概要

Wikipedia というオンライン百科事典には，多くの法則が収録されている． 法則には別の法則から発見されるという変遷があり， 読者は法則の変遷を知ることで法則の理解を深めることができる． そこで，本研究では法則の変遷についての情報を Wikipedia から自動抽出することを目的とする．

本研究での変遷情報とは，変遷の関係にある2つの法則名および各発見年による組と定義する． たとえば， 「1670年に発見された決定理論を基に，1928年にゲーム理論が提唱された」 という文では， 『「決定理論(1670)」「ゲーム理論(1928)」』という組を1つの変遷情報とする．

変遷情報の抽出は法則年号の抽出処理と法則対の抽出の2つで構成する． 変遷情報の抽出手法として，ヒューリスティックルール，および，教師あり機械学習に基づく手法を提案する． ヒューリスティックに基づく手法の性能を向上させるために，教師あり機械学習 を用いて性能を向上させる． 実験の結果，変遷情報の抽出ではヒューリスティックルールに基づく 簡単な手法でもF値0.46を得た． ヒューリスティックルールに加え 教師あり機械学習を利用する手法でF値0.68を得た． 法則年号を取り出さなくてよく，変遷の関係に ある法則対を取り出すという目的では， 教師あり機械学習手法でF値0.87を得た．