(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語をグループ化する関連語計算装置であって、
単語間の共起頻度情報を格納した統計情報データベースから各単語の共起頻度に基づき作成された各単語のベクトルに基づき各単語のグループを作成するグループ化手段と、
前記作成された各グループのベクトルに基づき計算された値から任意の２つのグループ間の距離として前記２つのグループの統合時の拡散度の増加量を算出する計算を全てのグループの組に対して行い、前記算出された距離と統合前の各グループの拡散度との比率をそれぞれ算出し、その２つの比率の値がいずれも閾値を超えるグループの組の両グループを統合化の対象から除外するグループ間計算手段と、
前記除外によって残されたグループの集合からグループ間で統合した場合の当該グループ間の距離が最小となるグループの対を選択しこの選択されたグループ間の距離が閾値未満である場合には当該グループの対を前記グループ化手段に供する一方で前記距離が閾値以上である場合には当該対の各グループのデータを出力するグループ化判定手段と
を備えたこと
を特徴とする関連語計算装置。
【請求項２】
前記グループ化判定手段は、前記グループの対のうちで一方のグループのベクトル全要素における要素値が正となる要素数の割合が所定の閾値以上であり且つ他方のグループのベクトル全要素における要素値が正となる要素数の割合が所定の閾値未満であることを、前記グループの対を前記グループ化手段に供する条件に加えたこと
を特徴とする請求項１に記載の関連語計算装置。
【請求項３】
単語をグループ化する関連語計算方法であって、
グループ化手段が単語間の共起頻度情報を格納した統計情報データベースから各単語の共起頻度に基づき作成された各単語のベクトルに基づき各単語のグループを作成するステップと、
グループ間計算手段が、前記作成された各グループのベクトルに基づき計算された値から任意の２つのグループ間の距離として前記２つのグループの統合時の拡散度の増加量を算出する計算を全てのグループの組に対して行い、前記算出された距離と統合前の各グループの拡散度との比率をそれぞれ算出し、その２つの比率の値がいずれも閾値を超えるグループの組の両グループを統合化の対象から除外するステップと、
グループ化判定手段が、前記除外によって残されたグループの集合からグループ間で統合した場合の当該グループ間の距離が最小となるグループの対を選択し、この選択されたグループ間の距離が閾値未満である場合には当該グループの対を前記グループ化手段に供する一方で、前記距離が閾値以上である場合には当該対の各グループのデータを出力するステップと
を有すること
を特徴とする関連語計算方法。
【請求項４】
前記グループの対を前記グループ化手段に供するにあたり、前記グループの対のうちで一方のグループのベクトル全要素における要素値が正となる要素数の割合が所定の閾値以上であり且つ他方のグループのベクトル全要素における要素値が正となる要素数の割合が所定の閾値未満であることを、前記グループの対を前記グループ化手段に供する条件として、さらに加えたこと
を特徴とする請求項３に記載の関連語計算方法。
【請求項５】
請求項１または２に記載の関連語計算装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする関連語計算プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は単語の共起頻度を基に関連語を算出する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来技術に係る同義語計算装置（例えば特許文献１）は、少なくとも２種類の関連度辞書を用い、一の関連度辞書に基づいて単語グループを初期化するとともに、少なくとも２種類の関連度を反映した同義語辞書を作成する。そして、これらの関連度辞書に基づいて単語グループを併合処理することによって同義語グループを作成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３５５３７９５明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術は同義語グループの作成を目的としている。従来技術においては、同義語より広い意味の関連語を求める場合、単に閾値を相対的に大きな値に変更する対処では、同義語の上位概念の語や同じ種類の語のように有用な関連語だけでなく、関連性がない語も統合化されてしまうという問題がある。
【０００５】
また、各単語に対する特徴量をベクトルで表わし、初期状態として各単語を個別のグループと定め、グループに含まれる単語のベクトル重心との距離などの方法でグループの距離を計算するとともに、２つのグループの統合後のグループを仮定して同様な距離を計算し、統合前後の距離の増加量が最小となるグループを順に統合するクラスタリング技術が存在する。この方法でもグループの距離の増加量に対して閾値を設けることで、距離の近い語が統合化されるが、閾値を大きくした場合、関連性がない語も統合化されてしまうという問題は同様に存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は単語のグループ化において、統合におけるグループ間の距離が最小となるグループ対を統合する処理に加え、２つのグループが統合に相応しくない条件である場合には両者のグループを統合化の対象から除外する。これにより同義語より広い範囲の関連語を精度良く得ることができる。
【０００７】
本発明の関連語計算装置の態様としては、単語をグループ化する関連語計算装置であって、単語間の共起頻度情報を格納した統計情報データベースから各単語の共起頻度に基づき作成された各単語のベクトルに基づき各単語のグループを作成するグループ化手段と、前記作成された各グループのベクトルに基づき計算された値から任意の２つのグループ間の距離として前記２つのグループの統合時の拡散度の増加量を算出する計算を全てのグループの組に対して行い、前記算出された距離と統合前の各グループの拡散度との比率をそれぞれ算出し、その２つの比率の値がいずれも閾値を超えるグループの組の両グループを統合化の対象から除外するグループ間計算手段と、前記除外によって残されたグループの集合からグループ間で統合した場合の当該グループ間の距離が最小となるグループの対を選択しこの選択されたグループ間の距離が閾値未満である場合には当該グループの対を前記グループ化手段に供する一方で前記距離が閾値以上である場合には当該対の各グループのデータを出力するグループ化判定手段とを備える。
【０００８】
本発明の関連語計算方法の態様としては、単語をグループ化する関連語計算方法であって、グループ化手段が単語間の共起頻度情報を格納した統計情報データベースから各単語の共起頻度に基づき作成された各単語のベクトルに基づき各単語のグループを作成するステップと、グループ間計算手段が、前記作成された各グループのベクトルに基づき計算された値から任意の２つのグループ間の距離として前記２つのグループの統合時の拡散度の増加量を算出する計算を全てのグループの組に対して行い、前記算出された距離と統合前の各グループの拡散度との比率をそれぞれ算出し、その２つの比率の値がいずれも閾値を超えるグループの組の両グループを統合化の対象から除外するステップと、グループ化判定手段が、前記除外によって残されたグループの集合からグループ間で統合した場合の当該グループ間の距離が最小となるグループの対を選択し、この選択されたグループ間の距離が閾値未満である場合には当該グループの対を前記グループ化手段に供する一方で、前記距離が閾値以上である場合には当該対の各グループのデータを出力するステップとを有する。
【０００９】
上記の発明においては、統合における距離が最小となるグループ統合において、誤った統合の影響により正しい２つのグループが統合化されなかった場合でも、他の統合化の条件を適用して上記の誤ったグループ統合を対象から除外することで、同義語より広い範囲の関連語をより一層精度良く算出できる。
【００１０】
尚、本発明は前記関連語計算装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させる関連語計算プログラムの態様とすることもできる。
【発明の効果】
【００１１】
以上の発明によれば同義語より広い範囲の関連語を精度良く得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】発明の実施形態に係る関連語計算装置の構成図。
【図２】発明の第一の実施形態に係る関連語計算装置の動作例を説明したフローチャート図。
【図３】発明の第二の実施形態に係る関連語計算装置の動作例を説明したフローチャート図。
【図４】単語統計情報データの一例を示した図。
【図５】ベクトルデータの一例を示した図。
【図６】グループデータ（初期化時）の一例を示した図。
【図７】グループデータの一例を示した図。
【図８】各グループに対する距離が最小となる組の距離データの一例を示した図。
【図９】統合時の拡散度の増加量と拡散度の比に基づきグループの除外を行う前のグループの一例を示した図。
【図１０】統合時の拡散度の増加量と拡散度の比に基づきグループの除外を行った後のグループの一例を示した図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。
【００１４】
［実施形態１］
（概要）
実施形態１に係る関連語計算装置は、統合におけるグループ間の距離が最小となるグループ対を統合する処理に加え、２つのグループが統合に相応しくない条件である場合には両者のグループを統合化の対象から除外する。
【００１５】
（装置の構成）
図１に示された本実施形態の関連語計算装置１００は、単語統計情報データベース１１０、ベクトル作成部１２０、グループ化部１３０、グループ間計算部１４０、グループ化判定部１５０、作業領域１６０、グループデータペース１７０で構成される。
【００１６】
関連語計算装置１００の各機能部１１０〜１７０は例えばコンピュータのハードウェアリソースによって実現されている。すなわち、関連語計算装置１００はＣＰＵ、メモリ、記憶装置（例えば、ハードディスクドライブ装置）、入力デバイス、出力デバイス等のコンピュータに係るハードウェアリソースを備える。そして、これらのハードウェアリソースがソフトウェアリソース（ＯＳ、アプリケーション等）との協働することで機能部１１０〜１７０が実装される。
【００１７】
単語統計情報データベース１１０は図４に例示したように単語間の共起頻度情報を予め格納している。例示された単語統計情報データベースは単語１と単語２の共起情報と出現頻度のデータを格納している。
【００１８】
ベクトル作成部１２０は単語統計情報データベース１１０から引き出した各単語の共起頻度に基づき各単語のベクトルを作成する。この作成された各単語のベクトルは作業領域１６０に出力される。
【００１９】
グループ化部１３０は前記作成された各単語のベクトルに基づき各単語のグループを作成する。グループ化部１３０は、初期処理の段階では、作業領域１６０から引き出したベクトルの要素に基づき各単語のグループのデータを作成し、作業領域１６０へ出力する。また、グループ化部１３０は、グループ化判定部１５０において２つのグループのグループ化が可能と判定された場合、２つのグループを統合してグループのデータを更新し、作業領域１６０に反映させる。
【００２０】
グループ間計算部１４０は作業領域１６０に保持された各グループのベクトルに基づき計算された値から任意の２つのグループ間の距離を算出する計算を全てのグループの組に対して行い当該距離に基づく値が閾値を超えるグループをグループ化の対象から除外する。
【００２１】
グループ化判定部１５０は前記除外によって残されたグループの集合からグループ間で統合した場合の当該グループ間の距離が最小となるグループの対を選択する。そして、この選択されたグループ間の距離が閾値未満である場合には当該グループの対をグループ化部１３０に供する。一方、前記距離が閾値以上である場合には当該対の各グループのデータをグループデータベース１７０に出力する。
【００２２】
（処理フローの説明）
図２を参照しながら関連語計算装置１００の処理フロー（Ｓ１００〜Ｓ１６０）について具体例に基づき説明する。
【００２３】
Ｓ１００：ベクトル作成部１２０は、単語統計情報データベース１１０に格納されている各単語の共起頻度に基づき各単語のベクトルを作成して作業領域１６０へ出力する。
【００２４】
具体的には例えば図４に示された単語統計情報データベース１１０のデータに基づき図５に示された単語ｗ１に対する単語ｗ２の共起頻度を要素とするベクトルを作成する。図５に示されたベクトルデータ５における単語ｗ１，…，ｗｎには個別の識別子（ＩＤ）が付与されている。単語ｗ１を特徴付けるベクトルは対象単語ｗ１に対する共起単語ｗ１，…，ｗｎの各要素によって表される。さらに、各単語のベクトルの値の和が１になるよう正規化を行うため、各単語の全ベクトルの和で各ベクトル要素を割る処理がなされている。作成されたベクトルは、作業領域１６０へ出力される。
【００２５】
Ｓ１１０：グループ化部１３０はＳ１００で作成された各単語のベクトルを作業領域１６０から引き出して当該各単語のグループを作成して作業領域１６０へ出力する。
【００２６】
Ｓ１１０の初期処理では各単語をそれぞれ単一のグループとするため図６に例示したグループデータ６が作成される。グループデータ６における各単語のグループの識別子ｇＩＤのカラムには図５に示されたベクトルデータ５の各単語の識別子ＩＤと一致した識別子が格納され、単語リストのカラムにはベクトルデータ５における識別子ＩＤに対応した対象単語が格納される。また、グループデータ６にはＳ１２０（グループ間計算部１４０による演算処理）に供される各グループの拡散度も計算して格納されている。尚、ベクトルデータ５は以後のステップにおいて各グループに対応するベクトルとして扱われる。
【００２７】
Ｓ１２０：グループ間計算部１４０は、Ｓ１１０で作成された各グループのベクトルを作業領域１６０から引き出し、このベクトルに基づき計算された値から任意の２つのグループ間の距離を算出する計算を全てのグループの組について行う。
【００２８】
グループ間の距離の指標としては、例えば、「２つのグループの統合に伴う拡散度の増加量」が挙げられる。拡散度はその値が小さいほどデータの偏り度合いが高くなるとすると、グループの統合は拡散度の値を大きくする方向に働くため、統合時の拡散度の増加量が小さいほどグループの特徴が保持されやすくなり、全グループで最適な状態となる。尚、グループの結束度やグループ間の区別度などによって同様な結果が得られるのであれば、拡散度を用いる方法に限定されない。
【００２９】
例えばグループＡの拡散度Ｋ（Ａ）は、図５に示されたベクトルデータ５を用いると、グループＡに対するベクトルｔｆ（Ａ，ｉ）（ｉ＝１，…，ｎ）、Ａに属する単語数ＮＡとした場合、以下の式（１）による演算によって各ベクトル要素の拡散度から算出される。尚、後述の式（３）に供されるグループＢの拡散度Ｋ（Ｂ）も同様の演算によって算出できる。
【００３０】
【数１】
0005457946.tif 000002
【００３１】
グループＡとグループＢの統合後の拡散度Ｋ（ＡＢ）は以下の式（２）による演算によって算出される。
【００３２】
【数２】
0005457946.tif 000003
【００３３】
そして、グループＡとグループＢの統合時の拡散度の増加量Ｄ（Ａ，Ｂ）は以下の式（３）による演算によって算出される。
【００３４】
Ｄ（Ａ，Ｂ）＝Ｋ（ＡＢ）−（Ｋ（Ａ）＋Ｋ（Ｂ））  …（３）
以上の計算を全てのグループの組について行う。そして、図８に例示したようにｇＩＤ（Ａ）側の各グループに対して増加量（Ｄ）が最小となるグループの組のデータを選択して作業領域１６０に格納する。尚、ｇＩＤ（Ａ）とｇＩＤ（Ｂ）を入れ替えると同じ組となる場合、重複を避けるためｇＩＤ（Ａ）のグループ識別子が小さい番号の組のみ選択する。
【００３５】
Ｓ１３０：グループ間計算部１４０は、Ｓ１２０で算出された距離（拡散度の増加量Ｄ）に基づく値が閾値を超えるグループを作業領域１６０から引き出し、当該グループを統合化の対象から除外する。
【００３６】
統合前の２つのグループＡ，Ｂの拡散度Ｋ（Ａ），Ｋ（Ｂ）と、グループＡ，Ｂが統合された時の拡散度Ｋ（ＡＢ）の増加量Ｄ（Ａ，Ｂ）を比べた際に、Ｄの値がＫ（Ａ）やＫ（Ｂ）の大部分を占める場合がある。この場合、各グループの単語出現状況の違いが大きいため、後述のＳ１５０でのグループ化判定部１５０で統合化を行うかどうかの判定を満たしたとしても、意味的に違うグループ同士の統合がなされる。そこで、Ｓ１２０で算出された距離（拡散度の増加量Ｄ）に基づく値として、統合時の拡散度の増加量と各グループの拡散度との比率である「Ｄ（Ａ，Ｂ）／Ｋ（Ａ）」及び「Ｄ（Ａ，Ｂ）／Ｋ（Ｂ）」が挙げられる。比率「Ｄ（Ａ，Ｂ）／Ｋ（Ａ）」「Ｄ（Ａ，Ｂ）／Ｋ（Ｂ）」がいずれも所定の閾値を超える場合は処理対象から除外する。前記閾値を超えるグループが除外された残りのグループの集合は作業領域１６０へ出力する。
【００３７】
Ｓ１４０：グループ化判定部１５０は、Ｓ１３０での除外によって得られた残りのグループの集合から、Ｓ１２０で得られた作業領域１６０に格納されたグループ間の距離が最小となるグループの対を選択する。
【００３８】
Ｓ１５０：グループ化判定部１５０は、Ｓ１４０で選択されたグループの対が統合化可能であるか否かの判断を当該グループ間の距離の値に基づき行う。
【００３９】
具体的には、グループ間の距離が所定の閾値を満たすか否かを判断することによって統合化が可能かを判定する。そして、前記距離の値が閾値未満である場合（Ｙｅｓ）、統合化が可能である判断し前記グループの対をＳ１６０に供して統合処理を継続させる。一方、前記距離の値が閾値以上である場合（Ｎｏ）、前記グループの対をＳ１７０に供して統合処理を終了させる。
【００４０】
Ｓ１６０：グループ化部１３０はＳ１５０から供された前記グループの対を統合させることでグループデータの単語集合のベクトルや拡散度のデータを更新する。
【００４１】
グループデータの更新にあたり、ベクトルデータはグループ番号である識別子ＩＤの小さいグループに統合させるようにし、単語の出現頻度は加算される。統合されるグループデータの単語リストの単語はグループ番号の小さい方のグループに属するようにし、この小さい方のグループの拡散度は統合後の値に更新される。グループに属する単語が空である場合、そのグループは統合済みで以後の処理では不要となるため、処理対象から外す。このように更新されたグループデータ６はＳ１２０に供される。
【００４２】
Ｓ１７０：グループ化判定部１５０は、ステップＳ１５０で前記距離が閾値以上であると判断した場合（Ｎｏ）、Ｓ１２０〜Ｓ１６０の統合処理を終了する。そして、この統合処理によって得られた図７に例示したような単語を統合化したグループデータ７を作業領域１６０から引き出してグループデータベース１７０に出力する。
【００４３】
（実施形態１の効果）
以上のように、本実施形態によれば、語のグループ化において、統合におけるグループ間の距離が最小となるグループが統合されることに加え、２つのグループが統合化に相応しくない条件では当該両者のグループが統合化対象から除外される。これにより同義語より広い範囲の関連語が精度よく得られる。
【００４４】
特にＳ１３０のように、２つのグループのそれぞれの拡散度と当該グループ間の距離の比を全てのグループの組に対して計算を行い、前記距離が閾値を超えるグループを統合化の対象から除外することで、グループの拡散度に依存した関連語の統合化が実現する。
【００４５】
Ｓ１３０で統合時の拡散度の増加量と各グループの拡散度との比率「Ｄ（Ａ，Ｂ）／Ｋ（Ａ）」「Ｄ（Ａ，Ｂ）／Ｋ（Ｂ）」のいずれも所定の閾値を超える場合に統合化の処理対象からの除外を行う前と行った場合の違いについて図９、図１０を参照しながら説明する。ここでは、統合時の拡散度の増加量と各グループの拡散度との比率の閾値を「０．３」、グループ化判定部１５０での２つのグループ間距離の閾値を「４」とした場合の事例について説明する。
【００４６】
統合時の拡散度の増加量と各グループの拡散度との比率の閾値に基づき除去する前では図９（ａ）（ｂ）に例示されたように鉄道に関する単語を含むグループにはバスに関する単語が含まれている。図示された数値はグループ拡散度Ｋの値を示し、括弧の数値は統合時の拡散度の増加量Ｄの値を示す。
【００４７】
前記比率の閾値で除外する場合を考えると図９（ｃ）に例示された“電車”、“本数”、“多い”が属するグループはＫ（Ａ）＝３．７、Ｋ（Ｂ）＝２．８、Ｄ（Ａ，Ｂ）＝０．９である場合、当該比率の値はＤ（Ａ，Ｂ）／Ｋ（Ｂ）＝０．３２となり閾値「０．３」を超える。この閾値に基づき統合化の対象から除外するようにすると、図１０（ｃ）に示されたように“電車”は“本数”及び“多い”が属するグループに統合されなくなる。
【００４８】
そして、“電車”は、図１０（ａ）に例示したように“バス停”や“路線バス”よりも優先して鉄道に関する単語を含むグループに属することになる。それに伴って“バス停”、“路線バス”は図１０（ｂ）に例示したように“リムジンバス”が含まれているバスおよび公共交通の移動に関係する単語を含むグループに属することとなる。
【００４９】
以上のように拡散度の増加量に依存した統合処理によって“電車”や“バス停”及び“路線バス”が適切に統合化される。
【００５０】
［実施形態２］
（概要）
実施形態２に係る関連語計算装置１００は、統合における距離が最小となるグループ統合では２つのグループがグループ化されなかった場合でも、他の条件を考慮することで統合化が可能であれば当該両者のグループの統合を実行する。
【００５１】
実施形態１に係るＳ１５０のグループ化判定の過程では、グループ間の距離（拡散度の増加量）が閾値以上であると判断されても、既にグループ化が進んだ大きなグループとまだグループ化がそれほどされていない小さいグループとの間で統合化が可能となる場合がある。
【００５２】
そこで、実施形態２では、Ｓ１５０にてグループ間の距離（拡散度の増加量）が閾値以上と判断された場合に、大きなグループとしてグループのベクトル要素が正である要素数が閾値よりも多いものと小さいグループとしてグループのベクトル要素が正である要素数が閾値よりも少ないものからなる一対のグループを統合処理に供している。これにより、同義語より広い範囲の関連語をより精度よく算出できる。
【００５３】
（装置の構成）
実施形態２に係る関連語計算装置１００は実施形態１と異なる処理手順を実行するグループ化判定部１５０を備えたこと以外は実施形態１に係る関連語計算装置１００と同じ装置構成である。
【００５４】
（処理フローの説明）
図３を参照しながら実施形態２に係る関連語計算装置１００の処理フロー（Ｓ１００〜Ｓ１８０）について説明する。
【００５５】
Ｓ１００：ベクトル作成部１２０は、単語統計情報データベース１１０に格納されている各単語の共起頻度に基づき各単語のベクトルを作成して作業領域１６０へ出力する。
【００５６】
Ｓ１１０：グループ化部１３０はＳ１００で作成された各単語のベクトルを作業領域１６０から引き出して当該各単語のグループを作成して作業領域１６０へ出力する。
【００５７】
Ｓ１２０：グループ間計算部１４０は、Ｓ１１０で作成された各グループのベクトルを作業領域１６０から引き出し、このベクトルに基づき計算された値から任意の２つのグループ間の距離を算出する計算を全てのグループの組について行う。そして、各グループに対して増加量（Ｄ）が最小となるグループの組のデータを選択して作業領域１６０に格納する。
【００５８】
Ｓ１３０：グループ間計算部１４０は、Ｓ１２０で算出された距離（拡散度の増加量Ｄ）に基づく値が閾値を超えるグループを作業領域１６０から引き出し、当該グループを統合化の対象から除外する。
【００５９】
Ｓ１４０：グループ化判定部１５０は、Ｓ１３０での除外によって得られた残りのグループの集合から、Ｓ１２０で得られた作業領域１６０に格納されたグループ間の距離が最小となるグループの対を選択する。
【００６０】
Ｓ１５０：グループ化判定部１５０は、Ｓ１４０で選択されたグループの対が統合化可能であるか否かの判断を当該グループ間の距離の値に基づき行う。具体的には、グループ間の距離が所定の閾値を満たすか否かを判断することによって統合化が可能かを判定する。そして、前記距離の値が閾値未満である場合（Ｙｅｓ）、統合化が可能である判断し前記グループの対をＳ１６０に供して統合処理を継続させる。一方、前記距離の値が閾値以上である場合（Ｎｏ）、前記グループの対をＳ１８０に供する。
【００６１】
Ｓ１６０：グループ化部１３０はＳ１５０から供された前記グループの対を統合させることでグループデータの単語集合のベクトルや拡散度のデータを更新する。更新されたグループデータ６はＳ１２０に供される。
【００６２】
Ｓ１８０：グループ化判定部１５０は、Ｓ１５０から供されたグループの対のうちで一方のグループのベクトル全要素における要素値が正となる要素数の割合が所定の閾値以上であり且つ他方のグループのベクトル全要素における要素値が正となる要素数の割合が所定の閾値未満である場合（Ｙｅｓ）、当該グループの対をＳ１６０に供して統合処理を継続させる。一方、この統合処理の継続の条件を満たさない場合（Ｎｏ）、当該グループの対をＳ１７０に供して統合処理を終了させる。
【００６３】
Ｓ１７０：グループ化判定部１５０は、ステップＳ１８０で統合処理の継続の条件を満たさないと判断した場合（Ｎｏ）、Ｓ１２０〜Ｓ１８０の統合処理を終了する。そして、この統合処理によって得られた図７に例示したような単語を統合化したグループデータ７を作業領域１６０から引き出してグループデータベース１７０に出力する。
【００６４】
（実施形態２の効果）
以上のように統合における距離が最小となるグループ統合では２つのグループが統合化されなかった場合でも他の条件を考慮することで統合化が可能である場合には当該両者のグループが統合に供されるので、同義語より広い範囲の関連語をより精度良く得られる。
【００６５】
実施形態２においては、グループのベクトル要素が正である要素数が閾値よりも多いグループとグループのベクトル要素が正である要素数が閾値よりも少ないグループからなる一対のグループの統合処理についてさらに制限を設けてもよい。具体的には、Ｓ１８０で、選択された一方のグループのベクトル全要素における要素値が正となる要素数の割合が所定の閾値以上であり且つ他方のグループのベクトル全要素における要素値が正となる要素数の割合が所定の閾値未満であるグループの対であってかつグループ間の距離が閾値未満のものをＳ１６０の更新処理に供すればよい。この処理によって、さらにより一層精度良く、同義語より広い範囲の関連語を算出できる。
【００６６】
［本発明のプログラムとしての態様］
以上説明した実施形態の関連語計算装置１００における各機能部１２０〜１５０の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、この関連語計算プログラムをコンピュータによって実行して本発明を実現することができる。また、本実施形態の関連語計算方法における手順をコンピュータのプログラムで構成し、この関連語計算プログラムをコンピュータに実行させることができる。さらに、コンピュータで前記機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えばＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標）  Ｄｉｓｋ）や、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＨＤＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００６７】
１００…関連語計算装置
１１０…単語統計情報データベース
１２０…ベクトル作成部（ベクトル作成手段）
１３０…グループ化部（グループ化手段）
１４０…グループ間計算部（グループ間計算手段）
１５０…グループ化判定部（グループ化判定手段）
１６０…作業領域
１７０…グループデータベース
【図１】
0005457946.tif 000004
【図２】
0005457946.tif 000005
【図３】
0005457946.tif 000006
【図４】
0005457946.tif 000007
【図５】
0005457946.tif 000008
【図６】
0005457946.tif 000009
【図７】
0005457946.tif 000010
【図８】
0005457946.tif 000011
【図９】
0005457946.tif 000012
【図１０】
0005457946.tif 000013