の間で $\mathrm{T} 2$ までの用語選択の一致性（ $\kappa$ 値 0.5 から 0.6 ）が示された. これにより，がん用語選択基準である 2 ホップルールの妥当性を示すことができたと考える.

さらに，4.4節で検討したように，専門知識を有する医師であっても，ある用語が「がん用語 か否か」で分類する場合の各人の一致率は，2 ホップルールを明示して段階的に用語分類を行っ た場合に比べ低値（ $\kappa$ 値 $0.3 \sim 0.4$ ) であった。これより，本研究の提案する用語分類法である 「2 ホップルール」を与えたほうが，従来の「がん用語か否か」という分類を行う場合よりも，適切に専門用語を選択することが可能であることが示された。

また，4.5節で示したように，本研究で作成した用語集合（C）を正解データとした場合，自動抽出アルゴリズムによって得られた用語集合（HN）の再現率は約 0.86 を示したが，精度は 0.52 であった.これは，HNのアルゴリズムに改善の余地があることを示すと考える。このこ とから, 本研究で作成した用語集合は, 自動抽出アルゴリズムの評価に有用であると考える。

次に，1節で目標としたように，本研究におけるがん用語の作成方法が，他の分野の用語集合の作成にも適用可能かについて考察する。まず，本研究におけるがん用語の選定方法を一般化すると次のようになる。（1）まず，医学的内容の信頼性と網羅性が高いコーパスを選定する。 (2) 次に，そのコーパスから，専門家が，対象の病気に関連すると考える用語候補を網羅的に収集する。（3）最後に，2 ホップルールに基づいて，対象の病気に関係する用語を選定する。なお, 2 ホップルールは，より一般的には，中心的な用語から関連語までについて， T1, T2, T3, T4, , のような関連度の段階を定め，そのある段階までを，用語として認定するというものである。

このような用語集合の作成法の一般化が，他の病気に対しても適用可能かを実証することは 今後の課題であるが，がんという，多数の疾患からなり肺がんや胃がんのような固型がんから，白血病のような肉腫と呼ばれる疾患群までを総称する複雑な概念からなる用語集合の作成が可能であったことから，少なくとも「パーキンソン病」や「アルツハイマー病」などの難病，「糖尿病」や「高血圧」のような生活習慣病など，ほぼ医学の全分野に応用可能と思われる。また，
本作成法の医学以外の分野での応用可能性（例えば,「不安」や「抑圧」などの心理学分野の症候を示す語群）に関しても，今後検討する予定である.

以上, 本研究における用語集作成法と従来の用語集の作成法とを比べて, 本研究における新規な点は, 用語選択の基準について, 「がんに関係する」という曖昧な判断基準から, 2 ホップ ルールという相対的に明確な判断基準を構築し, それに基づいて, がん用語を選定したことで あると述べた。

次に，本研究で作成したがん用語集を実際のがん情報処理に適用するために必要と考えられ る 2 つ拡張について述べる.これらは今後の課題である.

まず，本研究においては，国立がんセンターのWebテキストから抽出した用語のみをがん用語集に採用しているが, その他のテキストから抽出した用語もがん情報処理に有効な場合が考 えられる。たとえば，「がんに効果がある」と宣伝している悪質な商品誘導へのページをフィル タリングして，良質ながん情報のページを推薦するためには，本研究で作成した用語集に加え て，悪質なぺージに特徴的な単語を利用すると効果的と考えられる。また，ブログの検索など の応用においては, 検索ユーザが頻繁に入力する単語も追加すると効果的と考えられる。また, 4.2.2 節で検討した,「生理以外」等の文法的理由による削除語についても，検索等には有用であ ると考えられるので, 本研究で提案したがん用語集合に加えて使用すると有効であると考える.

次に，本研究においては，がん用語を $\mathrm{T} 1, \mathrm{~T} 2, \mathrm{~T} 3$ に分類した。これは，がんとの関連性によ り, 用語をランキングしたと考えることもできる。このランキングは，がん用語集合を選定す るためには有効であるが，その他の目的に対して最適とは限らない．たとえば，がんに関係す るページを Web 検索するときに，「レントゲン写真」と「急性転化」とは，どちらも T2であ るが，前者ががん以外のページも上位の検索結果に含むのに対して，後者はがん（白血病）の ページがほとんどである。つまり, 検索結果の適合率という観点からは,「急性転化」の方が良 い用語である.

このように, T1, T2, T3 は関連性をべースにした用語の分類であるが, 目的が明確な場合に は, この分類は最適とはいえない. しかし, 本研究により作成したがん用語集合があれば, そ れを検索のためにランキングする等, 目的に応じてがん用語をランキングすることも考えられ る. これは, 全語彙にランキングを行うよりはるかに容易である。 すなわち, 本研究で作成し た用語集合のランキングを目的別に整備することにより，目的対応の用語集合ができる。した がって, 本研究により作成したがん用語集合は有用であると考える.

## 6 まとめと今後の方針

がん情報処理を補助することを目的として，その言語基盤であるがん用語辞書を，医師免許 を持つ専門家が人手で作成した。わが国で生じる可能性のあるほぼ全てである 59 個のがんの説
明用コンテンツを含む国立がんセンターの Web 文書全体（テキストファイルとして約 15 メガ バイト）を，がんの情報に関して十分な網羅性を持つ権威あるコーパスとして選択した。これ から直接人手で，がん用語として理解可能な用語を網羅的に収集し， 10199 語の用語候補集合 Cc (Cancer term Candidates) を得た.

得られた $\mathrm{Cc}$ の各語を理解しやすくすることや用語間の整合性を調整するために，各語の用例から「病名」「解剖学用語」「臨床用語」「一般語」「検査用語」などの種別を作成した。また,各語をがんとの関連性を想起しつつ分類した結果， $\mathrm{T} 1$ (がんそのものをさし示す語）， T2（がん を想起させる語），T3（がんを想起させる語に関連する語），T4（がんとの関連性を想起しにく い語）の 4 つに分類できた。これら「種別」とがんとの関連性を参考に，がん用語として， T1 から T3 までをがん用語 Cとして選択するという選択基準を規定した。

元コーパスに対する $\mathrm{Cc}$ の用語候補抽出の一貫性を調べるために, コーパスから 10 個の疾患 の説明用ページのテキストファイルを対象として，再度網羅的な用語収集を行い，得られた用語のうち Ccに含まれた語の比率を調べた。その結果, これら 10 個の対象における $\mathrm{Cc}$ の再現率は $94 \%$ から $99.5 \%$ であり，元コーパスに対する Cc の再現性は十分であることが示された.

さらに，選択基準をもとに， T1， T2， T3，T4の分類を，Cc（10199 語）の全用語に対して人手で行い， T1，T2，T3に分類される用語を，がん用語集合 Cとした.

選択基準の妥当性を検討するために， $\mathrm{T} 1$ （1637 語）， T2（4167 語）, T3（3705 語）, T4（221 語）の中から約 50 語ずつを無作為に選び，評価用ワードセット（用語数 197 語）を作成し，こ れを選択基準の説明文とともに医師 4 名に示し, 本研究で想定した $\mathrm{T} 1$ から $\mathrm{T} 4$ の分類と各医師 の分類の比較を行った。その結果, T1, T2 までの分割に対する Cohen's Kappa 值は約 0.6 であ り, さらに $\mathrm{T} 1, \mathrm{~T} 2$ とそれ以外の 3 分割の場合でも 0.5 を示したことから, $\mathrm{T} 1$ と $\mathrm{T} 2$ までの語彙選択の妥当性が示された.

以上より, 本研究で行ったコーパスからの網羅的用語収集と用語選択基準の組み合わせによっ て，少人数で妥当性のあるがん用語集合を作成することができた.

本研究のような用語集合の作成は, 目的とする分野での質の高いコーパスが存在することが 重要だが, 今後他の医学分野においても同様の手法で, 妥当性のある用語集合を作成していく ことが可能と思われる。

また，2.1 節であげた National Cancer Institute の Dictionary of Cancer Terms の語彙数 5236 語と, $\mathrm{Cc}$ の $\mathrm{T} 1$ と $\mathrm{T} 2$ の合計語彙数 5804 語が，対象とするがんの種類や社会制度などが異なる 2 つの地域で同規模であることも興味深い.これら語彙の相互比較も今後の検討課題である.

今後, このがん用語集合を用いたがん情報処理の実現にむけて研究を行うことが課題である. なお，本研究で収集したがん情報コーパスならびに，分類夕グつきのがん用語集合は，国立が んセンターとの協議の上で公開する予定である.

## 謝 辞

本研究を行うに当たり用語辞書作成に御協力いただいた, 元北陸先端科学技術大学院大学学生 木村俊也氏, 国立がんセンター中央病院 若尾文彦医長, 同がん対策情報センター石川ベン ジャミン光一室長, 滋賀医科大学 藤山佳秀教授, 程原佳子教授, 八尾武憲博士, 近畿大学医学部 西尾和人教授, 鹿児島大学大学院医歯学総合研究科 秋葉澄伯教授, 高岡医院 高岡篤博士, 野洲病院 木築裕彦医師に謝意を表する。論文作成に御協力いただいた, 情報通信研究機構主任研究員門林理恵子博士ならびに村松亜左子氏に謝意を表する。なお, 本研究は NICT 運営費交付金 (新世代ネットワーク研究センター), 平成 19 年度, 20 年度厚生労働省がん研究助成金研究総合研究「がん情報ネットワークを利用した総合的がん対策支援の具体的方法に関す る研究 」若尾班等の支援を得て行った. 関係各位に深謝する.

## 注

1) 日本内科学会編, 内科学用語集（第 5 版）(1998). 医学書院. ISBN: 978-4-2601-3641-9 (42601-3641-0).

2) 循環器学用語合同委員会, 循環器学用語集 (第 3 版) (2008). 丹水社. ISBN: 978-4-9313-4722-9 (4-9313-4722-3).

3) National Cancer Institute (NCI). http://www.cancer.gov/dictionary/

4) 日本糖尿病学会 (編集) (2005). 糖尿病学用語集. 文光堂. ISBN: 978-4-8306-1363-0 (4-83061363-7).

## 参考文献

青木繁伸 (2002). http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Kappa/kappa.html

Humphrey, S. M. and Miller, N. E. (1987). "Knowledge-based indexing of the medical literature: the Indexing Aid Project." J Am Soc Inf Sci, 38(3), pp. 184-196

国立がんセンター。http://www.ncc.go.jp/index.html

Landis, J. R. and Koch, G. G. (1977). "The measurement of observer agreement for categorical data" in Biometrics. 33, pp. 159-174.

Nakagawa, H. (2000). "Automatic Term Recognition based on Statistics of Compound Nouns." Terminology, 6(2), pp. 195-210.

Nakagawa, S., Kimura, M., Itokawa, Y., Kasahara, Y., Sato, T., and Kimura, I. (1995). "Development of Internet-Based Total Health Care Management System with Electronic Mail."

Journal of Epidemiology, 5(3), pp. 131-140.

National Cancer Institute (NCI) (2007). PDQ (Cancer Information Physician Data Query from

National Cancer Institute). http://www.cancer.gov/cancerinfo/pdq/

National Library of Medicine (2006). Medical Subject Headings (MeSH) fact sheet.

野口迪子 (2000). 医学書を探す: 基本図書を主として。情報の科学と技術, 50(11), pp. 542-552.佐藤理史, 佐々木靖広 (2003). ウェブを利用した関連用語の自動収集. 情報処理学会研究報告, 2003-NL-153, pp. 57-64.

(財) 先端医療振興財団 (2009), PDQ 日本語版, http://cancerinfo.tri-kobe.org/

Wendy A. Weiger（原著），坪野吉孝（翻訳）(2004)。がんの代替療法一有効性と安全性がわか る本. 法研.

山口徹, 北原光夫（編集）(2004). 今日の治療指針. 医学書院.

山室真知子 (2000). 医学情報の患者へのバリアフリー. 情報の科学と技術, 50(3), pp. 138-142.

## 略歴

中川 晋一（正会員）：1988 年滋賀医科大学卒, 医師。1996 年京大院（医）終

了, 博士 (医学)。同年国立がんセンター研究所, 1998 年郵政省通信総合研究

所 (現情報通信研究機構), 現在, 同主任研究員, 次世代インターネット技術開発に従事, IT 技術の実社会への応用（情報通信医学）に興味がある。言語処理学会, 情報処理学会, 日本内科学会等会員

内山 将夫（正会員）：1992 年筑波大学卒業. 1997 年同大学院工学研究科修了.博士 (工学). 現在, 情報通信研究機構主任研究員. 言語処理の実際的で学際的な応用に興味がある。言語処理学会, 情報処理学会, ACL 等会員.

三角 真（非会員）：2004 年北陸先端科学技術大学院大学博士前期課程修了.

修士 (情報科学)。同年, JST 重点支援協力員に採用。2006 年 NICT 技術員に

採用. 2008 年から東京工業大学博士後期課程在学. 情報通信の研究に従事.

島津明（正会員）：1973 年九州大学大学院理学研究科修士課程修了. 同年,

日本電信電話公社武蔵野電気通信研究所入所. 1985 年日本電信電話株式会社基礎研究所. 1997 年北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科教授. 工学博士.

酒井 善則（非会員）：1969 年東京大学工学部電気工学科卒業 1974 年同大学院博士課程修了. 工学博士. 同年電電公社電気通信研究所入社 1987 年東京工業大学助教授 1990 年同教授，画像情報処理，情報ネットワークの研究に従事 1994 年テレビジョン学会著述賞, 1998 年画像電子学会論文賞, 2001 電子情報通信学会業績賞

## 付録 1

以下に示す「各評価担当医師への依頼文」は，4.3節で述べた評価語データについて，各医師 に各語を 4 分類してもらうための説明文である。ここで，本文中で説明した $\mathrm{T} 1, \mathrm{~T} 2, \mathrm{~T} 3, \mathrm{~T} 4$ の 各分類は，依頼文においては，それぞれ，1，2，3，4に対応する．なお，本文中における $\mathrm{T} 1, \mathrm{~T} 2$ ， $\mathrm{T} 3, \mathrm{~T} 4$ の説明と依頼文中における $1,2,3,4$ の説明とは, 言葉遣いや用例等が若干異なるが, 同一の分類内容を説明している。言葉遣いや用例等が若干異なる理由は，論文執筆時に，下記依頼文の分類内容が，より明確に伝わるように努めたためである.

各評価担当医師への依頼文

用語集合分類のお願い

現在，がんの用語集を作成中ですが，評価を必要としています。全部で約 1 万語あります.用語は全て国立がんセンターの Web から手で抽出したものですが，これを，がんを直接さす 用語から関連用語までに分類することを考えています。この用語集合が完成すればWebから 直接がんの概念を含むぺージを選択することなどが可能になると思います.

次の 4 つに分類することを考えています.

1. がんそのものをさす語（用語の中にがんの概念を含む語）

2. がんを想起させる用語（その用語ががんを想起させる語）

3. 関連用語（がんの関連用語と思われる語）

4. 除外すべき語（がんとは関係がないと思われる語）

つきましては，添付のエクセルのファイルに示しました約 200 語それぞれについて，上の 4 つの番号を振っていただて返信していただけると大変助かります. 分類は, 厳密に行って いただくのではなく, このメイルをお読みいただき, 用語をごらんになり, 第一印象で分類 して下さい.
用語分類の説明

1. がんそのものを指す用語

例えば，胃がん，肺がん，乳がん手術のように，がんという用語そのものを含む用語をはじ めとして，進行期中悪性度，ATLL 細胞，骨髄腫細胞のようながん自体の病名や病態，あるい は経尿道的膀胱腫瘍切除術のように，がんを用語の中に含んでいるもの．脳腫瘍のような総称や，髄膜腫のような鑑別を要するものも含めてください.

2. がんを想起させる用語

1. に比べて用語の中にがんの概念を含んでいるものではないけれども, 文中にその用語が 出現することによって内容ががんの意味を表していると思われるような用語です.

例えば，化学療法という用語の場合は，感染症に対する抗生物質を用いると言う意味もあり ますが，「患者に対して化学療法を行った.」という用例の場合，がんに対する抗がん剤を用 いた化学療法という意味に用いられます。放射線療法の場合は殆ど全ての場合，がんに対す る治療をさします。腔内照射装置, 内視鏡的逆行性胆管造影, 乳腺 X 線検查, 病理生検組織 などの，その用語から，がんを想起させることのできる用語．また，「住民検診」のように， がんの検出を目的としている用語も含めてください.

3. がん用語の関連用語

上の 1,2 ほど，がんの概念に近くはないが関連していると思われる用語です.

例えば，眼底検査という用語の場合，さまざまな腫瘍で脳圧方進の診断などで用いられます が，次のように考えます。

・脳腫瘍一脳圧光進一眼底検査

このように考えて，関連する語と考えられる用語を含めてください。

また，「石綿金網」は胸膜中皮腫の原因物質であるアスベストを含有しています。これは，想起順から連想すると，次のように考えられます。

・胸膜中皮腫一アスベスト一石綿金網一金網

このように直接の原因物質に比べ, 関係が少し遠いと思われる関連語をこの分類とし, 金網 は関連語には入れないが, 石綿金網までは胸膜中皮腫の関連語として分類します。それに比 べて，金網は原因物質を含まないので，関連語ではないと判断します。

4. 関係ない用語

上のどの範疇にも入らない，がんとは関係ない用語と思われる用語. また, 意味不明と思わ れる用語もこの範疇に入れていただいて結構です。

## 付録 2

各評価担当医師への依頼文

用語集合分類のお願い

2 ページ目から 4 ページ目までの表に，単語が合計 100 個書いてあります。これを，「がん に関係する用語か，そうでない用語か」の2つに分けてください。

単語を見ていたたいて,

がんに関係する語なら○，がんに関係ない語なら×

を右側のカラムに書き入れてください.


# 言語処理技術と教材作成の連携一データベース・ソフトウェアを 用いた英語学習教材の自動作成一

神谷 健一 ${ }^{\dagger} \cdot$ 田中 省作 ${ }^{\dagger+} \cdot$ 北尾 謙治 ${ }^{+\dagger}$

本稿ではデータベース・ソフトウェアの 1 つである FileMaker Proによる, 英語学習教材の自動作成における言語処理技術と教材作成の連携可能性を提案する。著者 は, 実際の英語の授業でも利用しやすいプリント教材や簡易 E-learning 教材を出力 できるツールを開発し, 無料公開している。これらのツールでは GUI 環境での操作 が可能であるため, パソコン利用スキルが限られる一般の英語教員にも利用しやす く, 任意の英文素材から Phrase Reading を軸とした精読教材および Cloze テストを 利用した学習教材を短時間で作成することができる。

キーワード：データベース・ソフトウェア，ファイルメーカー, フレーズ・リーディング, ク ローズ・テスト，教材作成，E-learning
## Language Processing Technology and Educational Material Development-Generating English Educational Material using a Database Software-

\author{
Kenichi Kamiya $^{\dagger}$, Shosaku Tanaka ${ }^{\dagger \dagger}$ and Kenji Kitao $^{\dagger \dagger \dagger}$
}

This article provides an example of developing educational material using a database software, linking it with language processing technology. Teachers can download our software for free and create worksheets for studying phrase reading and e-learning materials based on cloze exercises. This software makes creating such learning materials very efficient, and provides integrated functions which are almost impossible to do manually. Since the operations can be done on graphical user interface, or GUI, even computer novices can use the software easily.

Key Words: Database Software, FileMaker, Phrase Reading, Cloze Test, Educational Material Development, E-learning

## 1 はじめに

英語教育の現場でも ICT (Information and Communication Technology)の活用により様々 な取り組みがなされている。近年では E-learning のように学習者が教科書ではなく，まずはコ

ンピュータ端末に向かうような形態での学習環境も一部で行われている. しかし大学を含め, CALL 教室などが未整備となっている教育機関は少なくない。また E-learning のための教材作成が英語教育に直接関係する教師自身によって行われることは現実的にはほとんどなく，先進的な取り組みを行っている教育機関などにおいても既存のコースウェアが利用される場合が多 い．教室で接する学習者のために教員自らがオーサリングソフトなどを利用して積極的に教材 を作成するという事例は，英語教員全体の人数からすると極めて少数であると思われる.

近年, パソコンは爆発的に普及してきており, 現在ではほぼ全ての英語教員が日常の業務や 教材作成でパソコンを利用することが当たり前のこととなった. しかし大多数の英語教員のパ ソコン利用スキルは基礎的なワープロ操作に限られると言っても過言ではない. 結果, ワープ ロソフトによる教材作成と, E-learning や CALL 環境のための教材作成の間にある溝はなかな か埋まりそうにないというのが現状である.

一方, 計算機科学の発展に伴い，言語処理技術に関する研究も急速に増加しつつある。そし てこれらの知見を教育や学習に生かすことを目標とする研究も盛んに行われている. しかしこ こで一つの疑問が浮かぶ. 言語処理技術と教育・学習の連携は，いわゆる文系の一般の教員が，極端に言えば翌日の授業からでも応用可能な形で提供されていると言えるのだろうか.

言語処理技術の教育・学習への応用を試みる際，まずはその方法論が優先される。そしてそ の実装は簡易なプロトタイプにとどまり，実際の使用に耐えうるシステムの構築は別途行わな ければならない場合も多い。しかし，たとえどんなに軽微なものであったとしても CUIベース の処理やプログラミング言語の知識を必要とする手法を一般の英語教員に求めることはほぼ絶望的である。例えば Perl 言語を用いたテキスト処理などでさえも，その実行環境をインストー ルするといった時点で一般の英語教員のコンピュータ利用スキルからすれば十分にハードルが 高いことは間違いない。また「UNIX 環境」といった文言でさえ，一般の英語教員を遠ざける には十分な材料となる。これらのアプリケーションが CGI な゙を介して Web 上で提供される 場合も同様である。通常これらは教育工学などの分野に関心がある一部の英語教員が, データ 分析などの研究目的で利用することが多く, 授業に生かすという用途からは残念ながらほど遠 いという印象がある.

それでは，仮に言語処理技術を教材作成に簡便に応用できるような仕組みが提供されていれ ばどうなるであろうか. 例えば教科書に準拠した補助プリントなどを作る場合など，少しでも 教員の負担を減らすことができればきっと喜ばれるに違いない。そして草の根的であったとし ても，言語処理技術と教育・学習の連携がこれまで以上に有機的に行われていくことが予想さ れる.

本研究では一般の英語教員でも簡単に使えることを念頭に, 様々な状況での実際の英語授業 や自習環境で利用できるプリント教材および E-learning 教材の作成支援を行う 2 種類のツール を開発した。これらのツールは無料で公開しており，GUI 環境での簡単な操作で，任意の英文

から様々な教材を短時間で作成することができる．利用者である一般の英語教員はこれらをダ ウンロード，解凍し，フォルダ内に含まれている実行ファイルを起動するだけでよい，つまり別途ソフトウェアを購入する必要もなく, プログラミング言語の実行環境をインストールすると いうような負担もない. また，これらのツールでは言語処理技術によるデータ処理結果をデー タベース・ソフトウェアによって教材に加工するが, 内部設計はツール利用者である一般の英語教員には見せない形になっている 1 . 言語処理のアルゴリズムやデータベース・ソフトウェア についての知識は一切必要としない.

以下，2 節では，データベース・ソフトウェアの基本的な特徴を確認し, 本研究で使用した FileMaker について概観する。3 節では連携事例 I として，言語処理技術を活用した Phrase Reading 教材作成支援システムを紹介し，これを応用したプリント教材の自動作成について述 べる。 4 節では連携事例 II として，任意の英文テキストに対して語彙レベルタグや品詞タグを 付与するプログラムを紹介し，この処理結果を用いた E-learning 教材作成について述べる.

## 2 データベース・ソフトウェアについて

一般にデータベース・ソフトウェアはビジネス用途 2 で用いられることが多く, 数十万単位で の大量のデータであっても，整合性を保ちながら高速で検索やソートを行うことができる仕組 みが用意されている。また保持しているデータと，それを表示するレイアウトを別々に管理す るという特徴があるため，同一のデータを異なるレイアウトに当てはめて出力することや，多数のフィールドから必要なもののみを組み合わせて出力することができるという点で優れてい る. 同様の出力をワープロや表計算ソフトを用いて行うことはかなり困難である.

本研究では市販のデータベース・ソフトウェアの 1 つである FileMaker³利用し, 教材作成 に生かす方法を模索した．FileMakerには高度な自動処理ができるスクリプト言語が搭載されて おり，この上位パッケージである FileMaker Pro Advanced 4 を利用して開発を行うと FileMaker を所有しないユーザでも利用できるランタイム・アプリケーションを構築し, 自由に頒布する ことができる.このランタイム・アプリケーションはWindows XP/Vista 上でも Mac OS X上 でも動作するため ${ }^{5}$, 大多数の英語教員が日常で触れる機会のあるプラットフォームで利用する

ことができる。また FileMaker には Webビューア機能が搭載されており，インターネット上 にある各種情報やオンラインデータベースと連携したデータベース・ソリューションを開発す ることができる. この機能を使うと，画面レイアウト上に Webブラウザと同等の機能を持つ画面枠を配置することができ，そこで表示された HTMLソースは FileMaker に搭載されている関数を用いて取得することができる。

本研究で開発した教材作成ツールでは, 以下のような手法を用いることで, 言語処理技術と 教材作成の連携を試みている。

（1）言語処理技術を用いたWebアプリケーションを，Webビューア機能によって教材作成 ツールの画面内に表示する。

(2) Webアプリケーションの実行結果を HTML ソースとして取得し, FileMaker 側で様々な テキスト関数によって文字列処理を行うことで, 教材中に組み込むデータを準備する.

（3）このデータを様々なレイアウトに流し込み，教材の形に整形する.

## 3 連携事例 I: Phrase Reading 教材の自動作成

## 3.1 Phrase Reading とは

Phrase Reading とは次の英文のように適当な長さの意味の塊ごとに区切られたものを英語学習者ができるだけ塊の単位で素早く読み進める訓練方法であり，一般的にはスラッシュで区切っ て表示されることからスラッシュ・リーディングとも呼ばれる.

Scientists say / they have made more progress / in developing / malaria-resistant mosquitoes.

/ The idea / is to release / genetically engineered insects / like these / into mosquito populations / as a way / to control the disease. /

このような学習方法を繰り返すことによって，学習者は英語本来の語順で英文をより直接的 に理解できるようになることが期待される. しかしこの学習方法を実践する場合, ある程度一貫性を持った方法で区切られた，一定の量の教材をこなす必要がある。また，スラッシュを挿入するタイミングは必ずしも一つではなく，学習者のレベルや作成者の意図によって様々な基準が考え得る。近年では市販の教材でもよく利用されているが，学習者が関心を持つことがで きる様々なジャンル，難易度の英文でこのような形式の教材がこれまで十分に提供されてきて いるとは言い難い.

に FileMaker Pro Advanced のライセンス形態は「1 ユーザが同時使用しない限り，2 台のマシンへのインストー ルが可能」であるため, 開発者が Windows と Mac OS の両方のパソコンを所有する場合, 1 ライセンスで両方の 作成を行うことができる.

6 詳細は http://www.filemaker.co.jp/products/fmp/wvg/を参照のこと. 現行の 1 世代前の FileMaker Pro 8.5 (2006 年 9 月発売) から搭載された機能.

## 3.2 既存のシステムと問題点

田中・木村・北尾 (2006) および行野・田中・冨浦・柴田 (2007)ではこのような教材不足を解消するために，言語処理技術を用い英文中に自動的にスラッシュを挿入する手法を提案してい る.ここでは局所的統語構造およびチャンクの大きさが英文のスラッシュ挿入に強く関係して いると仮定した上で，一定量のスラッシュ付きの英文から確率モデルを用いてスラッシュを入 れる基準を自動学習させた分割モデルを用意している。そしてこれに基づいて任意の英文を自動的に分割する教材作成支援システムが Web 上から実行できるようになっており，さらに異な る分割モデルに基づいてスラッシュを挿入した，様々な難易度の計 128 英文書， 42,529 語を教材集として提供している 7.

この教材作成支援システムは数理的に厳密な処理に基づいたものであり，様々な分割モデル に対応する柔軟なスラッシュ付与が可能であったが, 自動付与のための手法の開発に主眼が置 かれていたため，この手法を実装したプロトタイプでは最終的に英文にスラッシュをつけて出力することしかできていなかった。つまりスラッシュで区切られた英文を次々と読破する形で 自習する場合や，多読を中心に据えた授業形態の場合を除けば，教室で即座に使えるような教材の体裁としては不十分という短所があった.

一方，ほぼ同時期に発表された神谷 (2006) や岡本・神谷 (2006)では, Phrase Reading 学習が 容易に行える書き込み式のプリント教材を即座にプリンタから出力できるソフトウェア8を提案 していた。しかし教材化する英文を Phrase ごとに分割する作業は，手作業で行うか，あるいは 観察によって得られた 50 語の単語9 9 直前で機械的に分割するという単純な手法を導入してい るにすぎなかったため, 柔軟性がないという短所があった.

## 3.3 FileMaker を活用した教材作成システム

そこで神谷・田中 (2007) は Phrase Reading Worksheet 作成ツール上に配置した Web ビュー アからスラッシュを自動付与する教材作成支援システムを呼び出し, その処理結果を Phrase Reading Worksheet 作成ツールへ取り込むという方法を提案した。これにより様々な教材パラ メタに対応した柔軟なフレーズ分割が行えるようになり，かつ教室でも使いやすいきれいな体裁のプリント教材を作成できるようになった.

この Phrase Reading Worksheet 作成ツールは図 1 のような GUI 環境のものであり，データ ベース・ソフトウェアで作られていることを利用者には全く意識させない. また言語処理技術 によるフレーズ分割と実行結果の取り込みは図 2 のような画面で行う。そして最終的に学習者

図 1 起動画面

図 2 確率モデルによるフレーズ分割

にどのような教材として与えるかの諸要因を考慮し, 用紙サイズの設定・行間・メモ闌の有無な どの様々な条件を組み合わせながらレイアウト上に表示させることで 1 つの英文素材から 1,000 通り以上 ${ }^{10}$ のレイアウトのプリント教材を作成することができる。このようなレイアウトの柔軟さ ${ }^{11}$ はデータベース・ソフトウェアでしか為し得ないものである.

図 3 の形式のプリントは，フレーズごとに分割したものが縦方向に配置されており，右側に 予習として各フレーズの意味を記入させる ${ }^{12}$ 。授業時に図 4 のような右側に予め日本語訳を入 れたプリントを配布すると予習チェックなども簡単に行える ${ }^{13}$ 。これらの形式はツール上では 「縦方向」と呼んでいる.

図 5 の形式は「階段式」と呼んでおり，各フレーズ間の修飾関係や並列関係がわかりやすい 階層の形で示すことができるプリントである ${ }^{14}$. 図 6 は「クローズテスト型」と呼んでおり，こ こでは 7 語おきに単語を空欄に置き換えている。和訳を見ながら空所を埋める練習や，聞き取 らせたい単語に焦点をあてたリスニングの補助教材などの用途で利用できるであろう。これら のプリントには全て各フレーズの位置を表す「文番号」「句番号」が自動で挿入されるため，授

図 3 予習用プリント

図 4 チェック用プリント

業時に指導中の箇所などを指示しやすい.

図 3 ・4の形式の場合, 縦方向に 2 つ折りにして利用することもできるため, 右側に和訳があ らかじめ書き込まれた状態であっても，再度英語のみを見ながら日本語で意味を考えさせる，日本語を見ながら英語の原文を思い出させる，日本語を見ながら英文を書かせる，日英語の語順 の違いを観察させるなど，同一授業内で学習者の習熟度に応じた異なるタスクを同時進行で学習させるということもできる 15.

このような Phrase Reading Worksheet はどちらかと言えば精読が中心となる授業において, これまで消極的に取り入れられがちであった文法訳読式や輪番制に代わる効率的な授業展開を 可能にする.

Phrase Reading Worksheet 作成ツールの原型は 2004 年に初公開しており，新たな機能を加えな がら随時アップデートを行っている。最新版や関連情報などは http://www.oit.ac.jp/ip/ kamiya/ prw/prw.html に掲載している。このツールは著者勤務校の多くの英語教員に利用されており， インターネットから入手した英字新聞記事などであってもすぐにプリント教材に加工できる点 など，好意的な意見が寄也られることが多い. またこのツールから出力したプリント教材は学生の評判も良い. 例えば教科書本文を用いて図 3 の形式で出力したプリント教材の場合, 予習

図 5 階段式教材

図 6 クローズテスト型教材

＼cjkstart授業一復習のサイクルで効果的に活用できるのみならず，試験前にこのプリントを見直すだ けで十分な復習ができる点などは特に好評のようである.

## 4 連携事例 II: Cloze テストの自動作成

## 4.1 Cloze テストとは

Cloze テストとは文書の $\mathrm{n}$ 番目（通常は 6 8 番目）の単語を空欄にして，被験者が元の単語を埋めるものであり，英語母語話者に対する読解教材の信頼度や難易度を測定する目的で Taylor(1953) により開発された. 以下は原文の 8 番目の単語を空欄にした場合の例である.

原文: Scientists say they have made more progress in developing malaria-resistant mosquitoes. The idea is to release genetically engineered insects like these into mosquito populations as a way to control the disease.

作成例: Scientists say they have made more progress ( ) developing malaria-resistant mosquitoes. The idea is to ( ) genetically engineered insects like these into mosquito ( ) as a way to control the disease.

その後，選択式問題など他の方式によるテストとの相関が高いことが分かり，読解力を測定す るテスト形式として広く使われるようになった。また 1970 年代以降にも盛んに研究が行われ，
第二言語学習者への応用可能性についての実証が行われてきた. 国内の研究では佐藤 (1988) は Cloze テストが従来の言語テストに見られない様々な優れた特性を備えていることを指摘し，日本の英語教育へ応用する際の意義を述べている.

## 4.2 既存のシステムと問題点

Cloze テストを作成する場合，任意の $\mathrm{n}$ 語ごとに単語を抜き取り，空欄に置き換えるという作業が必要となる。一見単純な作業であるが, 手作業で行うには相当の労力が必要となる。北尾

を提案した．このプログラムの優れた点は，原文中から抜き取った単語を自動でランダム順に 並べ替えたものが出力されるため，これを解答時の選択肢として表示することで，受験者の心理的負担を軽减することもできた。さらに抜き取った順番通りに並べたものも併せて表示され ているため，この部分だけを切り取って後で答え合わせに利用することができるという長所が あった。

加えて北尾 (2007) では JACET800017の語彙レベルに基づいてタグを付与したテキストを用

タグを付与したテキストを用いて，ある特定の品詞のみを抜き取り対象とするというプログラ ムも公開していた。これにより学習者の習熟度や各教員の指導目標に合致する Cloze テスト形式の練習問題を作成する新たな展望が開けたと言える.

しかしこれらのプログラムを利用するには別途 Perl 実行環境をインストールする必要がある 上，抜き取りの間隔や語彙レベル範囲，抜き取る対象とする品詞を指定するための条件を変数 として入力する際にはプログラムを一旦書き換える必要があった. またTreeTagger のタグセッ 卜は学校英文法などで扱う品詞よりもはるかに厳密な分類を行うことから，例えば動詞を抜き 取り対象とする場合には，動詞に相当するタグであるVB VBD VBG VBN VBP VBZ VH VHD VHG VHN VHP VHZ VV VVD VVG VVN VVP VVZ VBD VBG VBN VBP VBZ という非常 に数多くの項目を変数に入力しなければならなかったため, 現実的には大変な困難を伴う利用形態であったと言える。 さらに JACET8000 レベルマーカーや TreeTagger を併用したCloze テ ストを作成するには，それぞれのタグ付けを行うWeb アプリケーションでの処理結果を一旦テ

キストファイルに保存してから Perl で処理を行うという手間が必要であり，結果的に一般の英語教員にはハードルが高く, 利用者が限られてしまうという短所があった.

## 4.3 FileMaker を活用した教材作成システム

そこで神谷・永野・北尾 (2007) では FileMakerを用いて GUI 環境で Cloze テストを作成でき るツールを開発し，無料公開した。 またKitao \& Kamiya (2008) ではこのツールの改良が行わ れ，画面表示を日英両方に切り替えることも可能になった. このツールでは画面上に英文を貼 り付けた後, 抜き取り間隔である $\mathrm{n}$ の指定をプルダウンメニューで選択するという簡便な操作 のみで即座に作成することができる。またツール自体がランタイム環境であるため，実行環境 のインストールも不要である.

JACET 8000 レベルマーカーやオンライン版 TreeTagger へは FileMaker の Web ビューア機能を利用して同一画面の中で処理できるようにしているため，特定の語彙レベルや品詞を考慮 に入れた Cloze テストの作成もさらに省力化が図れることとなった.

このツールの目的は簡便な方法で Cloze テスト形式の教材作成を行うことにあるため, TreeTagger を併用する際においても膨大な数のタグセットを考慮しながら品詞を選択するのでは なく, 8 種類の品詞から選ぶという操作方法を導入した. チェックボックスから選んた品詞は TreeTaggerのタグセットに自動的に置き換える仕組みになっており，仮に不必要なタグが含ま れる場合でも手作業で取り除くことができる.

このツールは北尾 (2007) が提案した Cloze テストの自動採点が可能な JavaScript プログラム に対応した HTML ファイルを出力することもできる 19 ため, 簡易 E-learning 教材作成ツールと しても利用することができる。この HTML ファイルは以下のような形式で書かれており，単語

図 7 単語簡易抜き取り

図 8 作成結果

図 9 JACET8000 処理結果

図 11 TreeTagger 処理

図 10 作成条件設定

図 12 作成条件設定

を抜き取って空闌にすべき処理の代わりに，HTML タグの間に解答となる語を挟み达んで出力 するという別の文字列処理を行っている.

Scientists say they have made more progress 1. (〈input okWord="in" $\rangle$ ) developing malariaresistant mosquitoes. The idea is to $2 .(\langle$ input okWord="release" $\rangle$ ) genetically engineered insects like these into mosquito 3. (〈input okWord="populations" $\rangle$ ) as a way to control the disease.

Cloze テストは 4.1 節で述べたように，元々は英語母語話者に対する読解評材の信頼度や難易度を測定する目的で開発されたものであり，語彙レベルや品詞を考慮したものは本来の Cloze テストとは言えない.そのため試用者から寄せられた評価の中には, これらは特に必要な機能 ではないとの声もある。しかし学習者に与える教材において難易度を考慮することは重要であ り，言語処理技術との連携によって学習内容や学習者の能力に焦点を当てたテストを短時間で 作成することに関しては，研究を深めていく余地が大いにあると考えている。

今後, このツールも新たな機能を加えながら随時アップデートを行っていく計画である．最新版や関連情報などは http://www.oit.ac.jp/ip/〜 kamiya/mwb/mwb.html に掲載している.

## 5 おわりに

データベースという概念には様々な意味があり，本来は区別して扱うべき機能や仕組みなど が混同されて用いられることがある。例えば，様々な教材そのものを蓄積し，必要なものを必要な時に自由に取り出せるような仕組みを「教材データベース」と呼ぶことがある。また表計算ソフト上で様々な学習項目などを整理したものを「データベース」と呼ぶこともある．本稿 で扱ったものはこのような仕組みとは無関係であり，意地悪な見方をすれば，単にデータベー ス・ソフトウェアを用いて教材をワープロソフトよりもきれいに清書できる可能性がある, とい うことを述べているにすぎない. しかしこれまで主にビジネス用途でしか用いられてこなかっ たデータベース・ソフトウェアを教材作成に利用することは，レイアウトの柔軟さなどの点で 非常に有効であると思われる.

本稿では言語処理技術と教材作成の連携について, GUI 環境による使いやすいツールを構築 していくことにより，今後一層両者のつながりが深まっていく可能性があることを述べた。ま たオンライン上で提供される言語処理関連のリソースの実行結果をデータベース・ソフトウェ アで加工することで, プリント教材や E-learning 教材をシームレスかつ効率的に作成・出力で きることを提案した．今後も一般の英語教員のニーズに合致し，すぐに使える教材の形式につ いて検討を深めながら, 言語処理技術と教材作成の連携の可能性を追求し, 教材の自動出力を 行うことができる汎用性の高い教材作成ツールの開発を進めていきたい.

本研究で開発したツールによって作成したプリント教材等を普段から授業で利用している筆者らの印象では, 予習 $\rightarrow$ 授業 復習のサイクルを意識した学習活動の促進や, 様々な状況での 実際の英語授業や自習環境において, 有効に機能していると考えている。また短時間で様々な 教材を作成できることは，教員の負担軽減にもつながることであろう.

## 謝 辞

本文中で利用したサンプル英文は以下の記事を抜粋したものである. http://www.voanews.com/specialenglish/archive/2007-07/2007-07-01-voa2.cfm

教材作成ツール開発においてはツールをご利用頂く方々も含め, 多くの先生方からご指導をい ただきました。またオンライン上のリソースを Webビューアを介して利用することを許諾頂い た諸先生方に感謝いたします.

本研究の一部は文部科学省科学研究費補助金・若手研究 (B)（課題番号 18720153）により実施 したものである.

## 参考文献

Coffey, G. \& Prosser S. 小山香織ほか訳 (2008). FileMaker Pro 大全 Ver.7〜9 edition. ラトルズ.大学英語教育学会基本語改訂委員会 (2003). 大学英語教育学会基本語リスト JACET List of 8000

Basic Words. 大学英語教育学会.

大学英語教育学会基本語改訂委員会 (2004). 大学英語教育学会基本語リスト活用事例集：教育

と研究への応用. 大学英語教育学会.

神谷健一 (2006). データベースソフトを用いた読解プリント教材とその作成ツールについて. 社

団法人 私立大学情報教育協会 平成 18 年度全国大学 IT 活用教育方法研究発表会予稿集, pp. 20-21.

神谷健一, 田中省作 (2007). 言語処理技術を活用した Phrase Reading 学習プリント教材作成ツー

ル. 外国語教育メディア学会 第 47 回全国研究大会発表論文集, pp. 34-37.

神谷健一, 永野友雅, 北尾謙治 (2007). データベース・ソフトウェアを利用したクローズ・テス

卜学習教材の自動作成. 社団法人 私立大学情報教育協会 平成 19 年度大学教育・情報戦

略大会, pp. 122-123.

Kenji Kitao \& Kenichi Kamiya(2008) "Creating Cloze Exercises Easily and Effectively" Proceedings of WorldCALL 2008, http://www.j-let.org/ wcf/proceedings/g-016.pdf 北尾謙治 (2007). 語彙レベルや品詞も考慮したクローズ・テスト方式の e ラーニング教材作成の

試み.外国語教育メディア学会 第 47 回全国研究大会発表論文集, pp. 114-117.

岡本清美, 神谷健一 (2006). アカデミックリーディング教材一データベースを利用したプリン

卜教材作成ツールを用いて. 外国語教育メディア学会 第 46 回全国研究大会発表論文集, pp. 243-251.

佐藤史郎 (1988). クローズ・テストと英語教育. 南雲堂.

Taylor, Wilson L. (1953) "Cloze procedure: A new tool for measuring readability" Journalism Quarterly, 30, pp. 415-433,

田中省作, 木村恵, 北尾謙治 (2006). 言語処理技術を活用した柔軟性の高いスラッシュ・リー ディング用教材作成支援システム, 外国語教育メディア学会 第 46 回全国研究大会発表要項集, pp. 483-492.

行野顕正, 田中省作, 冨浦洋一, 柴田雅博 (2007). 統計的アプローチによる英語スラッシュ・リー ディング教材の自動生成. 情報処理学会論文誌, 48(1), pp. 365-374

#
略歴

神谷 健一：2000 年大阪大学大学院言語文化研究科言語文化学専攻博士前期課程修了. 高等学校教員を経て 2004 年〜大阪工業大学知的財産学部専任講師,英語科目を担当. 外国語教育に生かすコンピュータの活用方法に関する研究 に従事. 外国語教育メディア学会, 大学英語教育学会, e-Learning 教育学会,社会言語科学会, 英語コーパス学会, 全国英語教育学会各会員.

田中 省作：2000 年九州大学大学院システム情報科学研究科博士後期課程修了.同年九州大学情報基盤センター助手, 2005 年立命館大学文学部助教授（2007 年准教授に職名変更). 博士 (工学) 自然言語処理, 言語教育への応用に関す る研究に従事. 情報処理学会, 英語コーパス学会各会員.

北尾 謙治: 同志社大学英文学科卒業後, 米国カンザス大学大学院で TESOL を研究, M.A.と Ph.D. を取得. 現在同志社大学文化情報学部教授. 専門は応用言語学と異文化間コミュニケーション. 著書は Internet Resources: ELT, Linguistics, and Communication (英潮社), Intercultural Communication: Between Japan and the United States (英潮社), English Teaching: Theory, Research and Practice (英潮社) ほか多数.

\author{
(2008 年 9 月 2 日 受付) \\ (2008 年 11 月 10 日 再受付) \\ (2008 年 11 月 28 日採録)
}

(C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/


# 概念ベースとEarth Mover’s Distanceを用いた文書検索

藤江 悠五 $^{\dagger} \cdot$ 渡部 広一 $\cdot$ 河岡 司 $\dagger$
}

近年, コンピュータとネットワークの発達に伴って, 個人が扱える情報は膨大なも のとなり，その膨大な情報の中から必要な情報を探し出すのは非常に困難となって いる. 既存の検索システムは基本的には表記のみを活用するため, 意味的には同じ 内容の検索でもユーザが入力する語によって検索結果が異なってしまう。そのため ユーザが適切なキーワードを考えなければならない。そこで本稿では文書の意味を 捉えた検索を実現するために単語の関連性にもとづいた文書間の類似性の定量化手法を提案する。具体的には概念べースを用い単語間の関連性を求め, Earth Mover's Distance により文書間の類似度を計算する方法を提案する。また概念べースに存在 しない固有名詞や新語に対して, Web 情報をもとに新概念として意味を定義し, 概念ベースを自動的に拡張する方法を提案する。これら提案手法を NTCIR3-WEBに よって他の手法と比較実験したところ, 本手法が他手法に比べ良好な結果が得られた. キーワード：情報検索，概念ベース， Earth Mover's Distance, NTCIR
## Associative Document Retrieval Using Concept Base and Earth Mover's Distance

\author{
Yugo fujie ${ }^{\dagger}$, Hirokazu Watabe $^{\dagger}$ and Tsukasa Kawaoka ${ }^{\dagger}$
}

Recently the development of computers and networks makes amount of information huge. It is very difficult to find necessary information in the huge information. The existing retrieval system uses not the meaning of input words but the notation of them. Therefore, different words bring a defferent result of retreieval even if they have the same meaning. A user of the system has to consider the input words to search the necessary information. This paper proposes the quantification technique of the semantic distance between documents based on relevance of the word to realize the search that captured the meaning of the document. Concretely the related degree between words is calculated by concept-base and the resemblance degree between documents is calculated by Earth Mover's Distance. Besides this paper proposes method that no existence word on concept-base is defined as a concept based on Web information to expand concept-base automatically. Retrieval experiments using the NTCIR3-WEB in comparison with the other method have shown that our method is effective than other method.

Key Words: Information Retrieval, Concept-base, Earth Mover's Distance, NTCIR

## 1 はじめに

一般家庭にも PC，ブロードバンドが普及し，ユーザは手軽に情報を収集できるようになっ てきている。しかし一方では, 情報が過度に溢れ過ぎ, 利用者の要求に合った情報を探し出す 必要性が高まっている。その中で要求に適合した情報のみを選出するのではなく, 情報をラン キング付けして提示することも重要となっている. ランキング付けは, 検索要求と検索対象と の間の類似性や関連性をもとに行われ, これらを定量化することが求められる。その際, 従来 の情報検索でよく用いられているべクトル空間モデル (Salton, Wong, and Yang 1975)などでは 文書における単語の出現頻度や統計情報などを利用して検索要求と文書間の類似性を判断し，文書を選別している。このような手法は検索要求と文書内の各単語の表記が一致しない場合は 関連性がないとの仮定にもとづいている。しかし, 実際の文書において, 語の表記が同じでも 異なる意味を有したり (多義性), 同じ意味でも語の表記が異なる場合（表記摇れ，同類義語） がある。さらに単語間には，互いに意味的な関連性を持って存在しており，表記だけを頼りに 検索を行う手法ではユーザが入力する語によって検索結果が異なってしまう．そのためユーザ が適切なキーワードを考えなければならない。その問題を解消するために，ユーザが入力した キーワードの意味を捉えた検索手法が必要である.

このような背景から，本研究では文書における意味を捉えた検索を実現すべく，単語の意味特徴を定義した概念べース (奥村, 土屋, 渡部, 河岡 2007) を用いた検索手法を提案する。概念 ベースを用いることによって, 単語の表記のみでの検索方式とは異なり, 意味を捉えた検索が可能になる。つまり, ユーザの入力語の表記的摇らぎに影響されず，意味的近さを定量化できる 手法である。具体的には, 概念べースによって単語間の意味的な関連性を 0 から 1 までの数値 として算出する。そして, その値をもとに検索要求と検索対象との類似度を画像検索等の分野 で注目されている距離尺度である Earth Mover's Distance (EMD) (Rubner, Tomasi, and Guibas 2000)により求める方法を提案する。また, 概念ベースに存在しない固有名詞や新語に対して, Webをもとに新概念として定義し概念べースを自動的に拡張する手法を提案する.

## 2 先行研究と本研究の位置付け

体系的に整理された辞書である WordNet (Miller 1995)を用いて単語間の距離を定義し，EMD により文書間の類似度を定義する手法 (Wan and Peng 2006) が提案されている. これにより単語の意味的な関連性に着目した情報検索が実現されている。また, 単語の共起情報をもとに単語間の関連性を定義し, EMDにより文書間の類似度を定義する手法が提案されている (柳本,大松 2007). この手法では, 単語の共起情報を用いることにより, 全ての単語間の関連性を定義 し, 文書間の類似度を定義することを実現している。しかしながらこれらの手法の問題点とし

て, WordNetなどの整理された辞書を用いる場合は，索引語の全てが辞書に含まれる保証がな

く, 全ての索引語間の関連性を求めることができない可能性がある。共起情報を手がかりにし た場合は，用いる文書集合の特性や容量の影響を大きく受け，正確に関連性を定義していると は言い難い.

提案手法では，概念べースを用いて索引語間の関連性を求め, さらに概念べースに存在しな い語においては Webをもとに自動的に概念として定義する。これにより，単語間の関連性をよ

り正確に定義し，さらにあらゆる新語に対応できる索引語の網羅性を実現する。

## 3 基本事項

## 3.1 NTCIR3-WEB

本研究では提案手法の効果を検証するため, 日本での代表的な情報検索システム評価用のテ ストコレクションである NTCIR ${ }^{1}$ 用いた， NTCIR は文献データ集合，検索課題集合，各検索課題に対する文献の適合不適合判定からなるもので，同一のテストコレクションを利用するこ とにより共通の基準で情報検索システムを評価することができるようにしたものである。その 中でも，本研究では一般の利用者が実際に検索する環境に近いWeb 検索用のテストコレクショ ンである NTCIR3-WEB を用いた。図 1 に NTCIR3-WEB の検索課題の一例を示す。検索課題 には NUM, TITLE，DESC，NARR，CONC，RDOC，USERの7つのフィールドが含まれてい るが, このうち標準的なフィールドは TITLE (title), DESC (description), NARR (narrative), CONC (concept)の 4つである。TITLE とは検索課題の内容を簡単に表したタイトル，DESC は検索する内容を文で記述したもの，NARR は検索する内容の詳細な説明， CONC は検索する 内容を表すキーワードである。本研究では検索要求を文章で入力するシステムの開発を想定し,

図 1 NTCIR3-WEB の検索課題の例

図 2 NTCIR3-WEB の検索対象の例

DESCのみを使用する。図 2 に検索対象（HTML もしくはプレーンテキストファイル．言語は 主に日本語と英語, ごく一部にその他の言語. $100 \mathrm{~GB})$ の一例を示す. 実験には検索対象の夕 グを省いた全文を用いる.

## 3.2 索引語の取得と重み付け

本研究は日本語での検索を想定している，日本語は英語などとは異なり，単語間に明確な区切りがない. そこで, 文章から単語を切り出す必要がある。本研究では形態素解析器を用いて 行う.

## 3.2.1 形態素解析器

日本語構造の制約を利用し, 単語の切り出しや品詞を同定することを形態素解析という．例 えば，形容詞は名詞の前に付くことができるという法則である。実際は, 日本語の複雑さのた め完全に単語を切り出すことは難しいが, 代表的な形態素解析器である茶筌 2 は様々な工夫によ り高い精度で単語を正しく切り出すことができる。本研究では単語の切り出しに茶筌を用い,「名詞」,「形容詞」,「動詞」を索引語として用いる。

## 3.2.2 tf $\cdot$ idf

索引語に対する重み付けは，情報検索の分野で広く用いられている tf・idf 重み付け (Salton and Buckley 1988)を使用する。tf・idfによる重み付けとは, 対象としている単語の頻度と網羅性に基づいた重み付け手法である。文書 $d$ における索引語 $t$ の重み $w d(t, d)$ は以下の式 1 によっ て得られる。

$
w d(t, d)=t f(t, d) \times i d f(t)
$

図 3 検索課題 idf による不要語の削除

$t f(t, d)$ は文書 $d$ における索引語 $t$ の出現頻度である。ただし, $t f(t, d)$ は文書長の影響を受けや すいため, 本論文では以下の式 2 に示す正規化手法を用いた。単語 $t$ の出現頻度を $\operatorname{treq}(t, d)$,文書 $d$ に含まれる単語数を $\operatorname{tnum}(d)$ とする.

$
t f(t, d)=\frac{\log (\operatorname{tfreq}(t, d)+1)}{\log (\text { tnum }(d))}
$

また, $i d f(t)$ は文書数 $N$ と索引語 $t$ が出現する文書の数 $d f(t)$ によって決まり, 式 3 によって定義される。

$
i d f(t)=\log \frac{N}{d f(t)}+1
$

## 3.2 .3 不要語の削除

本研究では不要語を削除するために評価データの実験に使用する検索対象の空間での idf 値 をもとに検索対象内の不要語を削除した，不要語とは「する」や「こと」のような，どの文書 にも出現し, 文書を特定するために有効でない語を指す。検索対象の不要語削除の閾値は提案手法が適合判定レベルの LEVEL1 においての評価 (MAP) がidf 值 0 から 9 の間で一番高くな る idf 値 5 に設定した。，適合判定 LEVEL と評価 (MAP) などの評価方法については 8.1 節で述 べる。 さらに検索課題空間での idf 値を利用し検索課題の索引語中の不要語を削除した. 削除 の例を図 3 に示す.これにより検索課題によく出現する「文書」や「様々」などの語を削除で き，検索課題として比較的意味があると考えられる「将来」,「歴史」,「地域」などを残すこと ができる。この閾値は目視により設定した。

## 4 概念べース

概念べースとは複数の国語辞書や新聞などから機械的に構築した単語（概念）とその意味特徵を表す単語（属性）の集合からなる知識べースである。概念には属性とその重要性を表す重 みが付与されている。概念ベースには約 12 万語の概念表記が収録されており，1つの概念に平均約 30 個の属性が存在する. ある概念 $A$ は属性 $a_{i}$ とその重み $w c_{i}$ の対の集合として, 式 4 で 表される。

$
A=\left.\{\left(a_{1}, w c_{1}\right),\left(a_{2}, w c_{2}\right), \cdots,\left(a_{i}, w c_{i}\right), \cdots,\left(a_{n}, w c_{n}\right)\right.\}
$

任意の一次属性 $a_{i}$ は, その概念ベース中の概念表記の集合に含まれている単語で構成されてい る.したがって, 一次属性は必ずある概念表記に一致するため, さらにその一次属性を抽出す ることができる。これを二次属性と呼ぶ。概念べースにおいて，「概念」は $n$ 次までの属性の連鎖集合により定義されている（図 4). 以下に, 本研究で使用した大規模概念べースの構築方法 について述べる。

## 4.1 概念ベースの構築方法

まず，基本となる概念べースを複数の国語辞書から構築する。概念は国語辞書の見出し語か ら, 属性は見出し語の語義説明文の自立語から, その重みは自立語の出現頻度に基づいて決定 される (笠原, 松澤, 石川 1997). そして, 属性信頼度（語に関する種々の知識から属性として

図 4 概念ベース

の確からしさを定量化した値）により不適切な属性の削除を行い，信頼性の高い属性を抽出す る (小島, 渡部, 河岡 2002). これらにより概念数約 3 万 4 千語で平均属性数が 16 個の基本と なる概念べースが構築される。

複数の国語辞書には約 12 万語の見出し語（辞書に収録されている約 20 万語語彙のうち見出

し語として不適切な表記を除去した語）があり，辞書中の語義説明文だけでは属性が付与でき ない語が約 9 万語もあった。そこで，概念総数と属性数を拡張するために電子化新聞（毎日新聞，日本経済新聞）を用いて，各概念に対する共起語を属性候補として追加する。この際，も ともと概念べースに定義されている概念についても，同様に属性を取得する。その後，5.2 節で 説明する関連度計算により概念と属性の関連の強さを求め, その値と概念べースの頻度情報を もとに属性の重み付けを行う，以上の処理により本研究で使用した概念数が約 12 万語，平均属性数約 30 個の大規模概念ベース (奥村他 2007) が構築できる.

## 5 概念ベースを用いた単語間の関連性の定量化

概念べースを用いた単語間の関連性の定量化は，基本的に語意の展開結果を利用し数値とし て表す。何次属性まで展開するか, どの属性を用いるかによって值が変わってくるため, 状況 に応じてどのように計算するかが問題になってくる．そこで本研究では二種類の方法を使い分 ける，文書間の類似度を求めるための単語間の関連性の定量化には，概念べースの一次属性ま でを使用する一致度を用い，概念べースの自動拡張手法における単語間の関連性の定量化には，概念ベースの二次属性までを使用する関連度計算 (渡部, 奥村, 河岡 2006) を使用する。二次属性までを使用する方法が，概念べースを用いた単語間の関連性の定量化には一番有効であると 報告されている(渡部他 2006)。一次属性までしか展開しないと，関連が薄い概念同士の関連性 を定量化できず，三次属性まで用いると概念とはかけ離れた語が属性となり，雑音として働く ため精度が低下してしまう。本研究では，文書を概念と文書間の類似度を求めるための単語間 の関連性の定量化には一次属性までしか展開しない一致度を用いる。これは文書を概念と見立 てた場合, 索引語が一次属性となり, 索引語の属性が二次属性となる。つまり, 索引語の二次属性まで展開すると文書を概念とした場合の三次属性まで展開したこととなり雑音が増加し, 概念（文書）とはかけ離れた語が計算に使用されてしまうためである.

## 5.1 一致度計算

任意の概念 $A, B$ について, それぞれ一次属性を $a_{i}, b_{j}$ とし, 対応する重みを $u_{i}, v_{j}$ とする. また，概念 $A, B$ の属性数を $L$ 個, $M$ 個 $(L \leq M)$ とする.

$
\begin{aligned}
A & =\left.\{\left(a_{i}, u_{i}\right) \mid i=1 \sim L\right.\} \\
B & =\left.\{\left(b_{j}, v_{j}\right) \mid j=1 \sim M\right.\}
\end{aligned}
$

このとき, 概念 $A, B$ の一致度 $\operatorname{Match} W R(A, B)$ を以下の式 5,6 で定義する.

$
\begin{gathered}
\operatorname{MatchW} R(A, B)=\sum_{a_{i}=b_{j}} \min \left(u_{i}, v_{j}\right) \\
\min (\alpha, \beta)=\left.\{\begin{array}{ll}
\alpha & (\beta>\alpha) \\
\beta & (\alpha \geq \beta)
\end{array} .\right.
\end{gathered}
$

ただし，各概念の重みの総和をそれぞれ 1 に正規化する。概念 $A, B$ の属性 $a_{i}, b_{j}$ に対し， $a_{i}$ $=b_{j}$ （概念 $A, B$ に共通する属性がある）となる属性があった場合, 共通する属性の重みの共通部分, つまり，重みの小さい分だけ有効に一致すると考え，その合計を一致度とする，定義か ら明らかなように両概念の属性と重みの両方が完全に一致する場合には一致度は 1.0 となる.

## 5.2 関連度計算

関連度計算は概念の二次属性間の一致度計算により求めた値をもとに概念間の関連性を数値 として算出する。具体的には，計算する二つの概念の内，一次属性の数の少ない方の概念を $A$ とし $(L \leq M)$ ，概念 $A$ の一次属性を基準とする。

$
A=\left.\{\left(a_{1}, u_{1}\right),\left(a_{2}, u_{2}\right), \cdots,\left(a_{i}, u_{i}\right), \cdots,\left(a_{L}, u_{L}\right)\right.\}
$

そして概念 $B$ の一次属性を, 概念 $A$ の各一次属性との一致度 $\operatorname{Match} W R\left(a_{i}, b_{x i}\right)$ の和が最大 になるように並び替える。

$
B_{x}=\left.\{\left(b_{x 1}, v_{x 1}\right),\left(b_{x 2}, v_{x 2}\right), \ldots,\left(b_{x i}, v_{x i}\right), \cdots,\left(b_{x L}, v_{x L}\right)\right.\}
$

これによって, 概念 $A$ の一次属性と概念 $B$ の一次属性の対応する組を決める。対応にあふ れた概念 $B$ の一次属性は無視する（この時点では組み合わせは $L$ 個）。ただし，一次属性同士 が一致する（概念表記が同じ）ものがある場合 $\left(a_{i}=b_{j}\right)$ は，別扱いにする。これは概念べー スには約 12 万の概念表記が存在し, 属性が一致することは稀であるという考えに基づく，従っ て，属性の一致の扱いを別にすることにより，属性が一致した場合を大きく評価する．具体的 には，対応する属性の重み $u_{i}, v_{j}$ の大きさを重みの小さい方にそろえる。このとき，重みの大 きい方はその値から小さい方の重みを引き，もう一度，他の属性と対応をとることにする．例 えば， $a_{i}=b_{j}$ で $u_{i}=v_{j}+\alpha$ とすれば，対応が決定するのは $\left(a_{i}, v_{j}\right)$ と $\left(b_{j}, v_{j}\right)$ であり， $\left(a_{i}, \alpha\right)$ は もう一度他の属性と対応させる。このように対応を決めて, 対応の取れた属性の組み合わせ数 を $T$ 個とする。このとき, 概念 $A, B$ の一致度 $\operatorname{Do} A(A, B)$ を以下の式 7 により定義する.

$
\operatorname{Do} A(A, B)=\sum_{i=1}^{T}\left.\{M a t c h W R\left(a_{i}, b_{x i}\right) \times\left(u_{i}+v_{x i}\right) \times\left(\min \left(u_{i}, v_{x i}\right) / \max \left(u_{i}, v_{x i}\right)\right) / 2\right.\}
$

関連度の値は概念間の関連の強さを $0 \sim 1$ の間の連続値で表す. 1 に近づくほど関連が強い.概念 $A$ と $B$ に対して関連度計算を行った例を表 1 に挙げる。最後に，概念「机」と「椅子」を 例に用いて，関連度の計算例を説明する。概念「机」と「椅子」の一次属性および二次属性を 表 2 , 表 3 に示す.

まず，概念「机」と「椅子」の一致度の計算を行う．例えば，概念「机」の一次属性「学校」 と概念「椅子」の一次属性「木」は，「木造」という共通する属性を持っているため，一致度は 以下のように計算される。

$
\operatorname{Match} W R(\text { 学校, 木 })=\min (0.2,0.4)=0.2
$

同様に全ての一次属性の組み合わせについて一致度を計算した結果を表 4 に示す.

次に，関連度の計算を行う。関連度の計算は，まず属性が完全に一致している部分から行わ れる。続いて，一致度の大きい部分から順に対応を決める。この場合，表 4 から一次属性「勉強」と「勉強」,「学校」と「教室」,「本棚」と「勉強」の順に対応が決まることになる。結果,

表 1 関連度計算の例

表 2 概念「机」と「椅子」の一次属性

表 3 概念「机」と「椅子」の二次属性

表 4 概念「机」と「椅子」の一致度行列

関連度は次式のように計算される。

$
\begin{aligned}
\operatorname{DoA}(\text { 机, 椅子 })= & 1.0 \times(0.3+0.3) \times(0.3 / 0.3) / 0.2+0.4 \times(0.6+0.3) \times(0.3 / 0.6) / 2 \\
& +0.1 \times(0.1+0.2) \times(0.1 / 0.2) / 2 \\
= & 0.3975
\end{aligned}
$

本研究では 6.4 節で述べる概念べースに属性として追加する概念と追加される側の概念との 間の関連性の定量化に関連度計算を用いる.

## 6 概念ベースの自動拡張手法

概念ベースに存在しない語（未定義語）にも属性を与えなければ，未定義語と他の単語との 関連性を求めることができない。そこで，現在考えうる最大の言語データである Web 情報をも とに未定義語の概念化を行い, 概念べースに追加する方法を提案する。本章ではこの手法につ いて説明する。

## 6.1 未定義語の概念化

以下の手順により, 未定義語の概念化を行うために, 未定義語の属性とその重みを Webから 獲得する.

(1) 入力された未定義語をキーワードとして検索エンジン3を用いて検索を行い，検索上位 100 件の検索結果ページの内容を取得する.

（2） HTML タグなど不要な情報を取り除いた文書群に対して，形態素解析を行い，自立語を 抽出する。

（3）得られた自立語の中から概念べースに存在する単語のみを未定義語の属性として抜き 出す.

（4）得られた属性の頻度に Web 上の単語のidf を統計的に調べたもの (SWeb-idf) (辻, 渡部,河岡 2004)の値を掛け合わせたものを属性の重みとし, 得られた重み順に並び替える. SWeb-idf については次節で説明する。なお, SWeb-idfのデータベースに存在しない属性 については, Web 上にあまり存在しない単語と考え, SWeb-idf 值の最大値を掛け合わせ ている.

表 5 に未定義語を概念化した例を示す.

表 5 未定義語「G ショック」,「クイニーアマン」の属性とその重み (一部)

## 6.2 SWeb-idf

SWeb-idf (Statics Web-Inverse Document Frequency) とは, Web 上の単語のidf を統計的に調 べた idf 值である。まず，無作為に選んだ固有名詞 1,000 語を作成する。表 6 に無作為に選択し た固有名詞の一部を示す.この作成した 1,000 語に対して個々に検索エンジンで検索を行い, 1 語につき検索上位 10 件の検索結果ページの内容を取得する。よって，得られた検索結果ページ 数は 10,000 ページとなる. この 10,000 ページから, 複数の国語辞書や新聞などから概念（単語）を抽出した知識ベースである概念ベースの収録語数である約 12 万語とほぼ同等の単語数が 得られたことから，獲得した 10,000 ページを Web の全情報情報空間とみなしている．そして， その中での単語のidf 值を表す SWeb-idf は，式 8 で求められる.

$
S W e b-i d f(t)=\log \frac{N}{d f(t)} \quad(N=10000)
$

これらにより得られた単語とその idf 値をデータベースに登録した. なお $d f(t)$ 項は, 全文書空間（10,000 ページ）に出現する概念 $t$ のページ数である. 獲得した SWeb-idf の値の例を表 7 に挙げる。なお，固有名詞の選び方を変えても SWeb-idf の値に大きな変化は見られないという 報告がなされている (辻他 2004).

表 6 SWeb-idf の作成に用いた固有名詞（一部）

表 7 SWeb-idf $の$ 例

## 6.3 属性內出現頻度を用いた重み付け手法

未定義語の属性の重みは SWeb-idfによっても求まるが, Web 情報と概念べースでは語の頻度情報が異なり重みの値も変わるため, Web 情報の重みをそのまま用い概念べースに追加すると 概念ベースの頻度情報に歪みが生じる。よって SWeb-idf は未定義語の属性候補を獲得する時に のみ用い，未定義語の属性の重み付けには使用せず，概念べースに未定義語を追加する場合に は概念べースの頻度情報を用いて重み付けを行う必要がある。そこで, 未定義語の属性に対し て重みを付与する方法として，概念べースの属性空間を考慮した重み付け手法を提案する。概念に付与された属性は, 特徴を表す語であるため, 概念の説明文書であると捉えることが出来 る.この文書空間内での属性の出現頻度を, 概念に対する属性の確からしさだと考える。例と して「個人情報」の属性を表 8 に示す。網掛けのセルに一次属性，各網掛けの下方のセルには その二次属性を示している.

個人情報という概念を特徴付ける一次属性には, 「個人, 情報, 識別, “」という属性が存在 する．これは，「個人を識別することができる情報を指す」という文書であると捉えることがで きる.このように，概念に対する $n$ 次属性空間はその概念についての説明文書の集合だとみな すことができる。この $n$ 次属性空間から算出した出現頻度を $n$ 次属性内出現頻度と呼ぶ. 本稿 では 2 次属性空間を用いる。3 次属性空間までを用いると，概念「個人情報」に対して 2 次属性「力」の属性「動物, 筋肉, 物体, ㄱ」が含まれる。このため, 概念に関係のない語が多くなつ てしまうためである.

3.2.2 節で説明した $\mathrm{tf} \cdot \mathrm{idf}$ 重みの考え方をもとに, 未定義語の属性 $A$ の 2 次属性内出現頻度 を $\operatorname{freq}(A)$, 未定義語の一次属性の総数を $R$ とし, 未定義語の属性 $A$ の概念ベース空間の idf 値を $\operatorname{cidf}(A)$ とすると, 重み $w c(A)$ は以下の式で表される.

$
w c(A)=\frac{\log (\operatorname{freq}(A))}{\log (R)} \cdot \operatorname{cidf}(A)
$

## 6.4 相互追加

新規概念に属性を追加した場合，その概念自身は属性として他の概念を持つが，その概念を 属性として持つ概念は存在しない. したがって，他の概念に新しく追加をした概念を属性とし

表 8 新概念「個人情報」の一次, 二次属性

表 9 新概念の属性と重み

表 102 対の関係がある概念の組の例

て追加する手法が必要となる．新概念と属性の例を表 9 に示す．新概念とその獲得した属性に は Web 上のホームページにともに出現しており，共起という関係があり，属性から見ても新概念とのなんらかの関連性があると考えられる。このため, 新概念を属性の追加候補とする。例 であると，概念「放送」，「テレビ」，「車両」に「ワンセグ」という語を属性追加候補とする。し かし，全ての属性追加候補を属性として追加すると雑音が非常に多くなってしまう．概念「車両」に対して「ワンセグ」という属性は不必要であるため, 選別して追加を行う．このように，新概念から取得した語に対して新概念を属性として選別して追加することを相互追加と呼ぶこ ととする。選別方法としては， 2 次属性内出現頻度を属性数で割った値（以下 2 次属性内出現頻度割合と記述）が 0.149 以上かつ関連度 0.068 以上の場合に追加を行う．選別のための閾値の設定は実験により定めた．実験方法としては，概念とその概念と関係がある概念の組を 1,780 組集め, その全ての組における 2 次属性内出現頻度割合と関連度を求め, その平均値を間値に設定した．実験に使用した 2 対の関係がある概念の組を表 10 に示す.

追加する概念 $A$ と追加される概念 $B$ との間の関連度 $D o A(A, B)$ と追加する属性の概念べー ス空間の $\operatorname{idf}$ 值を $\operatorname{cidf}(A)$ とすると追加した属性の重み $w c(A)$ は以下の式で表される.

$
w c(A)=\operatorname{DoA}(A, B) \cdot \operatorname{cidf}(A)
$

## 7 EMD を用いた文書検索

検索要求と検索対象の間の類似度を求める際，いくら単語間の関連性を正確に定義できたと しても，その値をもとにうまく計算できないと文書間の正確な類似度を求めることはできない.計算の仕方としては，様々な方法が考えられ，例えば単語間の関連性が高い順に単語の対応を とり計算する方法などが挙げられる．1 対 1 で対応を取る方法では, 検索要求と検索対象の語

の少ない方の語の数しか対応がとれない. 例えば, 検索要求の語が 3 語, 検索対象の語が 100 語であった場合, 検索対象の 97 語は計算の対象外となる。 さらに，実際の検索において，ユー ザは検索要求にあまり多くの語を入力しないと考えられ，検索要求と検索対象との語数の差は 非常に大きいと想定され, 文書内の単語の重要性と単語間の関連性を考慮し $\mathrm{M}$ 対 $\mathrm{N}$ で柔軟に対応を取る必要がある。

そこで本研究では類似画像検索の分野で注目されている EMD (Rubner et al. 2000)を用いて 文書間の類似度を算出する方法を用いる．EMD は輸送問題における輸送コストの最適解を求 めるアルゴリズムであり, 需要地（供給地）の重みと需要地と供給地間の距離を定義できれば どのような問題にも適用できる。この EMD を用いることで単語の重みと単語間の関連性を考慮して柔軟に対応を取り, 文書間の類似度を求めることができる.

## 7.1 EMDとは

EMD は線形計画問題の一つであるヒッチコック型輸送問題において計算される距離尺度で あり，2つの離散分布において，一方の分布を他方の分布に変換するための最小コストとして 定義される。輸送問題とは, 需要地の需要を満たすように供給地から需要地へ輸送を行う場合 の最小輸送コストを解く問題である.

EMD を求める際，二つの分布は要素の重み付き集合として表現される。一方の分布 $P$ を集合として表現すると, $P=\left.\{\left(p_{1}, w_{p_{1}}\right), \ldots,\left(p_{m}, w_{p_{m}}\right)\right.\}$ となる. 今, 分布 $P$ は $m$ 個の特徴量で表現されており, $p_{i}$ は特徴量, $w_{p i}$ はその特徴量に対する重みである. 同様に, 一方の分布 $Q$ も 集合として表すと， $Q=\left.\{\left(q_{1}, w_{q_{1}}\right), \ldots,\left(q_{n}, w_{q_{n}}\right)\right.\}$ となる. EMDの計算は, 2 つの分布において 特徴量の数が異なっている場合でも計算が可能であるという性質を持っている．今, $p_{i}$ と $q_{j}$ の 距離を $d_{i j}$ とし, 全特徴間の距離を $D=\left[d_{i j}\right]$ とする. ここで, $p_{i}$ から $q_{j} へ の$ 輸送量を $f_{i j}$ とす ると, 全輸送量は $F=\left[f_{i j}\right]$ となる.ここで, 式 11 に示すコスト関数を最小とする輸送量 $F$ を 求め, EMD を計算する.

$
W O R K(P, Q, F)=\sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} d_{i j} f_{i j}
$

ただし，上記のコスト関数を最小化する際，以下の制約条件を満たす必要がある.

$
\begin{gathered}
f_{i j} \geq 0, \quad 1 \leq i \leq m, \quad 1 \leq j \leq n \\
\sum_{j=1}^{n} f_{i j} \leq w_{p_{i}}, \quad 1 \leq i \leq m \\
\sum_{i=1}^{m} f_{i j} \leq w_{q_{j}}, \quad 1 \leq j \leq n
\end{gathered}
$

$
\sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} f_{i j}=\min \left(\sum_{i=1}^{m} w_{p_{i}}, \sum_{j=1}^{n} w_{q_{j}}\right)
$

ここで，式 12 は輸送量が正であることを表し， $p_{i}$ から $q_{j}$ に送られる一方通行であることを 表している. 式 13 は輸送元である $p_{i}$ の重み以上に輸送できないことを表す. 式 14 は輸送先で ある $q_{j}$ の重み以上に受け入れることができないことを表す. 最後に式 15 は総輸送量の上限を 表し，それは輸送先または輸送元の総和の小さい方に制限されることを表す。以上の制約条件 の下で求められた最適な全輸送量 $F$ を用いて分布 $P, Q$ 間の EMD を以下のように求める.

$
\operatorname{EMD}(P, Q)=\frac{\sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} d_{i j} f_{i j}}{\sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} f_{i j}}
$

ここで，最適なコスト関数 $W O R K(P, Q, F)$ を EMD としてそのまま用いないのは，コスト関数は輸送元もしくは輸送先の重みの総和に依存するので，正規化することによってその影響を 取り除くためである.

## 7.2 EMD の文書検索への適用

図 5 に EMD を文書検索に適用した例を示す。EMD を文書検索に適用するには需要地と供給地, 需要量と供給量, 各需要地と供給地間の距離を定義する必要がある. 需要地としては, 検索課題の索引語を, 供給地としては検索対象の索引語を割り当てる。需要量と供給量はそれぞれ 索引語の 3.2 .2 節で説明した $\mathrm{tf} \cdot \mathrm{idf}$ 重みを用いる。そして, 需要地と供給地間の距離は索引語間の関連性と見立てることができ，提案手法においては概念べースを用いた一致度計算により 求めることができる。一致度は関連性が高いと値も大きくなるため, 1 から一致度の値を引い た值に変換する．EMD の計算は図 5 の下方で求まる。「梅」と「祭り」間の輸送量が 1 となっ ているのは，「梅」から「うめ」に重み 2 を輸送し，「梅」の余った重み 1 を「祭り」に輸送し

図 5 EMD を文書検索に適用した例

たためである。このように，関連性が高い語に優先して重みを輸送し，供給量がなくなるか需要量が満たされるまで輸送を行う。このように索引語間の関連性と重みを考慮した $\mathrm{M}$ 対 $\mathrm{N}$ で の柔軟な対応が可能である．EMD の特徵として，索引語間の距離の值が 0 から 1 であるなら, EMD も 0 から 1 の値になる。そして，EMD は文書間が似ていると値が低くなり，似ていない と値が高くなる。よって値が低い文書から順にユーザに提示することで文書検索が実現できる。

## 8 実験と評価

単語の関連性に着目した提案手法の有効性を検証するため情報検索システムテストコレクショ ン NTCIR3-WEB を用いて, 表記を用いる他の手法との比較実験を行った. 比較手法としては, ベクトル空間モデル, Okapi BM25 と, 同じ索引語間の距離を 0 , それ以外を 1 とした素朴な EMDを用いた。

## 8.1 評価方法

今回の評価では, 検索課題 41 件と正解文書とランダムに選択した文書を合わせた 10,000 件の 文書を使用し, 評価実験を行った。また, 正解文書リストが存在し, 各検索課題に対して, 各文書が $\mathrm{H}$ (高適合), A (適合), B (部分的適合), C(不適合) の 4 段階の適合度が設定されて おり，以下の基準で評価する。

LEVEL1: H 判定と A 判定を適合

LEVEL2: $\mathrm{H}$ 判定と A 判定と B 判定を適合

各検索課題に対して，10,000 件の検索対象全てのスコアを求め，スコア順に並べ変える。そ して，正解文書リストを参照し正解文書の順位を調べ評価する.

## 8.2 評価指標

評価指標には, 各検索課題毎の平均精度 (Avelage Precision, AP), 平均精度の平均 (Mean Average Precision, MAP) と再現率一精度グラフを使用した。検索課題に対する平均精度 AP は式 17 のように定義される。まず順位 $i$ 位の文書が適合しているならば 1 , そうでなければ 0 となる変数を $z_{i}$ とする. $S$ を適合文書の総数, $n$ は出力文書数である.

$
A P=\frac{1}{S} \sum_{i=1}^{n} \frac{z_{i}}{i}\left(1+\sum_{k=1}^{i-1} z_{k}\right)
$

平均精度の平均 (MAP) は, 全ての検索課題に対して平均精度を平均したものであり, 式 18 に よって求められる。具体的には, 検索課題が $K$ 件ありそれぞれの課題に対するあるシステムの 平均精度を $A P_{h}$ と表記すれば $(h=1, \ldots, K)$, その平均が MAP に相当し, 以下の式に示す.

$
M A P=\frac{1}{K} \sum_{h=1}^{K} A P_{h}
$

再現率一精度グラフとは再現率の 11 個の点ごとに，41 個の検索課題の精度を平均してグラフ を描いたものである.

## 8.3 比較手法

本節では, 提案手法との比較に用いているべクトル空間モデル (Salton et al. 1975) と OkapiBM25 (Robertson, Walker, Jones, Beaulieu, and Gatford 1995)について述べる.

## 8.3.1 ベクトル空間モデル

ベクトル空間モデルは，情報検索の分野で幅広く利用されている検索モデルである．各語の 重みから構成されるべクトルとして検索課題と文書をそれぞれ表現し，二つのべクトルの成す 角度の余弦によって類似度を計算する点に特徵がある。重みの種類にはいくつかの種類がある が，本実験では 3.2.2 節で説明した $\mathrm{tf} \cdot \operatorname{idf}$ 重みを用いる。検索課題 $q$ と文書 $d_{i}$ の索引語の語の 総数（異なり）を $M$ とすれば，文書と検索課題はそれぞれ以下のような $M$ 次元べクトルで表現できる。

$
\begin{aligned}
& d_{i}=\left(w_{i 1}, w_{i 2}, \cdots, w_{i M}\right) \\
& q=\left(w_{q 1}, w_{q 2}, \cdots, w_{q M}\right)
\end{aligned}
$

検索課題 $q$ に対する文書 $d_{i}$ の得点 $s_{q}\left(d_{i}\right)$ は 2 つのベクトルの角度の余弦により求まる. 式を以下に示す。

$
s_{q}\left(d_{i}\right)=\frac{\sum_{j=1}^{M} w_{i j} w_{q j}}{\sqrt{\sum_{j=1}^{M} w_{i j}^{2}} \sqrt{\sum_{j=1}^{M} w_{q j}^{2}}}
$

## 8.3.2 Okapi BM25

S. Robertson を中心に開発された Okapi と呼ばれる次世代検索システムにおいて使用されて いる確率型の検索モデル BM25 は， ベクトル空間モデルと同等，あるいはそれ以上の性能を示 すことでよく知られている。原理的には, 検索課題 $q$ と文書べクトル $d_{i}$ が与えられた時に, そ の文書が検索課題に適合している確率を推計するものである。検索課題 $q$ と文書 $d_{i}$ の索引語の 語の総数（異なり）を $M$ とすれば, 検索課題 $q$ に対する文書 $d_{i}$ の得点 $s_{q}\left(d_{i}\right)$ は以下の式で表 される.

$
s_{q}\left(d_{i}\right)=\sum_{j=1}^{M}\left(w_{i j} \times x_{q j} \times \tau_{j}\right)
$

ただし， $x_{q j}$ は検索課題 $q$ での語 $t_{j}$ の出現回数である.ここで

$
\begin{aligned}
w_{i j} & =\frac{3.0 x_{i j}}{\left(0.5+1.5 l_{i} / \bar{l}\right)+x_{i j}} \\
\tau_{j} & =\log \frac{N-n_{j}+0.5}{n_{j}+0.5}
\end{aligned}
$

である. $x_{i j}$ は文書 $d_{i}$ での $t_{j}$ の出現回数であり,$N$ は文書総数で, $n_{j}$ は語 $t_{j}$ が出現する文書数である。なお,

$
l_{i}=\sum_{j=1}^{M} x_{i j}
$

は文書 $d_{i}$ の長さであり，

$
\bar{l}=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} l_{i}
$

はデータベース全体での文書長の平均を意味する。

## 8.4 評価結果

平均精度の平均 (MAP) を表 11 に示す. 再現率一精度グラフを図 6,7 に示す.

表 11 より, LEVEL1 では提案手法の精度はべクトル空間モデルより $20.30 \%$, Okapi BM25 よ り $17.91 \%$, EMD より $9.22 \%$ の精度向上を達成し，LEVEL2 では提案手法の精度はべクトル空間モデルより $10.71 \%$, Okapi BM25 より $9.45 \%$ ， EMDより $4.03 \%$ の精度向上を達成した。

図 6,7 より全ての再現率レベルで精度が改善している。この結果より単語間の関連性にもと づき文書間の類似性を求める本手法が有効であることがわかる。また, ベクトル空間モデルよ り素朴な EMDがよりよい結果となっている。これは, EMDが輸送問題として距離を計算して いることに起因する.

例えば，検索課題を $(\sqrt{3} / 2,1 / 2)$ としたとき，ベクトル空間モデルでは $(1,0)$ と $(1 / 2, \sqrt{3} / 2)$ で は同じ類似度の 0.866 となるが, EMD では 0.134 と 0.268 と異なり, $(1,0)$ の方が検索要求に近 くなる。これは $(1,0)$ では一番目の方が大きいが, $(1 / 2, \sqrt{3} / 2)$ では反転していることが理由で

表 11 MAP（表記のみ活用する他の手法との比較）

図 6 LEVEL1 での再現率一精度グラフ (他手法との比較)

図 7 LEVEL2 での再現率一精度グラフ (他手法との比較)

ある。本実験ではこの効果が良い方に働いていると考えられる.

次に, 比較手法と提案手法が統計的に有意な差があるか検定を行った．検定方法は参考文献 (岸田 2001) を参考にした。以下にその検定方法を述べる。

比較する 2 つの手法を $a$ と $b$, 検索課題数を $K$, 検索課題 $h$ の平均精度を $v_{h}$ とし，MAPを $\bar{v}=K^{-1} \sum_{h=1}^{K} v_{h}$ とする. 同一の検索課題に対する 2 つの平均精度を比較することになるので,対標本と捉えることができ, 検索課題ごとの手法間の差自体を標本と考える. すると, 帰無仮説「2つの手法の平均精度の母平均の差は 0 である」の下に正規母集団を仮定すれば,

$
t=\frac{\overline{v_{a}}-\overline{v_{b}}}{\sqrt{\frac{s_{a}^{2}+s_{b}^{2}-2 \operatorname{Cov}_{a b}}{K}}}
$

が自由度 $K-1$ の $t$ 分布に従うことになる.この時, $s_{a}^{2}$ と $s_{b}^{2}$ は平均精度の標本分散であり, $\operatorname{Cov}_{a b}$ は $v_{h a}$ と $v_{h b}$ との共分散で, $\operatorname{Cov}_{a b}=(K-1)^{-1} \sum_{h=1}^{K}\left(v_{h a}-\overline{v_{a}}\right)\left(v_{h b}-\overline{v_{b}}\right)$ となる.

この検定方法を利用し, 今回の実験での LEVEL1 における提案手法と比較手法の中で一番評価が高かった素朴な EMD との評価に有意な差があるかどうか片側検定を行う． $a$ を提案手法, $b$ を素朴な EMD とすると, $s_{a}^{2}=0.071701, s_{b}^{2}=0.067863, \overline{v_{a}}-\overline{v_{b}}=0.044005, \operatorname{Cov}_{a b}=0.056419$ となるので, $t=1.723548$ となる. 自由度 40 の $t$ 分布に従うので, $1.723548>1.684$ より, 帰無仮説は棄却され， $5 \%$ 水準で提案手法と素朴な EMD との差は有意であることがわかる。また,同様の検定をべクトル空間モデルと行うと $t=3.01916, \quad$ OkapiBM25では $t=3.563336$ となり $1 \%$ 水準で有意な差があることを確認できた．提案手法が表記に頼る比較手法に比べ統計的に有意な差があることがわかった。

## 9 概念ベースの自動拡張手法の評価

概念ベースの自動拡張手法の効果を検証するために，自動拡張手法を用いない手法（概念べー スに存在しない索引語で同じ索引語間の距離を 0 それ以外の距離を 1）と提案手法との比較評価を行った，評価方法は 8.1 節と同様の方法で行った，以下，自動拡張手法を用いない EMD と 概念ベースを組み合わせた手法を EMD + CB と記す. 平均精度の平均 (MAP) を表 12 に示す.再現率一精度グラフを図 $8 ， 9$ に示す。表 12 から分かるように，LEVEL1 において $1.58 \%$ の精度向上を達成し, LEVEL2 において $3.04 \%$ 向上している. LEVEL1 においては全ての再現率レ ベルで提案手法が EMD+CB を上回っているが, LEVEL2 においては再現率レベル 0.3 の点で 0.0001 だけ $\mathrm{EMD}+\mathrm{CB}$ を下回っている.より詳細に検証するために, 検索課題ごとの平均精度の差をプロットしたものを図 10 に示す. 横軸は本実験における検索課題の番号（1～41）で,縦軸は検索課題毎のグラフが上に伸びているほど自動拡張手法によって精度が向上したことを 示し, 逆に下にのびているほど精度は低下していることを示している.この結果から検索課題 14 と検索課題 29 の時に精度の低下が著しいことがわかる.

課題 14 は「宮部みゆきの執筆した小説に対する書評・レビューが読みたい」という課題で,課題 29 は「シフォンケーキの作り方が書かれている文書を探したい.」といった課題である.こ れらに形態素解析を施し, 検索課題 idfによる不要語の削除を行うと, 検索課題 14 は「宮部／

表 12 MAP (自動拡張手法使用と未使用での比較)

図 8 LEVEL1での再現率一精度グラフ（自動拡張手法使用と未使用での比較）

図 9 LEVEL2 での再現率一精度グラフ（自動拡張手法使用と未使用での比較)

みゆき／執筆／小説／書評／レビュー」となり，検索課題 29 は「シフォンケーキ／作り方」と なる.このうち未定義語は「宮部／シフォンケーキ」であった.

検索課題 14 と検索課題 29 における上位 25 件の順位の変動を図 11 に示す. 図 11 において 色が付いてる文書が LEVEL1 における正解文書である。一番精度低下が著しかった課題 29 で, $\mathrm{EMD}+\mathrm{CB}$ において 47 位であった不適合文書が提案手法では 3 位に，5位であった不適合文書 が 4 位になり，適合文書が 3 位から 5 位に下がった。提案手法において 5 位であった高適合文書と 3 位であった不適合文書を図 12,13 に示す. 3 位の文書はケーキ屋の紹介が書かれている 文書で， 4 位の文書もケーキに関する文書であった． 5 位の高適合文書はシフォンケーキの作り 方の手順が書いてあった。提案手法では，シフォンケーキがケーキに関する様々な語と高関連 であると判定し，ケーキに関する文書が検索の上位にきてしまった。 ユーザは「ケーキの作り

図 10 課題別の平均精度の差

図 11 課題 14 と課題 29 における上位 25 件のランク付け

方」と入力せず「シフォンケーキの作り方」と入力したのはケーキ全般の情報よりシフォンケー キに絞った情報が欲しいといったことを暗に示していると考えられ，シフォンケーキを定義し てしまったことが悪影響を及ぼしてしまった.

シフォンケーキのようなケーキといった一般的な語に比べ, 具体的な語はユーザが検索結果 を絞るために用いる語であり，具体的な語に対しては，表記に頼る方が有効に働くと考えられ る. 具体的な語を判別し, なんらかの対応を行うことでこの問題は解決できると考えられる.

図 12 高適合文書

図 13 不適合文書

## 10 おわりに

本論文では，索引語の関連性を概念べースにより定義し，それをもとに EMDによって文書間の類似性を求める手法を提案した。さらに概念べースに存在しない語においては Webをもと

に語の意味を定義し概念べースを自動的に拡張することで対応し，全ての索引語間の距離を概念べースにより求めることを可能とする手法を提案した。そして，その有効性をWeb 検索評価用テストコレクション NTCIR3-WEBを用いて検証した。

結果として，表記に頼る他の手法に比べ良好な結果を得て，単語の関連性に着目した本手法 の有効性を確認できた。さらに，統計的検定を用いることで，提案手法と比較手法の性能の差 に有意性があることを確認した。またWebにより概念べースを自動的に拡張する手法を使用と 未使用で比較評価を行い，Webにより未定義語を定義することの有効性を示し，あらゆる新語 に対応できる索引語の網羅性を実現した。

今後の研究課題としては, 検索要求内に具体的な語が含まれている場合の対応である。 ユー ザは検索結果を絞るために具体的な語を用いていると考えられ，これらの語をシソーラスなど をもとに判別し対応を行えば更なる精度向上が期待できる。また，今後は情報検索に限らず文書分類など様々な分野へ応用していきたい.

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渡部広一, 奥村紀之, 河岡司 (2006). “概念の意味属性と共起情報を用いた関連度計算方式.”自

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柳本豪一, 大松繁 (2007). “Earth Mover's Distance を類似度として用いた情報検索.” 平成 19 年

度 電気学会全国大会, 3-065.

## 略歴

藤江悠五：2007 年同志社大学工学部知識工学科卒業. 2009 年同大学院工学研究科知識工学専攻博士前期課程修了. 同年, パナソニック株式会社入社. 知識情報処理の研究に従事.

渡部 広一：1983 年北海道大学工学部精密工学科卒業. 1985 年同大学院工学研究科情報工学専攻修士課程修了. 1987 年同精密工学専攻博士後期課程中途退学. 同年, 京都大学工学部助手. 1994 年同志社大学工学部専任講師. 1998 年同助教授. 工学博士. 現在同教授. 主に, 進化的計算法, コンピュータビ ジョン, 概念処理などの研究に従事. 言語処理学会, 人工知能学会, 情報処理学会, 電子情報通信学会, システム制御情報学会, 精密工学会各会員.

河岡司：1966 年大阪大学工学部通信工学科卒業. 1968 年同大学院修士課程修了. 同年, 日本電信電話公社入社, 情報通信網研究所知識処理研究部長, NTTコミュニケーション科学研究所所長を経て, 同志社大学工学部教授. 2009 年定年退職. 工学博士. 主にコンピュータネットワーク, 知識情報処理の研究に従事. 言語処理学会, 人工知能学会, 情報処理学会, 電子情報通信学会, IEEE(CS) 各会員.

$(2008$ 年 11 月 12 日 $\quad$ 受付 $)$
$(2009$ 年 2 月 10 日 $\quad$ 再受付 $)$
$(2009$ 年 2 月 16 日 $\quad$ 採録)