(57)【要約】【課題】略語生成規則に依存することなく、略語候補の特徴と要素語への分割位置に基づいて略語らしさを推定できる。【解決手段】略語の候補となりうる文字列と、文字列を分割する分割可能位置情報とを取得する第１取得手段１０１と、文字列および分割可能位置情報から導かれる文字列の特徴を示す複数の第１特徴を計算する計算手段１０２と、特徴の概念を示す指標であるカテゴリのうち所望のカテゴリに属する第２特徴と、第２特徴に対応する尤度とを格納する格納手段１０６と、複数の第１特徴と第２特徴とを比較し、同一の特徴に対応する尤度を取得する第２取得手段１０３と、第２取得手段で取得した尤度から、文字列の正式名称に対する略語としての正しさを示す順位である略語候補順位を計算する計算手段１０４と、を具備する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
略語の候補となりうる文字列と、該文字列を分割する分割可能位置情報とを取得する第１取得手段と、
前記文字列および該文字列の分割可能位置情報から導かれる文字列の特徴を示す複数の第１特徴を計算する計算手段と、
特徴の概念を示す指標であるカテゴリのうち所望のカテゴリに属する第２特徴と、該第２特徴に対応する尤度とを格納する格納手段と、
前記複数の第１特徴とカテゴリごとの前記第２特徴とを比較し、同一の特徴に対応する尤度を前記格納手段から取得する第２取得手段と、
前記第２取得手段で取得した尤度から、前記文字列の正式名称に対する略語としての正しさを示す順位である略語候補順位を計算する計算手段と、を具備することを特徴とする略語推定装置。
【請求項２】
略語の候補となりうる文字列を取得する第１取得手段と、
前記文字列の文字間で分割をおこない、該文字列を分割する分割可能位置情報を得る分割手段と、
前記文字列および前記分割可能位置情報から導かれる文字列の特徴を示す複数の第１特徴を計算する計算手段と、
特徴の概念を示す指標であるカテゴリのうち所望のカテゴリに属する第２特徴と、該第２特徴に対応する尤度とを格納する格納手段と、
前記複数の第１特徴とカテゴリごとの前記第２特徴とを比較し、同一の特徴に対応する尤度を前記格納手段から取得する第２取得手段と、
前記第２取得手段で取得した尤度から、前記文字列の正式名称に対する略語としての正しさを示す順位である略語候補順位を計算する計算手段と、を具備することを特徴とする略語推定装置。
【請求項３】
文字列を正式名称として取得する第１取得手段と、
前記文字列から略語の候補である略語候補を少なくとも１つ以上生成し、該略語候補を分割する分割可能位置情報を少なくとも１つ以上生成する生成手段と、
前記略語候補および該略語候補の分割可能位置情報から導かれる文字列の特徴を示す複数の第１特徴を計算する計算手段と、
特徴の概念を示す指標であるカテゴリのうち所望のカテゴリに属する第２特徴と、該第２特徴に対応する尤度とを格納する格納手段と、
前記複数の第１特徴とカテゴリごとの前記第２特徴とを比較し、同一の特徴に対応する尤度を前記格納手段から取得する第２取得手段と、
前記第２取得手段で取得した尤度から、前記略語候補の正式名称に対する略語としての正しさを示す順位である略語候補順位を計算する計算手段と、を具備することを特徴とする略語推定装置。
【請求項４】
前記カテゴリは、前記略語候補の文字数、分割可能位置情報により分割される文字列単位である要素語の数、該要素語の文字の種類である文字種と該要素語の文字数の組み合わせ、該要素語の文字種の組み合わせ、および、該要素語の文字数および文字種の組み合わせ、のうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項記載の略語推定装置。
【請求項５】
複数の前記略語候補のうち、前記略語候補順位の高い順に選定する選定手段をさらに具備することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の略語推定装置。
【請求項６】
外部の文書中または外部データベースにある文書データから前記略語候補が出現した度数を示す情報である頻度情報を算出する算出手段をさらに具備し、
前記選定手段は、該頻度情報が多い順に前記略語候補を選定することを特徴とする請求項５に記載の略語推定装置。
【請求項７】
前記尤度は、前記特徴が正式名称の略語として正しい要素であるかの度合を示す重み付けであることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の略語推定装置。
【請求項８】
前記第２取得手段は、前記第１特徴と前記第２特徴を比較し、対応する同一の特徴がなければ、予め定められた尤度を取得することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の略語推定装置。
【請求項９】
正式名称と該正式名称に対応する正しい略語とを取得する取得手段と、
前記正式名称から複数の略語候補を生成する略語候補生成手段と、
複数の前記略語候補の特徴を抽出し、前記正式名称に対応する正しい略語の特徴と前記略語候補の特徴とを比較して同一の特徴がある場合、該同一の特徴を抽出して前記格納手段に該同一の特徴を格納させる抽出手段と、
複数の前記略語候補の特徴と前記格納手段に含まれる特徴とを比較し、前記格納手段に含まれる特徴に前記略語候補の特徴を書き換え、
その複数の前記略語候補の特徴とそのうちいずれが正しいかを対応付けたデータである学習データを用いて、前記格納手段に含まれる特徴と該学習データの特徴とが一致する場合、前記格納手段に含まれる特徴に対する尤度を更新する学習手段と、をさらに具備することを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の略語推定装置。
【請求項１０】
略語の候補となりうる文字列と、該文字列を分割する分割可能位置情報とを取得し、
前記文字列および該文字列の分割可能位置情報から導かれる文字列の特徴を示す複数の第１特徴を計算し、
特徴の概念を示す指標であるカテゴリのうち所望のカテゴリに属する第２特徴と、該第２特徴に対応する尤度とを格納する格納手段を備え、
前記複数の第１特徴とカテゴリごとの前記第２特徴とを比較し、同一の特徴に対応する尤度を前記格納手段から取得し、
取得した尤度から、前記文字列の正式名称に対する略語としての正しさを示す順位である略語候補順位を計算することを特徴とする略語推定方法。
【請求項１１】
略語の候補となりうる文字列を取得し、
前記文字列の文字間で分割をおこない、該文字列を分割する分割可能位置情報を得、
前記文字列および前記分割可能位置情報から導かれる文字列の特徴を示す複数の第１特徴を計算し、
特徴の概念を示す指標であるカテゴリのうち所望のカテゴリに属する第２特徴と、該第２特徴に対応する尤度とを格納する格納手段を備え、
前記複数の第１特徴とカテゴリごとの前記第２特徴とを比較し、同一の特徴に対応する尤度を前記格納手段から取得し、
取得した尤度から、前記文字列の正式名称に対する略語としての正しさを示す順位である略語候補順位を計算することを特徴とする略語推定方法。
【請求項１２】
文字列を正式名称として取得し、
前記文字列から略語の候補である略語候補を少なくとも１つ以上生成し、該略語候補を分割する分割可能位置情報を少なくとも１つ以上生成し、
前記略語候補および該略語候補の分割可能位置情報から導かれる文字列の特徴を示す複数の第１特徴を計算し、
特徴の概念を示す指標であるカテゴリのうち所望のカテゴリに属する第２特徴と、該第２特徴に対応する尤度とを格納する格納手段を備え、
前記複数の第１特徴とカテゴリごとの前記第２特徴とを比較し、同一の特徴に対応する尤度を前記格納手段から取得し、
取得した尤度から、前記略語候補の正式名称に対する略語としての正しさを示す順位である略語候補順位を計算することを特徴とする略語推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された単語または単語の集合に対し、略語であるものを推定する略語推定装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
原語（正式名称）の文字列に基づく略語生成規則により略語の生成をおこなった後、生成した略語の発声確率を略語生成規則の尤度から計算して求める方法がある（例えば、特許文献１参照）。また、入力された単語に対し略語か正式名称かを判定し、正式名称であると判定された場合は入力された単語から略語生成規則により略語を生成し検索語とする。一方、略語となる候補と判定された場合であれば、データベースを検索しその単語に一致する略語・正式名称の対があれば検索語として検索し、検索語を補間しながら検索漏れを防ぐ方法がある（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第０３７２４６４９号公報
【特許文献２】特開平１１−２５１１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
以上のように、従来では、単語の略語らしさを計算するのにその原語を必要としている。しかし、カタカナ語のように表記が英語やカタカナで変換できる単語やテレビ番組名のような造語を正式名称とした単語に対する略語は、生成規則が複雑になるため、低頻度の生成規則に対しては生成規則の尤度から略語らしさを判断するのが難しいという課題がある。例えば、名称「ミュージックスマッシュ」に対する略語「Ｍスマ」の場合、「Ｍスマ」の発音「エムスマ」は原語「ミュージックスマッシュ」の省略ではないため表記の変換を考慮する必要があり、「ミュージックスマッシュ」の分割可能位置で分割した基本語「ミュージック」と「スマッシュ」のそれぞれに対し表記変換規則と省略変換規則を組み合わせて生成することになる。このとき、「ミュージック」を英語表記「Ｍｕｓｉｃ」に表記変換をした後に省略変換した要素語「Ｍ」と、「スマッシュ」を英語表記「Ｓｍａｓｈ」に表記変換はせずに元表記を省略変換した要素語「スマ」を連結させて単語「Ｍスマ」が構成され、表記変換規則と省略変換規則を適宜組み合わせて生成する必要があり計算が難しい。  
また、単語の略語らしさを計算するのに原語を必要とする方法では、原語がなければ略語候補の略語らしさを計算できない。例えば、テキスト中の括弧書きなどで単語が明示された語や検索文字列として入力された単語のように１単語だけ入力されたときに、原語がないため略語らしさを判断することができないという、生成規則と略語推定を切り離すことができない課題がある。さらに、略語生成の規則が多様になると、その規則が適用されることが少ない規則に対して確率が低くなってしまったり、確率計算のための学習データが沢山必要になったりする。事前に決めた略語生成規則に対する確率に基づいて推定する方法では、略語らしさを測るときにその生成規則を利用するため、略語らしさの推定に使う特徴は略語生成規則そのものとなり、これはあらかじめ人手で用意しておく必要があるため、略語推定に使う特徴そのものを学習することはできない。
【０００５】
一方、基本語データベースを必要とする略語推定の方法では、造語や新語に対応しにくい。また、基本語データベースによる略語生成の方法では、略語生成前の正式名称の部分語が基本語としてデータベースに登録されていれば略語生成されるが、生成された略語そのものの略語らしさについては判定できない。
【０００６】
本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、略語生成規則に依存することなく、略語候補の特徴と要素語への分割位置に基づいて略語らしさを推定できる略語推定装置および方法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】
【０００７】
上述の課題を解決するため、本発明に係る略語推定装置は、略語の候補となりうる文字列と、該文字列を分割する分割可能位置情報とを取得する第１取得手段と、前記文字列および該文字列の分割可能位置情報から導かれる文字列の特徴を示す複数の第１特徴を計算する計算手段と、特徴の概念を示す指標であるカテゴリのうち所望のカテゴリに属する第２特徴と、該第２特徴に対応する尤度とを格納する格納手段と、前記複数の第１特徴とカテゴリごとの前記第２特徴とを比較し、同一の特徴に対応する尤度を前記格納手段から取得する第２取得手段と、前記第２取得手段で取得した尤度から、前記文字列の正式名称に対する略語としての正しさを示す順位である略語候補順位を計算する計算手段と、を具備することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係る略語推定装置は、略語の候補となりうる文字列を取得する第１取得手段と、前記文字列の文字間で分割をおこない、該文字列を分割する分割可能位置情報を得る分割手段と、前記文字列および前記分割可能位置情報から導かれる文字列の特徴を示す複数の第１特徴を計算する計算手段と、特徴の概念を示す指標であるカテゴリのうち所望のカテゴリに属する第２特徴と、該第２特徴に対応する尤度とを格納する格納手段と、前記複数の第１特徴とカテゴリごとの前記第２特徴とを比較し、同一の特徴に対応する尤度を前記格納手段から取得する第２取得手段と、前記第２取得手段で取得した尤度から、前記文字列の正式名称に対する略語としての正しさを示す順位である略語候補順位を計算する計算手段と、を具備することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る略語推定装置は、文字列を正式名称として取得する第１取得手段と、前記文字列から略語の候補である略語候補を少なくとも１つ以上生成し、該略語候補を分割する分割可能位置情報を少なくとも１つ以上生成する生成手段と、前記略語候補および該略語候補の分割可能位置情報から導かれる文字列の特徴を示す複数の第１特徴を計算する計算手段と、特徴の概念を示す指標であるカテゴリのうち所望のカテゴリに属する第２特徴と、該第２特徴に対応する尤度とを格納する格納手段と、前記複数の第１特徴とカテゴリごとの前記第２特徴とを比較し、同一の特徴に対応する尤度を前記格納手段から取得する第２取得手段と、前記第２取得手段で取得した尤度から、前記略語候補の正式名称に対する略語としての正しさを示す順位である略語候補順位を計算する計算手段と、を具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の略語推定装置および方法によれば、略語生成規則に依存することなく、略語候補の特徴と要素語への分割位置に基づいて略語らしさを推定できるため、略語生成規則に表記変換規則(例：カタカナ⇔アルファベット)を必要とする略語でも表記変換規則を使わない略語と同じように比較できる。また、略語生成規則が複雑であったり、低頻度の規則が適用された略語候補であったりしても、略語らしさの推定には影響しにくく、学習データが比較的少数でも精度良く略語推定が可能である。さらに、略語生成規則を事前に決めた場合でも、それとは異なる特徴から略語推定し略語推定に使う特徴の学習をすることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施形態に係る略語推定装置を示すブロック図。
【図２】第１の実施形態に係る略語推定装置の動作を示すフローチャート。
【図３】特徴格納部に格納されるデータの一例を示す図。
【図４】特徴抽出部の動作を示すフローチャート。
【図５】重み導出部の動作を示すフローチャート。
【図６】略語推定計算部の動作を示すフローチャート。
【図７】第１の実施形態に係る略語推定装置の第１の変形例を示すブロック図。
【図８】第１の実施形態に係る略語推定装置の第２の変形例を示すブロック図。
【図９】第１の実施形態に係る略語推定装置の第３の変形例を示すブロック図。
【図１０】第１の実施形態に係る略語推定装置の第４の変形例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態に係る略語推定装置および方法について詳細に説明する。なお、以下の実施形態では、同一の番号を付した部分については同様の動作をおこなうものとして、重ねての説明を省略する。さらに以下では、基本語はそのままで単語となる語である。要素語とは、略語に対応する正式名称である文字列の分割可能位置で分かれる語である。また要素語は、文字列から１つ以上の変換規則の適用によって変換された文字列も含む。原語とは略語へ略される前の元の語である正式名称と定義する。また、分割可能位置とは、文字列を分割する方法で分割されると判断される位置を指し、必ずしも単語で分割する必要はなく、文字列の文字間で分割してもよい。変換規則とは、例えば、漢字、カタカナ、ひらがな、英字に文字列の変換をおこなう規則である。  
（第１の実施形態）  
本実施形態に係る略語推定装置の構成について図１を参照して詳細に説明する。  
本実施形態に係る略語推定装置１００は、入力部１０１、特徴抽出部１０２、重み導出部１０３、略語推定計算部１０４、出力部１０５、特徴格納部１０６とを含む。  
また、特徴抽出部１０２、重み導出部１０３、略語推定計算部１０４をまとめて略語推定部１０７と呼ぶ。  
入力部１０１は、外部より入力される文字列として、１つ以上の略語の候補となりうる文字列の入力を受け付ける。略語の候補とは、文字列の正式名称を略した略語の候補を示し、以下では略語候補と呼ぶ。また、文字列にはこの文字列を分割する分割可能位置情報が付加されている。文字列は１文字である場合も含む。ここで、分割可能位置情報とは、入力された文字列において、正式名称から略語を生成する際に略語に使用される語が抽出される意味の一かたまりを示す文字列単位の前の位置および後の位置を示す。例えば、正式名称「ミュージックスマッシュ」から略語「Ｍスマ」が生成されるとする。そのとき、略語に使用される語である「Ｍ」が抽出される際の意味の一かたまりを示す文字列単位は「ミュージック」であり、同様に略語に使用される語である「スマ」が抽出される際の意味の一かたまりを示す文字列単位は「スマッシュ」となる。この文字列単位である「ミュージック」と「スマッシュ」の間の位置と「ミュージック」の前の位置と「スマッシュ」の後の位置を示す情報が分割可能位置情報である。「ミュージック」の後の位置と「スマッシュ」の前の位置は同じ位置であるため、どちらかの位置で代表させる。また、要素語は、分割可能位置情報により分割される文字列単位であるとしても定義される。  
なお、分割可能位置情報には、略語候補における各要素語がその正式名称中での語頭・語末であったという情報を追加してもよい。この略語候補と分割可能位置情報を特徴抽出部１０２へ送る。  
特徴抽出部１０２は、入力部１０１から受け取った略語候補と分割可能位置情報より、略語候補の特徴を抽出して重み導出部１０３へ送る。ここで、特徴とは、文字列および文字列の分割可能位置情報から導かれる文字列固有の情報であり、例えば、文字列は１字の英字と２字のカタカナからなることを示す情報（図３の「１字の英字＋２字のカタカナ」に対応）であり、具体例は後の図３に示されている。また、複数の特徴は一般的にあるカテゴリにまとめられる。換言すれば、カテゴリとは、複数の特徴の共通概念を示す指標であり、例えば、文字数と文字種との組み合わせ（図３の「Ｃ１：文字数＋文字種の組み合わせ」）である。ただし、カテゴリが１つの特徴のみを示す場合もあり、具体的には図３の「Ｃ５：要素数」は１つの特徴のみを示す指標である。なお、文字種とは要素語の文字の種類を示し、例えば、英字、ひらがな、カタカナである。また、この特徴の抽出処理については、図４を参照して詳細に後述する。特徴抽出部１０２の動作については、後に図４を用いて詳細に説明する。
【００１３】
特徴格納部１０６は、文字列が持ちうる特徴とその重みを関連付けて格納している。必要に応じて重み導出部１０３からの検索に対して特徴と特徴に対応した重みを送る。特徴格納部１０６で保持するデータについては、後に図３を参照して詳細に説明する。  
重み導出部１０３は、特徴抽出部１０２から受け取った、略語候補から抽出された特徴が特徴格納部１０６の中にあるかをまず検索する。もし格納された特徴の中で、特徴格納部１０６に該当する特徴が格納されていれば、その特徴および特徴に対応する重みを略語推定計算部１０４に送る。また、格納された特徴の中に該当するものが無かった場合、格納された特徴の中にない特徴であるとして、予め定められた一定の重みを与えてよい。あるいは、あるカテゴリ（例えば、文字数）では格納された特徴の中にない特徴を持つとして、その重み与えてもよい。重み導出部１０３の動作については、後に図５を用いて詳細に説明する。  
略語推定計算部１０４は、重み導出部１０３から受けとった特徴とその重みから、略語候補の略語らしさを計算し、略語らしさの指標を出力部１０５に送る。略語らしさとは、略語候補としての正しさを示す順位であり、略語候補順位とも呼ぶ。略語らしさの計算では、例えば、重みの総乗を取る計算で略称らしさを推定するが、総乗に限らず、重みに基づく値が大きいほど略語らしさの値が大きくなるような関数であればどんな関数に従って計算してもよい。例えば、特徴の重みが正負のいずれでもよく、略語らしさの計算では総和により計算を行うという方法でもよい。  
出力部１０５は、略語候補と略語推定計算部１０４で計算された略語らしさとを対応付けて出力する。また、略語候補が複数個あった場合には、いずれの略語候補についても略語推定部１０７が処理をおこない、出力部１０５が各略語候補と各略語候補に対して算出された略語らしさとを対応づけて出力する。
【００１４】
次に、本実施形態に係る略語推定装置１００の動作の詳細について図２のフローチャートを参照して詳細に説明する。ここでは、略語候補の例として「Ｍスマ」が入力されたとする。  
Ｓ２０１では、入力部１０１において文字列「Ｍスマ」とその分割位置「／Ｍ／スマ／」が入力される。ただし、ここでは「／」が分割可能位置を示し、要素語は「Ｍ」「スマ」である。同様に、略語候補が「朝ピタ」であるとすれば、「朝ピタ」の分割位置「／朝／ピタ／」が入力され、要素語は「朝」「ピタ」である。  
Ｓ２０２では、特徴抽出部１０２において略語候補とその分割可能位置情報から得られる特徴を抽出する。前記特徴とは、例えば、『１字の英字＋２字のカタカナ』『３文字』『２要素』といった情報である。
【００１５】
ここで、特徴格納部１０６に格納されるデータの一例を図３に示す。特徴格納部１０６内のテーブル１には、所望のカテゴリに属する特徴と、特徴にそれぞれ対応する重みが予め用意されている。図３に挙げられているカテゴリは、要素語の文字数および文字種の組み合わせ（Ｃ１：文字数＋文字種の組み合わせ）、要素語の文字種の組み合わせ（Ｃ２：文字種の組み合わせ）、要素語の文字数の組み合わせ（Ｃ３：文字数の組み合わせ）、文字列の文字数（「Ｃ４：文字数」）、および、要素語の数（「Ｃ５：要素数」）である。
【００１６】
また、テーブル１に列挙された特徴以外の特徴の重みも保持してよい。これは、図３のテーブル１に列挙した特徴以外のもの、すなわちテーブル２に対応する。例えば、文字数というカテゴリＣ４では、特徴格納部１０６内のテーブル１に『３文字』『４文字』しかなかった場合に、それ以外の文字数の場合には、『カテゴリＣ４に属するが、テーブル１にない文字数』といった特徴を保持してもよい。あるいは、文字種の組み合わせといったカテゴリＣ２では、特徴格納部１０６内のテーブル１に『カタカナ』『英字』があり、入力された略語候補が『ひらがな』だった場合は、特徴格納部１０６内のテーブル１に『ひらがな』がないので、『カテゴリＣ２に属するが、テーブル１にない文字種』という特徴を保持してもよい。また、テーブル１にある特徴やテーブル２にある特徴のいずれの特徴に対しても、予め定められた重みを保持している。  
略語候補「／Ｍ／スマ／」の場合の特徴は、『１字の英字＋２字のカタカナ』『英字＋カタカナ』『３文字』『２要素』である。また、略語候補が「／朝／ピタ／」の場合の特徴は、『１字の漢字＋２字のカタカナ』『漢字＋カタカナ』『３文字』『２要素』である。
【００１７】
ここで、特徴抽出部１０２における特徴抽出処理の詳細について図４のフローチャートを参照して詳細に説明する。  
Ｓ４０１では、はじめに略語候補である文字列Ｓを入力する。ここでは、文字列Ｓが「Ｍスマ」とする。続いて、Ｓ４０２では、文字列Ｓの文字数を計算し、「Ｍスマ」の場合、文字数は３文字となる。さらに、Ｓ４０３で文字列Ｓを構成する全ての要素語Ｅｉ（ｉ＝１〜Ｎ）のうちの１つを取り出す。ここでは、「Ｍ」「スマ」が要素語であるので先頭の要素語である「Ｍ」を取り出す。なお、要素語を取り出す順番は先頭からではなく、ランダムに取り出してもよい。つまり、最終的に全ての要素語を取り出すことができればよい。Ｓ４０４では、Ｓ４０３で取り出した要素語に対し要素語の文字数を計算し、「Ｍ」の場合は文字数が１字であることがわかる。続いて、Ｓ４０５では、要素語の文字種を取得し、「Ｍ」の場合は文字種が英字であることがわかる。そして、Ｓ４０６では、Ｓ４０３からＳ４０５の処理を繰り返して、文字列Ｓの全ての要素語Ｅｉについて処理をおこなう。この例では次に最後の要素語である「スマ」が取り出され、文字数が２字、文字種がカタカナという特徴を得ることができる。  
最後に、Ｓ４０７では、上記の処理によって得られた文字列Ｓのカテゴリである、文字数、文字列Ｓを構成する各要素語Ｅｉの文字種の組み合わせ、文字数の組み合わせ、文字数と文字種の組み合わせからなる特徴Ｆｊ（ｊ＝１〜Ｍ、Ｍは特徴の数）をＭ個生成して特徴抽出部１０２での特徴抽出処理を終了する。「／Ｍ／スマ／」の場合、例えば『１字の英字＋２字のカタカナ』『英字＋カタカナ』『１字＋２字』『３文字』『２要素』という特徴を得ることができる。また、「／朝／ピタ／」が文字列Ｓであれば、『１字の漢字＋２字のカタカナ』『漢字＋カタカナ』『１字＋２字』『３文字』『２要素』といった特徴を得ることができる。テーブル１，２のカテゴリごとに含まれる特徴が全て異なる場合には、文字列の特徴はカテゴリごとせいぜい１つ生成されるので、ある文字列の特徴は最大でカテゴリの数だけ生成されることになる。
【００１８】
次にＳ２０３では、重み導出部１０３において文字列Ｓの特徴と同一の特徴があるかどうかについて特徴格納部１０６を参照して検索し、Ｓ２０４では、同じく重み導出部１０３においてそれぞれの特徴に対応する重みを算出する。  
ここで、Ｓ２０３、Ｓ２０４における重み導出部１０３での重み導出処理を図５のフローチャートを用いて詳細に説明する。  
まず、Ｓ５０１では、図４の特徴抽出部１０２における特徴抽出処理で得られた文字列ＳのＭ個の特徴Ｆｊを入力とする。次に、Ｓ５０３で、入力された各特徴Ｆｊが特徴格納部１０６のテーブル１の中にあるかを検索する。Ｓ５０４の条件判定において、特徴Ｆｊがテーブル１に存在すればＳ５０５に進み、その特徴の重みを取得する。一方、特徴Ｆｊがテーブル１に存在しなければＳ５０６に進み、同一カテゴリのテーブル２の特徴に変更してＳ５０５にてテーブル２からその重みを取得する。そして、Ｓ５０７では、Ｓ５０２からＳ５０６までの重み導出処理を全ての特徴Ｆｊについて終了するまで繰り返す。  
例えば、「／Ｍ／スマ／」に対して『１字の英字＋２字のカタカナ』『英字＋カタカナ』『１字＋２字』『３文字』『２要素』という５つの特徴Ｆｊがあり、この特徴Ｆｊが特徴格納部１０６のテーブル１にあるどうかを検索する。『１字の英字＋２字のカタカナ』『英字＋カタカナ』『１字＋２字』『３文字』『２要素』のそれぞれの特徴Ｆｊがテーブル１に存在するので、これらの特徴Ｆｊに対応する重みをそれぞれ、『１字の英字＋２字のカタカナ』は０．３０、『英字＋カタカナ』は０．２０、『１字＋２字』は０．２１、『３文字』は０．２５、『２要素』は０．４０をテーブル１より取得する。  
また、「／朝／ピタ／」が入力された文字列Ｓである場合は、『１字の漢字＋２字のカタカナ』『漢字＋カタカナ』『１字＋２字』『３文字』『２要素』という５つの特徴で、同様に特徴格納部１０６のテーブル１にこれらの特徴があるかどうかを検索する。この場合、『１字＋２字』『３文字』『２要素』の特徴はテーブル１に存在するが、『１字の漢字＋２字のカタカナ』『漢字＋カタカナ』という特徴はテーブル１に存在しないため、Ｓ５０６において同一カテゴリのテーブル２の特徴に変更して、『カテゴリＣ１に属するが、テーブル１にない文字数、文字種の組み合わせ』『カテゴリＣ２に属するが、テーブル１にない文字種の組み合わせ』に係る重みをテーブル２より取得することになる。よって、『カテゴリＣ１に属するが、テーブル１にない文字数、文字種の組み合わせ』は０．１、『カテゴリＣ２に属するが、テーブル１にない文字種の組み合わせ』は０．０００５、『１字＋２字』は０．２１、『３文字』は０．２５、『２要素』は０．４０という重みをそれぞれ取得する。  
最後に、Ｓ５０８では、上記の処理によって文字列ＳのＭ個の特徴Ｆｊの重みを取得して出力する。以上で重み導出部１０３における重み導出処理を終了する。
【００１９】
上述したＳ２０４、Ｓ２０５の処理を終えて、Ｓ２０５ではＳ２０４で取得した重みから略語推定処理をおこなう。  
略語推定計算部１０４における略語推定処理の一例を図６のフローチャートを用いて詳細に説明する。  
まず、Ｓ６０１では、図５の重み導出処理で得られた文字列ＳのＭ個の各特徴Ｆｊに対する重みを入力とする。次に、Ｓ６０２では、重みから文字列Ｓの略語らしさの計算をおこなう。略語らしさの計算方法としては、例えば、重みの総乗を取ることで略語らしさとする。最後に、Ｓ６０３では、Ｓ６０２で得られた文字列Ｓの略語らしさを出力する。  
例として、例えば「Ｍスマ」に対しては、５つの特徴Ｆｊに対する重みである、０．３０、０．２０、０．２１、０．２５、０．４０の総乗をとり、０．００１２６を「Ｍスマ」の略語らしさとして出力する。「朝ピタ」であれば、５つの特徴Ｆｊに対する重みである、０．１、０．０００５、０．２１、０．２５、０．４０の総乗の０．０００００１０５が「朝ピタ」の略語らしさとして出力される。
【００２０】
Ｓ２０６では、出力部１０５において略語候補と略語候補の略語らしさとを対応付けて外部に出力される。以上で略語推定装置１００の動作を終了する。
【００２１】
以上に示した第１の実施形態によれば、略語生成規則や原語の情報を使わずに、入力された文字列の特徴を抽出して、予め定められた特徴と特徴に対応する重みとを参照することにより略語らしさを推定することができる。また、略語生成規則に表記変換規則(例：カタカナ⇔アルファベット)を必要とする略語でも表記変換規則を使わない略語と同じように比較できる。さらに、略語生成規則が複雑であったり、低頻度の規則が適用された略語候補であったりしても、略語らしさの推定には影響しにくく、学習データが比較的少数でも精度良く略語推定が可能である。
【００２２】
（第１の変形例）  
第１の実施形態では、分割可能位置情報が付加されていない場合は要素語の数が不明となるため、要素数の特徴を抽出することができない。しかし本変形例では、入力部１０１へ与えられた文字列である略語候補に、分割可能位置情報が付加されていなかった場合に分割可能位置情報を付加して略語推定をおこなうことができる。  
第１の変形例に係る略語推定装置の構成について図７を参照して詳細に説明する。  
第１の変形例に係る略語推定装置３００は、第１の実施形態に係る略語推定装置１００に加え、入力部１０１の後に、語分割部７０１を含む。語分割部７０１は、入力部１０１から受け取った略語候補に対して語分割をおこない、少なくとも１つ以上の語分割結果を得る。その後、この語分割結果を分割可能位置情報として略語候補に付加し、この略語候補と分割可能位置情報を対応付けて特徴抽出部１０２へ送る。本変形例における出力部１０５は、略語候補とその略語らしさと分割位置情報とを対応づけて出力する。  
例えば、入力部１０１に入力された略語候補が「Ｍスマ」であった場合に、語分割部７０１では、任意の分割位置「／Ｍスマ／」「／Ｍ／スマ／」「／Ｍス／マ／」によって分割をおこなって分割結果を得る。ただし、入力された略語候補が１文字である場合は分割されない。その後「／Ｍスマ／」「／Ｍ／スマ／」「／Ｍス／マ／」のそれぞれについて、略語推定部１０７の処理をおこなう。「／Ｍスマ／」を特徴抽出部１０２に入力した場合は、「３字」「１要素」などの特徴Ｆｊが抽出され、「／Ｍス／マ／」の場合は「２字＋１字」「２要素」などの特徴Ｆｊが抽出される。よって、各分割結果に対して第１の実施形態と同様の処理をおこなうことにより、「Ｍスマ」に対する３つの分割位置それぞれの場合の略語らしさが出力部１０５から出力される。なお、入力された略語候補の分割結果が複数存在する場合は、全て特徴抽出部１０２へ送ってもよいし、複数の分割結果の中から１つの分割結果を選択して特徴抽出部１０２へ送ってもよい。
【００２３】
以上に示した第１の変形例によれば、入力された略語候補に分割可能位置情報が付加されていない場合でも、略語候補を語分割することにより分割可能位置情報を生成し、これに基づいて第１の実施形態と同様に略語推定をおこなうことができる。
【００２４】
（第２の変形例）  
上述した第１の実施形態および第１の変形例では、入力される文字列として略語候補が入力されることを想定している。本変形例では、正式名称（原語）が入力された場合に、略語となる略語候補を複数生成してそれぞれに対応する略語らしさを出力することができる。  
第２の変形例に係る略語推定装置の構成について図８を参照して詳細に説明する。  
第２の変形例に係る略語推定装置８００は、第１の実施形態に係る略語推定装置１００に加え、入力部１０１の後に、略語生成部８０１を含む。略語生成部８０１は、入力部１０１から受け取った正式名称に対して、略語候補を少なくとも１つ以上生成して、生成した略語を特徴抽出部１０２を送る。本変形例における出力部１０５は、少なくとも１つ以上の略語候補と略語候補にそれぞれ対応する略語らしさとを出力する。
【００２５】
例えば、入力部１０１に入力された正式名称が「ミュージックスマッシュ」であり、その分割可能位置が「／ミュージック／スマッシュ／」である場合を仮定する。この正式名称に対し、略語生成部８０１により生成された複数の略語候補とその分割可能位置とが「／ミュ／スマ／」「／Ｍ／スマ／」「／ミュ／Ｓ／」「／Ｍ／Ｓ／」として得られたとき、各略語候補に対し略語推定部１０７において略語推定処理をおこない、略語候補と、それぞれの略語候補に対応する略語らしさを出力部１０５から出力する。なお、正式名称（原語）が入力された場合には、形態素解析から略語候補の分割位置を決めてもよい。
【００２６】
以上に示した第２の変形例によれば、入力される文字列として正式名称（原語）が入力された場合でも、略語となる略語候補を複数生成してそれぞれに対応する略語らしさを出力することができ、第１の実施形態と同様に略語推定をおこなうことができる。
【００２７】
（第３の変形例）  
第３の変形例では、複数の略語候補の入力があった場合、複数の略語候補から略語らしさの高いものだけを選定して出力することができ、加えて外部の文書データなどを参照して使用頻度の高い略語候補を絞り込むことが可能である。  
第３の変形例にかかる略語推定装置の構成について図９を参照して詳細に説明する。  
第３の変形例にかかる略語推定装置９００は、第１の実施形態に係る略語推定装置１００に加え、略語推定計算部１０４の後に、略語候補選定部９０１を含む。さらに、略語候補選定部９０１は外部にある頻度算出部９０２と接続されている。略語候補選定部９０１は、略語推定計算部１０４から得られた複数の略語候補から、略語らしさの高い略語候補、つまり略語候補順位の高い順に略語候補を選定して出力部１０５へ送る。または、後述する頻度算出部９０２から文書データ中の頻度情報を取得して、頻度情報が多い順に略語候補の選定をおこない出力部１０５へ送る。頻度情報とは、文書データ中に略語候補が出現した度数を示す情報である。最後に本変形例における出力部１０５は、略語候補と略語候補にそれぞれ対応する略語らしさとを出力する。  
頻度算出部９０２は、略語候補が使用されている頻度を測定する。それは外部にある文書データでの出現頻度を頻度情報としてもよいし、ｗｅｂなどの外部データベースにおける文字列の検索ヒット数を頻度情報として参照してもよい。算出した頻度情報として略語候補選定部９０１へ送る。
【００２８】
ここで例として、略語推定計算部１０４において、略語候補が「／ミュ／スマ／」「／Ｍ／スマ／」「／ミュ／Ｓ／」「／Ｍ／Ｓ／」、略語候補に対応する略語らしさがそれぞれ、０．１、０．２、０．０１、０．１５と計算された場合を仮定する。上位２つを略語候補選定部９０１で選定するとき、「Ｍスマ」と「ＭＳ」が出力される。あるいは、「Ｍスマ」と「ＭＳ」について、頻度算出部９０２において「Ｍスマ」や「ＭＳ」そのものの文書中での出現回数が上位のもの（例えば、上位３０位など）を選定する。さらに、前後に文字パターン「が（＊）出演」を追加して「がＭスマ出演」「がＭＳ出演」といった略語候補の文書中での出現回数を利用したり、「（＊）は、（＊）が」といった文字パターンで「Ｍスマは、」「ＭＳが、」など主語になりうるものを検索し、条件（例えば、出現回数が１回以上）を満たした略語候補を選定する。
【００２９】
以上に示した第３の変形例によれば、複数の略語候補の中から、略語らしさの高いものを選定して出力することができ、さらに、外部にある文書データにおける頻度や、ｗｅｂヒット数などを頻度情報として参照し、より使用頻度の高い略語候補を絞り込むことができ、略語らしさの精度を高めることができる。
【００３０】
（第４の変形例）  
上述した実施形態および変形例では、特徴格納部１０６に格納されている特徴に対する重みについては予め定められた値を使用することを前提としているが、第４の変形例では、特徴格納部１０６に格納されている特徴に対する重みを学習データにより更新することで特徴に対する重みの精度を向上することができる。  
第４の変形例に係る略語推定装置の構成について図１０を参照して詳細に説明する。  
第４の変形例に係る略語推定装置１０００は、第１の実施形態に係る略語推定装置１００に加え、学習データ入力部１００１、略語生成部８０１、学習データ特徴抽出部１００２、重み学習部１００３を含む。また、学習データ入力部１００１から重み学習部１００３までをまとめて学習部１００４と呼び、特徴格納部１０６に接続されている。また、略語生成部８０１は、第２の変形例で示した略語生成部８０１と同じ動作をおこなうためここでの説明は省略する。  
学習データ入力部１００１は、既知である正しい略語とその正式名称の入力を受け付け、略語生成部８０１へ送る。  
学習データ特徴抽出部１００２は、略語生成部８０１で生成された各略語候補に対して特徴の抽出をおこない、学習データ入力部１００１で入力された正式名称に対応する正しい略語があった場合には、その略語の特徴を特徴格納部１０６に格納する。また、すべての略語候補に対し特徴格納部１０６への格納が終わった後は、すべての略語候補の特徴と、そのうちいずれが正しい略語であるかの情報を重み学習部１００３に送る。
【００３１】
重み学習部１００３は、学習データ特徴抽出部１００２から受け取った各略語候補の特徴と既知の正しい略語とを対応付けたものを学習データとし、特徴格納部１０６に含まれる特徴と学習データの特徴とが一致する場合、特徴格納部１０６に含まれる特徴に対する重みを学習（更新）する。例えば、Ｌｏｇ−Ｌｉｎｅａｒ Ｍｏｄｅｌによって、各特徴の重みを学習する。
【００３２】
以上に示した第４の変形例によれば、特徴格納部１０６に格納されている特徴に対する重みを、既知の略語と正式名称を用いて略語候補の特徴を学習（更新）することにより、特徴に対する重みの精度を向上することができ、さらに略語生成規則を事前に決めた場合でも、それとは異なる特徴から略語推定し略語推定に使う特徴の学習をすることが可能である。
【００３３】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００３４】
１００、７００、８００、９００、１０００、１１００、１２００・・・略語推定装置、１０１・・・入力部、１０２・・・特徴抽出部、１０３・・・重み導出部、１０４・・・略語推定計算部、１０５・・・出力部、１０６・・・特徴格納部、１０７・・・略語推定部、７０１・・・語分割部、８０１・・・略語生成部、９０１・・・略語候補選定部、９０２・・・頻度算出部、１００１・・・学習データ入力部、１００２・・・学習データ特徴抽出部、１００３・・・重み学習部、１００４・・・学習部。
【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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【図１０】
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