Vol. 49No. SIG 7(TOD 37)情報処理学会論文誌：データベースMar. 2008
Web ディレクトリの階層構造を利用した検索対象文書の分野推定に基づいた言語横断情報検索
木村文則†1前田亮†2波 多 野賢 治†1
宮崎純†3植村俊亮†4
本論文では，Web 文書の言語横断情報検索において，Web ディレクトリの階層構造を利用して問合せの検索対象分野の推定に基づいた検索手法を提案する．提案手法では，Yahoo! カテゴリのような複数の言語版を持つ Web ディレクトリを問合せ翻訳における訳語の曖昧性解消のための言語資源として利用し，Web ディレクトリの下層のカテゴリを上位のカテゴリに統合したうえで，利用者が入力した問合せ語群から検索対象分野の範囲を推定することで，問合せ語群の最適な訳語に翻訳することにより，言語横断情報検索を行う．評価実験では，Web 文書の言語横断情報検索に適切なカテゴリ統合度がどの程度であるのか検証し，提案した検索対象分野の推定の有効性を検証した．
Cross-Language Information Retrieval by Estimation of DomainUsing Web Directory Structure
Fuminori Kimura,†1 Akira Maeda,†2 Kenji Hatano,†1
Jun Miyazaki†3 and Shunsuke Uemura†4
In this paper, we propose a cross-language information retrieval (CLIR) method based onan estimate of query domain related with search results using hierarchic structures of Webdirectories. To get the most appropriate translation of the queries, we utilize the Web directo-ries written in many diﬀerent languages as multilingual corpus for disambiguating translationof the query and estimate a domain of search results using hierarchical structures of Webdirectories. Experimental evaluations showed that we could have an advantage in retrievalaccuracy using our proposal for disambiguating translation in CLIR system.
1.は じ め に
1990 年代以降インターネットが急速に普及し，膨大
な情報がインターネット上で発信されるようになった．
また，インターネットの量的な普及だけでなく，国際的
な普及も急速に進んでいる．インターネットを利用し
ているユーザの使用言語の調査結果⋆1によると，1990
年代に過半数を超えていた英語を母国語とするユーザ
の割合が，現在では 30%を切っている状態であり，欧
†1 同志社大学文化情報学部Faculty of Culture and Information Science, DoshishaUniversity†2 立命館大学情報理工学部CollegeofInformationScienceandEngineering,Ritsumeikan University†3 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科Graduate School of Information Science, Nara Instituteof Science and Technology†4 奈良産業大学情報学部Faculty of Informatics, Nara Sangyo University
州やアジア各国の言語の台頭が目立っている．しかし
ながら，すべてのユーザが容易に情報にアクセスし，
多くの恩恵を受けるわけではない．なぜなら，多くの
ユーザは母国語以外の言語に精通していないからであ
る．このようなユーザにとって，母国語以外の言語で
記述された情報を理解することを始め，その中からそ
のユーザが必要とする情報を探し出すことも困難であ
る．たとえば，台湾の人工衛星「ST1」についての記
述がある Web ページ（NTCIR-3 CLIR タスク日本語
検索課題 9）を英語版 Yahoo! で検索するといくつもの
適合するページが検索されるが，日本語版 Yahoo! で
検索すると適合文書は検索されない（2008 年 1 月現
在）．このような場合，海外の情報または直接現地の
情報に当たる必要がある．
多国語に精通しているわけではない一般のユーザが
⋆1 http://www.internetworldstats.com/stats7.htm2006 年12 月現在．
60情報処理学会論文誌：データベースMar. 2008
こういったインターネット上の情報を有効に活用する
ためには，いわゆる「言語の壁」を乗り越える必要が
ある．つまり，インターネット上で情報を発信する側
が各国語版の Web ページを作成するなど，他国語を
母国語とするユーザを想定した多言語化が必要となる
が，多言語化に必要となる労力は膨大であり，また同
時に情報を発信する側が各国語に精通していることが
要求されるため，情報の多言語化は容易に実現できる
ものではない．
このような要求から，ある言語で書かれた文書群
を別の言語による問合せで検索することを可能とす
る言語横断情報検索（Cross-Language Information
Retrieval: CLIR）に関する研究が 1990 年代後半か
ら活発に行われるようになった．言語横断情報検索に
関する研究では，問合せの翻訳や訳語の曖昧性解消な
どにコーパスを利用する手法が提案されており1),2)，
検索精度の向上において一定の成果が得られている．
しかしコーパスを利用した手法では，学習に用いる
コーパスが扱う分野に依存してしまうため，それ以外
の分野の検索には精度が低くなる可能性がある．一般
的に Web 文書の言語横断検索では，扱われる文書内
容の話題は広範囲であるため，こうした問題の解決は
必要不可欠である．こうした問題を解決するために，
我々は Yahoo! カテゴリ⋆1のような複数の言語で類似
の構造を持つ Web ディレクトリを利用する手法を提
案してきたが3)，Web ディレクトリの最上位の構造だ
けを利用しているにすぎなかったため，訳語の曖昧性
解消を十分に行うことができず，結果的に言語横断情
報検索の性能を大幅に改善できたとはいえなかった．
そこで本論文では，Web ディレクトリの最上位の
構造だけでなく，その下層にある構造を利用して，あ
るカテゴリで扱われている内容を複数のサブカテゴリ
に細分化したうえで，ユーザが入力した問合せ語群か
ら検索対象となる Web 文書のサブカテゴリを推定し，
問合せ語群の最適な訳語を得ることで，精度の高い言
語横断情報検索の実現を目指す．
2.関 連 研 究
言語横断情報検索では，問合せと検索対象文書との
間の言語的な相違を吸収し，単言語検索へと帰着させ
ることが主要な課題である．言語横断情報検索に用い
られる手法は大きく分けて 3 つあり，検索対象の文書
群を翻訳する方式，言語に依存しない中間言語を用い
る方式，そして問合せを翻訳する方式であるといわれ
⋆1 http://dir.yahoo.co.jp/
まず，検索対象の文書群を翻訳する方式4) は，既存
の機械翻訳システムを用いることができ，文脈を考慮
できることにより訳語の曖昧性も低くなることから，
一般に問合せを翻訳する方式より高い検索精度が得ら
れるとされている．しかしながら，大規模な文書群を
すべてあらかじめ翻訳しておくことは現実的ではなく，
対応言語の拡張も困難であるため，Web のように多
言語が混在し，かつ大規模で更新が頻繁な文書群の検
索には不向きである．この問題を改善するために，文
書群を翻訳する方式と問合せを翻訳する方式を組み合
わせた手法5) が提案されている．
また，言語に依存しない中間言語を用いる方式6)–8)
では，シソーラスの意味クラスや Latent SemanticIndex（LSI）などを用いることが多い．この方式で
は，言語の違いを意識することなく処理することが可
能であるが，学習に用いるコーパスの規模が大きくな
ると計算量が膨大となるため，大規模な文書群に対し
ては実現は困難である．
一方，問合せを翻訳する方式は，文字どおりユーザ
によって入力される検索キーワードを翻訳する方法で
ある．しかし，Web 検索エンジンのログを分析すると
分かるように，一般ユーザが入力する問合せキーワー
ド数は平均 2 語程度と少なく9)，また単語の羅列であ
る場合が多いため，訳語の曖昧性の解消をいかに正確
に行うかが問題となってくる．訳語の曖昧性解消は，
一般にまず対訳辞書を用いて問合せを翻訳し，訳語の
共起情報などを利用して行われる．この方式は，翻訳
された問合せを既存の単言語検索エンジンでそのまま
用いることができるという利点があるため，他の手法
と比べて実現が比較的容易であることから，言語横断
情報検索ではこの方式が用いられることが多い．その
流れを受け，訳語の曖昧性解消を効果的に行うために
コーパスを用いる手法の提案2),10),11) が行われたり，
コーパスを用いる手法の問題の 1 つであるコーパスの
扱う分野の問題を解決するための提案1),12) がなされ
たりしている．また，対訳辞書やコーパスなどの言語
資源が十分にそろっていない言語間においては，仲介
言語を介する手法13),14) などが提案されている．
訳語の曖昧性解消を効果的に行うためには，大規模
かつ扱う分野が一致した複数のコーパスが必要である
といわれている．しかし，本論文が対象とする言語横
断情報検索の技術を利用した Web 文書検索のような
アプリケーションを想定した場合，さまざまな分野の
コーパスを複数個用意することは現実的ではない．そ
のため本論文では，Yahoo! カテゴリのような複数の
Vol. 49No. SIG 7(TOD 37)検索対象文書の分野推定に基づいた言語横断情報検索61
言語で作成された Web ディレクトリに登録されてい
る文書群をコーパスとして用いる．Web ディレクト
リには多種多様な分野の Web 文書が登録されている
ため，Web ディレクトリをコーパスとして用いるこ
とは，現存するほとんどの分野に対応したコーパスを
利用することに等しいといえる．また，Web ディレ
クトリによって問合せが対象としている分野を限定す
ることができるので，問合せが対象とする分野と一致
したコーパスを利用でき，訳語の曖昧性解消を効果的
に行うことができる．以上により，問合せが対象とす
る分野に依存しない言語横断情報検索システムの実現
が可能となる．
3.Web ディレクトリのカテゴリを利用した訳語の曖昧性解消
本論文で提案する手法は，問合せが対象としている
分野を Web ディレクトリを用いることで推定し，そ
の推定された分野において適切な訳語を選択すること
で訳語の曖昧性解消を行うというものである．問合せ
が対象としている分野の推定は，問合せ語の共起情報
を基に，対象としていると推定される Web ディレク
トリのカテゴリを 1 つあるいは複数選択することで行
う．問合せ語と各カテゴリとの比較は問合せを翻訳す
る前の言語において行っている．一方，訳語の選択で
は，対訳辞書から得られた問合せ語の訳語候補から，
それぞれのカテゴリから抽出された統計情報を用いて
その分野に適切である訳語を絞り込んでいく．そのた
め，それぞれのカテゴリにおいてその分野に適切な統
計情報を，カテゴリに属する Web 文書から抽出する
必要がある．前者の場合はカテゴリの選択が，後者の
場合は訳語の選択がうまく働かなければ効果的に訳語
の曖昧性解消を行うことはできない．
本章では曖昧性解消を効果的に行ううえで，従来研
究がかかえている問題を明確にし，その問題点を解消
するための提案手法について述べる．3.1提案手法の概略
図 1 は提案手法を実装した言語横断情報検索システ
ムの概略である．本システムは，問合せおよび検索対
象のそれぞれと同じ言語版の Web ディレクトリ，そ
れぞれの言語の特徴語データベース，対訳辞書，検索
対象となる文書群から構成されている．図 1 において
点線で囲まれている部分は，問合せの翻訳処理を行う
モジュール部分である．
本システムの問合せ処理は，大きく 2 つに分けるこ
とができ，1 つは Web ディレクトリの各カテゴリか
ら特徴語を抽出してそれを特徴語データベースに事前
図 1言語横断情報検索システムの概要Fig. 1Outline of our CLIR system.
に格納しておく前処理部分と，与えられた問合せを翻
訳して実際に検索を行う検索処理部分である．3.2先行研究の問題点
文献 3) で提案されている方法は，Yahoo! カテゴリ
で構築されている Web ディレクトリの最上位の構造，
すなわち 13 のカテゴリから問合せに関連のあるカテ
ゴリを 1 つ選択し，そのカテゴリ以下に含まれている
すべての Web 文書から抽出された統計情報を用いて，
問合せに適切な訳語を選択している．この場合，Web
ディレクトリに登録されている Web 文書数は膨大で
あるため，それらを 13 のカテゴリに分類したとして
も，1 つのカテゴリに属している Web 文書数は大量
となる．すなわち，問合せに適合すると判断されたカ
テゴリの選択をうまく行えたとしても，大量の Web
文書がそのカテゴリに属しているため，訳語の選択の
際に利用される分野情報の特定がうまく行えず，問合
せに適切な訳語を選択できない可能性がある．3.3提 案 手 法
3.2 節に述べたように，先行研究の問題は 1 つのカ
テゴリが対象とする分野が広く，適切な訳語を選択で
きなかったためである．したがって，Web ディレクト
リの構造を最上位だけではなくより低い階層まで利用
し，検索対象となる Web 文書の分野を限定すること
で，問題を解決することにした．Web ディレクトリの低い階層のカテゴリを利用す
ることで，検索対象となる Web 文書の分野を限定す
ることができる．しかし，低い階層のカテゴリが対象
とする Web 文書も少なくなり，そのカテゴリから抽
出される統計情報も少なくなるという問題が生じる．
これは，そういったカテゴリでは得られる特徴語も少
なくなることを意味する．カテゴリの特徴語数が少な
いと，問合せ語の訳語候補がそのカテゴリに存在しな
62情報処理学会論文誌：データベースMar. 2008
いなどの理由により，適切な訳語を抽出できないとい
う問題が起こりうる．この問題への対処のために，サ
ブカテゴリに属する Web 文書から抽出される特徴語
数が n 語に満たないものは，分野推定の対象から除
外している．
3.4提案手法の構成3.4.1前処理
本システムでは，異なる言語で構築された複数のWeb ディレクトリの利用を想定しており，利用者の問
合せ時に利用する Web ディレクトリを「問合せ言語
版」，利用者が検索対象としている他言語の Web ディ
レクトリを「検索対象言語版」と呼ぶことにする．
図 2 は，実装した言語横断情報検索システムの前
処理のフローを示したものである．前処理では，Web
ディレクトリのカテゴリにおいて，事前に特徴語の抽
出と異言語のカテゴリとの対応付けを行っている．以
下に，前処理の手順を示す．
( 1 )特徴語の抽出
問合せ言語版および検索対象言語版の Web ディ
レクトリのすべてのカテゴリに対して以下の処
理を行う．( a )あるカテゴリに属する Web 文書から単語
を抽出し，各単語に対し重み付けを行う．( b )重みの高い上位 n 語の単語をそのカテ
ゴリの特徴語として抽出する．
( c )抽出された特徴語を特徴語データベース
に格納する．
( 2 )それぞれの Web ディレクトリ間でカテゴリの
それぞれの Web ディレクトリに属するすべて
のカテゴリに対して，互いに対応するカテゴリ
を推定し，対応付ける．
図 2 を用いて説明すると，図中 (1)(a) において問
合せ言語版のカテゴリ a に対する対応付けを行うた
めに，まずカテゴリ a に属する文書群から単語を抽出
し，それらのカテゴリ a における重みを計算し，次に(1)(b) で抽出された単語のうちから重みの高いものか
ら n 語を特徴語として抽出し，特徴語集合 fa を得て
いる．こうして得られた特徴語集合 fa を (1)(c) で特
徴語データベースに格納しているわけである．最終的
に，(2) で得られた特徴語集合 fa に最も類似してい
ると思われる検索対象言語版のカテゴリを推定し，カ
テゴリ a と推定されたカテゴリ間に対応付けを行う．
なお，対応付けの方法にはさまざまな方法があり，
たとえば，カテゴリの特徴語を比較することにより対
応付けや人が直接対応付けを行うことができる．こう
図 2前処理における処理の流れFig. 2Flow of preprocessing.
して得られたカテゴリ間の関連は，実際に他の言語で
書かれた文書の検索を行うときに利用される．
ここで，(1)(a) において行われる特徴語の抽出につ
いて，その処理手順の詳細を説明する．
Web ディレクトリの各カテゴリの特徴は，そのカ
テゴリに属している Web 文書から抽出される単語集
合で表現することができる．したがって，特徴語を抽
出するために，まず各カテゴリに属する Web 文書か
ら単語を抽出し，抽出した単語をカテゴリごとに集計
し重みを計算している．本論文では，Web 文書から
抽出された単語のうち，重みが大きいものをそのカテ
ゴリの特徴語としている．
Web 文書から抽出された単語の重み付けには，Term Frequency · Inverse Category Frequency
（TF·ICF）15) を用いて計算する．これは，文書検索の
研究でしばしば用いられる単語の重み付けの手法であ
る Term Frequency · Inverse Document Frequency
（TF·IDF）を応用したものである．TF·IDF は単語の
出現頻度（TF）と文書頻度の逆数（IDF）との積によ
り求められるため，TF·IDF は網羅性と特定性がとも
に高い単語の重みが大きくなるようになっている⋆1が，
TF·ICF では文書単位ではなくカテゴリ単位で特定性
の計算を行うため，本論文で扱うようなカテゴリの重
み付けの計算には有用であるとされている．
3.4.2検 索 処 理
本システムにおける検索処理の流れを図 3 に示す．
⋆1 TF は単語の網羅性を表し，IDF は単語の特定性を表している．
Vol. 49No. SIG 7(TOD 37)検索対象文書の分野推定に基づいた言語横断情報検索63
図 3検索処理の流れFig. 3Flow of retrieval.
まず，問合せの適合カテゴリを選択し，続いて適合カ
テゴリに対応づけられている異言語のカテゴリを選択
する．さらに，そのカテゴリの特徴語集合を利用して
問合せの翻訳を行い，最後に翻訳された問合せを用い
て検索処理が行われるのである．
検索処理の手順は次のようになる．( 1 )問合せ言語版のすべてのカテゴリに対して，問
合せとカテゴリに関連づけられた特徴語集合と
の適合度を計算する．( 2 )最も適合度の高いカテゴリを問合せの適合カテ
ゴリと決定する．( 3 )検索対象言語版のカテゴリから，適合カテゴリ
に対応づけられているカテゴリを選択する．( 4 )選択された対応カテゴリの特徴語集合を利用し
て問合せを翻訳する．
( 5 )翻訳された問合せにより，検索対象の文書群を
3.4.3問合せの適合カテゴリの選択
本システムにおける問合せは自然言語で表現される
のではなく，数語の単語から構成されていることを前
提としている．ここで，単語 t1, t2, . . . , tn の単語か
ら構成される問合せ q に対する問合せベクトル ⃗q を
次のように定義する．⃗q = (q1, q2, . . . , qn)(1)
なお，qk は問合せの k 番目の単語 tk に対応してお
り，その値は 1 である．
与えられた問合せ ⃗q に対して，まず問合せ言語版
を用いて，問合せと各カテゴリとの適合度を計算し
（図 3 (1) 参照），そのうち最も適合度が高くなるカテ
ゴリを，問合せが適合するカテゴリと決定する（図 3 (2)
参照）．問合せとカテゴリの適合度は，問合せベクトル
とカテゴリの特徴語集合のベクトルの内積にこの 2 ベ
クトルのコサイン距離を掛けることにより計算するこ
とができる．本論文では，カテゴリ c の特徴語集合の
ベクトル ⃗c を，単語 tk のカテゴリ c における特徴語
の重み wk を用いて，
図 4問合せの訳語の決定Fig. 4Translation of feature terms.
⃗c = (w1, w2, . . . , wn)(2)
と定義しているため，問合せとカテゴリの適合度
rel(q, c) は次のように表される．
rel(q, c) =⃗q · ⃗c
|⃗q | · |⃗c |(3)
この適合度 rel(q, c) は，問合せベクトルとカテゴ
リの特徴語集合のベクトルの 2 つのベクトルのコサイ
ン距離である．こうして求めた適合度が最も高いカテ
ゴリを，問合せに対する適合カテゴリとする．本論文
では適合カテゴリを 1 つだけ選択したが，適合度が閾
値以上となるカテゴリを適合カテゴリとする方法も考
えられる．このとき適合度が閾値以上となるカテゴリ
が複数ある場合は，これらをすべて適合カテゴリとし
て選択する．
次に，前処理で得られた対応付けからそのカテゴリ
に対応する異言語のカテゴリが決まる（図 3 (3) 参照）．
こうして得られた異言語のカテゴリの特徴語集合およ
び対訳辞書を利用して，次節で述べる方法により問合
せを翻訳する（図 3 (4) 参照）．こうして得られた問合
せを用いて検索対象文書に対して検索を行う．以上の
処理を経て得られた文書群が検索結果となる（図 3 (5)
3.4.4問合せの翻訳
問合せの翻訳の流れを図 4 に示す．まず，問合せ q 中
の各単語に対する対訳辞書のすべての訳語 t1, t2, t3, . . .
を，訳語の候補として抽出する．抽出されたすべての
訳語候補について，適合カテゴリに対応づけられてい
る異言語のカテゴリ（以下，対応カテゴリと呼ぶ）b
の特徴語に含まれているかを調べる．適合カテゴリの
決定およびその対応カテゴリの決定方法については，3.4.3 項において述べた方法で行う．含まれていた訳
語のうち，特徴語の重みが最も大きい訳語を，その問
合せ語の訳語と決定する．このとき，対応カテゴリの
特徴語集合の中にいずれの訳語候補も存在しない場合，
その問合せ語は使用しない．しかし，たとえば，日本
語で書かれた Web 文書中において英単語が使われる
64情報処理学会論文誌：データベースMar. 2008
といったことも頻繁にあるため，翻訳を行わないほう
が良い場合もある．そこで，いずれの訳語候補も比較
している対応カテゴリの特徴語に含まれていない場
合，翻訳する前の問合せの単語そのものが，比較して
いる対応カテゴリの特徴語に含まれているかを調べる
（図 4 中の点線部参照）．もし含まれていれば，翻訳前
の単語そのものをこの問合せ語の訳語と見なす．たと
えば，英語のカテゴリ “Computers and Internet” が
問合せの適合カテゴリであるときに英語の “system”
という単語の訳語を決定する場合を考える．“system”
の訳語の候補として，「宇宙」，「方法」，「組織」，「器
官」，「システム」，「系統」などが得られる．この訳語
の候補のすべてに対して，適合カテゴリの対応カテゴ
リである日本語のカテゴリ「コンピュータとインター
ネット」の特徴語集合に存在するどうかを調べる．そ
のうち重みが最も高いもの，今回は「システム」を英
単語 “system” の訳語と決定する．もし，“system” の
いずれの訳語候補も対応カテゴリの特徴語集合に存在
しない場合は，“system” という単語そのものが対応
カテゴリの特徴語集合に存在するか調べ，存在してい
れば “system” という単語そのものを訳語と見なす．3.4.5文書の検索
前項で述べた手法により翻訳された問合せを用いて
検索対象文書群に対して検索を行う．検索対象文書群
は，必ずしも Web ディレクトリに登録されている文
書でなくてもよい．検索システムは既存のシステムを
使用することができる．こうして得られた文書群が，
問合せに対する検索結果となる．
4.評 価 実 験
本章では，3.3 節で提案した Web ディレクトリの
階層構造を利用した訳語の曖昧性解消が，先行研究と
比較して有用であることを示すための評価実験につい
4.1実 験 環 境
本実験では，第 3 回 NTCIR ワークショップ⋆1 の言
語横断検索タスク（以下 NTCIR-3 CLIR と呼ぶ）で用
いられた文書群と検索課題を用いて検索の実験を行っ
た．このテストコレクションのうち，1998～1999 年
に台湾で発行された英字新聞各種からなる EIRB010，
および同年に日本で発行された英字新聞である毎日デ
イリー 1998–1999 の 2 つを検索対象として用いた．ま
た，このテストコレクションの日本語の検索課題を本
実験における問合せとして用いた．NTCIR-3 CLIR
⋆1 http://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-ws3/
の日本語検索課題は 50 の問合せが用意されており，こ
のすべての問合せを用いて実験を行った．問合せには
日本語問合せの TITLE フィールドを用い，これを提
案手法により英語に翻訳し，英語の文書群に対して検
索を行った．検索対象となった文書は 22,927 文書で
提案手法は一般の Web 文書を検索対象とした言語
横断情報検索であるため，NTCIR-3 の Web タスクを
テストコレクションとして使用することも考えられる．
しかし，Web タスクには言語横断情報検索用の正解
集合が用意されていないため，言語横断情報検索の検
索実験には使用できない．それゆえ NTCIR-3 CLIR
テストコレクションを Web 文書群にみたてて検索実
験を行った．
また，訳語の曖昧性解消のために用いる Web ディ
レクトリとして，Yahoo! カテゴリの英語版と日本語
版を用いた．本実験では，英語のトップレベルカテゴ
リ “Regional”，および日本語のトップレベルカテゴ
リ「地域情報」以下のカテゴリを除いたすべてのカテ
ゴリから Web 文書を収集し，曖昧性解消に用いた．
英語のトップレベルカテゴリ “Regional”，および日
本語のトップレベルカテゴリ「地域情報」以下のカテ
ゴリを除いたのは，これらのカテゴリには世界各地の
地域に関する文書が属しているため，英語および日本
語の翻訳に用いるのには適さないからである．たとえ
ば日本語版の「地域情報」のカテゴリには，日本の各
市町村ごとのカテゴリがあるが，これらのカテゴリが
英語版のカテゴリに存在しないため，言語間でカテゴ
リの対応付けをとることはできない．それゆえ，本手
法においてはこれらのカテゴリは利用することができ
ない．Web 文書から単語を抽出する際に，英語版では単
語の活用形を原形にしたのち，ストップワードを取り
除いた．ストップワードのリストは，文献 16) に掲載
されている “A Stoplist for General Text” を用いた．
また日本語では，英語のように単語の区切りが明確で
ないため，形態素解析ツールを用いてわかち書き処理
を行う必要がある．本実験では茶筌⋆2を用いて，わか
ち書き処理を行った後，単語に分割し，名詞，動詞，
形容詞，未知語を特徴語の候補として抽出した．さら
に，問合せの翻訳のための対訳辞書には，EDR 電子
化辞書の日英対訳辞書⋆3を用いた．単純に対訳辞書で
翻訳した場合，1 単語に対して平均で 5.17 語の訳語
⋆2 http://chasen.naist.jp/hiki/ChaSen/⋆3 http://www2.crl.go.jp/kk/e416/EDR/J
index.html
Vol. 49No. SIG 7(TOD 37)検索対象文書の分野推定に基づいた言語横断情報検索65
表 1各階層のカテゴリ数Table 1The number of categories in each level.
8672除外後
日本語除外前
3259除外後
候補が得られた．なお，カテゴリの特徴語の抽出にお
いて，各カテゴリの特徴語数は 10,000 語とした．
表 1 は，本実験において用いた各階層のカテゴリ
数を示している．英語，日本語とも 1 階層では 13 カ
テゴリであり，階層が深くなるに従って，カテゴリ数
も増加している．また，階層が深くなるほどカテゴリ
は細分化されるため，1 つのカテゴリから得られる特
徴語数は減少する．そのため，本システムにおいて利
用するために十分な特徴語数が得られないカテゴリも
存在する．こういったカテゴリが適合カテゴリとして
選択されると問合せの翻訳が適切に行えないため，十
分な特徴語数が得られないカテゴリは除外した．本実
験では，特徴語が 10,000 語未満であるカテゴリを除
外した．利用するカテゴリの特徴語数の下限を 10,000
語とした理由については 4.2 節において述べる．
言語間におけるカテゴリの対応付けは人手により
行った．カテゴリの対応付けは，すべてのカテゴリに
対して適合する他言語のカテゴリを決定する．そのた
め，各階層のカテゴリ数が多くなるほど対応付けのコ
ストも大きくなる．また Yahoo! カテゴリでは，1 階
層はどの言語においてもカテゴリ構造は同じである．
しかし，2 階層以下は各言語版ごとに独自に構築して
いるため，階層が深くなるほどカテゴリの構造の差異
も大きくなる．そのため，階層が深くなるほど対応付
けが困難となる．カテゴリの対応付けのコストを見積
もるために，試験的にカテゴリの対応付けを行ったと
ころ，3 階層以上では 1 カテゴリを対応付けるのにか
かる時間はおよそ 5 分程度であるが，4 階層になると
その倍程度の時間を要した．
しかし，Web ディレクトリのカテゴリ構造は固定
的であるため，1 度カテゴリの対応付けを作成すると
しばらくの間は使用可能である．また，特徴語数が
10,000 語以上のカテゴリ数は 1,000 カテゴリ以下で
あり，対応付けが不可能なカテゴリ量というわけでは
ない．これらのことを考慮すると，人手による対応付
けを行うことは実現可能である．
問合せを翻訳したあとで行う検索処理においては，
独自でシステムを構築した．検索対象文書群の索引付け
は，Augmented TF·IDF 17) と呼ばれる米国 Cornell
表 24 階層における特徴語数に対するカテゴリ数Table 2The number of categories in 4 level for featureterms.
10,000
8672日本語
表 34 階層における特徴語数の下限と平均適合率Table 3Average precision for the under bounce offeature terms in each 4 level categories.
10,000
0.0301
0.0278
0.0361
大学で開発された SMART Retrieval System⋆1の重
み付け法を用いて行っている．4.2利用するカテゴリの特徴語数の下限
本実験では 4.1 節で述べたように，特徴語数が
10,000 語に満たないカテゴリは除外している．カテゴ
リを除外することにより，そのカテゴリが対象として
いる分野についての情報が失われてしまうため，本来
であればカテゴリは除外しないほうがよい．しかし，
十分に統計情報が得られないカテゴリによる悪影響も
考慮しなければならない．よって，カテゴリを除外す
ることと，特徴語が少ないこととのどちらの要因がよ
り大きな影響を及ぼすかについて検討する必要がある．
表 2 は，特徴語数の下限に対して，それを満たす4 階層のカテゴリ数について示している．表 2 に示し
た特徴語数の下限が 3,000 語，5,000 語，10,000 語の
場合について，4.1 節で述べた検索実験を予備実験と
して行った．表 3 はその結果を補間なし平均適合率に
よって示したものである．10,000 語の場合が 0.0361
と最も良い結果であり，3,000 語，5,000 語の場合よ
りも大きく上回る結果となった．このことは，十分に
統計情報が得られる特徴語数を下限とすることが，対
象となるカテゴリの数よりも重要であることを示して
いる．以上より，本実験においても特徴語数の下限を
10,000 語とした．4.3実 験 結 果
表 4 は，提案手法において利用する Web ディレク
トリのカテゴリの階層を 1 階層から 4 階層のいずれか
を選択した場合について，検索実験を行った場合の補
間なし平均適合率である．1 階層の場合は，Yahoo! カ
テゴリのトップページにリンクされているカテゴリを
用い，2 階層の場合はさらにもう 1 階層下のカテゴリ
までを用いている．また，1 階層，2 階層のいずれの
場合においても，そのカテゴリの下位に属しているサ
⋆1 ftp://ftp.cs.cornell.edu/pub/smart/
66情報処理学会論文誌：データベースMar. 2008
表 4各問合せごとの平均適合率Table 4Average precision about each query.
1 階層2 階層3 階層4 階層2 + 3 階層
対訳辞書Web 翻訳（WT）
0.09710.08700.10420.10480.0971
0.02700.11955
0.00270.00270.00290.00340.0034
0.00220.00209
0.00840.00860.01930.00000.0206
0.01460.045212
0.00010.00010.00090.00170.0009
0.00090.007513
0.02220.02220.01020.02220.0222
0.00670.007014
0.00590.00590.00750.00970.0075
0.00590.016618
0.13210.09610.15230.15230.1082
0.09510.000019
0.00560.00530.00520.00530.0053
0.00160.001720
0.16270.20480.23900.23900.2168
0.13130.232121
0.02450.02450.02810.00020.0281
0.01890.049523
0.19620.20590.20590.00010.0001
0.00000.000324
0.00030.00050.00080.00000.0000
0.00020.008026
0.00310.00040.00050.00230.0005
0.00180.000027
0.16400.22000.16400.22000.1640
0.01600.187028
0.00980.01260.00050.00050.0005
0.00010.000829
0.15960.15960.23320.23320.2332
0.23320.198831
0.00150.00150.00150.00150.0015
0.00150.001532
0.00870.00870.01650.00990.0099
0.00900.035933
0.01580.01580.01580.01580.0158
0.00840.015834
0.00400.00360.00160.00450.0040
0.00360.003735
0.00520.00570.00550.01230.0055
0.00440.024836
0.10780.10780.10780.00500.0050
0.00500.005937
0.00860.02280.03550.01110.0084
0.00840.022738
0.00570.00570.00720.00930.0057
0.00570.008239
0.01210.01410.00400.00400.0040
0.00350.000042
0.00160.00160.00080.00040.0005
0.00050.120043
0.00120.00120.00050.00040.0004
0.00010.003545
0.00000.00000.00000.00000.0000
0.00000.002146
0.01790.01980.00000.00030.0002
0.00240.000050
0.01510.02120.01510.01510.0137
0.01370.0011
0.04000.04290.04620.03610.0328
0.02030.0377
ブカテゴリはすべてそのカテゴリに属しているものと
した．以下，3 階層，4 階層についても同様である．ま
た，“2 + 3 階層” は，2 階層と 3 階層の両方を利用し
た場合である．さらに “対訳辞書” は，対訳辞書から
得られる訳語候補をすべてその問合せ語の訳語とした
場合についての結果である．“Web 翻訳” は，問合せ
を Web 翻訳エンジンにより翻訳して得られた訳語を
用いて検索を行った結果である．本実験では，“Excite
翻訳⋆1” を Web 翻訳エンジンとして用いた．提案手
法と “Excite 翻訳” では用いている辞書が異なってい
るため，単純に比較することはできないが，参考とし
て “Web 翻訳” の結果も提示する．
4.4考察4.4.1提案手法の有効性
表 4 から分かるように，対訳辞書のみの場合に対
していずれの階層においても平均適合率は上回ってい
る．また，Web 翻訳に対しても，3 階層以上では平均
⋆1 http://odn.excite.co.jp/world/text
適合率は上回っていることからも，提案手法の有用性
が示されている．ただし，4 階層においては Web 翻
訳よりも平均適合率が下回る結果となった．
4.4.2利用する階層と問合せ語の訳語
提案手法で Web ディレクトリの階層構造を利用し
て検索対象となる Web 文書の分野を限定することで，
平均適合率に変化が見られる問合せが 30 個の問合せ
中 11 個存在する．このうち，提案手法を適用するこ
とで平均適合率が高くなった問合せは 9 個，逆に低く
なった問合せは 2 個であった．
表 5 は，1 階層と 2 階層で差異の見られた問合せに
おいて，それぞれの階層の場合で選択した訳語のリス
トを示している．また，1 階層と 2 階層で選択された
適合カテゴリについても示している．
平均適合率が高くなった問合せの訳語数に着目する
と，訳語数が多くなった問合せは 3 個，少なくなった
問合せは 6 個であった．訳語数が多くなった問合せ
では，問 34（import → import，importation）や問50（fashion → fashion，fashinable closes，vogue）
Vol. 49No. SIG 7(TOD 37)検索対象文書の分野推定に基づいた言語横断情報検索67
表 5各問合せごとの訳語候補Table 5Translation list for each query.
（問合せ） 人工 衛星 ST1
1 階層human labor human skill
artiﬁcial artiﬁcial heart
artiﬁcial satellite satellite moon
secondary dependency ST1
（適合カテゴリ）
Health
2 階層human labor human skill
artiﬁcial artiﬁcial heart
artiﬁcial satellite satellite moon
secondary ST1
（適合カテゴリ）
Science/Space
（問合せ） 欧州 通貨 統合 経済的 影響
1 階層Europe currency money
synthesis integration economic
inﬂuence eﬀect consequence
（適合カテゴリ）
Government
2 階層Europe currency money
synthesis integration economic
economical inﬂuence eﬀect
consequence
（適合カテゴリ）
Business
Economy
/Finance
Investment
（問合せ） 日産 ルノー 資本 提携
1 階層Nissan Renault funds
capital fund investment money
joint business cooperation
（適合カテゴリ）
Computers
Internet
2 階層Nissan Renault capital
fund investment money cooperation
（適合カテゴリ）
News/Business
（問合せ） 日本 北朝鮮 訪問 派遣
1 階層Japan North Korea visit call
dispatch send
（適合カテゴリ）
Health
2 階層Japan North Korea visit call
（適合カテゴリ）
News/Journalism
（問合せ） 米 輸入
1 階層rice meter American America
import introduction
（適合カテゴリ）
Computers
Internet
2 階層rice meter American America
import importation introduction
（適合カテゴリ）
Government/Military
（問合せ） ティーンエイジャー ファッション
1 階層fashion mode style
（適合カテゴリ）
Government
2 階層fashionable clothes vogue
fashion mode style
（適合カテゴリ）
Arts/Design
Arts/Fashion
のように派生語や類義語が多く得られる傾向があっ
た．また，その逆の訳語数が少なくなった問合せで
は，問 9 に見られるように誤訳（「衛星」の訳語と
して “dependency”）がなくなったり，問 20（jointbusiness，cooperation → cooperation）のように，問
合せが対象としている分野にふさわしい訳語を選択で
きるなどの効果が見てとれる．問 9 では，「人工衛星」
について調べる質問であることから，「衛星」に対する
適切な訳語は “satellite” である．それ以外にも，「衛
星」という単語は「衛星国」という使われ方があるよう
に，「ある国の属国」という意味も持っている．しかし
問 9 においてはこの意味である “dependency” は訳語
としてはふさわしくない．1 階層では “dependency”
が訳語として選択されているが，2 階層では選択され
なくなっており，対象を限定する効果が現れている．
したがって，提案手法の Web ディレクトリの階層構
造を利用することは，訳語数の変化につながり，結果
的に平均適合率の向上につながったと考えることがで
これに対し，平均適合率が低くなった 2 つの問合
せの訳語に着目すると，問 19 の「経済的」という訳
語が “economic” から，“economic” と “economical”
の 2 語に増えていたり，問 28 では「派遣」という訳
語 “dispatch” が欠落したりという現象が起こってい
る．前者は Web ディレクトリの階層構造を利用する
ことによる検索対象 Web 文書の分野の限定がうまく
働いた例，後者は分野の限定がうまく機能せず訳語を
抽出できなかった例であるということができる．前者
は正確な訳語を得ることとしては意図した結果となっ
たのであるが，検索語としてはあまり適切でない訳語
が選択される結果となった．従来手法では特徴語集合
に含まれない訳語であるが，分野を限定することによ
り，その訳語の重要度が相対的に上がり，提案手法で
は訳語として選択されることとなったと考えられる．
一方，平均適合率に変化が見られなかった問合せも20 存在していた．これは，Web ディレクトリの階層
構造を利用しても訳語に違いが見られなかったためで
ある．これは，2 階層目のカテゴリであっても対象と
する分野が十分に限定できていないため，問合せが対
象としている分野に適切な訳語を選択する効果が得ら
れていないからであると考えられる．このことはさら
に低い階層のカテゴリを利用することにより，検索対
象とする Web 文書の分野をより限定し，適切な訳語
を選択できる可能性が残されている．この場合，訳語
の曖昧性解消に Web ディレクトリのどの階層のカテ
ゴリまでを利用するのかさらに精査が必要となる．
68情報処理学会論文誌：データベースMar. 2008
表 6t 検定による階層間の p 値Table 6Probability value of t-test among proposed method.
1，2 階層
2，3 階層
3，1 階層
3，4 階層
2 階層，対訳辞書
3 階層，対訳辞書
0.2987
0.4103
0.1069
0.2156
0.0462
0.0296
4.4.3最適なカテゴリ階層
表 6 は，各階層における検索結果に有意差の有無に
ついて，t 検定により検定を行った結果である．t 検
定は，母集団が正規分布であることを仮定した場合の2 組の標本について平均に有意差があるかどうかの検
定を行う，パラメトリック検定法である．比較する両
群 X，Y の標本サイズがそれぞれ m，n であるとき，
検定統計量 t0 を，
t0 =| ¯X − ¯Y |
により算出する．
このとき， ¯X，¯Y は両群の標本平均，Ue は両群を
合わせた分散の推定値を表す．両群の平均が等しい場
合には “統計量 t0 は自由度 m + n − 2 の t 分布に
従う” ことより，これを帰無仮説として両側検定を行
う．この t 分布における t0 の上側の p 値を求め，有
意水準 α と比較することで有意差の有無を検定する．
p 値が有意水準 α を下回れば，帰無仮説が棄却され，
明確に有意差があることがいえる．一般に有意水準 α
を 0.05 または 0.10 として検定することが多い18)．
表 4 が示すように，1 階層，2 階層，3 階層とより
下層の階層を利用するに従って，平均適合率は徐々に
高くなっている．階層間の平均適合率の有意差につい
ては表 6 に示している．隣接する階層間では有意差は
十分にあるとはいえないが，1 階層と 3 階層の間では
p 値が 0.1069 であり，ある程度の有意差がみられる．
さらに下層の階層である 4 階層では，t 検定による検
定では有意差が十分にあるとはいえないものの，上位
の階層に比べて平均適合率が低下している．これらの
結果は，深い階層を利用することで検索精度は向上す
るが，あまり深すぎると検索精度が低下していくこと
を示唆している．
深い階層ほど対象となる分野をより特定できるため，
深い階層を利用することは適切な訳語に絞り込むこと
に対して有効である．ただし，あまりにも深い階層を
利用すると，悪影響のほうが大きくなる．悪影響の要
因として，以下の 2 点があげられる．
1 点目は，過度の絞り込みにより訳語が得られない
可能性が生じることである．分野を絞り込むことによ
り適切な訳語を選択するのであるが，絞り込んだ分野
が必ずしもすべての問合せ語に対して適切であるとは
表 7適合カテゴリの選択結果Table 7Result of relevant category selection.
（問合せ）人工 衛星 ST1
選択した適合カテゴリ
Science/Space3
Recreation/Travel/Transportation/Planes4
Social
Science/Psychology
/Branches/Neuropsychology
限らない．問合せのうちのいくつかの問合せ語に対し
ては適切であるが，残りの問合せ語に対してはそうで
はない場合もある．このときその残りの問合せ語に対
する訳語候補がそのカテゴリの特徴語集合に存在しな
い可能性が高くなる．これにより必要な訳語が十分に
得られず，検索精度が低下する原因となる．2 点目は，分野を絞り込みすぎることにより，適切
な分野が選択したカテゴリから漏れてしまうことであ
る．絞り込みがある程度の段階までであるときには適
切な分野が選択したカテゴリに含まれていたとする．
これをさらに絞り込むためにはより下層のカテゴリ
を選択することになるが，これらの下層のカテゴリは
より絞り込む前のカテゴリの部分集合である．適切な
分野を含んだ部分集合を選択できればよいが，場合に
よっては適切な分野を含まないカテゴリを選択してし
まう可能性もある．その場合適切な訳語が得られない
可能性が非常に高くなる．そうなると検索精度が低下
する結果となる．表 7 は，問 9 に対する各階層で選択
した適合カテゴリである．2，3 階層では宇宙や航空
機に関するカテゴリが選択されている．それに対して4 階層では神経心理学に関するカテゴリが選択されて
おり，問 9 に対して適切でないカテゴリが選択されて
いる．この結果は，階層が深すぎると適切な適合カテ
ゴリが選択できない可能性が高くなることを示唆して
いる．4.4.4まとめ
4.4.1，4.4.2，4.4.3 項における考察より，深い階層
を利用することにより対象となる分野を特定する必
要があるが，悪影響が大きくなりすぎないようにある
程度の階層までで絞り込みをとどめておくことが重要
である．本システムにおいて言語資源として利用する
Web ディレクトリに Yahoo! カテゴリを用いた場合，2 階層または 3 階層を利用することが適切であるとい
Vol. 49No. SIG 7(TOD 37)検索対象文書の分野推定に基づいた言語横断情報検索69
える．平均適合率だけを見ると 3 階層を利用すること
が最も良い．しかし事前の処理コストに着目した場合，
上位の階層のほうが処理コストは小さい．よって検索
精度が同等であるならば，上位の階層で済ますほうが
良い．本実験においては 2 階層または 3 階層を利用す
ることが適切であるが，それぞれのシステムにおいて
適切な階層は異なるため，どの場合においても同じよ
うに 2 階層または 3 階層を利用することが適切である
とは限らない．しかし，上の階層であるほど分野特定
の効果が薄く，あまり下の階層となると十分な統計情
報が得られないことの悪影響が大きくなることは共通
している．それゆえ，事前の処理コストと検索精度を
考慮して最適な階層を決定する必要がある．
5.お わ り に
本論文では，Yahoo! カテゴリに代表されるような各
国の言語で構築された Web ディレクトリを，言語横
断情報検索における訳語の曖昧性解消と検索精度の向
上に用い，より適切に曖昧性解消を行うための問合せ
翻訳手法について提案した．また，本手法の有効性を
検証するために，NTCIR-3 CLIR テストコレクショ
ンを用いて検索の実験を行い，本手法が言語横断情報
検索の曖昧性解消において有効であることを示した．
さらに，カテゴリの統合の度合いをどの程度まで行え
ばよいかについて調査し，1 つのカテゴリが対象とす
る範囲をある程度限定することが有効であることが分
かった．本システムにおいて言語資源として利用する
Web ディレクトリに Yahoo! カテゴリを用いた場合，2 階層または 3 階層を利用することが適切であった．
本手法は，Yahoo! カテゴリなどの複数の言語で用
意されている Web ディレクトリに登録されている文
書群をコーパスとして用いることにより，分野に対す
る依存性が生じることはない．この特徴は Web 文書
のようにさまざまな分野が対象となる検索において有
効であると思われる．また，本手法で用意すべき言語
資源は対訳辞書および Web ディレクトリのみであり，Web ディレクトリのカテゴリの対応付けができれば
それ以外に特別に必要となる言語資源はない．さらに，Web ディレクトリには多数の言語版があるが（たと
えば Yahoo! カテゴリは 2007 年 9 月の時点で 30 カ国
以上の言語版が存在），対訳辞書さえあればそれらの
言語のすべての組合せに対して本手法は適用できるた
め，対応言語の拡大が容易である．
今後の課題としては，4.4 節でも述べたように，Web
ディレクトリのカテゴリ情報を詳細に利用することに
よる平均適合率低下の原因を特定すること，およびど
の階層までのカテゴリ情報を利用することが訳語の曖
昧性解消に有用であるかを精査することがあげられる．
謝辞本研究の一部は，文部科学省科学研究費補助
金特定領域研究「情報爆発時代に向けた新しい IT 基
盤技術の研究」の公募研究（課題番号 19024058）の
支援による．ここに記して謝意を表します．
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(平成 19 年 9 月 20 日受付)(平成 20 年 1 月 8 日採録)
（担当編集委員酒井 哲也）
木村文則（正会員）1999 年大阪教育大学教育学部教
養学科情報科学専攻卒業．2001 年
同大学大学院教育学研究科総合基礎
科学専攻修士課程修了．2005 年奈
良先端科学技術大学院大学情報科学
研究科情報システム学専攻博士後期課程研究指導認定
退学．博士（工学）．2005 年より同志社大学文化情報
学部実習助手，現在に至る．言語横断情報検索の研究
前田亮（正会員）1995 年図書館情報大学図書館情
報学部卒業．1997 年同大学大学院
図書館情報学研究科修士課程修了．2000 年奈良先端科学技術大学院大
学情報科学研究科博士後期課程修了．
博士（工学）．日本学術振興会特別研究員，科学技術振
興事業団 CREST 研究員を経て，2002 年立命館大学
理工学部助教授，2004 年同大学情報理工学部助教授，2007 年より同准教授，現在に至る．2000～2001 年米
国バージニア工科大学客員研究員．ディジタル図書館，
情報アクセス技術に関する研究に従事．平成 10 年度
情報処理学会論文賞受賞．ACM，IEEE CS，電子情
報通信学会，日本データベース学会各会員．
波多野賢治（正会員）1995 年神戸大学工学部計測工学科
卒業．1999 年同大学大学院自然科学
研究科博士後期課程修了．博士（工
学）．同年日本学術振興会未来開拓学
術研究事業研究員，同年奈良先端科
学技術大学院大学情報科学研究科助手を経て，2006 年
より同志社大学文化情報学部専任講師．2005～2006 年
米国 AT&T Labs-Research 客員研究員．XML データ
ベース，情報検索に関する研究に従事．平成 18 年度電
子情報通信学会論文賞受賞．ACM，IEEE ComputerSociety，電子情報通信学会，日本データベース学会
宮崎純（正会員）
奈良先端科学技術大学院大学情報
科学研究科准教授．1992 年東京工業
大学工学部情報工学科卒業．1997 年
北陸先端科学技術大学院大学情報
科学研究科博士後期課程修了．博士
（情報科学）．同大学助手を経て，2003 年より現職．2003～2007 年科学技術振興機構さきがけ研究員（兼
務）．2000～2001 年テキサス大学アーリントン校客
員研究員．高性能・高機能データ工学システムの研究
に従事．電子情報通信学会，日本データベース学会，IEEE CS，ACM SIGMOD 各会員．
Vol. 49No. SIG 7(TOD 37)検索対象文書の分野推定に基づいた言語横断情報検索71
植村俊亮（フェロー）
奈良産業大学情報学部情報学科教
授．1964 年京都大学大学院工学研究
科修士課程修了．同年電気試験所（現
産業技術総合研究所）．マサチュー
セッツ工科大学電子システム研究所
客員研究員，東京農工大学教授，奈良先端科学技術大
学院大学教授を経て，2007 年から現職．データ工学，
データベースシステムの研究に従事．工学博士．IEEEFellow，電子情報通信学会フェロー．