(57)【要約】【課題】個々の事例に応じた複数の固有表現間の関係情報を高精度で抽出可能な装置、その方法、プログラム及び記録媒体を提供する。【解決手段】入力された複数の固有表現に関係する情報を抽出する装置であって、前記各固有表現を含むテキストが入力されると、入力テキストを形態素解析するとともに入力テキストを構成する文節の係り受けを解析する解析処理部１０と、解析処理部１０による解析結果を取得すると、入力テキストに含まれる少なくとも一つの自立語を関係情報候補として抽出するとともに、該関係情報候補が関係情報であると推定される度合を表す関係推定情報を、抽出された関係情報候補毎に取得し、解析結果及び関係推定情報に基づき関係情報候補から関係情報を抽出する関係情報抽出処理部２０とを備えた。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された複数の固有表現に関係する情報を抽出する装置であって、
前記各固有表現を含むテキストが入力されると、入力テキストを形態素解析するとともに入力テキストを構成する文節の係り受けを解析する解析処理部と、
解析処理部による解析結果を取得すると、入力テキストに含まれる少なくとも一つの自立語を関係情報候補として抽出するとともに、該関係情報候補が関係情報であると推定される度合を表す関係推定情報を、抽出された関係情報候補毎に取得し、解析結果及び関係推定情報に基づき関係情報候補から関係情報を抽出する関係情報抽出処理部とを備えた
ことを特徴とする関係情報抽出装置。
【請求項２】
前記関係情報候補に対応する関係推定情報を事前に記憶する関係推定情報記憶部を備え、
関係情報抽出処理部は、抽出された関係情報候補に対応する関係推定情報を関係推定情報記憶部から取得する
ことを特徴とする請求項１記載の関係情報抽出装置。
【請求項３】
前記関係情報抽出処理部は、各固有表現が同一文節に含まれる場合に、各固有表現のうち入力テキストにおいて先に現れる一方の固有表現の前方に隣接する自立語、各固有表現間に存在する自立語及び各固有表現のうち他方の固有表現の後方に隣接する自立語を関係情報候補として抽出する
ことを特徴とする請求項１または２記載の関係情報抽出装置。
【請求項４】
前記関係情報抽出処理部は、各固有表現が互いに異なる文節に含まれる場合に、各固有表現のうち入力テキストにおいて先に現れる一方の固有表現の前方又は後方に隣接する自立語と、各固有表現のうち他方の固有表現の前方又は後方に隣接する自立語とを関係情報候補として抽出する
ことを特徴とする請求項１乃至３何れか１項記載の関係情報抽出装置。
【請求項５】
前記関係情報抽出処理部は、各固有表現が含まれていない文節の主辞が自立語である場合に、該文節の先頭から主辞までの形態素を関係情報候補として抽出する
ことを特徴とする請求項１乃至４何れか１項記載の関係情報抽出装置。
【請求項６】
前記関係情報抽出処理部は、所定の助詞が、連続する文節のうち入力テキストにおいて先に現れる一方の文節の最後尾に含まれるとともに、所定の動詞が、該連続する文節のうち他方の文節の先頭に含まれる場合に、一方の文節と、他方の文節の先頭から主辞までの形態素とからなる形態素列を関係情報候補として抽出する
ことを特徴とする請求項１乃至５何れか１項記載の関係情報抽出装置。
【請求項７】
入力された複数の固有表現に関係する情報を、コンピュータを用いて抽出する方法であって、
前記コンピュータは、各固有表現を含むテキストが入力されると、入力テキストを形態素解析するとともに入力テキストを構成する文節の係り受けを解析し、
入力テキストに含まれる少なくとも一つの自立語を関係情報候補として抽出するとともに、該関係情報候補が関係情報であると推定される度合を表す関係推定情報を、抽出された関係情報候補毎に取得し、解析結果及び関係推定情報に基づき関係情報候補から関係情報を抽出する
ことを特徴とする関係情報抽出方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１乃至６何れか１項記載の関係情報抽出装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項９】
コンピュータに、請求項７記載の関係情報抽出方法の各処理を実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項８または９記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力されたテキストを要約する要約システム等において重要な役割を果たす、複数の固有表現に関係する情報を抽出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複数の固有表現に関係する情報を抽出する技術として、２つの固有表現を含む多数の文を所定の記憶装置に予め格納し、これらの文に対して各固有表現間に存在する単語または各固有表現それぞれの前後所定数の文字以内に存在する単語を検索して、最も多く検索された単語を関係情報として抽出するものが知られている（例えば非特許文献１参照）。
【０００３】
このような関係情報抽出装置は、図１に示すように、記憶部１と、テキスト取得部２と、対象抽出部３と、関係情報抽出部４とを備えている。
【０００４】
記憶部１には、周知の形態素解析処理がなされた複数の文が予め記憶されている。テキスト取得部２は、キーボード等の入力手段を用いて入力された２つの固有表現を含む文を記憶部から取得する。例えば、「小泉」と「日本」という２つの固有表現が入力された場合には、テキスト取得部２は、「日本の首相である小泉氏は来月韓国を訪問する。」や「日本の小泉首相は先月訪米しブッシュ米大統領と会談した。」等の文を記憶部から取得する。この場合、記憶部から取得された文は、「日本（名詞）／の（格助詞）／首相（名詞）／で（助詞）／ある（動詞）／小泉（名詞）／氏（接尾辞）／は（助詞）／来月（名詞）／韓国（名詞）／を（格助詞）／訪問（動詞）／する（接尾辞）／。（句点）」や「日本（名詞）／の（格助詞）／小泉（名詞）／首相（名詞）／は（助詞）／先月（名詞）／訪米（動詞）／し（接尾辞）／ブッシュ（名詞）／米（名詞）／大統領（名詞）／と（助詞）／会談（動詞）／した（接尾辞）／。（句点）」等のように形態素解析処理がなされている。
【０００５】
対象抽出部３は、前記２つの固有表現を用いて、テキスト取得部２で取得した文から各固有表現間に存在する単語と各固有表現それぞれの前後１０文字以内に存在する単語とを抽出する。ここで、例として抽出された各文を用いて説明すると、各固有表現間に存在する単語として「首相」及び「ある」が抽出され、各固有表現それぞれの前後１０文字以内に存在する単語として「来月」、「韓国」、「訪問」、「首相」、「先月」、「訪米」及び「ブッシュ」が抽出される。
【０００６】
次に、対象抽出部３は、抽出された各単語それぞれの抽出回数をカウントして、各単語とその抽出回数を出力する。前記の抽出結果を用いて説明すると、「首相」という単語が２回抽出され、その他の単語はそれぞれ１回抽出されている。
【０００７】
関係情報抽出部４は、対象抽出部３から各単語及びその抽出回数を取得すると、最も抽出回数の多い単語を関係情報として出力する。この場合、「首相」という単語が関係情報として出力される。
【０００８】
このようにして、「小泉」と「日本」という２つの固有表現の関係情報として「首相」という単語が抽出される。
【０００９】
従来の関係情報抽出処理では、例えば「小泉」と「日本」という２つの固有表現を含む多数のテキストを予め記憶部１に記憶することにより関係情報の抽出精度を向上させることが可能であり、それ故に「小泉」と「日本」という２つの固有表現に対して「首相」や「総理」等の潜在的な関係を表す情報を抽出することができるものの、例えば「小泉純一郎が東京駅で演説した。」という事例における「小泉純一郎」と「東京駅」との一時的な関係を表す情報を抽出することが困難であった。
【００１０】
そこで、本発明者は、各固有情報に対して一時的な関係を表す情報を抽出することの可能な関係情報抽出装置及びその方法を既に提案している（例えば特許文献１参照）。
【００１１】
この関係情報抽出装置は、各固有表現を含むテキストが入力されると、入力テキストを形態素解析するとともに入力テキストを構成する文節の係り受けを解析する解析処理部と、解析処理部による解析結果を取得するとともに、前記各固有表現が同一文に含まれている場合には、各固有表現のそれぞれを含む文節間の係り受け解析結果において係り先のない文節に含まれる自立語を関係情報として抽出し、各固有表現のそれぞれが互いに異なる文に含まれている場合には、各固有表現のうち一方の固有表現を含む文節から一方の固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する関係情報抽出処理部とを備えている。
【００１２】
これにより、入力テキストを構成する文節に含まれる自立語であって、各固有表現のそれぞれを含む文節間の係り受け解析結果において係り先のない文節に含まれる自立語または各固有表現のうち一方の固有表現を含む文節内の自立語が関係情報として抽出されることから、各固有表現間の関係情報を入力テキストから抽出することが可能となる。
【非特許文献１】森  純一郎、他３名、“Webからのエンティティ間の関係情報の抽出”、[online]、平成１８年１２月、人工知能学会、[平成１９年１月２２日検索]、インターネット＜URL：http://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI06/0/12/#pdf/-char/ja/＞
【特許文献１】特開２００８−２２５５６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、特許文献１記載の技術では、例えば「小泉純一郎が東京駅で演説した。」という事例において「小泉純一郎」と「東京駅」に対して「演説」という一時的な関係を表す情報を抽出することができるものの、最適な関係情報の抽出精度が１９％、同一の事例における関係情報の再現率が３３％という評価結果が得られたことから、関係情報を高精度で抽出することが困難であった。
【００１４】
本発明は前記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、個々の事例に応じた複数の固有表現間の関係情報を高精度で抽出可能な装置、その方法、プログラム及び記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の関係情報抽出装置は、前記目的を達成するために、入力された複数の固有表現に関係する情報を抽出する装置であって、前記各固有表現を含むテキストが入力されると、入力テキストを形態素解析するとともに入力テキストを構成する文節の係り受けを解析する解析処理部と、解析処理部による解析結果を取得すると、入力テキストに含まれる少なくとも一つの自立語を関係情報候補として抽出するとともに、該関係情報候補が関係情報であると推定される度合を表す関係推定情報を、抽出された関係情報候補毎に取得し、解析結果及び関係推定情報に基づき関係情報候補から関係情報を抽出する関係情報抽出処理部とを備えている。
【００１６】
また、本発明の関係情報抽出方法は、前記目的を達成するために、入力された複数の固有表現に関係する情報を、コンピュータを用いて抽出する方法であって、前記コンピュータは、各固有表現を含むテキストが入力されると、入力テキストを形態素解析するとともに入力テキストを構成する文節の係り受けを解析し、入力テキストに含まれる少なくとも一つの自立語を関係情報候補として抽出するとともに、該関係情報候補が関係情報であると推定される度合を表す関係推定情報を、抽出された関係情報候補毎に取得し、解析結果及び関係推定情報に基づき関係情報候補から関係情報を抽出している。
【００１７】
さらに、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記関係情報抽出装置の各手段として機能させるためのものである。
【００１８】
さらにまた、本発明のプログラムは、コンピュータに、上記関係情報抽出方法の各処理を実行させるためのものである。
【００１９】
さらに、本発明の記録媒体は、上記プログラムを記録している。
【００２０】
これにより、入力テキストに含まれる少なくとも一つの自立語が関係情報候補として抽出され、該関係情報候補が関係情報であると推定される度合を表す関係推定情報及び解析結果に基づき関係情報候補から関係情報が抽出されることから、各固有表現間の関係情報を入力テキストから抽出することが可能となる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の関係情報抽出装置、その方法、プログラム及び記録媒体によれば、各固有表現の関係情報を入力テキストから抽出することができるので、例えば「小泉純一郎は東京駅で、小沢一郎は大阪駅で演説した。」という事例において「小泉純一郎」と「東京駅」という固有表現に対して「演説」という一時的な関係を表す情報を抽出することができ、個々の事例に応じた固有表現間の関係情報を抽出することができる。
【００２２】
また、本発明によれば、前述した特開２００８−２２５５６６号公報記載の技術と比較して、最適な関係情報の抽出精度が１９％から６８％と大幅に向上するとともに、同一の事例における関係情報の再現率が３３％から４１％に向上するという格別の効果が得られた。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
図２乃至図９は本発明の一実施形態を示すもので、図２は本発明の一実施形態における関係情報抽出装置の構成図、図３は関係情報抽出処理のフロー図、図４は係り受け解析部による解析結果の概要を示す図、図５は固有表現対応付け部による処理結果の概要を示す図、図６乃至図８は係り受け構造情報取得部による処理結果の概要を示す図、図９は関係推定情報取得部による処理結果の概要を示す図である。
【００２４】
以下、図面を参照して本発明の関係情報抽出装置及びその方法の概要を説明する。
【００２５】
本発明の関係情報抽出装置は、周知のＣＰＵを主体として構成されたコンピュータ装置からなり、モニタ等の表示手段、キーボード等の入力手段、ハードディスクやメモリ等の記憶手段及び外部ネットワークに接続可能な通信装置等（何れも図示省略）を備えている。また、本発明の関係情報抽出装置には、解析処理部１０と、関係情報抽出処理部２０と、関係推定情報記憶部３０と、モデル記憶部４０とが設けられている。
【００２６】
解析処理部１０は、図２に示すように形態素解析部１１、係り受け解析部１２及び固有表現対応付け部１３からなり、入力手段を用いて入力されたテキストを形態素解析するとともに入力テキストを構成する文節の係り受け関係を解析するようになっている。
【００２７】
形態素解析部１１は、入力テキストを取得すると（図３のステップＳ１）、入力テキストに対して周知の形態素解析処理を行うことにより入力テキストを単語分割し、分割した各単語に品詞を付与して出力する（図３のステップＳ２）。例えば、「小泉純一郎は東京駅で、小沢一郎は大阪駅で演説した。」という文が入力された場合には、形態素解析部１１による処理結果は、「小泉純一郎（名詞）／は（格助詞）／東京駅（名詞）／で（助詞）／、（読点）／小沢一郎（名詞）／は（助詞）／大阪駅（名詞）／で（助詞）／演説（動詞）／した（接尾辞）／。（句点）」となる。
【００２８】
係り受け解析部１２は、形態素解析部１１から取得した形態素解析済みの入力テキストに対して周知の係り受け解析処理を行うことにより、該テキストを文節に分割し、分割された複数の文節間の係り受け関係を解析して出力する（図３のステップＳ３）。この場合、例示した入力テキストが係り受け解析部１２によって解析されると、図４に示すような係り受け構造を表す情報（係り受け木）が解析結果として出力される。ここで、「小泉純一郎／は」という文節と、「東京駅／で／、」という文節と、「小沢一郎／は」という文節と、「大阪駅／で」という文節とは、それぞれ「演説／した／。」という文節に係っており、これらの係り受け関係をデータとして実装する場合には、例えば「（演説した。（小泉純一郎は）（東京駅で、）（小沢一郎は）（大阪駅で）」というように表現される。また、これらの係り受け関係には、周知の係り受け解析技術において定義された係り受けタイプ情報（通常の係り受け関係を表す「Ｄ」、並列の係り受け関係を表す「Ｐ」または「同格の係り受け関係を表す「Ａ」）が付与される。
【００２９】
固有表現対応付け部１３は、２つの固有表現からなる固有表現の組を取得するとともに係り受け解析部１２の解析結果を用いて固有表現対応付け処理を行うためのものである。具体的に説明すると、固有表現対応付け部１３は、入力手段を用いて入力された固有表現の組及び係り受け解析部１２で解析された入力テキストを取得すると（図３のステップＳ４）、入力された各固有表現に対応する固有表現を入力テキストから抽出し、抽出された固有表現に対して固有表現を表す固有表現識別子を付与する（図３のステップＳ５）。例えば、「小泉純一郎」という固有表現が入力された場合には、入力テキスト中の「小泉純一郎」は「＜ＰＳＮ＞小泉純一郎＜／ＰＳＮ＞」と表記される。ここで、「ＰＳＮ」は人名を表す固有表現識別子であり、本実施形態では、周知の固有表現抽出技術において定義された８種類の固有表現識別子（人名を表す「ＰＳＮ」、組織名を表す「ＯＲＧ」、地名を表す「ＬＯＣ」、固有物名を表す「ＡＲＴ」、金額を表す「ＭＮＹ」、割合を表す「ＰＮＴ」、時刻を表す「ＴＩＭ」及び日付を表す「ＤＡＴ」）が用いられている。
【００３０】
なお、本実施形態では、固有表現の組を「小泉純一郎：東京駅」のように表記する。この場合、固有表現の組のうち入力テキストにおいて先に現れる固有表現が前方固有表現として「：」の左側に表され、後に現れる固有表現が後方固有表現として「：」の右側に表される。また、「小泉純一郎：東京駅」という固有表現の組が入力されたときには、固有表現対応付け部１３の処理結果は図５のように示される。
【００３１】
次に、関係情報抽出処理部２０の概要を説明する。関係情報抽出処理部２０は、関係情報候補抽出部２１と、係り受け構造情報取得部２２と、関係推定情報取得部２３と、モデル選択部２４と、分類器２５と、関係情報抽出部２６とからなり、解析処理部１０からによる解析結果に基づいて固有表現の組の関係情報を抽出するようになっている。
【００３２】
関係情報候補抽出部２１は、解析処理部１０による解析結果を固有表現対応付け部１３から取得すると、入力テキストに含まれる少なくとも一つの自立語を関係情報候補として抽出する（図３のステップＳ６）。ここで、関係情報候補抽出部２１は、入力テキストにおいて固有表現の組が同一文節に含まれる場合に、固有表現の組のうち前方固有表現の前方に隣接する自立語と、各固有表現間に存在する自立語と、後方固有表現の後方に隣接する自立語とを関係情報候補として抽出する。例えば、「＜ＰＳＮ＞石原＜／ＰＳＮ＞＜ＬＯＣ＞東京都＜／ＬＯＣ＞知事が」というように、「石原：東京都」という固有表現の組が同一文節に含まれている場合には、後方固有表現「東京都」の後方に隣接する「知事」という自立語が関係情報候補として抽出される。
【００３３】
また、関係情報候補抽出部２１は、入力テキストにおいて固有表現の組が互いに異なる文節に含まれる場合に、固有表現の組のうち前方固有表現の前方又は後方に隣接する自立語と、後方固有表現の前方又は後方に隣接する自立語とを関係情報候補として抽出する。例えば、「＜ＯＲＧ＞自民党＜／ＯＲＧ＞総裁には」というように、「小泉純一郎：自民党」という固有表現の組が互いに異なる文節に含まれている場合には、後方固有表現「自民党」の後方に隣接する「総裁」という自立語が関係情報候補として抽出される。
【００３４】
さらに、関係情報候補抽出部２１は、固有表現の組が含まれていない文節の主辞が自立語である場合に、該文節の先頭から主辞までの形態素を関係情報候補として抽出する。例えば、「演説した。」という文節のように、主辞「演説」が自立語である場合には、「演説」という形態素が関係情報候補として抽出される。
【００３５】
なお、本実施形態では、図５に示した解析結果が入力されると、「小沢一郎」、「大阪駅」及び「演説」の３つが関係情報候補として抽出される。また、本実施形態では、上記３つの関係情報候補抽出方法を用いたが、各関係情報候補抽出方法のうち何れか１つ又は２つの方法を用いて関係情報候補の抽出処理を行ってもよい。
【００３６】
係り受け構造情報取得部２２は、解析処理部１０による解析結果を固有表現対応付け部１３から取得するとともに、関係情報候補を関係情報候補抽出部２１から取得すると、固有表現の組と関係情報候補を含む最小の係り受け木を抽出する。また、係り受け構造情報取得部２２は、抽出した係り受け木と、各文節の主辞の品詞・係り受けタイプ・助詞と、固有表現の組の固有表現識別子と、関係情報候補の形態素の表記及び品詞とを用いて木構造情報を生成することにより、係り受け構造情報を取得する（図３のステップＳ７）。例えば、「小泉純一郎：東京駅」という固有表現の組と、「小沢一郎」という関係情報候補とから生成された木構造情報は、図６のように示される。また、「小泉純一郎：東京駅」という固有表現の組と、「大阪駅」という関係情報候補とから生成された木構造情報は、図７のように示され、「小泉純一郎：東京駅」という固有表現の組と、「演説」という関係情報候補とから生成された木構造情報は、図８のように示される。なお、本実施形態では、助詞が文節に含まれていないことを、「φ」を用いて表現している。例えば、図６乃至図８の木構造情報では、助詞が「演説した。」という文節に含まれていないことが表されている。
【００３７】
関係推定情報取得部２３は、係り受け構造情報取得部２２によって生成された各関係情報候補の係り受け構造情報を取得すると、関係情報候補が関係情報であると推定される度合を表す関係推定情報を、関係推定情報記憶部３０から取得する（図３のステップＳ８）。関係推定情報記憶部３０には、例えば「小沢一郎＝０．１」、「大阪駅＝０．２」、「演説＝１」というように、複数の形態素それぞれに対応する複数の関係推定情報が事前に記憶されており、各関係推定情報は、人的または後述の算出方法により作成されている。関係推定情報取得部２３は、図８に示した係り受け構造情報を取得すると、関係推定情報記憶部３０に記憶された各関係推定情報のうち、「演説」という関係情報候補に対応する関係推定情報を検索し、該当する関係推定情報「１」を抽出する。そして、関係推定情報取得部２３は、抽出した関係推定情報を、図９に示すように、係り受け構造情報における候補ノードの子ノードとして追加する。なお、関係推定情報取得部２３は、関係情報候補抽出部２１にて抽出された他の関係情報候補（「小沢一郎」及び「大阪駅」）についても同様の処理を行う。
【００３８】
なお、関係情報の推定度合を大規模コーパスから算出する技術については、田中他、「意味範疇の散らばりに基づいた名詞の統語範疇の分類」、情報処理学会論文誌、ｖｏｌ．４０、ｎｏ．９、ｐｐ．３３８７−３３９６、１９９９年９月を参照されたい。
【００３９】
モデル選択部２４は、関係推定情報取得部２３の処理結果を取得すると、固有表現対応付け部１３によって付与された固有表現識別子に基づいて固有表現の組を分類するとともに、後述の分類器２５によって抽出されるモデルの種類を選択する（図３のステップＳ９）。例えば、固有表現の組として「小泉純一郎：東京駅」が入力された場合には、モデル選択部２４は固有表現の組を「人名：地名」という種類に分類し、分類された固有表現の組の種類を出力する。
【００４０】
分類器２５は、関係推定情報取得部２３の処理結果と、モデル選択部２４の処理結果とを取得すると、モデル選択部２４で選択された固有表現の組の種類に基づいて、複数のモデルが記憶されたモデル記憶部４０からモデルを抽出する。そして、分類器２５は、各関係情報候補が固有表現の組の関係情報となるか否かを、抽出したモデルを用いて判別する（図３のステップＳ１０）。
【００４１】
ここで、モデルは、所定の固有表現の組に対応する関係情報について事前に判別された結果と、該所定の固有表現の組に対応する各固有表現を含むテキストを用いて解析処理部１０及び関係情報抽出処理２０から事前に抽出された情報とを用いて周知の機械学習を行うことにより予め生成されている。また、所定の固有表現の組についての判別結果は人的な判断に基づいて事前になされている。なお、各モデルを、例えば「人名：地名」や「人名：人名」等のように固有表現の組の種類に応じて構成してもよいし、種類を区別することなく構成してもよい。
【００４２】
この場合、分類器２５による判別には、関係推定情報取得部２３によって付与された関係推定情報も利用されていることから、関係情報としての推定度合に基づき各関係情報候補が固有表現の組の関係情報となるか否か判別することができる。本実施形態では、各関係情報候補のうち「演説」という関係情報候補が、「小泉純一郎：東京駅」という固有表現の組の関係情報であると判別される。
【００４３】
なお、分類器２５を、関係情報となる否かという判別結果の他に、関係情報となり得る度合を表す数値を出力するように構成してもよい。また、機械学習としては、周知のものを用いることが可能であるが、木構造やグラフ構造のデータを直接入力して学習可能に構成されたものを用いることが望ましい。
【００４４】
関係情報抽出部２６は、各関係情報候補のうち、固有表現の組の関係情報であると分類器２５によって判別された関係情報候補を関係情報として抽出し、抽出された関係情報を表示手段に出力する（図３のステップＳ１１）。なお、分類器２５が、関係情報となり得る度合を表す数値を出力するように構成されている場合には、関係情報抽出部２６は、該数値が最も大きい関係情報候補を関係情報として抽出するようにしてもよいし、該数値が所定の閾値より大きい関係情報候補を関係情報として抽出するようにしてもよい。
【００４５】
このようにして、「小泉純一郎は東京駅で、小沢一郎は大阪駅で演説した。」というテキストと、「小泉純一郎：東京駅」という固有表現の組とが入力されると、「演説」という関係情報が抽出される。
【００４６】
なお、本発明者は、既に提案した特開２００８−２２５５６６号公報記載の関係情報抽出技術の性能評価を行ったところ、最適な関係情報の抽出精度が１９％、同一の事例における関係情報の再現率が３３％との評価結果が得られた。一方、本発明について性能評価を行った場合には、最適な関係情報の抽出精度が６８％と大幅に向上するとともに、同一の事例における関係情報の再現率が４１％に向上するという格別の効果が得られた。
【００４７】
前述したように上記実施形態では、入力テキストに含まれる少なくとも一つの自立語が関係情報候補として抽出され、該関係情報候補が関係情報であると推定される度合を表す関係推定情報及び解析結果に基づき関係情報候補から関係情報が抽出されることから、各固有表現間の関係情報を入力テキストから抽出することができる。従って、例えば「小泉純一郎は東京駅で、小沢一郎は大阪駅で演説した。」という事例において「小泉純一郎」と「東京駅」という固有表現に対して「演説」という一時的な関係を表す情報を抽出することができ、個々の事例に応じた固有表現間の関係情報を抽出することができる。
【００４８】
また、本発明によれば、特開２００８−２２５５６６号公報記載の技術と比較して、最適な関係情報の抽出精度が１９％から６８％と大幅に向上するとともに、同一の事例における関係情報の再現率が３３％から４１％に向上するという格別の効果が得られた。
【００４９】
さらに、関係情報候補に対応する関係推定情報を事前に記憶する関係推定情報記憶部３０を備え、関係情報抽出処理部２０は、抽出された関係情報候補に対応する関係推定情報を関係推定情報記憶部３０から取得するので、関係推定情報を容易に取得することができ、関係情報を抽出する際の処理効率を向上させることができる。
【００５０】
さらにまた、関係情報抽出処理部２０は、各固有表現が同一文節に含まれる場合に、各固有表現のうち入力テキストにおいて先に現れる一方の固有表現の前方に隣接する自立語、各固有表現間に存在する自立語及び各固有表現のうち他方の固有表現の後方に隣接する自立語を関係情報候補として抽出するので、複数の関係情報候補を各固有表現を含む同一文節から抽出することができ、関係情報の抽出精度を向上させることができる。
【００５１】
また、関係情報抽出処理部２０は、各固有表現が互いに異なる文節に含まれる場合に、各固有表現のうち入力テキストにおいて先に現れる一方の固有表現の前方又は後方に隣接する自立語と、各固有表現のうち他方の固有表現の前方又は後方に隣接する自立語とを関係情報候補として抽出するので、複数の関係情報候補を各固有表現それぞれが含まれる文節から抽出することができ、関係情報の抽出精度を向上させることができる。
【００５２】
さらに、関係情報抽出処理部２０は、各固有表現が含まれていない文節の主辞が自立語である場合に、該文節の先頭から主辞までの形態素を関係情報候補として抽出するので、関係情報候補を各固有表現が含まれていない文節から抽出することができ、関係情報の抽出精度を向上させることができる。
【００５３】
なお、上記実施形態は本発明の具体例に過ぎず、本発明が上記実施形態のみに限定されることはない。例えば、本発明は、周知のコンピュータに記録媒体もしくは通信回線を介して、図２の構成図に示された機能を実現するプログラムあるいは図３のフローに示された手順を備えるプログラムをインストールすることによっても実現可能である。
【００５４】
また、関係情報候補抽出部２１を、所定の助詞が、連続する文節のうち入力テキストにおいて先に現れる一方の文節の最後尾に含まれるとともに、所定の動詞が、該連続する文節のうち他方の文節の先頭に含まれる場合に、一方の文節と、他方の文節の先頭から主辞までの形態素とからなる形態素列を関係情報候補として抽出するように構成してもよい。例えば、関係情報候補抽出部２１は、「及ぼす」という機能動詞と、該機能動詞に対応する「を」という助詞とを記憶している。そして、「影響を」という文節と「及ぼす」という文節が入力テキスト内で連続して現れる場合には、関係情報候補抽出部２１は、「影響を」という一方の文節と、「及ぼす」という他方の文節の先頭から主辞までの形態素即ち「及ぼす」とからなる形態素列「影響を及ぼす」を関係情報候補として抽出する。
【００５５】
この場合、所定の助詞と機能動詞の組合せからなる形態素列を関係情報候補として抽出することができるので、関係情報候補の数を増加させることができ、関係情報の抽出精度を向上させることができる。
【００５６】
また、モデル選択部２４を、各固有表現の位置関係に応じてモデルの種類を選択するように構成してもよい。例えば、各固有表現が同一文節に含まれている場合には、モデル選択部２４は、固有表現の組を「同一文節型」という種類に分類する。また、モデル選択部２４は、各固有表現のうち前方固有表現が後方固有表現に係る場合に、固有表現の組を「係り受け型」という種類に分類し、「同一文節型」及び「係り受け型」に該当しない場合に、固有表現の組を「その他型」に分類する。
【００５７】
なお、上記のモデル選択方法と、上記実施形態におけるモデル選択方法とを適宜組み合わせて用いるのも可能であることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】従来の関係情報抽出装置の構成を示す図
【図２】本発明の一実施形態における関係情報抽出装置の構成図
【図３】関係情報抽出処理のフロー図
【図４】係り受け解析部による解析結果の概要を示す図
【図５】固有表現対応付け部による処理結果の概要を示す図
【図６】係り受け構造情報取得部による処理結果の概要を示す図
【図７】係り受け構造情報取得部による処理結果の概要を示す図
【図８】係り受け構造情報取得部による処理結果の概要を示す図
【図９】関係推定情報取得部による処理結果の概要を示す図
【符号の説明】
【００５９】
１０…解析処理部、１１…形態素解析部、１２…係り受け解析部、２０…関係情報抽出処理部、２１…関係情報候補抽出部、２３…関係推定情報取得部、２６…関係情報抽出部、３０…関係推定情報記憶部。
【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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