(57)【要約】【課題】ユーザが所望する辞書を好適に構築できる辞書構築装置、辞書構築方法および辞書構築用プログラムを提供する。【解決手段】本発明の第１の辞書構築装置は、ユーザが所望するドメインをキーワードの正例／負例の判定として指定させ、ユーザが入力した正例／負例判定結果から新語を正例／負例に自動判定する。さらに、正例に分類された語について、検索用語として使われた場合の正例抽出率を計算する。これにより、正例と判定された語の中でも、別の正例となる語を抽出する可能性が高いキーワードを優先して検索に使うことによって、ユーザが所望するドメインに含まれるキーワードを、効率的に収集することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
キーワードを検索クエリとして用い、検索した文書から新たなキーワードを抽出して辞書として構築する辞書構築装置であって、
抽出された新たなキーワードがユーザの所望する意味的階層に属する正例であるか否かを、当該キーワードが抽出された文書の情報に基づいて判定するドメイン判定手段と、
前記ドメイン判定手段が前記正例と判定したキーワードを検索クエリとして用いた場合に、新しく正例となるキーワードが抽出できた割合を計算する検索用語評価手段と、
前記検索用語評価手段が計算した前記新しく正例となるキーワードが抽出できた割合が高いキーワードを優先的に用いて文書を検索する文書検索手段と、
を備えることを特徴とする辞書構築装置。
【請求項２】
複数のキーワードからなる検索クエリを用いて文書群を検索し、文書の内容を取得する文書検索手段と、
前記文書取得手段が取得した文書の内容を解析し、検索クエリに含まれているキーワードの周りに共通している周辺文字列を抽出パタンとし、当該抽出パタンにマッチする他のキーワードを当該文書から抽出する単語抽出手段と、
前記単語抽出手段が抽出したキーワードがユーザの所望する意味的階層に属する正例であるか否かの入力を促し、入力された情報に基づいて当該キーワードが正例であるか否か判定するドメイン指定手段と、
前記単語抽出手段が抽出したキーワードが前記正例であるか否かを、当該キーワードが抽出された文書の情報に基づいて判定するドメイン判定手段と、
前記ドメイン指定手段または前記ドメイン判定手段が前記正例と判定したキーワードを検索クエリとして用いた場合に、新しく正例となるキーワードが抽出できた割合を計算する検索用語評価手段と、
を備えることを特徴とする辞書構築装置。
【請求項３】
前記ドメイン判定手段は、前記正例が抽出された割合が高い文書に含まれるキーワードを前記正例として判定する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の辞書構築装置。
【請求項４】
複数のキーワードからなる検索クエリを用いて文書群を検索し、文書の内容を取得する文書検索手段と、
前記文書取得手段が取得した文書の内容を解析し、検索クエリに含まれているキーワードの周りに共通している周辺文字列を抽出パタンとし、当該抽出パタンにマッチする他のキーワードを当該文書から抽出する単語抽出手段と、
前記単語抽出手段が抽出したキーワードと同一文書中に存在する関連語を抽出する関連語抽出手段と、
前記単語抽出手段が抽出したキーワードがユーザの所望する意味的階層に属する正例であるか否かの入力を促し、入力された情報に基づいて当該キーワードが正例であるか否か判定するドメイン指定手段と、
前記単語抽出手段が抽出したキーワードが前記正例であるか否かを、前記関連語の情報に基づいて判定する第２のドメイン判定手段と、
前記ドメイン指定手段または前記第２のドメイン判定手段が前記正例と判定したキーワードを検索クエリとして用いた場合に、新しく正例となるキーワードが抽出できた割合を計算する検索用語評価手段と、
を備えることを特徴とする辞書構築装置。
【請求項５】
前記関連語抽出手段は、単語抽出手段が抽出したキーワードの周辺に存在する自立語を前記関連語として抽出する
ことを特徴とする請求項４に記載の辞書構築装置。
【請求項６】
前記第２のドメイン判定手段は、前記正例のキーワードと高い割合で共起している前記関連語と共起しているキーワードを前記正例として判定する
ことを特徴とする請求項４または５に記載の辞書構築装置。
【請求項７】
キーワードを検索クエリとして用い、検索した文書から新たなキーワードを抽出して辞書として構築する辞書構築方法であって、
抽出された新たなキーワードがユーザの所望する意味的階層に属する正例であるか否かを、当該キーワードが抽出された文書の情報に基づいて判定するドメイン判定工程と、
前記ドメイン判定工程で前記正例と判定したキーワードを検索クエリとして用いた場合に、新しく正例となるキーワードが抽出できた割合を計算する検索用語評価工程と、
前記検索用語評価工程で計算した前記新しく正例となるキーワードが抽出できた割合が高いキーワードを優先的に用いて文書を検索する文書検索工程と、
を備えることを特徴とする辞書構築方法。
【請求項８】
複数のキーワードからなる検索クエリを用いて文書群を検索し、文書の内容を取得する文書検索工程と、
前記文書取得工程で取得した文書の内容を解析し、検索クエリに含まれているキーワードの周りに共通している周辺文字列を抽出パタンとし、当該抽出パタンにマッチする他のキーワードを当該文書から抽出する単語抽出工程と、
前記単語抽出工程で抽出したキーワードがユーザの所望する意味的階層に属する正例であるか否かの入力を促し、入力された情報に基づいて当該キーワードが正例であるか否か判定するドメイン指定工程と、
前記単語抽出工程で抽出したキーワードが前記正例であるか否かを、当該キーワードが抽出された文書の情報に基づいて判定するドメイン判定工程と、
前記ドメイン指定工程または前記ドメイン判定工程で前記正例と判定したキーワードを検索クエリとして用いた場合に、新しく正例となるキーワードが抽出できた割合を計算する検索用語評価工程と、
を備えることを特徴とする辞書構築方法。
【請求項９】
前記ドメイン判定工程では、前記正例が抽出された割合が高い文書に含まれるキーワードを前記正例として判定する
ことを特徴とする請求項７または８に記載の辞書構築方法。
【請求項１０】
複数のキーワードからなる検索クエリを用いて文書群を検索し、文書の内容を取得する文書検索工程と、
前記文書取得工程で取得した文書の内容を解析し、検索クエリに含まれているキーワードの周りに共通している周辺文字列を抽出パタンとし、当該抽出パタンにマッチする他のキーワードを当該文書から抽出する単語抽出工程と、
前記単語抽出工程で抽出したキーワードと同一文書中に存在する関連語を抽出する関連語抽出工程と、
前記単語抽出工程で抽出したキーワードがユーザの所望する意味的階層に属する正例であるか否かの入力を促し、入力された情報に基づいて当該キーワードが正例であるか否か判定するドメイン指定工程と、
前記単語抽出工程で抽出したキーワードが前記正例であるか否かを、前記関連語の情報に基づいて判定する第２のドメイン判定工程と、
前記ドメイン指定工程または前記第２のドメイン判定工程が前記正例と判定したキーワードを検索クエリとして用いた場合に、新しく正例となるキーワードが抽出できた割合を計算する検索用語評価工程と、
を備えることを特徴とする辞書構築方法。
【請求項１１】
前記関連語抽出工程では、単語抽出工程で抽出したキーワードの周辺に存在する自立語を前記関連語として抽出する
ことを特徴とする請求項１０に記載の辞書構築方法。
【請求項１２】
前記第２のドメイン判定工程では、前記正例のキーワードと高い割合で共起している前記関連語と共起しているキーワードを前記正例として判定する
ことを特徴とする請求項１０または１１に記載の辞書構築方法。
【請求項１３】
キーワードを検索クエリとして用い、検索した文書から新たなキーワードを抽出して辞書として構築する辞書構築装置に、
抽出された新たなキーワードがユーザの所望する意味的階層に属する正例であるか否かを、当該キーワードが抽出された文書の情報に基づいて判定するドメイン判定処理と、
前記ドメイン判定処理で前記正例と判定したキーワードを検索クエリとして用いた場合に、新しく正例となるキーワードが抽出できた割合を計算する検索用語評価処理と、
前記検索用語評価処理で計算した前記新しく正例となるキーワードが抽出できた割合が高いキーワードを優先的に用いて文書を検索する文書検索処理と、
を実行させることを特徴とする辞書構築用プログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、
複数のキーワードからなる検索クエリを用いて文書群を検索し、文書の内容を取得する文書検索処理と、
前記文書取得処理で取得した文書の内容を解析し、検索クエリに含まれているキーワードの周りに共通している周辺文字列を抽出パタンとし、当該抽出パタンにマッチする他のキーワードを当該文書から抽出する単語抽出処理と、
前記単語抽出処理で抽出したキーワードがユーザの所望する意味的階層に属する正例であるか否かの入力を促し、入力された情報に基づいて当該キーワードが正例であるか否か判定するドメイン指定処理と、
前記単語抽出処理で抽出したキーワードが前記正例であるか否かを、当該キーワードが抽出された文書の情報に基づいて判定するドメイン判定処理と、
前記ドメイン指定処理または前記ドメイン判定処理で前記正例と判定したキーワードを検索クエリとして用いた場合に、新しく正例となるキーワードが抽出できた割合を計算する検索用語評価処理と、
を実行させることを特徴とする辞書構築用プログラム。
【請求項１５】
前記ドメイン判定処理では、前記正例が抽出された割合が高い文書に含まれるキーワードを前記正例として判定する
ことを特徴とする請求項１３または１４に記載の辞書構築用プログラム。
【請求項１６】
コンピュータに、
複数のキーワードからなる検索クエリを用いて文書群を検索し、文書の内容を取得する文書検索処理と、
前記文書取得処理で取得した文書の内容を解析し、検索クエリに含まれているキーワードの周りに共通している周辺文字列を抽出パタンとし、当該抽出パタンにマッチする他のキーワードを当該文書から抽出する単語抽出処理と、
前記単語抽出処理で抽出したキーワードと同一文書中に存在する関連語を抽出する関連語抽出処理と、
前記単語抽出処理で抽出したキーワードがユーザの所望する意味的階層に属する正例であるか否かの入力を促し、入力された情報に基づいて当該キーワードが正例であるか否か判定するドメイン指定処理と、
前記単語抽出処理で抽出したキーワードが前記正例であるか否かを、前記関連語の情報に基づいて判定する第２のドメイン判定処理と、
前記ドメイン指定処理または前記第２のドメイン判定処理で前記正例と判定したキーワードを検索クエリとして用いた場合に、新しく正例となるキーワードが抽出できた割合を計算する検索用語評価処理と、
を実行させることを特徴とする辞書構築用プログラム。
【請求項１７】
前記関連語抽出処理では、単語抽出処理で抽出したキーワードの周辺に存在する自立語を前記関連語として抽出する
ことを特徴とする請求項１６に記載の辞書構築用プログラム。
【請求項１８】
前記第２のドメイン判定処理では、前記正例のキーワードと高い割合で共起している前記関連語と共起しているキーワードを前記正例として判定する
ことを特徴とする請求項１６または１７に記載の辞書構築用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、辞書構築装置、辞書構築方法および辞書構築用プログラムに関し、特に収集対象とするカテゴリを限定できる辞書構築装置、辞書構築方法および辞書構築用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータに単語の意味を理解させるためには、どの単語がどの意味的階層に属するかを登録した辞書（例えば、人名辞書や地名辞書）が必要になる。例えば、ある単語が人名辞書に登録されていれば、コンピュータはその単語は人名に属するということが判別できる。
【０００３】
同一の意味的階層に属する単語の辞書を構築する手法として、非特許文献１に、利用者の所望の種類の意味的階層に属する数語〜数十語の小規模な単語（以下、シード語という）の集合（以下、シード語集合という）を入力し、各文書に含まれる複数のシード語の周りの一貫性の高い周辺文字列を抽出パタンとして、その抽出パタンを使って新語を抽出する手法が開示されている。
【０００４】
具体的には、非特許文献１に開示されるシステムは、ユーザによってｍ語のシード語集合ＳＳ＝｛Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３、…、Ｋｍ｝が入力されると、シード語集合ＳＳからＷ語をランダムに選択し、Ｗ語のシード語を含む文書を検索する。次に、検索結果であるｎ件の文書集合ＤＤ＝｛Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、…、Ｄｎ｝の各文書Ｄｉについて、シード語の周辺の一貫性の高い文字列を抽出パタンＰとして生成する。さらに、検索結果の各文書Ｄｉから抽出パタンＰを使って新語を求め、より多くの文書から抽出された新語を、信頼性の高いキーワードとしてシード語集合に追加する。これらの検索、抽出パタン生成、新語追加の処理を繰り返すことにより、シード語集合を拡大させ、辞書として構築している。
【０００５】
図１１に、地名辞書を構築する場合の概要を示す。図１１は、検索クエリとして、地名のシード語集合ＳＳから「東京」「ミラノ」「パリ」の３語がランダムに選択された例を示しており、これらの語を含む文書Ｄとしてイベントと開催地の一覧が検索された例を示している。この文書の中に出現する、「東京」「ミラノ」「パリ」は、常に丸カッコ「（）」でくくられている。この丸カッコ「（）」を抽出パタンとして用いることによって、同様に丸カッコ「（）」でくくられている他の地名「アトランティックシティ」「ニューヨーク」「トロント」が抽出することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】河合英紀、水口弘紀、土田正明、「ブートストラップ式辞書構築における検索効率の向上」、データベースとＷｅｂ情報システムに関するシンポジウム（ＤＢＷｅｂ）、２００７年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、非特許文献１に開示される技術では、より多くの文書から抽出された新語を信頼性の高いキーワードとして辞書に追加するため、構築すべき辞書の意味的階層、分野、種類など（以下、ドメインという）をユーザが限定することが困難であった。
【０００８】
例えば、地名辞書を構築する場合、検索結果の文書には、様々な観点でリストアップされた地名の一覧が含まれている。ある文書にはイベントと開催地の一覧が掲載されているかもしれないし、別の文書には空港所在地の一覧が掲載されているかもしれない。さらに別の文書では、観光地の一覧が掲載されているかもしれない。非特許文献１に開示される技術は、このように様々な観点でリストアップされた地名から、より多くの文書に出現している典型的な地名を辞書に追加するので、様々な国の地名を含んだ辞書を構築することは可能である。しかし、「日本の地名だけを含んだ辞書」や「各国の首都名だけを含んだ辞書」といった地名のサブドメインを限定して辞書構築することは困難である。
【０００９】
図１２を用いて、「日本の地名だけを含んだ辞書」を作成する際の問題点について、さらに詳細に説明する。図１２は、日本の地名としてキーワードＫ１〜Ｋ１０が、世界の空港所在地としてキーワードＫ６〜Ｋ１５が挙がっていることを示している。このうち、キーワードＫ６〜Ｋ１０は「日本の地名」でもあり「空港所在地」でもある。これらの語は、「日本の地名」として辞書に登録すべき単語であるが、非特許文献１において、キーワードＫ６〜Ｋ１０が抽出パタン生成のための検索に用いられると、日本の地名でない空港所在地Ｋ１１〜Ｋ１５のようなキーワードをノイズ語として抽出してしまうことになる。
【００１０】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、ユーザが所望する辞書を好適に構築できる辞書構築装置、辞書構築方法および辞書構築用プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明の第１の観点に係る辞書構築装置は、キーワードを検索クエリとして用い、検索した文書から新たなキーワードを抽出して辞書として構築する辞書構築装置であって、抽出された新たなキーワードがユーザの所望する意味的階層に属する正例であるか否かを、当該キーワードが抽出された文書の情報に基づいて判定するドメイン判定手段と、前記ドメイン判定手段が前記正例と判定したキーワードを検索クエリとして用いた場合に、新しく正例となるキーワードが抽出できた割合を計算する検索用語評価手段と、前記検索用語評価手段が計算した前記新しく正例となるキーワードが抽出できた割合が高いキーワードを優先的に用いて文書を検索する文書検索手段と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明の第２の観点に係る辞書構築方法は、キーワードを検索クエリとして用い、検索した文書から新たなキーワードを抽出して辞書として構築する辞書構築方法であって、抽出された新たなキーワードがユーザの所望する意味的階層に属する正例であるか否かを、当該キーワードが抽出された文書の情報に基づいて判定するドメイン判定工程と、前記ドメイン判定工程で前記正例と判定したキーワードを検索クエリとして用いた場合に、新しく正例となるキーワードが抽出できた割合を計算する検索用語評価工程と、前記検索用語評価工程で計算した前記新しく正例となるキーワードが抽出できた割合が高いキーワードを優先的に用いて文書を検索する文書検索工程と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
上記目的を達成するため、本発明の第３の観点に係る辞書構築用プログラムは、キーワードを検索クエリとして用い、検索した文書から新たなキーワードを抽出して辞書として構築する辞書構築装置に、抽出された新たなキーワードがユーザの所望する意味的階層に属する正例であるか否かを、当該キーワードが抽出された文書の情報に基づいて判定するドメイン判定処理と、前記ドメイン判定処理で前記正例と判定したキーワードを検索クエリとして用いた場合に、新しく正例となるキーワードが抽出できた割合を計算する検索用語評価処理と、前記検索用語評価処理で計算した前記新しく正例となるキーワードが抽出できた割合が高いキーワードを優先的に用いて文書を検索する文書検索処理と、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ユーザが所望するドメインに含まれるキーワードを、効率的に収集できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施の形態の辞書構築装置の構成を表すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態で検索結果記憶部に格納されるデータの例を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態で抽出結果記憶部に格納されるデータの例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態でドメイン記憶部に格納されるデータの例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態で検索用語記憶部に格納されるデータの例を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態の動作を表す流れ図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態の辞書構築装置の構成を表すブロック図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態で関連語記憶部に格納されるデータの例を示す図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態の動作を表す流れ図である。
【図１０】本発明の第３の実施の形態の辞書構築装置の構成を表すブロック図である。
【図１１】従来技術の概要を示す概念図である。
【図１２】従来技術の問題点を示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（第１の実施の形態）
次に、本発明の第１の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図１に示すように、本発明の第１の実施の形態の辞書構築装置１００は、ハードディスクやフラッシュメモリなどの記憶装置１と、プログラム制御により動作する処理装置２と、キーボード等の入力装置３と、ディスプレイやプリンタ等の出力装置４と、を備える。
【００１７】
出力装置４は、処理装置２の制御のもと、記憶装置１に記憶される各種データなどを表示する。入力装置３は、ユーザからの入力を受け付け、入力に対応した信号を処理装置２に伝送する。処理装置２は、ユーザからの入力に応じて、文書の検索を実行したり、記憶装置２の記憶内容を更新する。
【００１８】
記憶装置１は、さらに、文書群記憶部１１、検索結果記憶部１２、新語記憶部１３、正負例記憶部１４、検索用語記憶部１５を備える。
【００１９】
文書群記憶部１１には、電子化された文書群が格納されている。各文書には文書ＩＤが付与されており、処理装置２は、文書ＩＤを介して任意の文書にアクセスすることが可能である。なお、ここでは、説明を簡単にするため、文書群記憶部１１が記憶装置１に格納されるケースについて説明したが、他にも、文書群記憶部１１がネットワークを介して外部のサーバにあっても良く、本実施の形態に述べる例に限定されない。例えば、文書群記憶部１１がインターネットを介して検索エンジンにより検索されるようにしてもよい。この場合、文書はＷｅｂページであり、文書ＩＤはＷｅｂページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）となる。
【００２０】
検索結果記憶部１２には、文書の検索の際に使われた検索クエリと、それによって得られた検索結果件数、および、ヒットした文書ＩＤのリストが格納される。図２に、検索結果記憶部１２に格納されるデータの例を示す。図２に示すように、文書群記憶部１１内で、キーワードＫＰ１、ＫＰ２、ＫＰ３を組み合わせた検索クエリ「ＫＰ１  ＡＮＤ  ＫＰ２  ＡＮＤ  ＫＰ３」がヒットした文書は１０件あり、その文書ＩＤは、Ｄ１〜Ｄ１０である。この文書ＩＤにより文書群記憶部１１の対応する文書にアクセスすることができる。同様に、キーワードＫＰ１、ＫＰ４、ＫＰ５を組み合わせた検索クエリ「ＫＰ１  ＡＮＤ  ＫＰ４  ＡＮＤ  ＫＰ５」がヒットした文書は６件あり、その文書ＩＤは、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ１１、Ｄ１２、Ｄ１３、Ｄ１４である。なお、検索結果記憶部１２に格納されているデータから、異なる検索クエリによる検索結果が重複した文書ＩＤを検出することができる。例えば、検索クエリ「ＫＰ１  ＡＮＤ  ＫＰ４  ＡＮＤ  ＫＰ５」の検索結果に含まれているＤ１とＤ２は、既に検索クエリ「ＫＰ１  ＡＮＤ  ＫＰ２  ＡＮＤ  ＫＰ３」の検索結果に含まれているため、改めてアクセスする必要はない。このように、検索結果記憶部１２を参照することで、重複した文書にアクセスすることを防ぐことができる。
【００２１】
抽出結果記憶部１３には、どの文書からどの語が抽出されたかを格納する。図３に、抽出結果記憶部１３に格納されるデータの例を示す。図３に示すように、文書Ｄ１から抽出された語のうち、ＫＰ１、ＫＰ２、ＫＰ３は、ユーザが所望するドメインに含まれる正例であると判定されており、ＫＮ１、ＫＮ２、ＫＮ３は、ユーザが所望するドメインに含まれない負例であると判定されており、ＫＵ１、 ＫＵ２、ＫＵ３、ＫＵ４は、ユーザが所望するか否か未判定の新語であると判定されている。
【００２２】
ドメイン記憶部１４には、抽出結果記憶部１３に格納されている全ての語に対して、ユーザが所望するドメインに「含まれる」か、「含まれない」か、「未判定」かの判定結果、およびその確信度（０〜１００）を格納している。図４にドメイン記憶部１４に格納されるデータの例を示す。図４に示すように、キーワードＫＰ１、ＫＰ２、ＫＰ３、ＫＰ４はユーザ所望するドメインに含まれると判定されており、その確信度はそれぞれ１００、１００、８０、９０となっている。また、キーワードＫＮ１、ＫＮ２、ＫＮ３は、ユーザが所望するドメインに含まれないと判定されており、その確信度はそれぞれ１００、１００、７０であることが分かる。さらに、キーワードＫＵ１、ＫＵ２、ＫＵ３、ＫＵ４、ＫＵ５は、ユーザが所望するドメインに含まれるか否かが未判定であることが分かる。なお、ここでは、未判定のデータには無条件に確信度０を付与することとしている。また、ここでは、ユーザが自分の所望するドメインに確実に含まれる、もしくは、確実に含まれないと入力した場合の確信度を１００としており、値は固定される。もし、ユーザ自身も判定結果に自信がない場合や、システムが自動的に判定した結果には、１００未満の確信度が付与され、これらの確信度は処理が進むにつれて更新されることとなる。
【００２３】
このドメイン記憶部１４に正例として記憶されているキーワードの集合が構築すべきドメインの辞書となる。この辞書を参照することで、処理装置２は単語の属するドメインを判別することができる。
【００２４】
なお、ここでは、説明を簡単にするために、ドメイン記憶部１４に格納される情報を、キーワード、判定結果、確信度の３項目として説明したが、これに限定されず、例えば、判定結果と確信度を統合して、−１００〜＋１００の数値で表現するようにしてもよい。この場合、−１００はユーザが自分の所望するドメインに確実に含まれないと入力した語、＋１００はユーザが自分の所望するドメインに確実に含まれると入力した語とする。
【００２５】
さらに、ここでは、説明を簡単にするために、ドメイン記憶部１４に格納される判定結果は、ユーザが所望するドメインに「含まれる」か、「含まれない」か、「未判定」か、の３クラスである場合について述べたが、他にも、ユーザが所望するドメインが複数あり、「ドメイン１」「ドメイン２」「ドメイン３」、…と「未判定」という３クラス以上の判定結果を保持するように拡張してもよく、本実施の形態に述べた例に限定されない。
【００２６】
検索用語記憶部１５には、検索結果記憶部１２に格納されている検索に使われた語に対して、ユーザが所望するドメインに含まれる正例が抽出される割合である正例抽出率と、ユーザが所望するドメインに含まれない負例が抽出される割合である負例抽出率と、を格納している。図５に、検索用語記憶部１５に格納されるデータの例を示す。図５に示すように、キーワードＫＰ１、ＫＰ２、ＫＰ３を検索に使った場合、正例となるキーワードを抽出できた割合がそれぞれ０．９、０．８、０．７であり、これらのキーワードは、正例をより多く抽出できたキーワードである。また、キーワードＫＰ４、ＫＰ５、ＫＰ６を使った場合、正例となるキーワードを抽出できた割合がそれぞれ０．３、０．１、０．２であり、正例よりもむしろ負例となるキーワードを多く抽出したことを示している。なお、辞書構築処理が初めて開始される場合の検索用語記憶部１５の初期状態では、ユーザが入力したシード語集合に対して、正例抽出率、負例抽出率を０に設定するものとする。
【００２７】
また、処理装置２は、文書検索手段２１、単語抽出手段２２、ドメイン指定手段２３、ドメイン判定手段２４、検索語評価手段２５として機能する。
【００２８】
文書検索手段２１は、検索用語記憶部１５から正例抽出率が高いキーワードを優先して複数選択し、それらを組み合わせて検索クエリを生成する。そして、文書検索手段２１は、その検索クエリを用いて文書群記憶部１１を検索し、文書ＩＤで示される文書の内容を取得する。同時に、文書検索手段２１は、検索結果記憶部１２に、検索結果件数および文書ＩＤリストを記録する。
【００２９】
単語抽出手段２２は、文書検索手段２１によって取得された文書の内容を解析し、検索クエリに含まれているキーワードの周りに共通している周辺文字列から、他のキーワードを検索するために用いる抽出パタンを生成する。そして、単語抽出手段２２は、この抽出パタンにマッチする他のキーワードを文書から抽出し、抽出結果記憶部１３に格納する。このとき、抽出パタンの生成方法には、非特許文献１に記載の手法などが利用できる。また、単語抽出手段２２は、各文書から抽出されたキーワードについて、ドメイン記憶部１４を参照し、正例、負例の判定結果が付与されていれば、抽出結果記憶部１３のそれぞれ正例、負例の列に記録し、ドメイン記憶部１４に存在しない語であれば、抽出結果記憶部１３の新語の列に記録する。さらに、単語抽出手段２２は、ここで新語となった語をドメイン記憶部１４でも新語として追加する。
【００３０】
ドメイン指定手段２３は、単語抽出手段２２が抽出した新語について、ユーザによる判定が必要であると思われるキーワードを選定してユーザに提示し、ユーザによる判定を促す。単純な選定方法としては、ランダムサンプリングが挙げられるが、その他にも（Ａ）正例スコアが高いキーワードを優先してサンプリングする方法、（Ｂ）負例スコアが高いキーワードを優先してサンプリングする方法、（Ｃ）これらの方法の組合せ、などが考えられる。ここで、正例スコアとは、「正例が抽出されている割合が高い文書から抽出されている新語ほど正例である可能性が高い」という仮説に基づくスコアである。
【００３１】
任意の新語ＫＵに対する正例スコアＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ）を、新語ＫＵが出現する文書Ｄｉからの正例抽出度ＤｏｃＰ（Ｄｉ）の平均値として、下記のように定義する。
ＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ）＝ΣＤｏｃＰ（Ｄｉ）
【００３２】
ここで、文書Ｄｉに関する正例抽出度ＤｏｃＰ（Ｄｉ）は、文書Ｄｉから抽出された正例の割合であり、正例語数ＮＰ、および負例語数ＮＮを用いて下記のように定義する。
ＤｏｃＰ（Ｄｉ）＝ＮＰ／（ＮＰ＋ＮＮ）
【００３３】
例えば、抽出結果記憶部１３のデータが図３の通りであった場合、文書Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３における正例抽出度ＤｏｃＰ（Ｄ１）、ＤｏｃＰ（Ｄ２）、ＤｏｃＰ（Ｄ３）はそれぞれ下記のようになる。
ＤｏｃＰ（Ｄ１）＝３／（３＋３）＝０．５
ＤｏｃＰ（Ｄ２）＝３／（３＋４）＝０．４
ＤｏｃＰ（Ｄ３）＝３／（３＋２）＝０．６
【００３４】
従って、新語ＫＵ１〜ＫＵ６の正例スコアは下記のように計算される。
ＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ１）＝ＤｏｃＰ（Ｄ１）＋ＤｏｃＰ（Ｄ３）＝１．１
ＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ２）＝ＤｏｃＰ（Ｄ１）＋ＤｏｃＰ（Ｄ２）＋ＤｏｃＰ（Ｄ３）＝１．５
ＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ３）＝ＤｏｃＰ（Ｄ２）＋ＤｏｃＰ（Ｄ３）＝１．０
ＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ４）＝ＤｏｃＰ（Ｄ１）＝０．５
ＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ５）＝ＤｏｃＰ（Ｄ１）＋ＤｏｃＰ（Ｄ２）＝０．９
ＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ６）＝ＤｏｃＰ（Ｄ３）＝０．６
【００３５】
例えば、正例スコアが高いキーワード上位３語をユーザに判定させるように設定している場合、ＫＵ２、ＫＵ１、ＫＵ３がユーザに提示されることになる。これにより、正例となる可能性の高い語を優先してユーザに判定させることができる。
【００３６】
新語ＫＵに関する負例スコアＮＳｃｏｒｅ（ＫＵ）は、正例スコアＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ）と逆の概念であり、文書Ｄｉからの負例抽出度ＤｏｃＮ（Ｄｉ）の総和として下記のように定義する。
ＮＳｃｏｒｅ（ＫＵ）＝ΣＤｏｃＮ（Ｄｉ）
【００３７】
ここで、文書Ｄｉに関する負例抽出度ＤｏｃＮ（Ｄｉ）は、文書Ｄｉから抽出された負例の割合であり、正例語数ＮＰ、および負例語数ＮＮを用いて下記のように定義する。
ＤｏｃＮ（Ｄｉ）＝ＮＮ／（ＮＰ＋ＮＮ）
【００３８】
負例スコアの高いキーワードを優先してユーザに判定させることによって、ユーザの所望しないドメインの語を早く排除することができるようになる。
【００３９】
なお、ここでは、説明を簡単にするため、ドメイン指定手段２４が、単語抽出手段２３が抽出した新語について、毎回ユーザに判定を促すようする例を説明したが、これに限定されず、例えば、あらかじめ決められた回数の検索および抽出処理を繰り返した後に、ドメイン指定手段２４を使ってユーザに判定を行わせるようにしてもよい。
【００４０】
ドメイン判定手段２４は、ユーザが未判定の新語を自動判定し、ドメイン記憶部１４の判定結果および確信度を記憶する。また、ドメイン判定手段２４は、抽出結果記憶部１３の新語のリストを判定結果に応じて正例および負例の列に入れ替える。自動判定の方法としては、（Ａ）正例スコア／負例スコアの閾値による判定法、（Ｂ）機械学習を用いた判定法などが挙げられる。
【００４１】
（Ａ）正例スコア／負例スコアの閾値による判定法は、正例スコアがあらかじめ定めていた閾値θｐ以上であれば正例とし、θｐ未満であれば負例と判定する方法、もしくは、負例スコアがあらかじめ定めていた閾値θｎ以上であれば負例と判定し、θｎ未満であれば負例と判定する方法である。この場合、確信度は、閾値θｐ、θｎと、新語ＫＵの正例スコア、負例スコアとの差の絶対値の最大値を９９に正規化することで求めることができる。例えば、５件の新語ＫＵ１、ＫＵ２、ＫＵ３、ＫＵ４、ＫＵ５があり、それぞれの正例スコアがＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ１）＝１．５、ＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ２）＝１．０、ＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ３）＝０．８、ＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ４）＝０．４、ＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ５）＝０．２の時に、θｐ＝０．５とした場合の判定結果は以下のようになる。
【００４２】
ＫＵ１は、ＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ１）−θｐ＝１．５−０．５＝１．０＞０なので正例と判定される。ＫＵ２は、ＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ２）−θｐ＝１．０−０．５＝０．５＞０なので正例と判定される。ＫＵ３は、ＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ３）−θｐ＝０．８−０．５＝０．３＞０なので正例と判定される。ＫＵ４は、ＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ４）−θｐ＝０．４−０．５＝−０．１＜０なので負例と判定される。ＫＵ５は、ＰＳｃｏｒｅ（ＫＵ５）−θｐ＝０．２−０．５＝−０．３＜０なので負例と判定される。
【００４３】
また、正例スコアと閾値θｐとの差の絶対値の最大値は１．０なので、最大値を９９に正規化して
ＫＵ１の判定の確信度は｜＋１．０｜＊９９／１．０＝９９
ＫＵ２の判定の確信度は｜＋０．５｜＊９９／１．０＝４９．５
ＫＵ３の判定の確信度は｜＋０．３｜＊９９／１．０＝２９．７
ＫＵ４の判定の確信度は｜−０．１｜＊９９／１．０＝９．９
ＫＵ５の判定の確信度は｜−０．３｜＊９９／１．０＝２９．７
と計算できる。
【００４４】
ドメイン判定手段２４の判定結果により、ドメイン記憶部１４が更新される。
【００４５】
（Ｂ）機械学習を用いた判定法としては、抽出結果記憶部１３に格納されている文書とキーワードの関係から、各キーワードが抽出された文書のリストを特徴ベクトルとして用い、ｋ近傍法やサポートベクターマシーンを適用する方法などがある。
【００４６】
検索用語評価手段２５は、ドメイン判定手段２４によって更新された抽出結果記憶部１３、および検索結果記憶部１２の情報を用いて、正例であるシード語ＫＰが検索に使われた際に正例が抽出された割合を正例抽出率、および負例抽出率として計算し、検索用語記憶部１６に格納する。
【００４７】
シード語ＫＰによる正例抽出率ＰＲａｔｉｏ（ＫＰ）は、ＫＰが含まれる文書Ｄｉから抽出され、正例であると判定された語の割合であり、正例語数ＴＰ、負例語数ＴＮを用いて下記のように定義する。
ＰＲａｔｉｏ（ＫＰ）＝ＴＰ／（ＴＰ＋ＴＮ）
【００４８】
シード語ＫＰによる負例抽出率ＮＲａｔｉｏ（ＫＰ）は、ＫＰが含まれる文書Ｄｉから抽出され、負例であると判定された語の割合であり、正例語数ＴＰ、負例語数ＴＮを用いて下記のように定義する。
ＮＲａｔｉｏ（ＫＰ）＝ＴＮ／（ＴＰ＋ＴＮ）
【００４９】
また、正例抽出率ＰＲａｔｉｏ（ＫＰ）と、負例抽出率ＮＲａｔｉｏ（ＫＰ）の間には以下の関係がある。
ＮＲａｔｉｏ（ＫＰ）＝１−ＰＲａｔｉｏ（ＫＰ）
【００５０】
例えば、検索結果記憶部１２に格納されているデータが図２のようであった場合、検索クエリに使われたシード語ＫＰ１が出現する文書は、Ｄ１〜Ｄ１４の１４件である。これら１４件の文書群から１５０語の３０語の正例、２０語の負例、１００語の新語が抽出され、ドメイン指定手段２３とドメイン判定手段２４とによって１００語の新語が７０語の正例、３０語の負例であると判定されたとする。この場合、この時点でシード語ＫＰ１が抽出した正例の語数ＴＰは３０＋７０＝１００語、負例の語数ＴＮは２０＋３０＝５０語であるので、正例抽出率ＰＲａｔｉｏ（ＫＰ１）は以下のようになる。
Ｒａｔｉｏ（ＫＰ１）＝１００／（１００＋５０）＝０．６７
【００５１】
また、負例抽出率ＮＲａｔｉｏ（ＫＰ１）は、以下のようになる。
ＮＲａｔｉｏ（ＫＰ１）＝１−０．６７＝０．３３
【００５２】
次に、図１および図６を用いて、本実施の形態の動作について詳細に説明する。図６は、本実施の形態における辞書構築装置１００の動作（辞書構築処理）を表す流れ図である。なお、説明を簡単にするため、検索クエリに使うキーワード数はあらかじめω語（ωは２以上）と定められているものとする。
【００５３】
辞書構築処理では、まず、文書検索処理を実行する（ステップＳ１０１）。文書検索処理では、文書検索手段２１が、検索用語記憶部１５に格納されたキーワードの正例抽出率に比例する確率でランダムにω語を選択し、検索クエリを生成する。そして、文書検索手段２１が、その検索クエリを用いて文書群記憶部１１を検索し、文書ＩＤで示される文書の内容を取得する。なお、初期状態の場合は、検索用語記憶部１５にはユーザが入力したシード語集合に対して、正例抽出率、負例抽出率が０に設定されているのでその中からランダムにω語が選択されればよい。
【００５４】
次に、単語抽出処理を実行する（ステップＳ１０２）。単語抽出処理では、単語抽出手段２２が、文書検索手段２１によって取得された文書の内容を解析し、検索クエリに含まれているキーワードの周りに共通している周辺文字列から抽出パタンを生成し、抽出パタンにマッチする他のキーワードを文書から抽出し、抽出結果記憶部１３に格納する。また、単語抽出手段２２が、各文書から抽出されたキーワードについて、ドメイン記憶部１４を参照し、正例、負例の判定結果が付与されていれば、抽出結果記憶部１３のそれぞれ正例、負例の列に記録し、ドメイン記憶部１４に存在しない単語であれば、抽出結果記憶部１３の新語の列に記録する。さらに、単語抽出手段２２は、ここで新語となった語はドメイン記憶部１４でも新語として追加する。
【００５５】
続いて、ドメイン指定処理を実行する（ステップＳ１０３）。ドメイン指定処理では、ドメイン指定手段２３が、単語抽出手段２２が抽出した新語について、ユーザによる判定が必要であると思われるキーワードを選定して、出力装置４によりユーザに提示し、ユーザによる判定を促す。ここで、ユーザは新語について正例であるか負例であるかを入力装置３によって入力する。
【００５６】
次に、ドメイン判定処理を実行する（ステップＳ１０４）。ドメイン判定処理では、ドメイン判定手段２４が、ユーザによって入力装置３により入力された判定結果を元に、未判定の新語を自動判定し、ドメイン記憶部１４の判定結果および確信度を更新する。また、ドメイン判定手段２４が、抽出結果記憶部１３の新語のリストを判定結果に応じて正例および負例の列に入れ替える。
【００５７】
そして、検索用語評価処理を実行する（ステップＳ１０５）。検索用語評価処理では、検索用語評価手段２５は、ドメイン判定手段２４によって更新された抽出結果記憶部１３、および検索結果記憶部１２の情報を用いて、正例であるシード語ＫＰが検索に使われた際に正例が抽出された割合である正例抽出率、および負例抽出率を計算し、検索用語記憶部１５に格納する（ステップＳ１０５）。
【００５８】
ここで、確信度があらかじめ定められた確信度閾値α以上で正例であると判定されているキーワードの数が、あらかじめ定められた閾値εを越えた場合（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、処理を終了するが、越えていない場合は（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、ステップＳ１０１に戻り、処理を繰り返す。
【００５９】
次に、本実施の形態の効果について説明する。本実施の形態では、ユーザが所望するドメインに含まれるキーワードか否かを、正例／負例として指定し、それに従って未判定の新語についても正例／負例の判定を自動で行う。さらに、正例と判定された語の中でも、検索に使った場合に、別の正例となる語を抽出しやすいキーワードを評価することによって、ユーザが所望するドメインに含まれるキーワードを、効率的に収集することができる。
【００６０】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。図９を参照すると、本発明の第２の実施の形態の辞書構築装置２００は、図１に示した第１の実施の形態の構成に加えて、記憶装置１が関連語記憶部１６を備え、処理装置２が関連語抽出手段２６としても機能する点で異なる。また、処理装置２におけるドメイン判定手段２４が、第２のドメイン判定手段２７に置き換わっている点でも異なる。
【００６１】
関連語記憶部１６には、抽出結果記憶部１３に格納されている全ての語に対して、それぞれの語がどのような語と共起するかという情報が関連語パタンとして格納されている。ここで、関連語パタンとは、各キーワードが文書内で出現する位置からｘ語以内に出現する割合の高い自立語の集合である。例えば、「今、私は日本の首都である東京のマンションに住んでいます。」といった文があった場合、形態素解析を行うことによって、「今／私／首都／東京／マンション／住む／いる」という自立語の列が取得できる。ｘ＝２で、キーワードを「東京」とした場合、キーワード「東京」の２語以内の自立語は、「私」「首都」「マンション」「住む」の４語となる。これらの自立語が関連語パタンの候補となる。複数の文書から得られる関連語パタンの候補のうち、頻度が高い上位ｓ語を関連語パタン記憶部１５に格納する。図８に、関連語パタン記憶部１６に格納されるデータの例を示す。図８に示すように、キーワードＫＰ１の関連語パタンとしてＷ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ４、Ｗ１１、Ｗ１２、Ｗ１３が格納され、キーワードＫＰ２の関連語パタンとしてＷ１、Ｗ３、Ｗ４、Ｗ１１、Ｗ１２、Ｗ１５、Ｗ２１が格納されている。
【００６２】
なお、ここでは、説明を簡単にするために、関連語パタンを各キーワードの文書内での出現位置からｘ語以内に出現する割合の高い自立語として説明したが、他にも、関連語パタンを各キーワードの左右を挟むｙ語以内の組合せとしても良い。例えば、ｙ＝２とした場合、キーワード「東京」に関して、形態素解析によって自立語の列「今／私／首都／東京／マンション／住む／いる」が得られた場合、「首都＆マンション」「首都＆マンション／住む」「私／首都＆マンション」「私／首都＆マンション／住む」が関連語パタンの候補となる。また、ここでは、説明を簡単にするために、自立語の列から関連語パタンの候補を得る例について述べたが、これに限定されず、品詞を名詞や動詞に限定して関連語パタンの候補を得るようにしてもよい。
【００６３】
関連語抽出手段２６は、ドメイン記憶部１４に格納されている全ての語に対して、関連パタンの候補の自立語を取得し、その中から関連パタンを選定して関連語記憶部１６に格納する。
【００６４】
第２のドメイン判定手段２７は、関連語記憶部１６に記憶されている関連語パタンを用いて、未判定の新語を自動判定し、ドメイン記憶部１４の判定結果および確信度を更新する。また、第２のドメイン判定手段２７は、抽出結果記憶部１３の新語のリストを判定結果に応じて正例および負例の列に入れ替える。自動判定の方法としては、（Ａ）関連語スコアの閾値による判定法、（Ｂ）機械学習を用いた判定法などが挙げられる。
【００６５】
（Ａ）関連語スコアの閾値による判定法では、ある関連語が正例のキーワードと共起する確率と、負例のキーワードと共起する確率の比を関連語スコアＷＳｃｏｒｅとして定義し、新語ＫＵの関連語の関連語スコアの平均があらかじめ定めた閾値以上であれば正例、閾値以下であれば負例と判定する方法である。ある関連語Ｗｉの関連語スコアＷＳｃｏｒｅ（Ｗｉ）は、正例のキーワードの関連語として登録された回数ＰＣ、正例のキーワードの数ＰＰ、負例のキーワードの関連語として登録された回数ＮＣ、負例のキーワードの数ＮＮを用いて、次式で定義できる。
ＷＳｃｏｒｅ（Ｗｉ）＝（ＰＣ／ＰＰ）／（ＮＣ／ＮＮ）＝ＰＣ＊ＮＮＰＰ＊ＮＣ
【００６６】
例えば、関連語記憶部１６に格納されている関連語パタンが、図８の通りで、かつ、ドメイン記憶部２４に格納されている各キーワードの判定結果が図４の通りであった場合についてさらに詳細に説明する。関連語Ｗ１は、図８の正例のキーワードＫＰ１、ＫＰ２、ＫＰ３、ＫＰ４の４語のうち３語に登録されており、また、負例のキーワードＫＮ１、ＫＮ２、ＫＮ３、ＫＮ４の４語うち３語に登録されている。そのため、関連語Ｗ１の関連語スコアＷＳｃｏｒｅ（Ｗ１）は、以下のように計算される。
ＷＳｃｏｒｅ（Ｗ１）＝（３／４）／（３／４）＝１．０
【００６７】
同様に、関連語Ｗ１１、およびＷ２１の関連語スコアは、下記のように求められる。
ＷＳｃｏｒｅ（Ｗ１１）＝（３／４）／（１／４）＝３．０
ＷＳｃｏｒｅ（Ｗ２１）＝（１／４）／（３／４）＝０．３
【００６８】
このように、関連語スコアＷＳｃｏｒｅは、正例とより多く共起する傾向の高い関連語に対して高い値を持つ。
【００６９】
新語ＫＵに関する関連語の関連語スコアの平均が、あらかじめ定めてある閾値以上であれば、その新語は正例である可能性が高いと判定する。
【００７０】
（Ｂ）機械学習を用いた判定法としては、各新語ＫＵに関する関連語を特徴ベクトルとして用い、ｋ近傍法やサポートベクターマシーンを適用する方法などがある。
【００７１】
次に、図７および図９を用いて、本実施の形態の動作について詳細に説明する。図９は、本実施の形態における辞書構築装置２００の動作（辞書構築処理）を表す流れ図である。なお、説明を簡単にするため、検索クエリに使うキーワード数はあらかじめω語（ωは２以上）と定められているものとする。
【００７２】
なお、本実施の形態における文書検索処理（ステップＳ１０１）、単語抽出処理（ステップＳ１０２）、ドメイン指定処理（ステップＳ１０３）、および検索用語評価処理（ステップＳ１０５）の動作は、図６に示す第１の実施の形態における動作と同一であるので、ここでは説明は省略する。
【００７３】
単語抽出手段２２が抽出単語記憶部１３を更新する（ステップＳ１０２）と、関連語抽出処理を実行する（ステップＳ１０７）。関連語抽出処理では、関連語抽出手段１６が、抽出結果記憶部１３に格納されている全ての語に対して、関連語パタンを選定して、関連語記憶部２６に格納する。
【００７４】
ドメイン指定処理（ステップＳ１０３）の後、ユーザが正例／負例の判定結果を入力すると、第２のドメイン判定処理を実行する（ステップＳ１０８）。第２のドメイン判定処理では、第２のドメイン判定手段２７が、関連語記憶部１６に記憶されている関連語パタンを用いて、未判定の新語を自動判定し、ドメイン記憶部１４の判定結果および確信度を行使する。また、第２のドメイン判定手段２７が、抽出結果記憶部１３の新語のリストを判定結果に応じて正例および負例の列に入れ替える。
【００７５】
次に、本実施の形態の効果について説明する。本実施の形態では、関連語抽出手段１６が抽出するキーワードの関連語を用いてドメイン判定を行う。これにより、新語の周辺の文脈も考慮したドメイン判定を行うことができ、よりユーザの所望するドメインに近い単語を収集することができる。
【００７６】
次に、本発明の第３の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。図１０に示すように、本発明の第３の実施の形態の辞書構築装置３００は、入力装置５０１と、データ処理装置５０２と、出力装置５０３と、記憶装置５０４と、を備える。さらに、第１の実施の形態の辞書構築装置１００または第２の実施の形態の辞書構築装置２００を実現するための辞書構築用プログラム５００を備える。
【００７７】
入力装置５０１は、マウス、キーボード等、操作者からの指示を入力するための装置である。また、出力装置５０３は、表示画面、プリンタ等のデータ処理装置５０２による処理結果を出力する装置である。
【００７８】
辞書構築用プログラム５００は、データ処理装置５０２に読み込まれ、データ処理装置５０２の動作を制御し、記憶装置５０４に入力メモリ５０５とワークメモリ５０６を生成する。データ処理装置５０２は、プログラムの制御により第１の実施の形態または第２の実施の形態における処理装置２と同一の処理を実行する。
【００７９】
データ処理装置５０２は、図１における文書検索手段２１、単語抽出手段２２、ドメイン指定手段２３、ドメイン判定手段２４、検索用語評価手段２５が実行する処理を実行する。図１０における記憶装置５０４には、図１における文書群記憶部１１、検索結果記憶部１２、抽出結果記憶部１３、ドメイン記憶部１４、検索用語記憶部１５に格納される情報が格納される。
【００８０】
または、データ処理装置５０２は、図７における文書検索手段２１、単語抽出手段２２、ドメイン指定手段２３、第２のドメイン判定手段２７、検索用語評価手段２５、関連語抽出手段２６が実行する処理を実行する。図１０における記憶装置５０４には、図７における文書群記憶部１１、検索結果記憶部１２、抽出結果記憶部１３、ドメイン記憶部１４、検索用語記憶部１５、関連語記憶部１６に格納される情報が格納される。
【００８１】
このように、本発明の辞書構築装置は専用の装置に限定されず、コンピュータに辞書構築用プログラムを読み込ませることによって辞書構築装置として機能させるようにしてもよい。
【００８２】
なお、上述の実施の形態は一例であって、本発明は種々の応用や変形が可能である。例えば、本発明を実現するためのプログラムは、予め記憶されているものとして説明したが、外部の記憶媒体から取得したものであってもよいし、ネットワークを介して伝送されたものを記憶したものであってもよい。
【産業上の利用可能性】
【００８３】
本発明によれば、同一意味的階層に属するキーワードを辞書として構築することによって、辞書を検索エンジン、情報抽出、および、質問応答、などの技術に適用可能である。
【符号の説明】
【００８４】
１  記憶装置
２  処理装置
３  入力装置
４  出力装置
１１  文書群記憶部
１２  検索結果記憶部
１３  抽出結果記憶部
１４  ドメイン記憶部
１５  検索用語記憶部
１６  関連語記憶部
２１  文書検索手段
２２  単語抽出手段
２３  ドメイン指定手段
２４  ドメイン判定手段
２５  検索用語評価手段
２６  関連語抽出手段
２７  第２のドメイン判定手段
１００、２００、３００  辞書構築装置
５００  辞書構築用プログラム
５０１  入力部
５０２  データ処理装置
５０３  出力部
５０４  記憶装置
５０５  入力メモリ
５０６  ワークメモリ
【図１】
2010231526.tif 000003
【図２】
2010231526.tif 000004
【図３】
2010231526.tif 000005
【図４】
2010231526.tif 000006
【図５】
2010231526.tif 000007
【図６】
2010231526.tif 000008
【図７】
2010231526.tif 000009
【図８】
2010231526.tif 000010
【図９】
2010231526.tif 000011
【図１０】
2010231526.tif 000012
【図１１】
2010231526.tif 000013
【図１２】
2010231526.tif 000014