# 日本語症例テキストの複合語解析・推論システム Medc21

石田 真捺 $\dagger$ ・谷中 瞳汸・戸次 大介 ${ }^{\dagger}$
}

医療分野には，電子カルテや退院サマリといった症例テキストが蓄積されており， これらを新たな知識の発見に繋げるために自然言語処理技術を応用する研究が試み られている。しかし, 症例テキストには専門的な複合語が頻出するといった解析の 難しさがあり，日本語の症例テキストを用いた深い意味解析や，日本語の症例テキ スト間の含意関係認識についての研究は発展途上である。そこで本論文では, 日本語の高度な意味解析・推論システム ccg2lambda に複合語解析モジュールを追加す ることで, 症例テキストの意味解析と推論を扱える論理推論システム Medc2l を提案する。複合語解析モジュールは (i) 症例テキストに含まれる複合語の抽出, (ii) 複合語を構成する形態素間の意味的な関係を表す意味現象タグの付与, (iii) 意味現象 タグに基づく複合語の構文解析, (iv) 意味現象タグに基づく複合語の意味解析から 構成される。 (ii) では (i) で抽出した複合語に対して意味現象タグのアノテーション を行い, 系列変換モデルの学習によって構築した複合語意味現象タグ分類モデルを 用いる. (iii) では予測された意味現象タグを元に複合語の構造を CFG 解析したの ち CCG 部分木に変換し, (iv) では (iii) の CCG 部分木に基づいて高階論理の意味表示を導出する。日本語の症例テキストを用いて推論データセットを構築し，提案 システムの評価を行った結果, 深層学習による含意関係認識モデルと同等またはそ れ以上の性能を示し, とくに non-entailment のケースを正しく予測する傾向が見ら れた。

キーワード：含意関係認識，複合語解析，症例テキスト，意味解析
## Medc21: Compound-Word Analysis and Inference System for Japanese Clinical Texts

\author{
Mana Ishida $^{\dagger}$, Hitomi Yanaka $^{\dagger \dagger}$ and Daisuke Bekki ${ }^{\dagger}$
}

The increasing number of clinical texts, such as electronic medical records and discharge summaries, has led to ongoing research on natural language processing in the medical field. Since medical compound words often appear in clinical texts, in-depth semantic analysis and natural language inference tasks for clinical text are challenging. In this study, we developed a semantic analysis and logical inference system for

clinical texts, called Medc2l, by improving ccg2lambda, an integrated system that maps a sentence to a higher-order logical formula by syntactic analysis and semantic composition and performs inference between logical formulas. To handle compound words in clinical texts, we included a compound-word analysis module to ccg2lambda. The compound-word analysis module first assigns semantic tags to the constituents of compound words using sequence-labeling models. Based on this information, the module derives the Combinatory Categorial Grammar (CCG) trees of compound words and obtains their semantic representations that allow logical inference. In addition, we created an inference test set involving compound words with critical texts. The experiments using the test set showed that our inference system achieved comparable or superior performance to the deep learning-based NLI models. Our system particularly predicted labels accurately for non-entailment problems.

Key Words: Recognizing Textual Entailment, Compound Words Analysis, Clinical Texts, Semantic Analysis

## 1 はじめに

医療分野には電子カルテや退院サマリといった症例テキストが蓄積されている。これらを新たな知識の発見に繋げるために，自然言語処理技術を応用する研究が試みられている。たとえば，英語では症例テキストを対象とした推論やテキストマイニング (Bethard et al. 2017; Romanov and Shivade 2018; Yadav et al. 2018) が活発に研究されつつある. 日本語でも症例テキストを解析する研究が発展しつつあり, 病名抽出 (Aramaki et al. 2017; 荒牧他 2018) や診療情報抽出 (東山他 2015), 患者状態の表現抽出 (Usui et al. 2018), 臨床医学表現の医学的関係抽出 (矢田他 2022) など，固有表現抽出や関係抽出夕スクを中心に，様々な解析技術が提案されている.

一方で, これまでの日本語の症例テキストの解析技術は固有表現抽出のような文字列の表層的な情報のマッチングに基づく解析が中心であり，否定や量化といった構成素の構造を考慮した高度な意味解析については発展途上である。 その理由の一つとして, 日本語の症例テキストには症状や診断名などの複数の医療用語から構成される複合語が多く含まれており，複合語の構文解析や意味解析が難しいという問題がある.

複合語を含む症例テキストの例を (1)に示す.

（1）非持続性心室頻拍が認められたため，アミオダロン併用した.

(2) a. 心室頻拍は持続性ではない.

b. アミオダロンを併用した.

(1)の「非持続性心室頻拍」からは,「持続性ではない心室頻拍」が認められたこと，「アミオダロン併用」からは「アミオダロンを併用」したことがわかる。このように複合語には，複合語

を構成する要素間の様々な意味関係が非明示的に含まれている。これらの意味関係を同定することができれば，複合語が現れる (1)のような文から，複合語が現れない $(2 \mathrm{a})$ や $(2 \mathrm{~b})$ のような文への含意関係が認識可能となる.

これまで, 日本語の高度な意味解析・推論システムとして ccg2lambda (Martínez-Gómez et al. 2016) が提案されている。ccg2lambda は，テキストに対して組合せ範疇文法 (Steedman 2000) に基づく構文解析と，高階論理に基づく意味解析を行い，テキストの意味を高階論理式によって表現し，論理式間の含意関係を定理証明器を用いて自動判定する含意関係認識システムである. ccg2lambda は否定や量化 (Martínez-Gómez et al. 2016), 時間関係 (Sugimoto and Yanaka 2022) と, 構成素の構造にもとづく意味を広範囲に扱うことができ，近年では一般ドメインのテキストに限らず，金融テキスト (外園他 2018) や供述文書 (小谷野他 2021) の意味解析への応用研究も進められている。ccg2lambdaを用いて症例テキストの意味解析と推論を実現できれば，症例テキストの複合語に含まれる否定や量化といった構成素の構造にもとづく意味を正しく扱い，症例テキスト間の含意関係を正しく計算することが可能となる。

そこで本論文では, ccg2lambda を改良して, 症例テキストの高度な意味解析と推論を扱える推論システム Medc2l（メドシーツーエル）を提案する．具体的には，ccg2lambdaに複合語解析モジュールを追加することで，複合語を含む症例テキストに対して頑健に意味解析と推論ができるようにする。 Medc2l の複合語解析モジュールは,

(i) 症例テキストに含まれる複合語の抽出

(ii) 複合語を構成する形態素間の意味的な関係を表す意味現象タグの付与

(iii) 意味現象夕グに基づく複合語の構文解析

(iv) 意味現象夕グに基づく複合語の意味解析

から構成される. (i) で抽出した複合語に対して意味現象タグのアノテーションを行い, (ii) では系列変換モデルを学習することによって構築した複合語意味現象夕グ分類モデルを用いる.

(iii) では予測された意味現象タグを元に複合語の構造を CFG 解析したのち CCG 部分木に変換

し, (iv)では (iii)の CCG 部分木に基づいて高階論理の意味表示を導出する.

本研究の貢献は以下の 3 点である.
- 症例テキストに含まれる複合語に対して複合語を構成する形態素間の意味関係を複合語意味現象タグとして定義し，アノテーションデータを構築した。
- 複合語意味現象夕グに従って複合語の構文解析・意味解析を行う複合語解析モジュールを提案し，ccg2lambda と組み合わせて症例テキストの高度な意味解析と推論を実現する論理推論システム Medc2l を構築した.

・日本語の症例テキストのための評価用推論データセットを構築し, 提案する論理推論システムと深層学習の含意関係認識モデルの比較実験を行った.

なお, 本研究で構築した症例テキストの推論システム, 複合語意味関係データセット, 症例テ

キストの推論データセットは, それぞれ研究利用可能な形で公開予定である.

## 2 背景

## 2.1 含意関係認識

自然言語処理分野のタスクの一つに, 含意関係認識 (Recognizing Textual Entailment, RTE) ${ }^{1}$ がある．含意関係認識とは，文間の意味論的な包含関係を判定するタスクであり「前提文が真である状況で，仮説文が必ず真であるかどうか」を判定する．本研究では, 含意関係認識夕スクを, 前提文に対して仮説文が真であれば含意 (entailment), それ以外であれば非含意 (non-entailment) であることを判定する二値分類のタスクとして考える．以下の前提文と仮説文のぺア (3) は含意の例，前提文と仮説文のペア (4) は非含意の例である.

(3) a. 非持続性心室頻拍が認められたため, アミオダロン併用した.

b. 心室頻拍が認められたため, アミオダロンを併用した.

（4） a. 生検で非乾酪性肉芽腫を認めた.

b. 生検で乾酪性肉芽腫を認めた。

英語では医療ドメインの含意関係認識データセットとして，外科医が臨床ノートから抽出した前提文に対して仮説文と正解ラベルを付与した MedNLI (Romanov and Shivade 2018)や, 生物医学論文のコーパスからブートストラップ手法で構築した BioNLI (Bastan et al. 2022) がある。近年では英語に限らず多言語におけるデータセットの必要性が高まっており, 医療ドメインではロシア語の医療ドメインの言語理解ベンチマーク RuMedBench (Blinov et al. 2022) が構築されている. 日本語の医療ドメインの含意関係認識データセットは管見の限りでは存在せず,日本語の症例テキストを用いて医療ドメインの含意関係認識データセットを構築した点も本研究の貢献の一つである.

## 2.2 ccg2lambda

テキスト間の含意関係を判定するシステムとして, ccg2lambda (Martínez-Gómez et al. 2016)がある。ccg2lambda とは，組合せ範疇文法 (Combinatory Categorial Grammar, CCG) (Steedman 2000; 戸次 2010) に基づく高精度な構文解析と, 高階論理に基づく自動推論システムを組み合わせた高度な意味解析・推論システムである，構文解析では，システムに入力された前提文・仮説文に対して, 日本語形態素解析器 Janome ${ }^{2}$ を用いて形態素解析を行い, CCG 構文解析器

depccg (Yoshikawa et al. 2017)を用いて，CCG 構文木に変換している. 意味解析では，得られた CCG 構文木に対し，語の統語・意味情報を指定する意味テンプレートを用いて，論理式による意味表示を CCG の組合せ規則が定める計算にしたがって合成する。そして，前提文の意味表示と仮説文の意味表示間の含意関係を, 自然演繹に基づく定理証明支援系である Coq (Bertot et al. 2004)を用いて自動で判定する.

## 2.3 組合せ範疇文法

組合せ範疇文法 (Combinatory Categorial Grammar, CCG) は語彙化文法の一種であり，自然言語の弱文脈依存性を捉えるのに適した文法体系であることが知られている。CCGの統語範疇は, $N$ (普通名詞), $N P$ (名詞句), $S$ (文) などの基底範疇と, 二項演算子 $/ \backslash を$ 用いて再帰的に定義される関数的範疇の二種類がある。CCGは多数の語彙項目を含む辞書と, 比較的少数の組合せ規則から構成されており, 語彙項目は表層形（音韻形式，統語範疇, 意味表示の三つ組からなる。

図 1 に組合せ規則の例を示す。たとえば，関数適用規則 $(>)$ により， $X / Y$ という形の統語範疇及び意味 $f$ をつ語は, その右側にある $Y$ という形の統語範疇及び意味 $a$ をつ語と結びつき， $X$ という統語範疇及び意味 $f a$ をつ語が形成される．語の意味はラムダ項によって表現され, 組合せ規則に基づいて得られたラムダ項を $\beta$ 簡約することで, 最終的な意味表示（論理式）を得ることができる.

本研究において，統語理論として CCGを採用したことには理論面・実装面の理由がある．理論面では, 先行研究 (戸次 2010) において日本語の基本的な構造が明らかにされていることから, 複合語のような, あまり意味論的な研究が進んでいない対象についても系統的に分析できる，ということが挙げられる。実装面では，CCGについては既に頑健で高速な，日本語用の $\mathrm{CCG}$ 構文解析器が複数利用可能であることが挙げられる ${ }^{3}$.

$
\begin{array}{cc}
\frac{X / Y: f \quad Y: a}{X: f a}> & \frac{Y: a \quad X \backslash Y: f}{X: f a}< \\
\frac{X / Y: f \quad Y / Z: g}{X / Z: \lambda x \cdot f(g x)}>B & \frac{Y \backslash Z: g \quad X \backslash Y: f}{X \backslash Z: \lambda x \cdot f(g x)}<B
\end{array}
$

図 $1 \mathrm{CCG}$ の組み合わせ規則（関数適用規則 $:>,<$, 関数合成規則 $:<B,>B$ )
 / \mathrm{CCG}$構文解析器との組み合わせに限定されたものではなく, 語彙化文法を用いた任意のアプローチが利用しうるものである。本研究の手法は，上に述べたような，CCG を採用することによるメリットを享受してはいるが，意味現象タグは CCG とは独立した設計であり，任意の文法理論の統語構造・意味表示への写像が定義可能である.
}

## 3 症例テキストの意味解析・推論システム

## 3.1 システムの全体像

ccg2lambda を用いた症例テキストの意味解析・推論システムの全体像を図 2 に示す.

まず，概要を説明する，入力となる前提文・仮説文は，文の構文解析の処理の中で日本語形態素解析器 Janome によって形態素解析が行われ, CCG 構文解析器 depccg によって, CCG 構文木に変換される。形態素解析器については, ComeJisho (相良他 2012) のような医療用語辞書を登録した形態素解析器を採用することも検討したが，複合語によっては一語として扱われてしまうため, 本研究では複合語内の意味関係の分析のしやすさから一般的な形態素解析器を

(i )複合語の抽出

(ii)意味現象タグの付与

} & \multirow{2}{*}{ 出力： } & 急味現象 & \multicolumn{2}{|c|}{ グ(CFG規則 $\sigma$} \\

(iii)複合語の構文解析

図 $2 \mathrm{ccg} 2$ lambdaを用いた症例テキストの意味解析・推論システム Medc2l
採用した. 次に, 文中の複合語解析の処理は (i) 複合語の抽出, (ii) 意味現象夕グの付与, (iii)複合語の構文解析の 3 つのステップで行われる。(i) では CCG 構文木の品詞夕グを確認し, 連続した名詞もしくは接頭辞の最大列からなる部分木を複合語として抽出する。(ii)では抽出した複合語の表層形を複合語意味現象夕グ分類モデルに渡し，複合語内の形態素間の意味関係を表す意味現象タグを付与する。意味現象タグの詳細については, 3.2.1 節で説明する。複合語意味現象タグ分類モデルには，複合語内の形態素の表層の系列を意味現象タグの系列に変換する系列ラベリングモデルを用いる。そして，（iii）では意味現象タグを終端記号とする文脈自由文法 (CFG) に基づいて, 各複合語の CFG 木を構築する。CFG 木を CCG 木へ変換する規則群を定義することで, 各複合語の $\mathrm{CFG}$ 木は $\mathrm{CCG}$ 部分木に変換される。その後, $\mathrm{CCG}$ 構文木内の各複合語を，上の手順で得た CCG 部分木に置き換えたのち，文の意味解析の処理で CCG 構文木において語に意味情報を割り当てる意味テンプレートに基づいて，ラムダ計算を用いて複合語を含む文全体の意味合成を行う。なお, 本研究で提案する複合語解析モジュールの (iv) 複合語の意味解析は， 意味現象タグに基づく意味テンプレートを用いて，文の意味解析の処理の中でまとめて行われる。最後に，この過程によって得られた意味表示（論理式）の対に対し，証明支援ツールである Coqを用いて含意関係を判定する.

## 3.2 複合語解析

## 3.2.1複合語意味関係データセット

症例テキスト内の複合語に対し，独自に作成したアノテーションガイドラインに基づいて意味現象タグのアノテーションを行い，複合語意味現象タグ分類モデルの学習に必要な複合語意味関係データセットを構築した，複合語意味関係データセットは，理論言語学の研究プロセスを踏襲し，意味現象タグの設計，夕グのアノテーション，意味合成・推論による夕グの妥当性の検証，意味現象タグの見直しを繰り返し行った．意味現象タグは本研究独自のものであり，設計手順は以下の通りである。 (i)J-MedStd CR 頻度バランスサブセットを目視で確認し, 複合語を抽出する。 (ii) 抽出した複合語について，意味関係のパターンを分類する。(iii)パターンに応じて意味現象タグを設計する。

症例テキストとしては, J-MedStd CR: 症例報告 (Case Reports) コーパス ${ }^{4} の$ 頻度バランスサブセット 224 件を対象とする. J-MedStd CR: 症例報告コーパスは, J-Stage にてオープンアクセスで公開されている症例報告論文 PDF から OCR 抽出したテキストのコーパスである. 本研究では, J-MedStd CR 頻度バランスサブセット 224 件に含まれる複合語 3,443 件に対して人手で意味現象タグを付与した。表 1 に 14 種類の意味現象タグの出現件数を示す. CW は複合語全体に付与する夕グであり, 複合語内の形態素にはその他 13 種類の夕グを付与する. 意味現象夕
^{4}$ https://sociocom.naist.jp/j-medstd/cr/
}

表 1 複合語意味関係データセットに含まれる意味現象タグの件数

グのアノテーションは, 日本語母語話者で形式意味論を学んでいる学生 1 名がガイドラインを参照して作業を行った。アノテーションには，アノテーションツールである brat利用した. アノテーション結果の妥当性検証とアノテーションガイドラインの作成は, 形式意味論の専門家と協議した上で実施した。以下に各意味現象夕グの定義と例を示す.

（5） CW：「複合語」を表す。複合語全体に付与する.

a. ...により [Nivolumab 投与再開 $\mathrm{CW}]$ した.

b. [脳梗塞 $\mathrm{CW}$ ], [左房内血栓 $\mathrm{CW}$ ]に対して [WF 投与開始 $\mathrm{CW}]$ となった.

（6）PP：「後ろの形態素の一部」を表す．後ろの形態素と結合して1つの形態素として扱いたいものに付与する。

a. [当 $\mathrm{PP}$ ] [院 ${ }_{\mathrm{NI}}$ ] [紹介 $\mathrm{EV}$ ]（＝当院に紹介する）

b. [肥大 ${ }_{P P}$ ] [型 M_EN $^{2}$ ] [筋 ${ }_{P P}$ ] [症 ${ }_{\text {EN }}$ ]（= 肥大型の心筋症）

(7) EN：一般的な「エンティティ」を表す. エンティティとなる（最後の）形態素に付与する.

a. 抗生 [剤 $\mathrm{EN}$ ]

b. 左房内 [血栓 $\left.{ }_{E N}\right]$ （= 左房内の血栓）
^{5}$ http://brat.nlplab.org/
}

(8) Q_EN：量系の「エンティティ」を表す.「EV＋量」「EV＋頻度」のような構成をなす複合語の「量」や「頻度」を表す形態素に付与する.

a. 投与 [量 Q_EN $]$ （= 投与する量）

(9) T_EN：傾向系の「エンティティ」を表す.「EV＋傾向」という構成をなす複合語の「傾向」を表す形態素に付与する。

b. 縮小 [傾向 T_EN]（＝縮小する傾向）

(10）Ｅ_EN：作用系の「エンティティ」を表す.「EV＋作用」「EV＋効果」という構成をなす複合語の「作用」や「効果」を表す形態素に付与する。

a. インスリン分泌 [作用 E_EN ]（=インスリンを分泌する作用）

b. 血糖改善 [効果 E_EN] （＝血糖が改善する効果）

（11） EV：一般的な「イベント」を表す。典型的にはサ変動詞の語幹に付与する.

a. インスリン [分泌 ${ }_{E V}$ ] 促進作用（ニインスリンを分泌することを促進する作用）

b. [転移 EV] [再発 $E V] （=$ 転移し再発する）

（12） S_EV：「サ変動詞の語幹をヨ格として取るイベント」を表す.「転移し再発する」という意味の「転移再発」のような, イベント間の等位接続の構造をもつ複合語と区別するため，一般的なイベントを表す「EV」とは別に用意している.

a. 抗生剂投与 [開始 S_EV] （＝抗生剤を投与することを開始する）

b. 歩行未未獲得 S_EV]（＝歩行（すること）を獲得していない）

（13）GA：「ガ格名詞句」を表す．ガ格名詞句として後続するイベントの項となる形態素に付与する。

a. [血糖 $\mathrm{GA}_{\mathrm{GA}}$ ] 改善効果 (=血糖が改善する効果)

b. 炎症 [反応 $\mathrm{GA}_{\mathrm{A}}$ ] 上昇（＝炎症反応が上昇する）

（14）WO：「ヲ格名詞句」を表す. ヨ格名詞句として後続するイベントの項となる形態素に付与する.

a. 抗生 [剤 Wo ] 投与開始 （＝抗生剤を投与することを開始する）

b. ドパミン [製剤 Wo ] 投与（=ドパミン製剤を投与する）

（15） NI：「二格名詞句」を表す。二格を持つ名詞句として後続するイベントの項となる形態素に付与する。
a. 当 [院 ${ }_{\mathrm{NI}}$ ] 紹介（＝当院に紹介する）
b. $\left[\right.$ 肺 $\left.{ }_{\mathrm{NI}}\right]$ 転移（＝肺に転移する）

（16）M_EN：「修飾語」を表す。後ろのエンティティを修飾している形態素に付与する.

a. C [型 M_EN] [慢性 M_EN] [肝炎 EN]（＝C 型かつ慢性の肝炎）

b. 肥大 [型 M_EN] 心筋 [ 症 EN ] （＝肥大型の心筋症）

PA：「体の部位」を表す。体の部位を表す形態素に付与する.

a. [月干 $\left.{ }_{P A}\right]$ 機能増悪傾向 (= 肝機能が増悪する傾向 $)$

b. [食道 $\mathrm{PA}]$ 静脈瘤 (= 食道の静脈瘤 $)$

（18）NEG：「否定」を表す．後に続くM_EN や EV・S_EVを否定している形態素に対して付与する.

a. [非 NEG $][$ 定型 M_EN ] [抗 PP] [酸 PP ][菌 PP] [症 EN ]（＝定型ではない抗酸菌症）

b. [無 NEG $]$ [再発 EV]（＝再発しない）

複合語中のイベントとエンティティの関係は，内の関係と外の関係に分類される。内の関係とは，イベントとエンティティの間に何らかの格関係がある場合を指す。たとえば，「患者に投与した薬」という文では，「薬」は「投与」にとってのヲ格名詞句である。それに対し，イベントとエンティティの間に格関係がない場合を外の関係という．たとえば，「患者に投与した回数」 という文では,「投与」と「回数」の間には格関係がない，外の関係は，エンティティが「量」,「傾向」,「作用」のどれを表すかによって，少なくとも 3 種類に分類される。この 3 種類の外の関係を区別するために，一般的なエンティティを表す「EN」とは別に「Q_EN」「T_EN」「E_EN」 という意味現象夕グをそれぞれ用意している。

以下は，アノテーションの判断が難しい例である.

（19）男性が [意識 Wo ] [消失 $\mathrm{EV}] \mathrm{CW}]$ となった.

「意識消失」という複合語は，「（人が）意識を失う，（人の）意識がなくなる」という意味であり，「意識」は「消失」にとってガ格名詞句であるとも尹格名詞句であるとも考えられる。このように複数の格関係が考えられる複合語は判断が難しいが，前後の文脈に応じて専門家と協議の上, 最終的にアノテーションするタグを決定した.

## 3.2 .2 複合語意味現象タグ分類モデル

作成した複合語意味関係データセットを学習データとし, BiLSTM (Wang et al. 2015)を用いた系列ラベリングモデルと, 汎用言語モデル BERT (Devlin et al. 2019) を用いた系列ラベリングモデルの 2 種類を用いて, 複合語意味現象タグ分類モデルを構築した，BiLSTM は，LSTM を双
方向に組み合わせたものであり, 前後の文脈を考慮して意味関係を特定する必要がある複合語解析に適切なモデルである．BERT は Transformer ベースのモデルであり，日本語の Wikipedia のデータを用いて事前学習された, 東北大学が公開しているモデル 6 を使用する 7 . 使用する日本語 BERT の Tokenizer は IPADIC を辞書に用いた MeCab+WordPieceであり, 学習は元の BERT と同じ構成で Whole Word Masking で学習したものを使用する．BiLSTM モデルの実装には Keras を，BERT モデルの実装には PyTorch を使用した。モデルの評価には 5 分割交差検証を採用し，精度はそれぞれ $93.5 \%, 93.3 \%$ であった．複合語意味現象夕グ分類モデルには，それぞれの最も精度の良いモデルを用いた。

## 3.2.3複合語の構文解析

複合語内の意味関係に基づいて複合語解析を行うために，意味現象タグを終端記号とした木構造を出力する $\mathrm{CFG}$ パーザを構築した。設計した $\mathrm{CFG}$ 規則の一部を表 2 に示す. 開始記号は $\mathrm{CW}$ であり，矢印の左側は非終端記号である。記号に引かれた下線は，その記号が終端記号であることを表している。N'や GA'など， ダッシュがついた記号を含む規則は，ループを避けるために必要である。 CFG 規則は， CFG 木から生成される CCG 構文木に合わせて，二分木になるよう留意して設計した，NEGに適用される規則には 2 種類あるが，詳しくは 3.2 .4 節で説明

表 2 CFG 規則 (一部)


する。以下に構文解析の例を示す.

(20) [当 $\mathrm{PP}]\left[\right.$ [院 M_EN $^{2}$ ] [循環 $\left.\mathrm{PP}\right]$ [器 $\mathrm{PP}$ ][ [内科 $\left.{ }_{\mathrm{NI}}\right]$ [ 院 $\left.\mathrm{EV}\right]$

「当院循環器内科入院」という複合語には，(20)のように意味現象タグが付与されるのが正解である。これに対し CFG 規則を適用すると，まず図 3 の CFG 木が導出されるが，PP が付与された形態素は後続する形態素の一部であるため, 図 4 のように形態素を結合した CFG木に変換する。その後, 意味合成が整合するように図 5 のような $\mathrm{CFG}$ 木に編集した上で，表 3 の変換規則に基づいて図 6 の CCG 部分木に変換する。統語範疇と意味表示の型との対応関係は表 4

図 $3 \mathrm{CFG}$ 規則適用直後の $\mathrm{CFG}$ 木

図 4 形態素結合後の CFG 木

図 5 変換前の $\mathrm{CFG}$ 木

図 6 変換後の CCG 部分木

表 3 CFG 木から CCG 構文木への変換規則および意味テンプレート

表 4 意味現象夕グ, 統語範疇と意味表示の型との対応関係

に示す. 意味表示の型は, Entity(Entity), Event(Event), Proposition(Prop)の 3 つの基本型と, それらから生成される関数型からなる。

## 3.2.4 意味解析

表 3 に意味テンプレートの一部を示す．Surfの箇所には，各語の表層形が入る．意味テンプレートでは統語範疇をキーとして意味表示を割り当てるため，統語範疇の素性に元の意味現象タグの情報を含めるように設計した。

3.2.1 節で述べたように，NEG は後ろに続くM_EN や EV・S_EV に対応する形態素の情報を否定する意味現象タグである。表 3 に示すように， M_ENの統語範疇は $N P / N P, \mathrm{EV} \cdot \mathrm{S} \_\mathrm{EV}$ の統語範疇は $S$ と異なる。したがって, NEGが付与された形態素の統語範疇は, その形態素の後に続く形態素の統語範疇に合わせた統語範疇を割り当てる必要があるため, NEGに関する CFG 規則や意味テンプレートを 2 種類作成した。なお，複合語に含まれる否定は一般に narrow scope を取るため, NEG に対応する意味表示は narrow scopeの分析を採用する．たとえば，「癌は無再発であった.」という文の複合語「無再発」に含まれる否定表現「無」のスコープには再発するというイベントのみが含まれ, 「癌」というエンティティの存在量化は, 否定よりも広いスコー プをとる.

3 種類のイベントとエンティティ間の外の関係 (EV T_EN, EV Q_EN, EV E_EN), および EV と S_EV の違いについては，意味現象夕グに対応した unary rule によって区別することができる。外の関係に関する意味現象タグ，およびS_EVに対応する unary ruleの例を表 5 に, unary rule を用いた「EV T_EN」の意味合成を図 7 に示す. [傾向 T_EN] の統語範疇が $N P$ であるのに

表 5 外の関係に関する意味現象タグ, および S_EV に対応する unary rule

図 7 「肝機能増悪傾向」の意味合成

対し, [月干 $\left.{ }_{\mathrm{PA}}\right]$ [機能 ${ }_{\mathrm{GA}}$ ] [増悪 $\left.{ }_{\mathrm{EV}}\right]$ の統語範疇は $S$ となっている. 表 5 に示す unary rule を適用することで, [月干 $\left.{ }_{\mathrm{PA}}\right][$ [幾能 $\mathrm{GA}]$ [増悪 $\left.{ }_{\mathrm{EV}}\right]$ の統語範疇は $N P / N P$ に変換され, [月干 $\left.{ }_{\mathrm{PA}}\right]\left[\right.$ [幾能 $\mathrm{GA}^{\mathrm{GA}}$ ] [増悪 ${ }_{E}$ ] [傾向 T_EN]の意味表示が導出可能となる.

## 4 評価実験

## 4.1 症例テキストの推論データセットの構築

提案システムの評価実験にあたり症例テキストの複合語に関する推論データセットを用意するため, J-MedStd CR 頻度バランスサブセット 224 件中 91 件から複合語を含む症例テキストを目視で確認して抽出， 1,054 件の推論データセットを人手で作成した。表 6 に推論データセットの例を示す。推論データセットに含まれる複合語は 709 件である。症例報告コーパスから抽出した複合語を含む症例テキストを簡略化した文を前提文とし，前提文をもとに仮説文を作成した．データセットには，前提文が仮説文を含意している (entailment) ペアが 614 件，前提文が仮説文を含意していない (non-entailment) ペアが 440 件含まれている.

entailment の仮説文は，前提文の意味を変えないことと文の自然さを維持することに留意して作成した，表 6 の $1 \cdot 4$ 行目の例は, 複合語に含まれる形態素の一部に対して助詞やイベント動詞の活用語尾を追加することで作成し， $2 \cdot 3$ 行目の例は，前提文に含まれる複合語の形態素

の一部を削除することで作成した。 また, non-entailment の仮説文については, 表 6 の $6 \cdot 8$ 行目のように前提文の一部を類義語や反義語に置き換える，7 行目のように entailment にならないよう助詞を追加する，といった操作を行うことで作成した。

## 4.2 実験設定

作成した推論データセットを用いて，深層学習の含意関係認識モデルと提案システムとで精度比較を行なった．深層学習のモデルには，標準的な日本語の RTE データセットである JSICK (Yanaka and Mineshima 2022)（学習データ 5 千件), JSNLI (吉越他 2020)（学習データ約 53 万件）で entailment・non-entailment の二値分類 8 タスクとしてファインチューニングした日本語 BERT（日本語 BERT-JSICK，日本語 BERT-JSNLI）を用いた．提案システムは，正解の意味現象タグを用いて意味解析を行った場合 (Gold タグ）, BiLSTM モデル, BERT モデルを複合語意味現象タグ分類モデルに用いた場合の 3 条件で評価を行った.

## 4.3 実験結果と考察

表 7 に意味現象タグの予測結果と推論の評価結果を示す。意味現象タグの予測結果については，推論データセットに含まれる複合語 709 件に対するタグ予測の正答率を示している．全ての

表 6 推論データセットの例

表 7 意味現象夕グの予測結果, および推論の評価結果
^{8}$ contradiction は non-entailment として扱った。
}
複合語に対し正解の意味現象タグが付与されていた場合の提案システム（Gold タグ）は, 1,054 件中 847 件 $(80.4 \%)$ の文ぺアについて含意関係を正しく判定した．BiLSTM モデルを複合語意味現象タグ分類モデルに用いた場合の提案システム (BiLSTM), および BERT モデルを複合語意味現象夕グ分類モデルに用いた場合の提案システム (BERT) は, 意味現象タグの予測失敗により推論に失敗してしまったものがあるため，それぞれ $69.7 \%, 64.3 \%$ と，提案システム（Gold タグ）に比べ低い性能となった。深層学習のモデルは，ファインチューニングに JSICKを用いた場合（日本語 BERT-JSICK），JSNLIを用いた場合（日本語 BERT-JSNLI）のいずれも，正解ラベルが non-entailment であるケースの多くについて, entailment と予測してしまった。この原因の一つとして, 本研究で構築した推論データセットの多くは前提文と仮説文に含まれる語彙がほとんど共通しており，単純に語彙の重複でみると entailment と予測しやすいからと考えられる。これに対して，提案システムは non-entailment のケースを正しく予測する傾向が見られた. そのため, 正解ラベルが entailment である文ぺアについては, 深層学習のモデルが $95.0 \%$, $92.8 \%$ と高い性能を示したが，推論全体においては，提案システム（Gold タグ）の性能が最も高い結果となった．推論データセット内の複合語に付与された意味現象タグごとの正答率を表 8 に示す.「件数」の列は，推論データセット 1,054 件のうち，各意味現象タグが付与された複合語を含むデータセットの件数を示している。 1 件の複合語に対し複数の意味現象タグが付与されるため, 各件数には重複したデータセットも含まれる。いずれの意味現象タグについても，提案システム (BiLSTM), 提案システム (BERT), 日本語 BERT-JSICK, 日本語 BERT-JSNLI に比べ, 提案システム（Gold タグ）の正答率が最も高い結果となった. このうち，NEGが付与された複合語を含むデータセット 66 件の正答数については, 日本語 BERT-JSICK は 35 件

表 8 推論データセット内の複合語に付与された意味現象タグごとの正答率（推論全体）

(53.0\%), 日本語 BERT-JSNLI は 38 件 (57.6\%) と少ないのに対し, 提案システム（Gold タグ） では 62 件 $(97.0 \%)$ の文ぺアについて正しい含意関係を予測した。また，提案システム（Gold夕グ）の中で最も正答率が低かったものは，WO が付与された複合語を含むデータセット $(74.7 \%)$ であった. 原因としては， 4.4 節で述べる「形態素解析によるエラー」および「意味テンプレー トの不足によるエラー」の多くが，WO が付与された複合語に関係しているからだと考えられる. 各エラーの詳細については, 4.4 節で説明する。

## 4.4 エラー分析

提案システムが含意関係を誤って判定してしまった例についてエラー分析を行う。表 9 にエラーのタイプと推論データセットの例を示し，表に記載の順に具体例を紹介する.

形態素解析によるエラーでは, 形態素解析器である Janome が「膵炎発症」を「膵炎発」「症」,「消裉傾向」を「消」「褪傾向」のように誤って分割してしまったため, 複合語内の意味関係を正しく捉えることができず，推論に失敗した。

構文解析によるエラーについては, 例を図 8 に示す. 仮説文に含まれる「後腹膜血腫」は複合語であるため「後」「腹膜」「血腫」が先に結合する必要があるが，構文解析の結果では「腹膜血腫と診断した」が先に結合しており，その後「特発性の後」と結合している。そのため, CCG 構文木から複合語を抽出することができず，正しい複合語解析を行うことができなかった.

意味テンプレートの不足によるエラーについては, 以下に例を示す.

(21)「立位保持練習」の意味表示

$
\begin{aligned}
& \lambda K . \exists y \cdot(\exists x .(\text { 立位 }(x) \wedge \exists e .(\text { 保持 }(e) \wedge \text { する }(e) \wedge(\operatorname{asEntity}(e)=y) \wedge(\operatorname{Acc}(e)=x))) \wedge \\
& \exists e .(K(\lambda e 2 .(\text { 練習 }(e 2) \wedge \text { する }(e)), e) \wedge(\operatorname{Acc}(e)=y)))
\end{aligned}
$

表 9 エラーのタイプと推論データセットの例

図 8 「特発性の後腹膜血腫と診断した」の構文解析結果

(22)「立位保持の練習」の意味表示

$\lambda N F . \exists y .(N(\lambda x . \exists x$. (立位 $(x) \wedge \exists e$. 保持 $(e) \wedge$ する $(e) \wedge(\operatorname{asEntity}(e)=y) \wedge(\operatorname{Acc}(e)=$ $x)), y) \wedge \exists z .(\exists e .($ 練習 $(e) \wedge$ する $(e) \wedge(\operatorname{asEntity}(e)=z)) \wedge \operatorname{Rel}(z, y) \wedge F(z)))$

「立位保持練習」の意味合成を図 9 に「立位保持の練習」の意味合成を図 10 に示す. 症例テキスト内では，「Aを Bする」ということを「AのB」としばしば記述する。しかし，図 10 を見てみると，「の」の意味表示が M_ENに関する意味表示と同一になっている，そのため，「立位保持」が「練習」のヲ格名詞句であることを捉えることができず，推論に失敗してしまった.正しい意味表示を導出するには，意味テンプレートを改良し，助詞「の」を正しく解析する必要があるが,「の」の意味表示を何にすべきかは文脈によって異なる，そのため，文脈に応じて 「の」の意味テンプレートを切り替える必要がある.

「EV S_EV」に関するエラーについては以下に例を示す.

a. [歩行 EV][練習 S_EV] が可能となった.

b. 歩行が可能となった.

a. [投与 EV][開始 S_EV] が可能となった.

b. 投与が可能となった.

複合語内でサ変動詞の語幹をヨ格として取るイベントに対しては, 一様に「EV S_EV」という意味現象夕グが付与される。しかし，「投与開始」という複合語を含む前提文 $(24 a)$ は仮説文 (24b) を含意するのに対し，「歩行練習」を含む前提文 (23a)は，仮説文 (23b) を含意しない. このよう

$\lambda S K . \exists y .(\exists x$. 立位 $(x) \wedge \exists e .($ 保持 $(e) \wedge$ する $(e) \wedge(a s E n t i t y(e)=y) \wedge(A c c(e)=x))) \wedge S(\lambda J E 2 .(K(J, E 2) \wedge(A c c(E 2)=y))) \quad \lambda K . \exists e . K(\lambda e 2 .($ 練習 $(e 2) \wedge$ する $(e 2)), e)$

$\lambda K . \exists y .(\exists x .($ 立位 $(x) \wedge \exists e .($ 保持 $(e) \wedge$ する $(e) \wedge(\operatorname{asEntity}(e)=y) \wedge(A c c(e)=x))) \wedge \exists e .(K(\lambda e 2 .($ 練習 $(e 2) \wedge する ~(e)), e) \wedge(A c c(e)=y)))$

図 9 「立位保持練習」の意味合成

図 10 「立位保持の練習」の意味合成

に, サ変動詞の語幹をヨ格として取る複合語には, サ変動詞が表す内容を含意するものとしないものがある。これらを正しく予測できるようにするためには，S_EVが付与された「開始」や 「練習」といった要素が,「歩行」や「投与」といったサ変動詞語幹のアスペクトやモダリティに相当する意味的貢献を持つかどうかを分析する必要がある.

スコープに関するエラーについて, 前提文が「患者は歩行未獲得であった.」である推論デー タセットの例を表 10 に，提案システムが出力した前提文および仮説文の意味表示をそれぞれ以下に示す.

(25) 患者は歩行未獲得であった.

$\exists x$. (患者 $(x) \wedge \exists y .(\exists e$. 歩行 $(e) \wedge$ する $(e) \wedge(\operatorname{Nom}(e)=x) \wedge(\operatorname{asEntity}(e)=y)) \wedge$

$\neg \exists e$. (獲得 $(e) \wedge$ する $(e) \wedge(\operatorname{Nom}(e)=x) \wedge(\operatorname{Acc}(e)=y)))$

(26) 患者は歩行を獲得しなかった.

$\exists x$. (患者 $(x) \wedge \exists y$. $\exists e$. (歩行 $(e) \wedge$ する $(e) \wedge(\operatorname{asEntity}(e)=y)) \wedge \neg \exists e$. 獲得 $(e) \wedge する ~(e) \wedge$ $(\operatorname{Nom}(e)=x) \wedge(\operatorname{Acc}(e)=y))))$

(27) 患者は歩行を獲得した.

$\exists x$. (患者 $(x) \wedge \exists y .(\exists e .($ 歩行 $(e) \wedge$ する $(e) \wedge(\operatorname{asEntity}(e)=y)) \wedge \exists e$. (獲得 $(e) \wedge する ~(e) \wedge$ $(\operatorname{Nom}(e)=x) \wedge(\operatorname{Acc}(e)=y))))$

(28) 患者は歩行しなかった.

$\exists x$. (患者 $(x) \wedge \neg \exists e$. 歩行 $(e) \wedge する ~(e) \wedge(\operatorname{Nom}(e)=x)))$

(29) 患者は歩行した.

$\exists x$. (患者 $(x) \wedge \exists e$. 歩行 $(e) \wedge$ する $(e) \wedge(\operatorname{Nom}(e)=x)))$

前提文に含まれる複合語「歩行未獲得」の意味合成を図 11 に示す. NEG は後ろの S_EVを否定する narrow scopeであるため, 前提文の意味表示は (25)のように「獲得する」というイベント

 &  &  \\

患者は歩行を獲得した. & non-entailment & non-entailment & entailment & entailment \\
患者は歩行しなかった. & entailment & non-entailment & non-entailment & entailment \\
患者は歩行した. & non-entailment & entailment & entailment & entailment \\

表 10 前提文が「患者は歩行未獲得であった.」である推論デー夕, および提案システム, 日本語 BERTJSICK, 日本語 BERT-JSNLI の予測結果

図 11 「歩行未獲得」の意味合成

のみが否定され，「歩行する」は否定のスコープ外にある，(26)の意味表示では,「歩行する」は否定されず「獲得する」が否定されており，(27)の意味表示ではどちらも否定されていない. そのため, 前提文と (26) との文ぺアを entailment, (27) との文ぺアを non-entailment と正しく予測できた。それに対し，（28）の意味表示は「歩行する」が否定されているため，前提文と (28) との文ぺアを non-entailment と誤って予測してしまった。また，(29)では「歩行する」は否定されておらず，上記で述べたように前提文でも否定のスコープ外となっているため, entailment と予測してしまった。これらを修正するには「歩行未獲得」を wide scopeで解析する必要があるが，否定のスコープが wide scopeであるか narrow scope であるかは，文脈によって異なる. そのため, 文脈に応じてどちらのスコープで意味解析すべきか判定した上で適切な否定の語彙項目を採用する必要があるが，これは今後の課題とする.

定理証明の際の外部知識の不足によるエラーの例としては，前提文「虫垂による癒着性イレウスが疑われた.」と仮説文「虫垂による腸閉塞が疑われた.」の文ぺアが挙げられる。この文ペアの正解ラベルは entailment であるが，この含意関係を示すためには「イレウスとは腸閉塞のことである」という外部知識を定理証明の際に補完する必要がある. しかし, 提案システムでは外部知識の補完が行われず, non-entailmentであると誤って予測してしまった。

その他のエラーについては, 複合語以外の構成素の意味合成に誤りがある例があった。以下に例を示す。

(30) 複合語「階段昇降」の意味表示 $\exists x$. (階段 $(x) \wedge \exists e$. 昇降 $(e) \wedge する ~(e) \wedge(\operatorname{Acc}(e)=x)))$

（31）「階段を昇降することが困難となった.」の意味表示 $\exists y .(\exists x$. (階段 $(x) \wedge \exists e$. (昇降 $(e) \wedge する ~(e) \wedge(\operatorname{asEntity}(e)=y) \wedge(\operatorname{Acc}(e)=x))) \wedge$ $\exists e .($ なる $(e) \wedge(\operatorname{Nom}(e)=y) \wedge \operatorname{Accl}(e, \exists x .($ 困難 $(x)))))$

（32）「階段を昇降した.」の意味表示 $\exists x$. (階段 $(x) \wedge \exists e$. (昇降 $(e) \wedge する ~(e) \wedge(\operatorname{Acc}(e)=x)))$

「階段昇降」という複合語は「階段を昇降する」という意味であるため，前提文「階段昇降した.」

と仮説文「階段を昇降した.」の文ぺアの正解ラベルは entailmentである。一方で，「階段を昇降することが困難となった.」という意味の前提文 (31) と仮説文 (32)の含意関係は non-entailment になるはずである。しかし，（31）の意味表示を見ると，「階段を昇降する」かつ「困難となった」 という論理式になっているため, 前提文 (31) と仮説文 (32)の文ぺアについて, entailment であると誤って判定していた。

## 5 おわりに

本論文では, 日本語の高度な意味解析・推論システム ccg2lambda に複合語解析モジュールを追加することで，複合語を含む症例テキストに対して頑健に意味解析と推論ができる推論システム Medc2l を構築した。さらに, 日本語の症例テキストを用いて症例テキストの複合語に関する推論データセットを構築し，提案システムの評価を行った．実験の結果，提案システムは深層学習の含意関係認識モデルと同等またはそれ以上の性能を示した。とくに，深層学習のモデルは正解ラベルが non-entailment であるケースの多くについても entailment と予測する傾向であったのに対して，提案システムは non-entailment のケースを正しく予測する傾向が見られた.

本論文で提案する複合語解析モジュールは， モジュール単体でも既存の病名抽出 (Aramaki et al. 2017; 荒牧他 2018) や診療情報抽出 (東山他 2015) 技術と組み合わせることで, 抽出された複合語内の意味関係の解析ツールとして貢献するはずである。また, 症例テキストの含意関係認識技術は，症例テキストを前提文，検索クエリを仮説文とみなせば，否定や量化などの意味を考慮した，高度な症例検索への応用可能性が期待される。

今後の展望として, 本研究の提案手法でより幅広い範囲の複合語を含むテキストを扱うことが考えられる．現アノテーション体系では，複合語に含まれる状詞（副詞など）は扱えておらず，そのための意味現象タグの設計も含めて今後の課題とする.

## 謝 辞

本研究の一部は, 政策科学総合研究事業 (臨床研究等 ICT 基盤構築 - 人工知能実装研究事業）21AC5001，JST さきがけ JPMJPR21C8，JSPS 科研費 JP20K19868 の支援を受けたものである.

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## 略歴

石田真捺：2021 年お茶の水女子大学理学部情報科学科卒業. 2023 年お茶の水女子大学人間文化創成科学研究科理学専攻情報科学コース博士前期課程修了.現在，株式会社 NTT ドコモに所属.

谷中瞳：2018 年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了. 工学博士. 同年, 理化学研究所特別研究員を経て, 2021 年より東京大学卓越研究員に採択され, 東京大学大学院情報理工学系研究科講師, 理化学研究所客員研究員. 主に自然言語推論に関する研究に従事.

戸次大介：2000 年東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻博士課程修了.理学博士. 2008 年お茶の水女子大学大学院人間文化創成科学研究科准教授, 2023 年より同大学基幹研究院自然科学系教授.

