本論文では、SemEval-2018 タスク9「ハイパニム発見（Hypernym Discovery）」のサブタスク1「汎用的ハイパニム発見（General-Purpose Hypernym Discovery）」におけるApolloチームの参加を報告する。このタスクは、特定の語に対してハイパニムの順位付きリストを生成することを目的としている。本研究では、依存構造パターンを用いてコーパスからハイパニム関係を自動抽出する新たなアプローチを提案する。その結果、従来の語彙パターンに比べ、これらの依存構造パターンを適用することで、より高いスコアが得られることを示した。