(57)【要約】【課題】より多様な言い換え表現を収集することを可能にする言い換え表現生成装置を提供すること。【解決手段】言い換え表現生成装置は、複数の候補単語をそれぞれ含むとともに、複数の候補単語の関係が互いに共通する複数の候補単語組のそれぞれに含まれる、複数の候補単語のうち一部又は全部である複数の併用単語を取得する単語取得手段と、取得された各併用単語を含む文を複数取得する文取得手段と、取得された各文から予め定められた品詞または品詞句の語を抽出し、抽出された語に基づいて相互に言い換え可能な語を複数決定する言い換え語決定手段と、を含むことを特徴とする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の候補単語をそれぞれ含むとともに、前記複数の候補単語の関係が互いに共通する複数の候補単語組のそれぞれに含まれる、前記複数の候補単語のうち一部又は全部である複数の併用単語を取得する単語取得手段と、
取得された前記各併用単語を含む文を複数取得する文取得手段と、
取得された前記各文から予め定められた品詞または品詞句の語を抽出し、抽出された前記語に基づいて相互に言い換え可能な語を複数決定する言い換え語決定手段と、
を含むことを特徴とする言い換え表現生成装置。
【請求項２】
前記複数の候補単語組に含まれる前記各候補単語は、前記複数の候補単語組に対し共通に定められた複数の項目のいずれかに関連づけられている、
ことを特徴とする請求項１に記載の言い換え表現生成装置。
【請求項３】
前記複数の候補単語組を記憶する候補単語組記憶手段をさらに含む、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の言い換え表現生成装置。
【請求項４】
前記言い換え語決定手段は、取得された前記各文から予め定められた用言または用言句の語を抽出し、抽出された前記語に基づいて相互に言い換え可能な語を複数決定する、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の言い換え表現生成装置。
【請求項５】
前記言い換え語決定手段は、取得された前記各文に対し形態素解析および係り受け解析を行い、予め定められた品詞または品詞句の語を抽出し、抽出された前記語に基づいて相互に言い換え可能な語を複数決定する、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の言い換え表現生成装置。
【請求項６】
言い換え表現の元となる語を取得する元語取得手段と、
取得された前記語を含む文を複数取得する元文取得手段と、
前記元文取得手段により取得された前記各文に含まれる複数の単語を抽出する元単語抽出手段と、をさらに含み、
前記単語取得手段は、前記元単語抽出手段より抽出された前記複数の単語に基づいて、前記複数の候補単語組のそれぞれに含まれる前記複数の併用単語を取得する、
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の言い換え表現生成装置。
【請求項７】
前記単語取得手段は、前記元単語抽出手段より抽出された前記複数の単語より得られる統計量に基づいて、前記複数の候補単語組のそれぞれに含まれる前記複数の併用単語を取得する、
ことを特徴とする請求項６に記載の言い換え表現生成装置。
【請求項８】
複数の候補単語をそれぞれ含むとともに、前記複数の候補単語の関係が互いに共通する複数の候補単語組のそれぞれに含まれる、前記複数の候補単語のうち一部又は全部である複数の併用単語を取得する単語取得手段、
取得された前記各併用単語を含む文を複数取得する文取得手段、
取得された前記各文から予め定められた品詞または品詞句の語を抽出し、抽出された前記語に基づいて相互に言い換え可能な語を複数決定する言い換え語決定手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は言い換え表現生成装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自然言語による質問文を入力として解答を出力する質問応答技術などに適用するために、「言い換え表現」を用いて質問文を同じ意味を表現する別の文に置き換え、より高精度に種々の検索を行う技術が研究されている。ここで、「言い換え表現」とは文章の言い換えに用いられる表現のことを言い、例えば「スタートする」、「始まる」などの表現がこれに当たる。
【０００３】
上述の「言い換え表現」は一般的には言い換え表現辞書を用いて取得する。この言い換え表現辞書を整備するために、国語辞典や対訳形式で書かれた文章群を基にコンピュータを用いて言い換え表現を取得することが行われていた。
【０００４】
言い換え表現を取得するための技術の例として、特許文献１には、日本語と英語とが対訳形式で書かれた文章群を用い、同一の表現の英語文に対応する複数の日本語訳から言い換え表現を得る言い換え表現生成装置が開示されている。
【特許文献１】特開２００３−３２３４２６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術においては、言い換え表現を収集する元になる情報が限られるため、結果として得られる言い換え表現の種類も限定されていた。
【０００６】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、新たな観点に基づいた言い換え表現の収集を行うことにより、より多様な言い換え表現を収集することを可能にする言い換え表現生成装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１の発明は言い換え表現生成装置であって、複数の候補単語をそれぞれ含むとともに、前記複数の候補単語の関係が互いに共通する複数の候補単語組のそれぞれに含まれる、前記複数の候補単語のうち一部又は全部である複数の併用単語を取得する単語取得手段と、取得された前記各併用単語を含む文を複数取得する文取得手段と、取得された前記各文から予め定められた品詞または品詞句の語を抽出し、抽出された前記語に基づいて相互に言い換え可能な語を複数決定する言い換え語決定手段と、を含むことを特徴とする。
【０００８】
請求項２の発明は請求項１に記載の発明において、前記複数の候補単語組に含まれる前記各候補単語は、前記複数の候補単語組に対し共通に定められた複数の項目のいずれかに関連づけられている、ことを特徴とする。
【０００９】
請求項３の発明は請求項１又は２に記載の発明において、前記複数の候補単語組を記憶する候補単語組記憶手段をさらに含む、ことを特徴とする。
【００１０】
請求項４の発明は請求項１から３に記載のいずれか一項の発明において、前記言い換え語決定手段は、取得された前記各文から予め定められた用言または用言句の語を抽出し、抽出された前記語に基づいて相互に言い換え可能な語を複数決定する、ことを特徴とする。
【００１１】
請求項５の発明は請求項１から３に記載のいずれか一項の発明において、前記言い換え語決定手段は、取得された前記各文に対し形態素解析および係り受け解析を行い、予め定められた品詞または品詞句の語を抽出し、抽出された前記語に基づいて相互に言い換え可能な語を複数決定する、ことを特徴とする。
【００１２】
請求項６の発明は請求項１から５に記載のいずれか一項の発明において、言い換え表現の元となる語を取得する元語取得手段と、取得された前記語を含む文を複数取得する元文取得手段と、前記元文取得手段により取得された前記各文に含まれる複数の単語を抽出する元単語抽出手段と、をさらに含み、前記単語取得手段は、前記元単語抽出手段より抽出された前記複数の単語に基づいて、前記複数の候補単語組のそれぞれに含まれる前記複数の併用単語を取得する、ことを特徴とする。
【００１３】
請求項７の発明は請求項６に記載の発明において、前記単語取得手段は、前記元単語抽出手段より抽出された前記複数の単語より得られる統計量に基づいて、前記複数の候補単語組のそれぞれに含まれる前記複数の併用単語を取得する、ことを特徴とする。
【００１４】
請求項８の発明は、複数の候補単語をそれぞれ含むとともに、前記複数の候補単語の関係が互いに共通する複数の候補単語組のそれぞれに含まれる、前記複数の候補単語のうち一部又は全部である複数の併用単語を取得する単語取得手段、取得された前記各併用単語を含む文を複数取得する文取得手段、取得された前記各文から予め定められた品詞または品詞句の語を抽出し、抽出された前記語に基づいて相互に言い換え可能な語を複数決定する言い換え語決定手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１，８に記載の発明によれば、関係が互いに共通する複数の候補単語組から得られる複数の併用単語と複数の文とから、その併用単語に関係する複数の言い換え可能な語を決定することができる。
【００１６】
請求項２に記載の発明によれば、共通に定められる複数の項目のいずれかに関連づけられた複数の候補単語組を用いて、複数の言い換え可能な語を決定することができる。
【００１７】
請求項３に記載の発明によれば、記憶手段に記憶された複数の候補単語組を用いて複数の言い換え語を決定することができる。
【００１８】
請求項４に記載の発明によれば、用言または用言句の語を複数の言い換え可能な語として決定することができる。
【００１９】
請求項５に記載の発明によれば、本構成を有しない場合に比べてより確実に併用単語を含む文から言い換え可能な語を抽出することができる。
【００２０】
請求項６に記載の発明によれば、言い換え表現の元となる語から、複数の言い換え可能な語を決定することができる。
【００２１】
請求項７に記載の発明によれば、本構成を含まない場合に比べ、より高精度に言い換え可能な語を決定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の実施形態について図面に基づき詳細に説明する。図１は、本実施形態にかかる言い換え表現生成装置１の構成図の一例である。同図に示すように、言い換え表現生成装置１は、ＣＰＵ１１、記憶部１２、通信部１３、入出力部１４を含んでいる。
【００２３】
ＣＰＵ１１は、記憶部１２に格納されているプログラムに従って動作する。なお、上記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の情報記録媒体に格納されて提供されるものであってもよいし、インターネット等のネットワークを介して提供されるものであってもよい。
【００２４】
記憶部１２は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリ素子およびハードディスクドライブ等によって構成されている。記憶部１２は、上記プログラムを格納する。また、記憶部１２は、各部から入力される情報や演算結果を格納する。
【００２５】
通信部１３は、他の装置と通信接続するための通信手段等で構成されている。通信部１３は、ＣＰＵ１１の制御に基づいて、他の装置から受信した情報をＣＰＵ１１や記憶部１２に入力し、他の装置に情報を送信する。
【００２６】
入出力部１４は、モニタやキーボード、マウス等の表示出力手段および入力手段等で構成されている。入出力部１４は、ＣＰＵ１１の制御に基づいて、画像データ等をモニタ等に対して出力し、キーボードやマウスより操作者からの情報を取得する。
【００２７】
図２は、本発明の実施形態に係る言い換え表現生成装置１が実現する機能を示す機能ブロック図である。言い換え表現生成装置１は、機能的に文記憶部２１と、候補単語組記憶部２２と、元語取得部２３と、元文取得部２４と、元単語抽出部２５と、単語取得部２６と、文取得部２７と、言い換え語決定部２８と、を含む。これらの機能はＣＰＵ１１が記憶部１２に格納されたプログラムを実行し、通信部１３および入出力部１４を制御することによって実現される。
【００２８】
文記憶部２１は、ＣＰＵ１１および記憶部１２を中心として実現される。文記憶部２１は複数の文を記憶する。図３は、文記憶部２１に記憶される文の一例を示す図である。図３の表の「Ｎｏ」の欄は文の通し番号を示し、「文」の欄は実際に記憶される文を示している。本図では説明の容易のため文の前後関係との関連が無い形で記憶しているが、例えば文章に含まれる文が順番に記憶されていてもよい。また、複数の文章をそのまま格納してもよい。複数の文章をそのまま格納する場合には、検索インデックスを利用して、目的の文を抽出するようにしてもよい。また、文記憶部２１は、言い換え表現生成装置１の一部として配置されているが、他の装置に配置され、他の機能から通信部１３およびネットワークを介して呼び出されてもよい。
【００２９】
候補単語組記憶部２２は、ＣＰＵ１１および記憶部１２を中心として実現される。候補単語組記憶部２２は、複数の候補単語をそれぞれ含むとともに、その複数の候補単語の関係が互いに共通する複数の候補単語組を記憶する。より具体的な例としては、複数の候補単語組に含まれる各候補単語は、その複数の候補単語組に対し共通に定められた複数の項目のいずれかに関連づけられており、複数の候補単語の関係が共通するようになっている。図４、図５および図６は、候補単語組記憶部２２に記憶される候補単語組の例を示す図である。図４は、人名に関わる情報を記載したデータベース（以下、「人名データベース」という）であり、その項目は「人名」、「出身地」、「生年月日」、「職業」、「性別」等からなり、図４の表の各列を構成している。各行には、そのデータとして候補単語が項目ごとに並べられている。例えば前出の項目順に「小泉純一郎」、「神奈川県横須賀市」、「１９４２年１月８日」、「政治家」、「男」等の単語の組となっている。これらの単語の組が一つの候補単語組である。また、候補単語組記憶部２２に記憶される複数の候補単語組は１つのデータベースに対応する（１種類の）候補単語組のみとは限らない。図５は、イベントに関わる情報を記載したデータベース（以下、「イベントデータベース」という）であり、その項目は「イベント名」、「開催地」、「開催日」からなる。図６は、グループとそのメンバについての情報を記載したデータベース（以下、「グループデータベース」という）であり、その項目は、「グループ名」、「メンバ」からなる。本実施形態では候補単語組記憶部２２は図４、図５および図６に示される各データベースの情報を記憶する。ここで、上記の情報は、事実に関する記録的な情報を基に候補単語組としたものが示されているが、候補単語組は一般に知られている情報、例えば連載小説の登場人物のように架空の情報を基にしたものであってもよい。
【００３０】
なお、候補単語組記憶部２２は、言い換え表現生成装置１の一部として配置されているが、他の装置に配置され、他の機能から通信部１３およびネットワークを介して呼び出されてもよい。また、候補単語組記憶部２２を実現するために、リレーショナルデータベースシステムを用いてもよい。
【００３１】
元語取得部２３は、ＣＰＵ１１、記憶部１２および入出力部１４を中心として実現される。元語取得部２３は入出力部１４より言い換え表現の元となる語を取得し、それを記憶部１２に格納する。なお、上記言い換え表現の元となる語は、入出力部１４を構成するキーボードから入力されるが、他にもＤＶＤ−ＲＯＭ等の情報記録媒体に格納されているデータから入力されてもよいし、他のプログラムから記憶部１２等を介して入力されてもよい。
【００３２】
元文取得部２４は、ＣＰＵ１１および記憶部１２を中心として実現されている。元文取得部２４は、記憶部１２より言い換え表現の元となる語を取得し、文記憶部２１から言い換え表現の元となる語を含む文を複数取得する。ここで、「語を含む文」とは、その語の文字列そのものを持つ文とは限られない。例えば形態素解析等で抽出された語において、語が動詞のように活用する単語であっても、例えば終止形に統一して判断するなど、活用形の違いを吸収して判断した結果が同じ語であればそれも「語を含む文」とする。図７は、言い換え表現の元となる語が「生まれる」である場合に文記憶部２１から取得された複数の文とそれらの文から抽出される単語の例を示す図である。図７で示す表の「文」の欄から、文記憶部２１が記憶している文のうち、「生まれる」の表現をもつ文が４つ取得されていることがわかる。ここで、動詞の終止形である「生まれる」を言い換え元の語とする場合、その活用形である「生まれ」を含む文である「イチローは、１９７３年１０月２２日に生まれたプロ野球選手。」の文も取得される。活用形にかかわらない検索を実現するために、予め文記憶部２１で記憶する文に対し形態素解析を用いて、活用形を吸収した検索インデックスを作成しておいても良い。
【００３３】
元単語抽出部２５は、ＣＰＵ１１および記憶部１２を中心として実現されている。元単語抽出部２５は、元文取得部２４により取得される複数の文に含まれる複数の単語を抽出する。図７の表の「単語」欄に示すように、それぞれの文から抽出される単語は名詞、形容詞、動詞など様々である。本図では、言い換え表現の元となる語である「生まれる」については除いた形で記載している。なお、上記単語を抽出するには、それぞれの文に対して形態素解析を行えばよい。
【００３４】
単語取得部２６は、ＣＰＵ１１および記憶部１２を中心として実現されている。単語取得部２６は、元単語抽出部２５より抽出される複数の単語に基づいて、候補単語組記憶部２２に記憶された複数の候補単語組のそれぞれに含まれる、複数の候補単語のうち一部又は全部である複数の併用単語を取得する。より具体的な例としては、元単語抽出部２５より抽出される各単語と共通する各候補単語に関連づけられたデータベース上の項目を決定し、その決定された項目に関する統計量に基づいて、複数の候補単語組に含まれる複数の併用単語であって、いずれか２つ以上の項目に関連づけられた複数の併用単語を取得する。ここで、併用単語とは、関連をもつ単語の組のことである。
【００３５】
図８は、本実施形態における単語取得部２６の処理フローの一例を示す図である。はじめに単語取得部２６は、元単語抽出部２５が抽出した複数の単語を取得し、そのそれぞれの単語が候補単語組記憶部２２に記憶されたどのデータベースのどの項目に存在するかを検索することで、各単語に対応するデータベースと項目を検索する（Ｓ６１）。図９は、元文取得部２４で取得した文と元単語抽出部２５が抽出した単語に対応する項目との関係を示す図である。図９で示す表は、文の列、人名データベースの各項目の列、祭りデータベースの各項目の列からなる。各項目の列の値として示される数字は、各文における単語に対応する項目の出現数を示している。例えば、文「小泉純一郎は１９４２年１月８日神奈川県横須賀市に生まれる。」に対しては、図４の人名データベース及び図５のイベントデータベースの値を検索した結果、「小泉純一郎」に対応する項目である人名データベースの「人名」項目、「１９４２年１月８日」に対応する項目である同「生年月日」項目、「神奈川県横須賀市」に対応する同「出身地」項目と祭りデータベースの「開催地」項目に対応する単語が１つずつ出現していることが示されている。
【００３６】
単語取得部２６は、Ｓ６１の処理の次に項目ごとに対応する単語の出現数を集計する（Ｓ６２）。図９を例とすると、人名データベースの「人名」項目に２つ、「出身地」項目に１つ、「生年月日」項目に２つ、「職業項目」に１つ、祭りデータベースの「開催地」項目に１つ出現している。集計された項目と出現数のペアは記憶部１２に記憶する。次に、記憶部１２に記憶された項目と出現数のペアを出現数の多い順にソートする。そして、出現数が最も多くソート順が小さい項目を取得し（Ｓ６３）、それを対象項目としてＳ６４以下の処理を行う。単語取得部２６は、記憶部１２に記憶された項目と出現単語数のペアのうち、自己よりソート順が大きい項目について、対象項目と同じデータベースに存在する項目で、かつ出現数が予め定められた閾値より大きい項目があるか検索する（Ｓ６４）。そして、上記条件にあう項目（以下、「出現対項目」という）がある場合には（Ｓ６４のＹｅｓ）、対象項目と出現対項目をあわせて項目ペアとする（Ｓ６５）。そして、その項目ペアに対応する複数の単語を候補単語組記憶部２２の対象項目を有するデータベースから取得する（Ｓ６６）。上記条件にあう項目がない場合には（Ｓ６４のＮｏ）、今の対象項目の上記ソート順が最後でない限りは（Ｓ６７）、次に出現数の多い項目を取得し（Ｓ６８）、それを対象項目としてＳ６４以下の処理を繰り返す。これにより、複数の候補単語組に含まれる複数の併用単語であって、いずれか２つの項目に関連づけられた複数の併用単語を取得する。
【００３７】
図１２は、単語取得部２６によって取得された複数の併用単語の例である。人名データベースの「人名」および「生年月日」項目に対応する「イチロー」、「１９７３年１０月２２日」といった併用単語が複数取得されている。なお、上述の処理では２つの項目（対象項目と出現対項目）に対応する単語について取得するようにしているが、Ｓ６４で対象対項目を２つ以上検索することで、３つ以上の項目の組に対応する単語を取得するようにしてもよい。
【００３８】
単語取得部２６は、他の方法で上記複数の併用単語を取得してもよい。図１０は、本実施形態における単語取得部２６の処理フローの他の例を示す図である。はじめに単語取得部２６は、対象文をはじめの文とし、元単語抽出部２５で対象文から抽出された複数の単語を取得する（Ｓ７１）。そして、Ｓ７１で取得した複数の単語の内、はじめの単語を対象単語として候補単語組記憶部２２に記憶されたどのデータベースのどの項目に存在するか検索する（Ｓ７２）。そして、検索された項目と同じデータベースの同一行（同じ候補単語組）の単語が、同じ文に出現している単語に存在するか確認する（Ｓ７３）。その単語（以下、「組になる単語」という）が存在すれば（Ｓ７３のＹｅｓ）、対象単語に対応する項目と組になる単語とに対応する項目のペアに対する出現数を１増やす（Ｓ７４）。対象単語が同じ文の最後の単語になるまでは（Ｓ７５）、対象単語を次の単語にし、候補単語組記憶部２２に記憶されたどのデータベースのどの項目に存在するか検索して（Ｓ７６）Ｓ７３に関わる処理を行う。対象文の全ての単語についてＳ７３に関わる処理を行った後には（Ｓ７５）、対象文が最後の文でなければ（Ｓ７７）、次の文を対象文とし、その文から複数の単語を取得して（Ｓ７８）、Ｓ７２以降の処理を行う。これらの処理を行う結果、文ごとに項目ペアの出現回数を数えたものを取得する。
【００３９】
図１１は、元文取得部２４で取得した文と、項目のペアとの関係の一例を示す図である。図１１に示される表は、人名データベースの複数の項目ペアの欄からなっている。各欄の値として示される数字は、各文の項目ペアの出現回数を示している。例えば、文「小泉純一郎は１９４２年１月８日神奈川県横須賀市に生まれる。」に対しては、図４の人名データベース等に示される、「小泉純一郎」と「１９４２年１月８日」とに対応する項目ペアである人名データベースの「人名−生年月日」項目ペア、「小泉純一郎」と「神奈川県横須賀市」に対応する同「人名−出身地」項目ペアについて出現することが示されている。単語取得部２６は、上述の文ごとに項目ペアの出現回数を数えた情報に対し、項目ペアごとに出現回数を集計する。例えば、図１１に示される情報から得られる出現回数は、人名データベースの「人名−生年月日」項目ペアが２回出現し、同「人名−出身地」項目ペアが１回、同「人名−職業」ペアが１回である。そして、候補単語組記憶部２２から出現回数の多い項目ペア（図１１の例では「人名−出身地」）に対応する単語の組を複数取得する（Ｓ７９）。図１２は、単語取得部２６によって取得された複数の併用単語の例を示す図である。
【００４０】
ここで本実施形態の上述の二つの例では単語取得部２６は、元語取得部２３、元文取得部２４および元単語抽出部２５の処理結果を受けて複数の併用単語を取得している。単語取得部２６が複数の併用単語を取得する他の処理方法として、元単語抽出部２５等の処理結果を用いない処理方法としてもよい。具体的には、項目ペアの情報を予め人手等で作成しておき、その項目ペアの情報を入出力部１４等から取得し、候補単語組記憶部２２からその項目ペアに対応する単語の組を複数取得する。
【００４１】
文取得部２７は、ＣＰＵ１１および記憶部１２を中心として実現されている。文取得部２７は、単語取得部２６により取得される各併用単語を含む文を複数取得する。具体的には、各併用単語を含む文を文記憶部２１から検索し、記憶部１２に記憶する。ここで、文を検索する際には、元文取得部２４と同じように形態素解析を用いる。言い換え語を決定する精度を上げるため、用言を一つしか含まない文を抽出する。図１３は、文取得部２７により取得された文の一例を示す図である。図１３に示される文は、図１２に示す併用単語によって図３に示す文記憶部２１に記憶された文の集合から検索された文の例である。例えば、図１２に示す複数の併用単語のうちの一つである「沢尻エリカ」と「１９８６年４月８日」の併用単語を含む文である「沢尻エリカって１９８６年４月８日にバースしたんだって。」等が抽出されている。ここで、文「谷崎潤一郎は１８９５年７月２４日、東京で生を受け、様々な作品を遺した。」は用言として「受け」と「遺した」の二つが含まれるため、抽出対象からは除外されている。
【００４２】
なお、言い換え表現をより確実に抽出するために、検索された文にあらわれる併用単語の単語組同士で照応解析を行い、単語の対応関係があるもののみをフィルタリングしてもよい。また、言い換え語決定部２８等で別途言い換え語を決定する精度を担保した場合には、文に含まれる用言の数の抽出条件を２つ以上にしても良い。
【００４３】
言い換え語決定部２８は、ＣＰＵ１１および記憶部１２を中心として実現されている。言い換え語決定部２８は、文取得部２７により取得される各文に対し形態素解析および係り受け解析を行い、その結果得られる語から予め定められた用言または用言句の語を抽出する。そして、その抽出される語に基づいて相互に言い換え可能な語を複数決定する。ここで、用言句とは、用言の意味をもつ句のことであり、例えば「強く求める」といった動詞句や、「非常に多い」といった形容詞句が含まれる。語を取得する際には、形態素解析や係り受け解析を行い、用言または用言句であるかを分析して取得する。図１３の例であれば、言い換え元表現である「生まれる」と、決定された表現である「バースする」、「産声を上げる」といった言い換え語が得られる。ここで、さらに精度を向上させるために、用言または用言句の出現回数が予め定められた閾値より多いもののみを言い換え可能な語として決定するようにしてもよい。また、用言句の文字列長を用いたパラメータを設定し、そのパラメータがある範囲内にあるか否かによって言い換え可能な語であるかを判断してもよい。
【００４４】
ここで、上述の例では言い換え可能な語は用言および用言句としているが、これは用言句において言い換え表現を収集する必要性が高いことが理由であり、これに必ずしも限定する必要はない。併用単語と関連のある語であれば、他の品詞および品詞句に対して言い換え可能な語を決定しても良い。例えば、体言についても言い換え可能な語を取得することが可能である。具体例として、図６のようにグループとメンバの関係を示した候補単語組を用いて説明する。元語取得部２３に「メンバ」が入力されると、元文取得部２４は文「堂本剛はいわずとしれたＫｉｎｋｉ  Ｋｉｄｓのメンバである。」等を取得し（図３参照）、それらから元単語抽出部２５で抽出される単語である「Ｋｉｎｋｉ  Ｋｉｄｓ」および「堂本剛」等に対応して、単語取得部２６は項目ペアとしてグループデータベースの「グループ名」と「メンバ」の項目ペアに対応する単語を取得する。その結果、文取得部２７は「稲垣吾郎はＳＭＡＰの一員である。」という文を抽出し、言い換え語として、体言である「一員」を取得する。
【００４５】
なお、本実施形態では候補単語組に関係があればよく、文同士に関係はなくてもよい。つまり、辞書的なものに記載される文だけではなく、Ｗｅｂや雑誌などで見かけるような文も言い換え表現を探す対象となる。例えば、上述の「バースする」のような新語表現を含む文も言い換え表現を探す対象となる文になる。また、複数の候補単語組の一種であるデータベースについては一般に知られている情報であれば良い。これらのデータベースの情報や文が入手しやすい分野に対しては、多くの言い換え表現が収集されると考えられる。前述の分野としては、例えばビジネス分野がある。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本実施形態にかかる言い換え表現生成装置の構成図の一例である。
【図２】本発明の実施形態に係る言い換え表現生成装置が実現する機能を示す機能ブロック図である。
【図３】文記憶部に記憶される文の一例を示す図である。
【図４】候補単語組記憶部に記憶される候補単語組の例を示す図である。
【図５】候補単語組記憶部に記憶される候補単語組の例を示す図である。
【図６】候補単語組記憶部に記憶される候補単語組の例を示す図である。
【図７】文記憶部から取得された複数の文とそれらの文から抽出される単語の例を示す図である。
【図８】本実施形態における単語取得部の処理フローの一例を示す図である。
【図９】元文取得部で取得した文と元単語抽出部が抽出した単語に対応する項目との関係を示す図である。
【図１０】本実施形態における単語取得部の処理フローの他の例を示す図である。
【図１１】元文取得部で取得した文と、項目のペアとの関係の例を示す図である。
【図１２】単語取得部によって取得された複数の併用単語の例を示す図である。
【図１３】文取得部により取得された文の例を示す図である。
【符号の説明】
【００４７】
１  言い換え表現生成装置、１１  ＣＰＵ、１２  記憶部、１３  通信部、１４  入出力部、２１  文記憶部、２２  候補単語組記憶部、２３  元語取得部、２４  元文取得部、２５  元単語抽出部、２６  単語取得部、２７  文取得部、２８  言い換え語決定部。
【図１】
2010044693.tif 000003
【図２】
2010044693.tif 000004
【図３】
2010044693.tif 000005
【図４】
2010044693.tif 000006
【図５】
2010044693.tif 000007
【図６】
2010044693.tif 000008
【図７】
2010044693.tif 000009
【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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