(57)【要約】      （修正有）【課題】知識ベースの生成方法及び装置を提供する。【解決手段】方法は、複数の単位を含む単位テーブルを決定しＳ１１０、テキストから数字と単位テーブルにおける単位との組み合わせである属性値を抽出しＳ１２０、属性値の前及び後の単語に基づいて、属性値に関連する候補属性を決定し、該複数の単位の定義を含む文書において候補属性を検索し、検索により取得された候補属性を属性値に対応する正式属性として決定しＳ１３０、テキストに出現する属性値及び正式属性を含む文に基づいて、属性テンプレートを構築しＳ１４０、属性テンプレートを用いてテキストにおいて他の属性を決定するＳ１５０。【選択図】図１
2020166825.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
知識ベースの生成方法であって、
複数の単位を含む単位テーブルを決定するステップと、
テキストから属性値を抽出するステップであって、前記属性値は、数字と前記単位テーブルにおける単位との組み合わせである、ステップと、
前記属性値の前及び後の単語に基づいて、前記属性値に関連する候補属性を決定するステップと、
前記複数の単位の定義を含む文書において前記候補属性を検索し、検索により取得された候補属性を、前記属性値に対応する正式属性として決定するステップと、
前記テキストに出現する前記属性値及び前記正式属性を含む文に基づいて、属性テンプレートを構築するステップと、
前記属性テンプレートを用いて前記テキストにおいて他の属性を決定するステップと、を含む、方法。
【請求項２】
前記テキストに含まれる単位が前記単位テーブルにおける単位となるように、前記テキストにおける文字に対して正規化処理を行うステップ、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記属性値の前及び後の単語は、前記属性値から所定距離内の複数の単語を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記属性値の前及び後の単語を複数のグループに分けるステップと、
各グループに含まれる単語の全ての組み合わせを決定し、各組み合わせを１つの候補属性として決定するステップと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記属性値の前及び後の単語から接置詞及び副詞を除去し、除去された接置詞及び副詞を用いて残った単語を前記複数のグループに分けるステップ、をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
複数の候補属性が検索により取得された場合、前記候補属性の長さ又は前記候補属性と前記属性値との距離に基づいて、前記属性値に対応する正式属性を決定するステップ、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記テキストに出現する前記属性値及び前記正式属性を含む文は、前記属性値又は前記正式属性に隣接する１つ又は複数の文字列をさらに含み、
前記方法は、
前記文字列の長さが第１閾値以下である場合、前記文に含まれる前記属性値及び前記正式属性をワイルドカードに置き換え、前記ワイルドカード及び前記文字列に基づいて候補属性テンプレートを構築するステップと、
前記テキストにおける前記候補属性テンプレートの出現回数を決定し、前記出現回数に基づいて前記候補属性テンプレートの信頼度を決定するステップと、
前記信頼度が第２閾値よりも大きい場合、前記候補属性テンプレートを前記属性テンプレートとして決定するステップと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記テキストにおいて前記属性テンプレートに合致する合致の文を検索するステップと、
前記合致の文には２つの文字列の間に位置する１つ又は複数の第１単語が存在する場合、前記１つ又は複数の第１単語を前記他の属性として決定するステップと、
前記合致の文には２つの文字列の間に位置する単語が存在しない場合、１つの文字列にのみ隣接する第２単語と隣接単語とが複合語を構成しているか否かを決定し、決定結果に基づいて前記第２単語が前記他の属性であるか否かを決定するステップであって、前記隣接単語は、前記１つの文字列とは反対の他方側に前記第２単語に隣接する、ステップと、をさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
２つの文字列の間に位置する単語が存在しない場合、前記１つの文字列から所定距離内の複数の単語をグループに分けるステップと、
前記第２単語を含むグループにおいて、前記第２単語と前記隣接単語とが同時に出現する第１確率を決定するステップと、
前記第２単語を含む前記グループにおいて、各単語と前記第２単語とが同時に出現する第２確率の平均値を計算するステップと、
前記第１確率が前記平均値よりも小さい場合、前記第２単語と前記隣接単語とが複合語を構成していないと決定し、前記第１確率が前記平均値以上である場合、前記第２単語と前記隣接単語とが複合語を構成していると決定するステップと、をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第２単語と前記隣接単語とが複合語を構成していない場合、前記第２単語を前記他の属性として決定するステップと、
前記第２単語と前記隣接単語とが複合語を構成している場合、前記複合語と次の隣接単語とが他の複合語を構成しているか否かを決定し、前記他の複合語を構成していない場合、前記複合語を前記他の属性として決定するステップであって、前記次の隣接単語は、前記１つの文字列とは反対の他方側に前記複合語に隣接する、ステップと、をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、知識ベースの生成方法及び装置に関し、具体的には、文献から属性及び属性値を抽出することで知識ベースを生成する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、知識ベースに基づく応用（例えばセマンティック検索、自動質問応答システムなど）が大きく発展しており、それに応じて、大規模な知識ベースの自動構築も研究の焦点となっている。しかし、科学技術分野（例えば化学、物理の分野）の知識ベースの構築に関する研究はあまりない。
【０００３】
属性及び属性値の抽出は、知識ベースを構築するためのキーポイントの１つである。従来の教師あり学習に基づく方法では、属性及び属性値を抽出するために、大量の手動でラベル付けされた訓練コーパスが必要である。しかし、大量の文献、特に専門性の高い科学技術文献では、手動のラベル付けは実質的に不可能である。このため、手動でラベル付けされた訓練コーパスを使用せずに高性能の属性及び属性値の抽出を実現することは研究の焦点となっている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、上記の問題を鑑み、知識ベースの生成方法及び装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の１つの態様では、知識ベースの生成方法であって、複数の単位を含む単位テーブルを決定するステップと、テキストから属性値を抽出するステップであって、前記属性値は、数字と前記単位テーブルにおける単位との組み合わせである、ステップと、前記属性値の前及び後の単語に基づいて、前記属性値に関連する候補属性を決定するステップと、前記複数の単位の定義を含む文書において前記候補属性を検索し、検索により取得された候補属性を、前記属性値に対応する正式属性として決定するステップと、前記テキストに出現する前記属性値及び前記正式属性を含む文に基づいて、属性テンプレートを構築するステップと、前記属性テンプレートを用いて前記テキストにおいて他の属性を決定するステップと、を含む、方法を提供する。
【０００６】
本発明のもう１つの態様では、知識ベースの生成装置であって、メモリと、１つ又は複数のプロセッサと、を含み、前記プロセッサは、複数の単位を含む単位テーブルを決定するステップと、テキストから属性値を抽出するステップであって、前記属性値は、数字と前記単位テーブルにおける単位との組み合わせである、ステップと、前記属性値の前及び後の単語に基づいて、前記属性値に関連する候補属性を決定するステップと、前記複数の単位の定義を含む文書において前記候補属性を検索し、検索により取得された候補属性を、前記属性値に対応する正式属性として決定するステップと、前記テキストに出現する前記属性値及び前記正式属性を含む文に基づいて、属性テンプレートを構築するステップと、前記属性テンプレートを用いて前記テキストにおいて他の属性を決定するステップと、を実行する、装置をさらに提供する。
【０００７】
本発明のもう１つの態様では、プログラムが記憶されている記録媒体であって、前記プログラムがコンピュータにより実行される際に、前記コンピュータに上記の方法を実行させる、記録媒体をさらに提供する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の１つの実施例に係る知識ベースの生成方法の全体的なフローチャートである。
【図２】該実施例に係る属性値に対応する属性を決定する処理のフローチャートである。
【図３】該実施例に係る属性テンプレートを構築する処理のフローチャートである。
【図４】該実施例に係る属性テンプレートを用いて新たな属性を取得する処理のフローチャートである。
【図５】該実施例に係る１つの単語と隣接単語とが複合語を構成しているか否かを決定する処理のフローチャートである。
【図６】本発明を実現可能なコンピュータのハードウェアの例示的な構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１は本発明の１つの実施例に係る知識ベースの生成方法の全体的なフローチャートである。図１に示すように、まず、ステップＳ１１０において、単位テーブルを決定する。例えば、国家標準「国際単位システム及びその応用」に従って単位テーブルを決定してもよい。該単位テーブルには、「ｍｏｌ／ｋｇ」や「キログラム当たりのモル」などのアルファベット及び漢字の形式の単位が含まれてもよい。なお、該単位テーブルは、他の言語の形式の単位を含んでもよい。
【００１０】
そして、所定のテキスト、例えば科学技術文献について、正規化された文字が単位テーブルにおける文字に一致するように、該テキストにおける文字に対して正規化処理を行ってもよい。例えば、記号「・」（Ｕｎｉｃｏｄｅのコードは２２１９である）を「・」（コードは００Ｂ７である）に変換し、記号「ｋｍ」（１つの文字であり、そのコードは３３９Ｅである）を「ｋｍ」（アルファベットｋとｍとの組み合わせ）に変換し、記号「°Ｃ」（２つの文字の組み合わせ）を「℃」（１つの文字であり、そのコードは２１０３である）に変換する。
【００１１】
ステップＳ１２０において、ステップＳ１１０において決定された単位テーブルを用いて、正規化後のテキストから、数字及び単位テーブルにおける単位により構成された属性値、例えば「３００Ｈｚ」、「２５ボルト」を抽出する。また、数字は、「．」、「−」、「×」などの記号で連結されてもよい。
【００１２】
そして、ステップＳ１３０において、抽出された属性値について、テキストにおいて該属性値の前及び／又は後の複数の単語を決定し、該複数の単語に基づいて該属性値に対応する属性を決定する。以下は、図２を参照しながらステップＳ１３０の処理を具体的に説明する。
【００１３】
図２は、抽出された属性値に対応する属性を決定する処理の流れを示している。図２に示すように、まず、ステップＳ２１０において、テキストに対して文の分割、単語の分割、品詞のタグ付けなどの処理を行う。次に、ステップＳ２２０において、テキストにおいて抽出された属性値を含む文を決定し、該文は、該属性値の前及び／又は後の、該属性値から所定距離内の複数の単語を含んでもよい。例えば、該文には、属性値の前のＮ個の単語及び／又は後のＮ個の単語が含まれてもよい。該文は、Ｓ＝｛ｗ１，ｗ２，…，属性値，…，ｗｎ｝で表されてもよく、ここで、ｗ１、ｗ２などは単語を表す。
【００１４】
ステップＳ２３０において、該文から、接置詞及び副詞などとしてラベル付けされた単語を除去し、除去された単語を用いて残った単語を複数のグループに分ける。
【００１５】
ステップＳ２４０において、グループが｛ｗｉ，ｗｉ＋１，…ｗｉ＋ｋ｝で表されると仮定すると、該グループに含まれる単語の全ての組み合わせを候補属性としてそれぞれ決定してもよく、例えば＜ｗｉ＞、＜ｗｉ，ｗｉ＋１＞、＜ｗｉ，ｗｉ＋１，…，ｗｉ＋ｋ＞、＜ｗｉ＋１，ｗｉ＋２＞、＜ｗｉ＋１，ｗｉ＋２，…ｗｉ＋ｋ＞を全て候補属性として決定してもよい。
【００１６】
具体的には、テキストから抽出された属性値が「６０℃」であると仮定すると、該属性値を含む文は「測定された水温は６０℃程度である」であり、グループ分けにより得られたグループは「水温は」であるため、「水」、「水温」、「水温は」、「温は」を全て候補属性として決定してもよい。
【００１７】
そして、ステップＳ２５０において、例えばネットワーク検索エンジンを用いてネットワーク百科事典の知識ベース（例えばＢａｉｄｕ百科事典、Ｂａｉｋｅ百科事典など）において決定された各候補属性を検索し、検索により取得された候補属性を正式属性として決定する。上記の例における候補属性である「水温は」、「温は」は意味を有する用語ではないため、検索結果を取得できない。
【００１８】
複数の候補属性について検索結果が取得された場合、候補属性の長さ、又は候補属性と属性値との距離に基づいて、正式属性を決定してもよい。例えば、好ましくは、長さが長い候補属性を正式属性として選択してもよく、長さが同一である場合、属性値に近い候補属性を正式属性として選択してもよい。例えば、以上の例における「水」及び「水温」について何れも検索結果が取得された場合、「水温」を正式属性として決定してもよい。
【００１９】
なお、本発明は、ネットワーク百科事典の知識ベースを用いる検索に限定されず、他のオフライン知識ベース又はデータベースを用いて検索を行ってもよく、該知識ベース又はデータベースには属性値における単位に対応する定義が含まればよい。
【００２０】
図１に戻り、属性値及びそれに対応する属性が取得された後に、ステップＳ１４０において、該属性及び属性値に基づいて属性テンプレートを構築してもよい。以下は、図３を参照しながらステップＳ１４０の処理を詳細に説明する。
【００２１】
図３は、取得された属性及び属性値を用いて属性テンプレートを構築する処理の流れを示している。図３に示すように、ステップＳ３１０において、テキストにおいて該属性及び属性値を含む文、例えば「測定された水温は６０℃程度である」を決定する。次に、ステップＳ３２０において、該文における、属性又は属性値に隣接する１つ又は複数の文字列、例えば「測定された」、「は」、「程度である」を決定する。次に、ステップＳ３３０において、該文における属性及び属性値をワイルドカードに置き換え、候補属性テンプレート、例えば「測定された＊は＊程度である」を構築する。
【００２２】
以上は、一例として、「文字列１＿属性＿文字列２＿属性値＿文字列３」の形式の候補属性テンプレートを構築している。なお、ステップＳ３１０において、テキストから該属性及び属性値を含む他の文を取得し、これらの文に基づいて他の形式の候補属性テンプレートを構築してもよい。例えば、「属性＿文字列＿属性値」、「属性値＿文字列＿属性」、「属性＿文字列１＿属性値＿文字列２」、「属性値＿文字列１＿属性＿文字列２」、「文字列１＿属性＿文字列２＿属性値」、「文字列１＿属性値＿文字列２＿属性」、「文字列１＿属性値＿文字列２＿属性＿文字列３」などの形式を含んでもよい。
【００２３】
以上の候補属性テンプレートでは、属性及び属性値はワイルドカード（例えば「＊」）で表され、文字列は、具体的な文字を含み、且つその長さは所定閾値以下である。
【００２４】
候補属性テンプレートがテキストに出現する回数が多いほど、該候補属性テンプレートが汎用性のより高いテンプレートであることを意味する。従って、ステップＳ３４０において、テキストにおける各候補属性テンプレートの出現回数を決定し、該出現回数に基づいて、該候補属性テンプレートを正式な属性テンプレートとして設定するか否かを決定してもよい。具体的には、候補属性テンプレートにより構成された集合がＰで表すと仮定すると、候補属性テンプレートの集合Ｐにおける各候補属性テンプレートＰｉについて、以下の式（１）に従ってその信頼度ｃｏｎｆ（Ｐｉ）を計算してもよい。
【数１】
2020166825.tif 000003
【００２５】
ここで、ｆｒｅｑ（Ｐｉ）はテキストにおける候補属性テンプレートＰｉの出現回数を表す。ステップＳ３５０において、算出された信頼度ｃｏｎｆ（Ｐｉ）が所定閾値よりも大きい場合、該候補属性テンプレートＰｉを属性テンプレートとして決定する。そうでない場合、所定閾値以下の信頼度を有する候補属性テンプレートを正式な属性テンプレートとしない。
【００２６】
図１に戻り、属性テンプレートが決定された後に、ステップＳ１５０において、該属性テンプレートを用いて他の（新たな）属性を抽出する。以下は、図４を参照しながらステップＳ１５０の処理を詳細に説明する。
【００２７】
図４は、属性テンプレートを用いて新たな属性を取得する処理の流れを示している。図４に示すように、まず、ステップＳ４１０において、テキストにおいて属性テンプレートに合致する合致の文を検索する。特に、ここのテキストは、上述した属性テンプレートを生成するためのテキストであってもよいし、他の異なるテキストであってもよい。
【００２８】
一例として、上記の属性テンプレート「測定された＊は＊程度である」を用いて、例えば合致の文「測定された電圧は２５Ｖ程度である」を取得してもよい。該合致の文では、単語「電圧」は、新たな属性であり、且つ属性テンプレートの２つの文字列「測定された」と「は」との間に位置する。このため、図４のステップＳ４２０において、合致の文には２つの文字列の間に位置する第１単語が存在する場合、該第１単語を新たな属性として直接決定してもよい。
【００２９】
なお、「属性値＿文字列１＿属性＿文字列２」、「文字列１＿属性＿文字列２＿属性値」、「文字列１＿属性＿文字列２＿属性値＿文字列３」、「文字列１＿属性値＿文字列２＿属性＿文字列３」などの形式の属性テンプレートを用いて取得された合致の文は全て上記の態様に適用されてもよい。
【００３０】
一方、合致の文には２つの文字列で区切られた単語が存在しない場合、新たな属性を直接決定することはできない。例えば、「属性＿文字列＿属性値」の形式の属性テンプレートを用いて取得された合致の文では、文字列の前の、属性を表す用語を構成する文字の数を決定できないため、ステップＳ４３０の処理を実行する必要がある。
【００３１】
具体的には、ステップＳ４３０において、１つの文字列に隣接する第２単語について、該第２単語とその隣接単語とが複合語を構成しているか否かを決定する。ここで、該隣接単語は、文字列とは反対の他方側に該第２単語に隣接する。ステップＳ４３０の処理の詳細は図５を参照しながら後述する。
【００３２】
ステップＳ４３０の決定結果がＮＯである場合、該第２単語自体が完全な単語であり、複合語の一部ではないことを意味するため、ステップＳ４４０において、該第２単語を新たな属性として決定してもよい。
【００３３】
ステップＳ４３０の決定結果がＹＥＳである場合、該第２単語と隣接単語とが複合語を構成しているが、この場合に該複合語が完全な単語であるか、それとも他の複合語の一部であるかを決定できないことを意味する。このため、該複合語と次の隣接単語とが他の複合語を構成しているか否かを判断する必要がある。ここで、「次の隣接単語」は、文字列とは反対の他方側に該複合語に隣接する単語を意味する。
【００３４】
従って、ステップＳ４５０において、該複合語と次の隣接単語とが他の複合語を構成しているか否かを決定する。決定結果がＮＯである場合、該複合語自体が完全な単語であることを意味するため、ステップＳ４６０において、該複合語を新たな属性として決定する。一方、決定結果がＹＥＳの場合、該複合語が他の複合語の一部であることを意味するため、該他の複合語とさらに次の隣接単語との関係を判断する必要がある。そして、完全な単語を取得して該単語を新たな属性として決定するまで、ステップＳ４５０及びＳ４６０と同様な方法に従って処理を実行し続けてもよい。
【００３５】
以上は合致の文において新たな属性を決定する例を説明した。抽出された新たな属性値の例として、合致の文に出現する数値、又は数値と単位との組み合わせ（例えば上記の「２５Ｖ」）を認識し、該数値などを新たな属性値として直接決定してもよい。
【００３６】
以下は、図５を参照しながら、ステップＳ４３０の処理、即ち第２単語と隣接単語とが複合語を構成しているか否かを決定する処理を詳細に説明する。
【００３７】
合致の文には２つの文字列で区切られた単語が存在しない場合、ステップＳ５１０において、まず、１つの文字列の前又は後の所定距離内の複数の単語を決定し、そして、該複数の単語のうちの接置詞、副詞などの単語を用いて、残った単語を複数のグループに分ける。該処理は上述したステップＳ２３０の処理と同様である。
【００３８】
説明の便宜上、以下は、文字列の前の複数の単語をグループに分ける場合の処理を説明するが、当業者が分かるように、同様な処理方法は、文字列の後の複数の単語をグループ分ける場合に適用されてもよい。
【００３９】
文字列の前のグループが｛ｗ１，ｗ２，…，ｗｊ，ｗｉ｝で表されると仮定し、ここで、ｗｉは文字列に隣接する第２単語を表し、ｗｊは第２単語ｗｉの前に第２単語ｗｉに隣接する単語を表す。ステップＳ５２０において、以下の式（２）に従って、第２単語ｗｉとその隣接単語ｗｊとが同時に出現する第１確率を決定する。
【数２】
2020166825.tif 000004
【００４０】
ここで、ｃ（ｗｊｗｉ）は第２単語ｗｉと隣接単語ｗｊとが同時に出現する回数を表し、ｃ（ｗｉ）は第２単語ｗｉが出現する回数を表す。
【００４１】
次に、ステップＳ５３０において、以下の式（３）に従って、第２単語ｗｉと該グループにおける各単語ｗｎとが同時に出現する第２確率の平均値を計算する。
【数３】
2020166825.tif 000005
【００４２】
ここで、Ｋは該グループにおける第２単語ｗｉの前に位置する単語の数を表す。
【００４３】
次に、ステップＳ５４０において、第１確率ｐ（ｗｊ｜ｗｉ）が第２確率の平均値Ｅ（ｗｎ）より小さいか否かを判断する。第１確率ｐ（ｗｊ｜ｗｉ）が第２確率の平均値Ｅ（ｗｎ）より小さい場合、ステップＳ５５０において、第２単語ｗｉと隣接単語ｗｊとが複合語を構成していないと決定する。次に、図４のステップＳ４４０において、該第２単語ｗｉを新たな属性として決定してもよい。
【００４４】
一方、第１確率ｐ（ｗｊ｜ｗｉ）が第２確率の平均値Ｅ（ｗｎ）以上である場合、ステップＳ５６０において、第２単語ｗｉと隣接単語ｗｊとが複合語を構成していると決定する。次に、図４のステップＳ４５０において、第２単語ｗｉ及び隣接単語ｗｊにより構成された複合語と次の隣接単語とが他の複合語を構成しているか否かをさらに判断する必要がある。
【００４５】
なお、図５は第２単語と隣接単語とが複合語を構成しているか否かを決定する処理を示しているが、当業者が分かるように、図４のステップＳ４５０において同様な処理を用いて、複合語と次の隣接単語とが他の複合語を構成しているか否かを決定してもよい。この場合は、複合語を図５における第２単語と見なし、次の隣接単語を図５における隣接単語と見なしてもよい。
【００４６】
以上は図２〜図５を参照しながら図１に示す知識ベースの生成方法を詳細に説明した。該方法は、テキストに基づいて構築された属性テンプレートを用いて、該テキスト又は他のテキストからより多くの新たな属性を抽出し、これらの属性を用いて知識ベースを構築することができる。本発明の方法は、手動でラベル付けされた訓練コーパスを使用することなく、属性及び属性値を効率的に抽出することができ、科学技術文献に適用した場合により明らかな利点を有する
以上は具体的な実施例を参照しながら本発明の実施形態を説明した。上記の実施例に係る方法は、ソフトウェア、ハードウェア、又はソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実現されてもよい。ソフトウェアに含まれるプログラムは、装置の内部又は外部に設置された記憶媒体に予め記憶されてもよい。一例として、実行中に、これらのプログラムはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）に書き込まれ、プロセッサ（例えばＣＰＵ）により実行されることで、本明細書で説明された各処理を実現する。
【００４７】
図６は本発明を実現可能なコンピュータのハードウェアの例示的な構成を示すブロック図であり、該コンピュータのハードウェアは本発明に係る知識ベースの生成装置の一例である。
【００４８】
図６に示すように、コンピュータ６００では、中央処理装置（ＣＰＵ）６０１、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）６０２及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６０３がバス６０４により相互に接続されている。
【００４９】
入力／出力インターフェース６０５は、バス６０４にさらに接続されている。入力／出力インターフェース６０５には、キーボード、マウス、マイクロフォンなどにより構成された入力部６０６、ディスプレイ、スピーカなどにより構成された出力部６０７、ハードディスク、不揮発性メモリなどにより構成された記憶部６０８、ネットワークインターフェースカード（ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）カード、モデムなど）により構成された通信部６０９、及び移動可能な媒体６１１をドライブするドライバ６１０が接続されている。移動可能な媒体６１１は、例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク又は半導体メモリである。
【００５０】
上記の構成を有するコンピュータにおいて、ＣＰＵ６０１は、記憶部６０８に記憶されているプログラムを、入力／出力インターフェース６０５及びバス６０４を介してＲＡＭ６０３にロードし、プログラムを実行することにより、上記の方法を実行する。
【００５１】
コンピュータ（ＣＰＵ６０１）により実行されるプログラムは、パッケージ媒体である移動可能な媒体６１１に記録されてもよい。該パッケージ媒体は、例えば磁気ディスク（フロッピーディスクを含む）、光ディスク（コンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）などを含む）、光磁気ディスク、又は半導体メモリにより形成される。また、コンピュータ（ＣＰＵ６０１）により実行されるプログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送の有線又は無線の伝送媒体を介して提供されてもよい。
【００５２】
移動可能な媒体６１１がドライバ６１０にインストールされると、プログラムは、入力／出力インターフェース６０５を介して記憶部６０８にインストールすることができる。
また、プログラムは、有線又は無線の伝送媒体を介して通信部６０９で受信され、記憶部６０８にインストールされる。或いは、プログラムは、ＲＯＭ６０２又は記憶部６０８に予めインストールされてもよい。
【００５３】
コンピュータにより実行されるプログラムは、本明細書で説明する順序に従って処理を実行するプログラムであってもよいし、処理を並列的に実行し、或いは必要に応じて（例えば呼び出しの時に）処理を実行するプログラムであってもよい。
【００５４】
本明細書で説明されている装置又はユニットは論理的なものであり、物理的な装置又はエンティティに限定されない。例えば、本明細書で説明されている各ユニットの機能は複数の物理エンティティにより実現されてもよいし、本明細書で説明される複数のユニットの機能は単一の物理エンティティにより実現されてもよい。また、１つの実施例で説明される特徴、構成要素、要素、ステップなどは、該実施例に限定されず、例えば、他の実施例に適用されてもよく、例えば他の実施例の特定の特徴、構成要素、要素、ステップなどの代わりに用いてもよいし、それと組み合わせてもよい。
【００５５】
本発明の範囲は、本明細書に記載の具体的な実施例に限定されない。当業者により理解できるように、設計要求及び他の要因に応じて、本発明の原理及び要旨から逸脱することなく、本明細書の実施例に対して様々な修正又は変更を行ってもよい。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲及びその均等物により制限される。
【００５６】
また、上述の各実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示するが、これらの付記に限定されない。
（付記１）
知識ベースの生成方法であって、
複数の単位を含む単位テーブルを決定するステップと、
テキストから属性値を抽出するステップであって、前記属性値は、数字と前記単位テーブルにおける単位との組み合わせである、ステップと、
前記属性値の前及び後の単語に基づいて、前記属性値に関連する候補属性を決定するステップと、
前記複数の単位の定義を含む文書において前記候補属性を検索し、検索により取得された候補属性を、前記属性値に対応する正式属性として決定するステップと、
前記テキストに出現する前記属性値及び前記正式属性を含む文に基づいて、属性テンプレートを構築するステップと、
前記属性テンプレートを用いて前記テキストにおいて他の属性を決定するステップと、を含む、方法。
（付記２）
前記テキストに含まれる単位が前記単位テーブルにおける単位となるように、前記テキストにおける文字に対して正規化処理を行うステップ、をさらに含む、付記１に記載の方法。
（付記３）
前記属性値の前及び後の単語は、前記属性値から所定距離内の複数の単語を含む、付記１に記載の方法。
（付記４）
前記属性値の前及び後の単語を複数のグループに分けるステップと、
各グループに含まれる単語の全ての組み合わせを決定し、各組み合わせを１つの候補属性として決定するステップと、をさらに含む、付記１に記載の方法。
（付記５）
前記属性値の前及び後の単語から接置詞及び副詞を除去し、除去された接置詞及び副詞を用いて残った単語を前記複数のグループに分けるステップ、をさらに含む、付記４に記載の方法。
（付記６）
複数の候補属性が検索により取得された場合、前記候補属性の長さ又は前記候補属性と前記属性値との距離に基づいて、前記属性値に対応する正式属性を決定するステップ、をさらに含む、付記１に記載の方法。
（付記７）
前記テキストに出現する前記属性値及び前記正式属性を含む文は、前記属性値又は前記正式属性に隣接する１つ又は複数の文字列をさらに含み、
前記方法は、
前記文字列の長さが第１閾値以下である場合、前記文に含まれる前記属性値及び前記正式属性をワイルドカードに置き換え、前記ワイルドカード及び前記文字列に基づいて候補属性テンプレートを構築するステップと、
前記テキストにおける前記候補属性テンプレートの出現回数を決定し、前記出現回数に基づいて前記候補属性テンプレートの信頼度を決定するステップと、
前記信頼度が第２閾値よりも大きい場合、前記候補属性テンプレートを前記属性テンプレートとして決定するステップと、をさらに含む、付記１に記載の方法。
（付記８）
前記テキストにおいて前記属性テンプレートに合致する合致の文を検索するステップと、
前記合致の文には２つの文字列の間に位置する１つ又は複数の第１単語が存在する場合、前記１つ又は複数の第１単語を前記他の属性として決定するステップと、
前記合致の文には２つの文字列の間に位置する単語が存在しない場合、１つの文字列にのみ隣接する第２単語と隣接単語とが複合語を構成しているか否かを決定し、決定結果に基づいて前記第２単語が前記他の属性であるか否かを決定するステップであって、前記隣接単語は、前記１つの文字列とは反対の他方側に前記第２単語に隣接する、ステップと、をさらに含む、付記７に記載の方法。
（付記９）
２つの文字列の間に位置する単語が存在しない場合、前記１つの文字列から所定距離内の複数の単語をグループに分けるステップと、
前記第２単語を含むグループにおいて、前記第２単語と前記隣接単語とが同時に出現する第１確率を決定するステップと、
前記第２単語を含む前記グループにおいて、各単語と前記第２単語とが同時に出現する第２確率の平均値を計算するステップと、
前記第１確率が前記平均値よりも小さい場合、前記第２単語と前記隣接単語とが複合語を構成していないと決定し、前記第１確率が前記平均値以上である場合、前記第２単語と前記隣接単語とが複合語を構成していると決定するステップと、をさらに含む、付記８に記載の方法。
（付記１０）
前記第２単語と前記隣接単語とが複合語を構成していない場合、前記第２単語を前記他の属性として決定するステップと、
前記第２単語と前記隣接単語とが複合語を構成している場合、前記複合語と次の隣接単語とが他の複合語を構成しているか否かを決定し、前記他の複合語を構成していない場合、前記複合語を前記他の属性として決定するステップであって、前記次の隣接単語は、前記１つの文字列とは反対の他方側に前記複合語に隣接する、ステップと、をさらに含む、付記８に記載の方法。
（付記１１）
知識ベースの生成装置であって、メモリと、１つ又は複数のプロセッサと、を含み、前記プロセッサは、
複数の単位を含む単位テーブルを決定するステップと、
テキストから属性値を抽出するステップであって、前記属性値は、数字と前記単位テーブルにおける単位との組み合わせである、ステップと、
前記属性値の前及び後の単語に基づいて、前記属性値に関連する候補属性を決定するステップと、
前記複数の単位の定義を含む文書において前記候補属性を検索し、検索により取得された候補属性を、前記属性値に対応する正式属性として決定するステップと、
前記テキストに出現する前記属性値及び前記正式属性を含む文に基づいて、属性テンプレートを構築するステップと、
前記属性テンプレートを用いて前記テキストにおいて他の属性を決定するステップと、を実行する、装置。
（付記１２）
プログラムが記憶されている記録媒体であって、前記プログラムがコンピュータにより実行される際に、前記コンピュータに付記１〜１０の何れかに記載の方法を実行させる、記録媒体。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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