情報処理学会 第74回全国大会講演要旨

潜在関係検索では、入力エンティティペアと類似関係を持つエンティティペアを
検索する。例えば、クエリ {(Google, YouTube), (Microsoft, ?)} に対して、
“Google bought YouTube” や “Microsoft acquires the company Powerset for
$100M." という文を根拠として、 “Powerset" という結果を出力する。既存の
潜在関係検索エンジンは上記の文から、エンティティMicrosoft と Powersetと
の関係を “X acquires * Y” などのような語彙パターンで表現している。しかし、
現状では、“Microsoft withdraws proposal to acquire Yahoo." という
否定的な文を根拠として、 “Yahoo" という結果も出力する。このように否定
文からの関係抽出で誤りが生じる。そこで、本研究では、否定文を判定し、否定
文マーカーを利用する関係抽出手法を提案する。また、提案手法を用い、既存の
潜在関係検索エンジンの精度を向上できることを確認する。