(57)【要約】【課題】人的な作業負荷を軽減しつつ、類義語および関連語の判定精度を向上させる。【解決手段】情報処理装置は、第１単語および第２単語に共通する複数の共起単語を特定し、特定した共起単語と、第１単語および第２単語の夫々との間の共起指数に基づき、第１単語と第２単語の類義性または関連性を判定する。より詳細には、情報処理装置は、特定した共起単語のうち、第１単語および第２単語との間の共起指数の少なくともいずれかが予め設定した第１閾値を超えていないものを選出し、選出した共起単語の夫々について、第１単語および第２単語の夫々との間の共起指数の差分を求め、差分が予め設定した第２閾値を超えていれば、第１単語と第２単語を関連語の候補と判定し、差分が第２閾値を超えていなければ、第１単語と第２単語を類義語の候補と判定する。【選択図】図１１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１単語および第２単語に共通する複数の共起単語を特定し、特定した前記共起単語と、前記第１単語および前記第２単語の夫々との間の共起指数に基づき、前記第１単語と前記第２単語の類義性または関連性を判定する、
情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
特定した前記共起単語のうち、前記第１単語および前記第２単語との間の共起指数の少なくともいずれかが予め設定した第１閾値を超えていないものを選出し、選出した前記共起単語の夫々について、前記第１単語および前記第２単語の夫々との間の共起指数の差分を求め、前記差分が予め設定した第２閾値を超えていれば、前記第１単語と前記第２単語を関連語の候補と判定し、前記差分が前記第２閾値を超えていなければ、前記第１単語と前記第２単語を類義語の候補と判定する、
情報処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記第１単語と前記第２単語は、両者の類義性を判定する所定のアルゴリズムにより類義語の候補と判定されたものである、
情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記第１単語と前記第２単語は、第１属性を持つ単語と、第１属性と関連する第２属性を持つ単語との間の共起指数に基づき、前記第２属性を共通に持つ単語間の類義性を判定することにより類義語の候補と判定されたものである、
情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記第１単語と前記第２単語は、前記第１属性を持つ第３単語と、前記第２属性を持つ第４単語との間の第１共起指数を求め、前記第１属性を持つ前記第３単語と、前記第２属性を持つ第５単語との間の第２共起指数を求め、前記第１共起指数および前記第２共起指数に基づき、前記第４単語と前記第５単語との類義性を判定することにより、類義語の候補と判定されたものである、
情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理装置であって、
前記第１共起指数および前記第２共起指数が予め設定された下限値以上である場合に、前記第４単語と前記第５単語を前記類義語の候補と判定する、
情報処理装置。
【請求項７】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
ユーザインタフェースと通信可能に接続し、
前記ユーザインタフェースを介してユーザから前記第１閾値の設定を受け付ける、
情報処理装置。
【請求項８】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
ユーザインタフェースと通信可能に接続し、
前記ユーザインタフェースを介してユーザから前記第２閾値の設定を受け付ける、
情報処理装置。
【請求項９】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
ユーザインタフェースと通信可能に接続し、
前記第１単語と前記第２単語を類義語の候補とするか関連語の候補とするかを判定した結果を、前記ユーザインタフェースを介してユーザに提示する、
情報処理装置。
【請求項１０】
情報処理装置が、第１単語および第２単語に共通する複数の共起単語を特定し、特定した前記共起単語と、前記第１単語および前記第２単語の夫々との間の共起指数に基づき、前記第１単語と前記第２単語の類義性または関連性を判定する、
情報処理方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の情報処理方法であって、
前記情報処理装置が、特定した前記共起単語のうち、前記第１単語および前記第２単語との間の共起指数の少なくともいずれかが予め設定した第１閾値を超えていないものを選出し、選出した前記共起単語の夫々について、前記第１単語および前記第２単語の夫々との間の共起指数の差分を求め、前記差分が予め設定した第２閾値を超えていれば、前記第１単語と前記第２単語を関連語の候補と判定し、前記差分が前記第２閾値を超えていなければ、前記第１単語と前記第２単語を類義語の候補と判定する、
情報処理方法。
【請求項１２】
請求項１０に記載の情報処理方法であって、
前記第１単語と前記第２単語は、両者の類義性を判定する所定のアルゴリズムにより類義語の候補と判定されたものである、
情報処理方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の情報処理方法であって、
前記第１単語と前記第２単語は、第１属性を持つ単語と、第１属性と関連する第２属性を持つ単語との間の共起指数に基づき、前記第２属性を共通に持つ単語間の類義性を判定することにより類義語の候補と判定されたものである、
情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置および情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、情報システム構築に関する提案書や仕様書等といった、特定の案件に関する文書群でのみ成り立つ同義語のある文書から、同義語を抽出する同義語抽出システムに関して記載されている。同義語抽出システムは、対象とする文書もしくは文書群の入力を受け付け、各文章に使用されている全単語の抽出および単語の定量的特徴である単語計量情報、単語の定性的特徴である単語情報の抽出を行い、抽出された各文章に使用されている各単語について、単語情報を利用して、各単語が使用された文脈に関する文脈情報を作成し、文脈類似度算出方法によって各単語の文脈情報間の類似性を各単語組合せの文脈類似度として算出し、抽出された各文章に使用されている各単語について、各単語の文字構成に関する表記情報を作成し、表記類似度算出方法によって各単語の表記情報間の類似性を各単語組合せの表記類似度として算出する。
【０００３】
特許文献２には、データ集合を分類するデータ分類装置に関して記載されている。データ分類装置は、データ集合に含まれる各データを階層的にクラスタリングした階層的クラスタ構造において最下層に属する各クラスタについて、各クラスタを代表するデータをそれぞれ決定し、最下層代表データ決定手段が決定した各データのうち、各クラスタ間において中心性の高いクラスタを代表するデータを、最下層より１つ上位の階層に属するクラスタを代表するデータと決定し、さらに、最上層に至るまで、処理対象の階層に属する中心性の高いクラスタを代表するデータを、処理対象の階層より１つ上位の階層に属するクラスタを代表するデータと決定する処理を繰り返し実行する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許第９０３７４６４号明細書
【特許文献２】特開２０１１−３１５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
例えば、病院や薬局等の医療機関等においては、レセプトの記入ミスや不正請求のチェック等の確認作業が、補助的に情報処理システムを利用しつつも膨大なマンパワーをかけて行われている。こうした確認作業においては、キーワード検索機能を利用した文書の検索が行われるが、その場合、ユーザが指定した検索語だけでなく、その検索語に関する類義語や関連語についても検索キーワードに含めることで、検索精度を高めることができる。また類義語と関連語を区別してユーザに提示することで、ユーザは適切かつ柔軟に検索キーワードを設定することができ、検索精度をより高めることができる。
【０００６】
ここで上記の特許文献１に記載された技術では、類義語の判定精度を向上させるために、文書内に出現する単語を出現確率で結び付けるための膨大なデータを用いた学習が必要になる。また特許文献２に記載された技術は、共通の上位概念を持つ下位概念を類義語として抽出するものであるため、類義語や関連語の抽出精度を高めるためにはデータに十分な属性を付与する必要があり、そのための人的負荷が課題となる。
【０００７】
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、その目的は、人的な作業負荷を軽減しつつ、類義語および関連語の判定精度を向上させることが可能な情報処理装置および情報
処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するための本発明の一つは、情報処理装置であって、第１単語および第２単語に共通する複数の共起単語を特定し、特定した前記共起単語と、前記第１単語および前記第２単語の夫々との間の共起指数に基づき、前記第１単語と前記第２単語の類義性または関連性を判定する。
【０００９】
その他、本願が開示する課題、およびその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、および図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、人的な作業負荷を軽減しつつ、類義語および関連語の判定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】文書検索システムの概略的な構成を示すブロック図である。
【図２】文書検索装置等を構成する情報処理装置の一例を示すブロック図である。
【図３】文書検索装置が備える主な機能を示す図である。
【図４】属性関係表の一例である。
【図５】単語−属性対応表の一例である。
【図６】属性関係表から選択された属性を持つ単語に属性タグを付与する様子を説明する図である。
【図７】文書−属性タグ対応表の一例である。
【図８】関係単語対応表の一例である。
【図９】単語共起指数計算結果の一例である。
【図１０】類義語判定方法（１）により類義語の候補と特定された第１単語と第２単語の例である。
【図１１】第１単語および第２単語の夫々と共起単語の夫々との間の共起指数の例である。
【図１２】第１閾値により選出された共起単語について、第１単語と第２単語との間の共起指数の差分を求めた例である。
【図１３】類義語特定方法（２）及び関連語特定方法により類義語候補と関連語候補を判定した結果の例である。
【図１４】類義語辞書の例である。
【図１５】類義語除外リストの例である。
【図１６】辞書更新処理を説明するフローチャートである。
【図１７】属性タグ付与処理を説明するフローチャートである。
【図１８】属性関係単語検索処理を説明するフローチャートである。
【図１９】類義語／関連語確認処理を説明するフローチャートである。
【図２０】類義語／関連語判定処理を説明するフローチャートである。
【図２１】文書検索処理を説明するフローチャートである。
【図２２】属性関係選択画面の一例である。
【図２３】閾値設定画面の一例である。
【図２４】探索条件設定画面の一例である。
【図２５】探索結果表示画面の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、実施形態について図面を参照しつつ説明する。以下の説明において、同一のまたは類似する構成に同一の符号を付して重複した説明を省略することがある。また以下の説
明において、同種の構成を区別する必要がある場合、構成を総称する符号の後に括弧書きで識別子（数字、アルファベット等）を表記することがある。
【００１３】
図１は、第１実施形態に係る情報処理システム（以下、「文書検索システム１」と称する。）の構成を示すブロック図である。文書検索システム１は、文書検索装置１０、１つ以上のデータ管理装置４、およびユーザ端末２を含む。これらはいずれも情報処理装置（コンピュータ）を用いて構成されている。文書検索装置１０とデータ管理装置４は、通信ネットワーク５を介して通信可能に接続されている。また文書検索装置１０とユーザ端末２は通信可能に接続されている。
【００１４】
通信ネットワーク５は、有線方式または無線方式の通信手段であり、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＷｉＦｉ（登録商標）、インタ
ーネット、専用線、公衆通信網、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＲＳ−２３２Ｃ等の規格に準拠した通信手段等である。通信ネットワーク５は、複数種類の通信手段を組み合わせたものでもよい。
【００１５】
尚、本実施形態では、文書検索装置１０、データ管理装置４、およびユーザ端末２は夫々、独立した装置であるとして説明するが、これらの全部または一部が共通の装置で構成されていてもよい。例えば、文書検索装置１０とデータ管理装置４は同一の装置であっても構わない。また文書検索装置１０とユーザ端末２は同一の装置であっても構わない。
【００１６】
同図に示すように、データ管理装置４は、機能部（処理部）としてデータ管理部４１を有し、文書データ１６０を記憶する。文書データ１６０は、例えば、医療現場におけるレセプトや請求書であるが、文書データ１６０の種類は限定されず、例えば、企業や官公庁等の組織で取り扱われる文書データ１６０でもよい。データ管理装置４は、文書検索装置１０と通信し、文書検索装置１０に文書データ１６０を提供（送信）する。
【００１７】
文書検索装置１０は、文書データを対象としたキーワード検索を行う。文書検索装置１０は、例えば、文書データ１６０の管理を行う管理拠点に設けられる。文書検索装置１０は、データ管理装置４から提供される文書データ１６０から抽出される単語の間の類義性や関連性を判定する。以下、類義性を有する２つの単語の組のことを類義語と称し、関連性を有する単語の組のことを関連語と称する。文書検索装置１０は、後述する判定方法により、２つの単語の組が類義語であるか関連語であるかを判定する。
【００１８】
文書検索装置１０は、文書データ１６０から抽出される単語に属性（ラベル）を付与する。属性は、単語の意味内容から把握される単語の種別を示す情報である。例えば、文書検索装置１０は、「胃炎」、「脂質異常症」、「高脂血症」、「肥満症」等の単語について、「病名」という属性を付与する。また例えば、文書検索装置１０は、「胃薬」、「鎮痛剤」、「頭痛薬」等の単語について「医薬品」という属性を付与する。
【００１９】
文書検索装置１０は、文書データ１６０から抽出される単語の間の共起指数を求める。共起指数は、ある単語が文章中に現れたとき、その文章中に別の単語がどの程度頻繁に現れるかを示す指標である。共起指数は、例えば、「ｗｏｒｄ２ｖｅｃ」により求められる単語ベクトル距離から求められる。文書検索装置１０は、共起指数を用いて文書データ１６０から抽出される単語の間の類義性や関連性を判定する。
【００２０】
図２は、文書検索装置１０、データ管理装置４、およびユーザ端末２を実現する情報処理装置の一例を示すブロック図である。同図に示すように、例示する情報処理装置１００は、プロセッサ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５、および通信装置１６を備える。尚、情報処理装置１００は、例えば、クラウドシステム
（Cloud System）により提供されるクラウドサーバ（Cloud Server）のように仮想的な情報処理資源を用いて実現されるものであってもよい。また情報処理装置１００は、例えば、コンテナ基盤にデプロイされたコンテナとして実現されるものであってもよい。
【００２１】
プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable
Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＡＩ（Artificial Intelligence）チップ等を用いて構成されている。
【００２２】
主記憶装置１２は、プログラムやデータを記憶する装置であり、例えば、ＲＯＭ（Read
Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、不揮発性メモリ（ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM））等である。
【００２３】
補助記憶装置１３は、例えば、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Solid State Drive
）、光学式記憶装置（ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等）、ストレージシステム、ＩＣカード、ＳＤカードや光学式記録媒体等の記録媒体の読取／書込装置、クラウドサーバの記憶領域等である。補助記憶装置１３には、記録媒体の読取装置や通信装置１６を介してプログラムやデータを読み込むことができる。補助記憶装置１３に格納（記憶）されているプログラムやデータは主記憶装置１２に随時読み込まれる。
【００２４】
入力装置１４は、外部からの入力を受け付けるインタフェースであり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、カードリーダ、ペン入力方式のタブレット、音声入力装置等である。
【００２５】
出力装置１５は、処理経過や処理結果等の各種情報を出力するインタフェースである。出力装置１５は、例えば、上記の各種情報を可視化する表示装置（液晶モニタ、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、グラフィックカード等）、上記の各種情報を音声化する装置（音声出力装置（スピーカ等））、上記の各種情報を文字化する装置（印字装置等）である。尚、例えば、情報処理装置１００が通信装置１６を介して他の装置との間で情報の入力や出力を行う構成としてもよい。
【００２６】
通信装置１６は、他の装置との間の通信を実現する装置である。通信装置１６は、通信ネットワーク５を介した他の装置との間の通信を実現する、有線方式または無線方式の通信インタフェースであり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュール、ＵＳＢモジュール、シリアル通信モジュール等である。
【００２７】
文書検索装置１０、データ管理装置４、およびユーザ端末２の機能は、プロセッサ１１が、主記憶装置１２に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、もしくは、これらの装置を構成するハードウェア（ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＡＩチップ等）によって実現される。
【００２８】
文書検索装置１０、データ管理装置４、およびユーザ端末２には、例えば、オペレーティングシステム、デバイスドライバ、ファイルシステム、ＤＢＭＳ（DataBase Management System）等が導入されていてもよい。
【００２９】
図３に文書検索装置１０が備える主な機能を示している。同図に示すように、文書検索装置１０は、記憶部１１０、辞書更新処理部１２０、検索キーワード生成部１３０、文書検索部１３５、およびデータ管理通信部１４０の各機能を備える。このうち辞書更新処理部１２０は、属性タグ付与部１２１、単語共起指数計算部１２２、類義語／関連語判定部１２３、および類義語登録部１２４を備える。これらの機能は、プロセッサ１１が、主記
憶装置１２に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、もしくは、文書検索装置１０が備えるハードウェア（ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＡＩチップ等）により実現される。
【００３０】
記憶部１１０は、文書−属性タグ対応表１５１、関係単語対応表１５２、および単語共起指数計算結果１５３、文書データ１６０、属性関係表１６１、単語−属性対応表１６２、類義語辞書１６３、類義語除外リスト１６４、関連語辞書１６５、関連語除外リスト１６６、第１閾値１７１、第２閾値１７２、属性タグ付文書データ１８１、および削除済属性タグ付文書データ１８２を記憶する。尚、記憶部１１０は、例えば、ＤＢＭＳが提供するデータベースのテーブルや、ファイルシステムが提供するファイルとして、これらの情報（データ）を記憶する。
【００３１】
文書−属性タグ対応表１５１には、文書データ１６０のどの位置のどの単語に属性タグが付与されたかを示す情報が管理される。関係単語対応表１５２には、互いに関係する属性を夫々持つ単語の対応関係が管理される。単語共起指数計算結果１５３には、互いに関係する属性を持つ単語間の共起指数の計算結果が管理される。
【００３２】
文書データ１６０は、データ管理装置４から取得される文書データ１６０である。文書データ１６０は、例えば、文章が記述されたテキストデータであるが、文書データ１６０のデータ形式は、単語の検索が可能であればどのような形式でもよい。
【００３３】
属性関係表１６１には、単語−属性対応表１６２に登録された属性間の関連性が管理される。単語−属性対応表１６２には、単語と属性との対応関係が管理される。
【００３４】
類義語辞書１６３には、類義語と判定された単語が登録される。類義語除外リスト１６４には、実際には類義性のない単語が登録される。
【００３５】
関連語辞書１６５には、関連語と判定された単語が管理される。関連語除外リスト１６６には、実際には関連性のない単語が管理される。
【００３６】
第１閾値１７１、第２閾値１７２、属性タグ付文書データ１８１、および削除済属性タグ付文書データ１８２の詳細については後述する。
【００３７】
図３に示す辞書更新処理部１２０は、文書データ１６０から抽出される単語の間の類義性や関連性を判定して辞書登録を行う。同図に示すように、辞書更新処理部１２０は、属性タグ付与部１２１、単語共起指数計算部１２２、類義語／関連語判定部１２３、類義語登録部１２４、および関連語登録部１２５を含む。
【００３８】
このうち属性タグ付与部１２１は、文書データ１６０から抽出した単語に、その属性を示す情報である属性タグを付与（設定）する。
【００３９】
単語共起指数計算部１２２は、文書データ１６０から抽出した単語（後述する共起単語を含む）の間の共起指数を求める。
【００４０】
類義語／関連語判定部１２３は、文書データ１６０から抽出される２つの単語について類義語の候補（類義語の関係にある単語の組）とするか、関連語（関連語の関係にある単語の組）の候補とするかを判定する。
【００４１】
類義語登録部１２４は、類義語／関連語判定部１２３が判定した類義語の候補を、ユーザ端末２を介してユーザに提示し、ユーザ端末２に対するユーザの登録操作に応じて当該
単語の組を類義語として類義語辞書１６３に登録する。
【００４２】
関連語登録部１２５は、類義語／関連語判定部１２３が判定した関連語の候補を、ユーザ端末２を介してユーザに提示し、ユーザ端末２に対するユーザの登録操作に応じて当該単語の組を関連語として関連語辞書１６５に登録する。
【００４３】
図３に示す検索キーワード生成部１３０は、文書データ１６０の検索に用いる検索キーワードを生成する。検索キーワード生成部１３０は、検索キーワードの生成に際し、類義語辞書１６３や関連語辞書１６５を適宜利用してユーザから受け付けた検索キーワードを拡充する。
【００４４】
文書検索部１３５は、検索キーワード生成部１３０が生成した検索キーワードを用いて文書データ１６０の検索を行う。
【００４５】
データ管理通信部１４０は、データ管理装置４やユーザ端末２との間で授受される情報（データ）の通信に関する機能を提供する。
【００４６】
図４に属性関係表１６１の例を示す。属性関係表１６１には、ある属性（以下、「属性Ｐ」とする。）に関連する他の属性（以下、「属性Ｐｒ」とする。）を示す情報が管理される。例示する属性関係表１６１は、属性Ｐ１６１１および属性Ｐｒ１６１２の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。本例では、「病気」という属性Ｐに関連する属性Ｐｒとして、「医薬品」、「症状」等が設定されている。また「医薬品」という属性Ｐに関連する属性Ｐｒとして、「病気」、「症状」、「作用」等が設定されている。
【００４７】
図５に単語−属性対応表１６２の例を示す。単語−属性対応表１６２には、単語と当該単語に付与されている属性との対応が管理される。例示する単語−属性対応表１６２は、属性１６２１および単語１６２２の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。本例では、「糖尿病」、「脂質異常症」、「高脂血症」等の病名を示す単語に「病気」という属性が設定されている。また「インスリン」、「メバロチン」等の医薬品を示す単語に「医薬品」という属性が設定されている。
【００４８】
尚、単語−属性対応表１６２の属性は、単語の一般的な属性を設定することができる。例えば、数千から数万に及ぶ病名に対して病気という属性を対応させ、数千から数万に及ぶ医薬品名に対して医薬品という属性を対応させることができる。このため、数千から数万に及ぶ病名および医薬品名に対して、類義語や関連語の判定に必要な十分な属性を詳細に設定する必要がなくなり、類義語や関連語の判定に必要な十分な属性を単語に付与するための人的な作業量を低減することができる。また、互いに関連する属性をそれぞれ持つ単語間の共起指数を類義語や関連語の判定に用いることで、類義性または関連性がない単語が類義性または関連性があると誤判定されるのを低減することができ、類義語または関連語の判定精度を向上させることができる。
【００４９】
図６は、属性タグ付与部１２１が、文書データ１６０に含まれている単語について、属性関係表１６１から選択された属性を持つ単語に属性タグを付与する様子を説明する図である。本例は医療分野における文書データ１６０に含まれている単語について属性を付与する場合である。本例では３つの文書データ１６０（１）〜（３）に基づき、属性タグ付文書データ１８１（１）〜（３）を生成する。
【００５０】
同図に示すように、属性タグ付与部１２１は、単語−属性対応表１６２に登録されている単語を文書データ１６０（１）〜（３）の夫々から抽出し、抽出した単語について単語−属性対応表１６２に対応づけられている属性を示す属性タグを付与することにより、各
文書データ１６０について属性タグ付文書データ１８１（１）〜（３）を生成する。
【００５１】
例えば、属性タグ付文書データ１８１（１）に示すように、「糖尿病」という単語には「病気」という属性タグが付与され、「インスリン」という単語には、「医薬品」という属性タグが付与される。
【００５２】
また例えば、属性タグ付文書データ１８１（２）に示すように、「脂質異常症」という単語には「病気」という属性タグが付与され、「メバロチン」という単語には「医薬品」という属性タグが付与される。
【００５３】
また例えば、属性タグ付文書データ１８１（３）に示すように、「高脂血症」という単語には「病気」という属性タグが付与され、「メバロチン」という単語には「医薬品」という属性タグが付与される。
【００５４】
属性タグ付与部１２１は、属性タグ付き文書データ１８１（１）〜（３）に基づき、属性タグが付与されていない単語を削除したデータである削除済属性タグ付文書データ１８２（１）〜（３）を生成する。
【００５５】
尚、属性タグ付与部１２１は、属性タグ付き文書データ１８１の内容に基づく情報を文書−属性タグ対応表１５１として管理する。
【００５６】
図７に文書−属性タグ対応表１５１の例を示す。例示する文書−属性タグ対応表１５１は、文書ＩＤ１５１１、位置１５１２、単語ＩＤ１５１３、単語１５１４、および属性１５１５の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。文書ＩＤ１５１１には、文書データ１６０の識別子（以下、「文書ＩＤ」と称する。）が設定される。位置１５１２には、当該レコードの単語の文書中の位置を示す情報が設定される。単語ＩＤ１５１３には、単語の識別子（以下、「単語ＩＤ」と称する。）が設定される。単語１５１４には、当該レコードの文書データ１６０から抽出された単語が設定される。属性１５１５には、当該単語に付与（設定）された属性（属性タグでもよい。）が設定される。
【００５７】
属性タグ付与部１２１は、生成した削除済属性タグ付文書データ１８２（１）〜（３）の内容に基づく情報を関係単語対応表１５２として管理する。
【００５８】
図８に関係単語対応表１５２の例を示す。例示する関係単語対応表１５２は、単語ＩＤ１５２１、単語１５２２、属性関係適用回数１５２３、関係単語ＩＤ１５２４、および関係単語１５２５の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。単語ＩＤ１５２１には、単語ＩＤが設定される。単語１５２２は単語が設定される。属性関係適用回数１５２３には、属性関係表１６１に登録されている属性関係を適用する回数である。属性関係適用回数１５２３の詳細については後述する。関係単語ＩＤ１５２４には、当該単語の属性Ｐに関係する属性Ｐｒを持つ単語（以下、「関係単語」と称する。）の単語ＩＤが設定される。関係単語１５２５には関係単語が設定される。
【００５９】
図９は、単語共起指数計算部１２２が、削除済属性タグ付き文書データ１８２に基づき生成する単語共起指数計算結果１５３の例である。単語共起指数計算部１２２は、削除済属性タグ付き文書データ１８２に、例えば「ｗｏｒｄ２ｖｅｃ」を適用することにより、互いに関係する属性を持つ単語の間の共起指数を求める。
【００６０】
同図に示すように、単語共起指数計算結果１５３は、互いに関係する属性を持つ単語が設定される単語Ｔ１５３１、単語Ｔ１５３２、およびこれらの単語の共起指数が設定される共起指数１５３３の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。
【００６１】
本例では、例えば、「脂質異常症」という単語Ｔ１と「インスリン」という単語Ｔ２との間の共起指数が「０．２０」と計算されている。また「脂質異常症」という単語Ｔ１と「メバロチン」という単語Ｔ２との間の共起指数が「０．７５」と計算されている。
【００６２】
類義語／関連語判定部１２３は、第１属性を持つ単語と、第１属性と関連する第２属性を持つ単語との間の共起指数に基づき、第２属性を共通に持つ単語間の類義性を判定する（以下、この方法を「類義語判定方法（１）」と称する。）。
【００６３】
具体的には、類義語／関連語判定部１２３は、互いに関係する属性を持つ単語Ｔ１と単語Ｔ２との間の共起指数が予め設定された下限値以上の単語のうち、同一の属性を持つ単語Ｔ２の組がある場合、その単語Ｔ２の組を類義語の候補と判定する。
【００６４】
例えば、上記の下限値が「０．７」に設定され、単語Ｔ２である「脂質異常症」、「高脂血症」の属性は「病気」であり、単語Ｔ１である「メバロチン」の属性は「医薬品」であるものとする。この場合、類義語／関連語判定部１２３は、属性関係表１６１から、「病気」と「医薬品」は互いに関係する属性であると判定する。また単語共起指数計算結果１５３によれば、「メバロチン」という単語Ｔ１と「脂質異常症」という単語Ｔ２との間の共起指数は「０．７５」、「メバロチン」という単語Ｔ１と「高脂血症」という単語Ｔ２との間の共起指数は「０．７６」である。従って、「脂質異常症」および「高脂血症」という各単語Ｔ２に対して、「メバロチン」という単語Ｔ１との間で求められた共起指数はいずれも下限値以上であり、かつ、「脂質異常症」および「高脂血症」という各単語Ｔ２は、「病気」という同一の属性を持っている。そのため、類義語／関連語判定部１２３は、類義語判定方法（１）に基づき、「脂質異常症」と「高脂血症」は類義性がある単語の組であると判定し、当該組を類義語候補と判定する。
【００６５】
また類義語／関連語判定部１２３は、類義語判定方法（１）により類義語の候補と判定された第１単語と第２単語の組について、更に以下の方法により類義語の候補とすべきか関連語の候補とすべきかを判定する。
【００６６】
即ち、まず類義語／関連語判定部１２３は、第１単語と第２単語について、夫々に共通する複数の共起単語を特定し、特定した共起単語と、第１単語および第２単語の夫々との間の共起指数に基づき、第１単語と第２単語の類義性または関連性を判定する。より詳細には、類義語／関連語判定部１２３は、特定した共起単語のうち、第１単語および第２単語との間の共起指数の全てが予め設定した第１閾値１７１を超えていないものを選出し、選出した共起単語の夫々について、第１単語と第２単語の夫々との間の共起指数の差分を求める。そして上記差分が予め設定した第２閾値１７２を超えていれば、第１単語と第２単語を関連語の候補と判定し（以下、この方法を「関連語判定方法」と称する。）、一方、上記差分が第２閾値１７２を超えていなければ、第１単語と第２単語を類義語の候補と判定（以下、この方法を「類義語判定方法（２）」と称する。）する。
【００６７】
例えば、図１０は、類義語判定方法（１）により類義語の候補と判定された第１単語と第２単語の例である。本例では、「脂質異常症」という第１単語について、「高脂血症」と「肥満症」が、類義語の候補と判定されている場合である。
【００６８】
図１１は、図１０に示す第１単語と第２単語に共通する複数の共起単語と第１単語および第２単語の夫々との間の共起指数の例である。
【００６９】
ここで第１閾値１７１を、例えば「０．３」に設定すると、「脂質」、「コレステロール」、「メタボ」の各共起単語についてはいずれも共起指数が第１閾値１７１を超えてい
るが、「血液」、「皮下脂肪」の各共起単語については共起指数が第１閾値１７１を超えていない場合があるので、第１閾値により「血液」、「皮下脂肪」の各共起単語が選出される。
【００７０】
図１２は、第１閾値により選出された共起単語について、第１単語と第２単語との間の共起指数の差分を求めた例である。第１単語「脂質異常症」と第２単語「高脂血症」についての共起単語「血液」、「皮下脂肪」の共起指数の差分（差分の平均値）は「０．１５」（＝（（０．７−０．５）＋（０．２−０．１））／２）であり、第１単語「脂質異常症」と第２単語「肥満症」についての共起単語「血液」、「皮下脂肪」の差分（差分の平均値）は「０．４」（＝（（０．５−０．２）＋（０．６−０．１））／２）となる。尚、本例では、このように差分の指標として各共起単語の共起指数の差分の平均値を用いるが、各共起単語の共起指数の差分の和等、他の方法で求めた指標を用いてもよい。
【００７１】
ここで第２閾値１７２を、例えば「０．２」に設定すると、図１３に示すように、類義語／関連語判定部１２３は、第１単語「脂質異常症」と第２単語「高脂血症」の組については類義語判定方法（２）により類義語の候補と判定し、第１単語「脂質異常症」と第２単語「肥満症」の組については関連語判定方法により関連語の候補と判定する。
【００７２】
図３に示す類義語登録部１２４は、以上のようにして類義語の候補とされた単語の組を、ユーザ端末２を介してユーザに提示する。ユーザは、提示された単語の組を類義語辞書１６３に登録するか否かを判断する。ユーザが登録する旨の操作指示を行うと、類義語登録部１２４は、類義語辞書１６３に上記単語の組を登録する。
【００７３】
また関連語登録部１２５は、以上のようにして関連語の候補とされた単語の組を、ユーザ端末２を介してユーザに提示する。ユーザは、提示された単語の組を関連語辞書１６５に登録するか否かを判断する。ユーザが登録する旨の操作指示を行うと、関連語登録部１２５は、関連語辞書１６５に上記単語の組を登録する。
【００７４】
図１４は、類義語辞書１６３の例である。例示する類義語辞書１６３には、類義語を代表する代表語、代表語に類義する単語、単語の属性および類義語辞書を識別する辞書ＩＤが登録される。尚、関連語辞書１６５も類義語辞書１６３と同様の構成を有する。
【００７５】
ところで、例えば、類義語登録部１２４が、「かぜ」という単語と「インフルエンザ」という単語を類義語の候補としてユーザに提示したが、ユーザが、これらは類義語でないと判断して未登録操作を行った場合、類義語登録部１２４は、「インフルエンザ」を「かぜ」の未類義語として類義語除外リスト１６４に登録する。
【００７６】
図１５は、図１の類義語除外リスト１６４の例である。例示する類義語除外リスト１６４には、互いに未類義語である単語Ｔ１、Ｔ２およびそれらの単語Ｔ１、Ｔ２の属性が登録される。
【００７７】
尚、未登録操作は関連語についても可能であり、関連語登録部１２５は、類義語の場合と同様に、ユーザが未登録操作の対象とした関連語の候補を、未関連語として関連語除外リストに登録する。尚、関連語辞書１６５も類義語除外リスト１６４と同様の構成を有する。
【００７８】
図１６は、文書検索装置１０の辞書更新処理部１２０が、類義語辞書１６３または関連語辞書１６５の更新に際して行う処理（以下、「辞書更新処理Ｓ１６００」と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに辞書更新処理Ｓ１６００について説明する。
【００７９】
まず辞書更新処理部１２０は、属性関係表１６１を読み込み、属性関係表１６１に登録されている属性関係をユーザ端末２を介してユーザに提示し（Ｓ１６１１）、ユーザ端末２を介してユーザから類義語または関連語の判定に用いる属性関係（属性Ｐと属性Ｐｒの対応）の選択を受け付ける（Ｓ１６１２）。また辞書更新処理部１２０は、ユーザからユーザ端末２を介して属性関係の適用回数ｋ（ｋは正の整数）と単語共起指数の下限値Ｌの設定を受け付ける（Ｓ１６１３）。
【００８０】
続くＳ１６１４では、辞書更新処理部１２０は、全ての文書データを処理済であるか否か（Ｓ１６１５で選択済か否か）を判定する。全ての文書データを処理済である場合（Ｓ１６１４：ＹＥＳ）、辞書更新処理Ｓ１６００は終了する。一方、全ての文書データを処理済でない場合（Ｓ１６１４：ＮＯ）、辞書更新処理部１２０は、未処理の文書データＤを選択する（Ｓ１６１５）。
【００８１】
続いて、辞書更新処理部１２０は、判定に適用する全ての属性Ｐについて、単語−属性対応表１６２を参照し、文書データＤ上の属性Ｐを持つ単語に属性タグを付与する（当該処理を以下「属性タグ付与処理Ｓ１６１６」と称する。）（Ｓ１６１６）。尚、このとき、辞書更新処理部１２０は、属性タグが付与された文書データＤ上の単語の位置を、文書−属性タグ対応表１５１に設定する。
【００８２】
続いて、辞書更新処理部１２０は、属性タグが付与されていない単語を文書データＤから削除する（Ｓ１６１７）。
【００８３】
続いて、辞書更新処理部１２０は、属性タグが付与されていない単語が削除された文書データＤ内の残りの単語について、例えば「ｗｏｒｄ２ｖｅｃ」を用いることにより共起指数を求める（Ｓ１６１８）。
【００８４】
続いて、辞書更新処理部１２０は、文書データＤ上の属性Ｐを持つ全ての単語について共起指数を計算したか否かを判定する（Ｓ１６１９）。文書データＤ上の属性Ｐを持つ全ての単語について共起指数を計算している場合（Ｓ１６１９：ＹＥＳ）、処理はＳ１６１４に戻る。一方、文書データＤ上の属性Ｐを持つ全ての単語について共起指数を計算していない場合（Ｓ１６１９：ＮＯ）、辞書更新処理部１２０は、属性関係を適用回数ｋだけ適用したか否かを判断する（Ｓ１６２０）。属性関係を適用回数ｋだけ適用している場合（Ｓ１６２０：ＹＥＳ）、処理はＳ１６１９に戻る。属性関係を適用回数ｋだけ適用していない場合（Ｓ１６２０：ＮＯ）、辞書更新処理部１２０は、次の単語Ｗｉについて、属性Ｐとの属性関係単語検索処理（当該処理を以下「属性関係単語検索処理Ｓ１６２２」と称する。）を実行し（Ｓ１６２２）、その後、処理はＳ１６２０に戻る。
【００８５】
図１７は、図１６の属性タグ付与処理Ｓ１６１６を説明するフローチャートである。以下、同図とともに属性タグ付与処理Ｓ１６１６について説明する。尚、以下の説明において、ユーザが選択した属性関係の組Ｒ1、Ｒ2、・・・Ｒe（ｅは正の整数）に含まれる属
性の集まりをＳPとする。
【００８６】
まず辞書更新処理部１２０は、属性の集まりＳPに含まれる属性全てについて属性タグ
付与処理Ｓ１６１６を実施済か否かを判断する（Ｓ１７１１）。属性の集まりＳPに含ま
れる属性全てについて属性タグ付与処理Ｓ１６１６が処理済である場合（Ｓ１７１１：ＹＥＳ）、属性タグ付与処理Ｓ１６１６は終了する。一方、属性の集まりＳPに含まれる属
性全てについて属性タグ付与処理Ｓ１６１６が処理済でない場合（Ｓ１７１１：ＮＯ）、辞書更新処理部１２０は、属性の集まりＳPから次の属性Ｐを取り出す（Ｓ１７１２）。
【００８７】
続いて、辞書更新処理部１２０は、単語−属性対応表１６２から、属性Ｐを持つ単語の集まりＳTを抽出する（Ｓ１７１３）。
【００８８】
続いて、辞書更新処理部１２０は、単語の集まりＳTの要素全てについて属性タグ付与
処理Ｓ１６１６を実施済か否かを判断する（Ｓ１７１４）。単語の集まりＳTの要素全て
について属性タグ付与処理Ｓ１６１６を実施済の場合（Ｓ１７１４：ＹＥＳ）、処理はＳ１７１１に戻る。一方、単語の集まりＳTの要素全てについて属性タグ付与処理Ｓ１６１
６を実施済でない場合（Ｓ１７１４：ＮＯ）、辞書更新処理部１２０は、単語の集まりＳTから次の単語Ｔを取り出す（Ｓ１７１５）。
【００８９】
続いて、辞書更新処理部１２０は、図１６のＳ１６１５で選択中の文書データＤに単語Ｔが含まれるか否かを判断する（Ｓ１７１６）。選択中の文書データＤに単語Ｔが含まれない場合（Ｓ１７１６：ＮＯ）、処理はＳ１７１４に戻る。一方、選択中の文書データＤに単語Ｔが含まれる場合（Ｓ１７１６：ＹＥＳ）、辞書更新処理部１２０は、文書データＤの文書ＩＤ、文書データＤ内の単語Ｔの出現位置、単語Ｔの単語ＩＤ、単語Ｔの属性ＰのＩＤからなるレコードを文書−属性タグ対応表１５１に登録し（Ｓ１７１７）、その後、処理はＳ１７１４に戻る。
【００９０】
図１８は、図１６の属性関係単語検索処理Ｓ１６２２を説明するフローチャートである。以下、同図とともに属性関係単語検索処理Ｓ１６２２について説明する。
【００９１】
まず辞書更新処理部１２０は、単語−属性対応表１６２を参照し、図１６のＳ１６２１で与えられた単語Ｗｉの属性Ｐを取得する（Ｓ１８１１）。
【００９２】
続いて、辞書更新処理部１２０は、属性関係表１６１からユーザが選択した属性関係から、属性Ｐと関連する属性Ｐｒを取得する（Ｓ１８１２）。
【００９３】
続いて、辞書更新処理部１２０は、全ての属性Ｐｒについて属性関係単語検索処理が完了しているか否かを判定する（Ｓ１８１３）。全ての属性Ｐｒについて属性関係単語検索処理が完了している場合（Ｓ１８１３：ＹＥＳ）、属性関係単語検索処理Ｓ１６２２は終了する。一方、全ての属性Ｐｒについて属性関係単語検索処理が完了していない場合（Ｓ１８１３：ＮＯ）、辞書更新処理部１２０は、次の属性Ｐｒを取得する（Ｓ１８１４）。
【００９４】
続いて、辞書更新処理部１２０は、属性Ｐｒを持つ単語Ｗｊを文書データＤから抽出する（Ｓ１８１５）。このとき、辞書更新処理部１２０は、文書データＤから抽出できる単語Ｗｊがあるか否かを判定する（Ｓ１８１６）。文書データＤから抽出できる単語Ｗｊがない場合（Ｓ１８１６：ＹＥＳ）、処理はＳ１８１３に戻る。一方、文書データＤから抽出できる単語Ｗｊがある場合（Ｓ１８１６：ＮＯ）、辞書更新処理部１２０は、次の抽出単語Ｗｊを選択する（Ｓ１８１７）。
【００９５】
続いて、辞書更新処理部１２０は、単語Ｗｉと単語Ｗｊとの共起指数を単語共起指数計算結果１５３から取得する（Ｓ１８１８）。
【００９６】
続いて、辞書更新処理部１２０は、単語Ｗｉと単語Ｗｊとの間の共起指数が下限値Ｌ以上か否かを判断する（Ｓ１８１９）。単語Ｗｉと単語Ｗｊとの間の共起指数が下限値Ｌ以上でない場合（Ｓ１８１９：ＮＯ）、Ｓ１８１５に戻る。一方、単語Ｗｉと単語Ｗｊとの間の共起指数が下限値Ｌ以上である場合（Ｓ１８１９：ＹＥＳ）、単語Ｗｉと単語Ｗｊとの組を関係単語対応表１５２に設定する（Ｓ１８２０）。
【００９７】
続いて、辞書更新処理部１２０は、単語Ｗｉと属性が関連する単語Ｗｊ中の単語の組Ｗ
ｊ１、Ｗｊ２について類義語と関連語を確認する処理（以下、この処理のことを「類義語／関連語確認処理Ｓ１８２１」と称する。）を実行する（Ｓ１８２１）。
【００９８】
続いて、辞書更新処理部１２０は、ＷｊをＷｉとし、ＰｒをＰとし、その後、処理はＳ１８１１に戻る（Ｓ１８２２）。
【００９９】
図１９は、図１８の類義語／関連語確認処理Ｓ１８２１を説明するフローチャートである。以下、同図とともに類義語／関連語確認処理Ｓ１８２１について説明する。
【０１００】
まず辞書更新処理部１２０は、単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２が類義語辞書１６３または関連語辞書１６５に登録済か否かを判定する（Ｓ１９１１）。単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２が類義語辞書１６３または関連語辞書１６５に登録済である場合（Ｓ１９１１：ＹＥＳ）、類義語／関連語確認処理Ｓ１８２１は終了する。
【０１０１】
単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２が類義語辞書１６３または関連語辞書１６５に登録済でない場合（Ｓ１９１１：ＮＯ）、辞書更新処理部１２０は、続いて単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２が類義語除外リスト１６４または関連語除外リスト１６６に登録済か否かを判定する（Ｓ１９１２）。単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２が類義語除外リスト１６４または関連語除外リスト１６６に登録済である場合（Ｓ１９１２：ＹＥＳ）、類義語／関連語確認処理Ｓ１８２１は終了する。
【０１０２】
一方、単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２が類義語除外リスト１６４および関連語除外リスト１６６のいずれにも登録されていない場合（Ｓ１９１２：ＮＯ）、辞書更新処理部１２０は、単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２の組についての類義性または関連性を判定する処理（以下、「類義語／関連語判定処理Ｓ１９１３」と称する。）を行う。類義語／関連語判定処理Ｓ１９１３については後述する。
【０１０３】
続いて、辞書更新処理部１２０は、類義語／関連語判定処理Ｓ１９１３からの戻り値として、単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２が、類義語または関連語のいずれの候補とされたかを判定する（Ｓ１９１４）。単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２が、類義語の候補と判定されている場合（Ｓ１９１４：類義語）、処理はＳ１９１５に進む。一方、単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２が、関連語の候補と判定されている場合（Ｓ１９１４：関連語）、処理はＳ１９２０に進む。
【０１０４】
Ｓ１９１５では、辞書更新処理部１２０は、単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２を類義語の候補としてユーザ端末２を介してユーザに提示し、ユーザから類義語として承認するか否かの意思表示の入力を受け付ける（Ｓ１９１６）。ユーザが単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２を類義語として承認した場合（Ｓ１９１６：ＹＥＳ）、辞書更新処理部１２０は、単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２を類義語辞書１６３に登録し（Ｓ１９１７）、類義語／関連語確認処理Ｓ１８２１は終了する。一方、ユーザが単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２を類義語として承認しない場合（Ｓ１９１６：ＮＯ）、辞書更新処理部１２０は、単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２を類義語除外リスト１６４に登録し（Ｓ１９１８）、類義語／関連語確認処理Ｓ１８２１は終了する。
【０１０５】
Ｓ１９２０では、辞書更新処理部１２０は、単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２を関連語の候補としてユーザ端末２を介してユーザに提示し、ユーザから関連語として承認するか否かの意思表示の入力を受け付ける（Ｓ１９２１）。ユーザが単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２を関連語として承認した場合（Ｓ１９２１：ＹＥＳ）、辞書更新処理部１２０は、単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２を関連語辞書１６５に登録し（Ｓ１９２２）、類義語／関連語確認処理Ｓ１８２１は終了する。一方、ユーザが単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２を関連語として承認しない場合（Ｓ１９２１：ＮＯ）、辞書更新処理部１２０は、単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２を関連語除外リスト１６６に登録し（Ｓ１９２３）、類義語／関連語確認処理Ｓ１８２１は終了する。
【０１０６】
図２０は、図１９の類義語／関連語判定処理Ｓ１９１３を説明するフローチャートである。以下、同図とともに類義語／関連語判定処理Ｓ１９１３について説明する。
【０１０７】
まず辞書更新処理部１２０は、単語Ｗｊ１（第１単語）、単語Ｗｊ２（第２単語）に共通する複数の共起単語を特定する（Ｓ２０１１）。この共起単語の特定は、例えば、下限値Ｌを、図１８の属性関係単語検索処理Ｓ１６２２のＳ１８１９で単語の組Ｗｊ１、Ｗｊ２を選択する際よりも小さい値に設定して図１８の属性関係単語検索処理Ｓ１６２２を行うことにより行うことができる。尚、共起単語の特定は、公知の他の方法により行ってもよい。
【０１０８】
続いて、辞書更新処理部１２０は、単語Ｗｊ１および単語Ｗｊ２の夫々と、Ｓ２０１１で特定した共起単語の夫々との間の共起指数を求める（Ｓ２０１２）。尚、ここで求めた結果は、例えば、図１１の表の値に相当する。
【０１０９】
続いて、辞書更新処理部１２０は、特定した共起単語のうち、Ｓ２０１２で求めた共起指数のいずれもが第１閾値１７１を超えていない共起単語を選出する（Ｓ２０１３）。尚、ここで選出される共起単語は、図１１の例では、太枠線で囲んだ共起単語以外の共起単語である「血液」、「皮下脂肪」に相当する。
【０１１０】
続いて、辞書更新処理部１２０は、選出した共起単語の夫々について、単語Ｗｊ１と単語Ｗｊ２の夫々との間の差分を求める（Ｓ２０１４）。尚、この差分は図１２に示した表の項目「共起単語差分」の値に相当する。
【０１１１】
続いて、辞書更新処理部１２０は、求めた上記差分が、第２閾値１７２を超えているか否かを判定する（Ｓ２０１５）。上記差分が、第２閾値１７２を超えていない場合（Ｓ２０１５：ＮＯ）、辞書更新処理部１２０は、単語Ｗｊ１と単語Ｗｊ２の組を類義語の候補とし（Ｓ２０１６）、類義語／関連語判定処理Ｓ１９１３は終了する。一方、上記差分が、第２閾値１７２を超えている場合（Ｓ２０１５：ＹＥＳ）、辞書更新処理部１２０は、単語Ｗｊ１と単語Ｗｊ２の組を関連語の候補とし（Ｓ２０１７）、類義語／関連語判定処理Ｓ１９１３は終了する。
【０１１２】
以上が辞書更新処理Ｓ１６００についての説明である。
【０１１３】
図２１は、文書データ１６０の検索に際して文書検索装置１０が行う処理（以下、「文書検索処理Ｓ２１００」と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに文書検索処理Ｓ２１００について説明する。
【０１１４】
まず文書検索部１３５は、ユーザ端末２を介してユーザから検索語の入力を受け付ける（Ｓ２１１１）。
【０１１５】
続いて、文書検索部１３５は、受け付けた検索語の類義語を、類義語辞書１６３から取得する（Ｓ２１１２）。
【０１１６】
続いて、文書検索部１３５は、受け付けた検索語の関連語を、関連語辞書１６５から取得する（Ｓ２１１３）。
【０１１７】
続いて、文書検索部１３５は、取得した類義語と関連語を、検索語の編集用にユーザに提示する（Ｓ２１１４）。
【０１１８】
続いて、文書検索部１３５は、ユーザから、検索語の編集結果を受け付ける（Ｓ２１１５）。
【０１１９】
続いて、文書検索部１３５は、データ管理装置４にアクセスし、ユーザから受け付けた編集語の検索語を含む文書データ１６０の検索を行い（Ｓ２１１６）、その結果を、ユーザ端末２を介してユーザに提示する（Ｓ２１１７）。
【０１２０】
続いて、文書検索部１３５は、ユーザ端末２を介してユーザに検索を続けるか否かの意思表示の入力を受け付ける（Ｓ２１１８）。ユーザが検索を終了する意思表示を示した場合（Ｓ２１１８：ＹＥＳ）、文書検索処理Ｓ２１００は終了する。ユーザが検索を続ける意思表示を示した場合（Ｓ２１１８：ＮＯ）、処理はＳ２１１１に戻る。
【０１２１】
尚、例えば、文書検索処理Ｓ２１００の開始時に、文書検索部１３５が、属性関係表１６１が更新されているか否かを確認し、更新されている場合に辞書更新処理Ｓ１６００を行うようにしてもよい。また文書検索処理Ｓ２１００が、文書検索処理Ｓ２１００の実行前や実行中にユーザから辞書更新処理Ｓ１６００の実行指示を受け付けた場合に、辞書更新処理Ｓ１６００を行うようにしてもよい。
【０１２２】
図２２は、図１６のＳ１６１２において適用する属性関係をユーザに選択させる際にユーザ端末２に表示される画面（以下、「属性関係選択画面２２００」と称する。）の例である。例示する属性関係選択画面２２００は、属性関係の選択欄２２１０を有する。属性関係の選択欄２２１０は、属性Ｐと属性Ｐに関連する属性Ｐｒの組の表示欄２２１１、２２１２と、属性関係を選択するチェックボックス（以下、「属性関係選択欄２２１３」と称する。）を有する。
【０１２３】
ユーザは属性関係選択欄２２１３にチェックを入れることで適用する属性関係を指定し、それにより表示される選択確認画面２２２０において「はい」のボタン２２２１を選択することで選択した属性関係を文書検索装置１０に登録することができる。文書検索装置１０は、図１６の辞書更新処理Ｓ１６００において、ユーザが選択した属性関係を適用して処理を行う。
【０１２４】
図２３は、条件設定部１２６がユーザに第１閾値１７１および第２閾値１７２を設定させる際にユーザ端末２に表示される画面（以下、「閾値設定画面２３００」と称する。）の例である。例示する閾値設定画面２３００には、第１閾値１７１の設定に用いる第１閾値設定欄２３１０、第２閾値１７２の設定に用いる第２閾値設定欄２３２０、および設定ボタン２３３０が設けられている。
【０１２５】
ユーザは第１閾値設定欄２３１０に表示されているスライダーを操作することで第１閾値１７１を容易に調節することができる。また第２閾値設定欄２３２０に表示されているスライダーを操作することで第２閾値１７２を容易に調節することができる。そしてユーザは設定ボタン２３３０を操作することで、設定した第１閾値および第２閾値を文書検索装置１０に登録することができる。
【０１２６】
尚、ユーザは、図２１に示した文書検索処理Ｓ２１００に際し閾値設定画面２３００により第１閾値１７１や第２閾値１７２を調節することで、例えば、Ｓ２１１４の処理において文書検索装置１０が提示する類義語や関連語の範囲を調節することができる。
【０１２７】
図２４は、図１６のＳ１６１３において条件設定部１２６がユーザに属性関係の適用回数ｋと単語共起指数の下限値Ｌを設定させる際にユーザ端末２に表示される画面（以下、「探索条件設定画面２４１０」と称する。）の例である。例示する探索条件設定画面２４
１０には、単語共起指数の下限値Ｌの設定欄２４１１、属性関係の適用回数ｋの設定欄２４１２、および探索ボタン２４１３が設けられている。
【０１２８】
ユーザが、単語共起指数の下限値Ｌの設定欄２４１１に下限値Ｌを、属性関係の適用回数ｋの設定欄２４１２に適用回数ｋを夫々設定し、探索ボタン２４１３を操作すると、図１６のＳ１６１４以降の処理が開始される。
【０１２９】
図２５は、図１９の類義語／関連語確認処理Ｓ１８２１において文書検索装置１０がユーザ端末２を介してユーザに類義語の候補や関連語の候補を提示する際に表示される画面（以下、「探索結果表示画面２５１０」と称する。）の例である。例示する探索結果表示画面２５１０には、類義語／関連語候補の表示欄２５１１、チェック欄２５１２、登録ボタン２５１３、除外リスト登録確認画面２５２１、削除ボタン２５２２が設けられている。
【０１３０】
類義語／関連語候補の表示欄２５１１には、類義語の候補や関連語の候補が表示される。ユーザが類義語や関連語として登録したい候補の組のチェック欄２５１２をチェックして登録ボタン２５１３を操作するとチェックした候補の組が類義語辞書１６３または関連語辞書１６５に登録される。
【０１３１】
またユーザが、除外リスト登録確認画面２５２１に表示される類義語の候補や関連語の候補を確認して削除ボタン２５２２を操作すると、類義語除外リスト１６４または関連語除外リスト１６６に当該候補が登録される。
【０１３２】
以上に説明したように、本実施形態の文書検索装置１０は、第１単語および第２単語に共通する複数の共起単語を特定し、特定した共起単語と、第１単語および第２単語の夫々との間の共起指数に基づき、第１単語と第２単語の類義性または関連性を判定する。そのため、文書データ１６０から抽出した２つの単語について、類義性または関連性を半自動的に精度よく判定することができる。また文書検索装置１０は、類義語と関連語を分けてユーザに提示するので、ユーザは類義語や関連語を用いて、目的とする文書データ１６０を検索するための検索語を適切かつ柔軟に設定することができる。このように本実施形態の文書検索装置１０によれば、人的な作業負荷を軽減しつつ、類義語および関連語の判定精度を向上させることができる。
【０１３３】
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。例えば、上記の実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また上記実施形態の構成の一部について、他の構成の追加や削除、置換をすることが可能である。
【０１３４】
また上記の各構成、機能部、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば、集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、ＩＣ
カード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【０１３５】
また上記の各図において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、必ずしも実装上の全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。例えば、実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【０１３６】
また以上に説明した各情報処理装置の各種機能部、各種処理部、各種データベースの配置形態は一例に過ぎない。各種機能部、各種処理部、各種データベースの配置形態は、これらの装置が備えるハードウェアやソフトウェアの性能、処理効率、通信効率等の観点から最適な配置形態に変更し得る。
【０１３７】
また前述した各種のデータを格納するデータベースの構成（スキーマ（Schema）等）は、リソースの効率的な利用、処理効率向上、アクセス効率向上、検索効率向上等の観点から柔軟に変更し得る。
【符号の説明】
【０１３８】
１  文書検索システム、２  ユーザ端末、４  データ管理装置、４１  データ管理部、５
通信ネットワーク、１０  文書検索装置、１１０  記憶部、１２０  辞書更新処理部、１２１  属性タグ付与部、１２２  単語共起指数計算部、１２３  類義語／関連語判定部、１２４  類義語登録部、１２５  関連語登録部、１２６  条件設定部、１３０  検索キーワード生成部、１３５  文書検索部、１４０  データ管理通信部、１５１  文書−属性タグ対応表、１５２  関係単語対応表、１５３  単語共起指数計算結果、１６０  文書データ、１６１  属性関係表、１６２  単語−属性対応表、１６３  類義語辞書、１６４  類義語除外リスト、１６５  関連語辞書、１６６  関連語除外リスト、１７１  第１閾値、１７２  第２閾値、１８１  属性タグ付文書データ、１８２  削除済属性タグ付文書データ、Ｓ１６００  辞書更新処理、Ｓ１６１６  属性タグ付与処理、Ｓ１６２１  属性関係単語検索処理、Ｓ１８２１  類義語／関連語確認処理、Ｓ１９１３  類義語／関連語判定処理、Ｓ２１００  文書検索処理、２３００  閾値設定画面、２４１０  探索条件設定画面、２５１０  探索結果表示画面
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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