現在日本では高齢化社会に向けて、医療情報の整備が急務となっている。医療情報の範囲は医学用語辞書や教材だけではなく、看護記録、電子カルテ、SNSの投稿など多岐にわたっている。その医療情報を二次利用したテキストマイニングや情報抽出などの研究がとくに盛んになってきている。 本研究では、語彙・語用・文脈レベルの情報を付与して医学用語を構造化することと、その構造化データに基づいて造語力、学習頻度、説明力の観点から学習難易度を設定し、その有効性を検証することを目的とする。 今回は看護教科書をデータとして収集し、医療用語の抽出および出現頻度の計算を行った。その際、「実践医療用語‗語構成要素語彙試案表 Ver.1.0」に含まれる合成語、語構成要素、意味ラベルを用いて抽出および比較を行った。この結果から構造化に必要な要素について考察する。
