(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つの固有名詞の属性情報と該２つの固有名詞間に存在する１文字と該２つの固有名詞のうち最後の固有名詞の直後に存在する１文字を条件とする抽出条件と、該抽出条件に適合する２つの固有名詞間の関係を格納する抽出規則部と、
入力された文書と前記抽出規則部の抽出条件を照合して該抽出条件に適合する該文書中の２つの固有名詞と該２つの固有名詞間の関係を抽出し、語関係情報として格納する語関係情報抽出部と、
入力された検索語と前記語関係情報を照合し、該検索語と一致する固有名詞が抽出された場合は、該検索語と一致する固有名詞と組になっている固有名詞を関連語とし、該検索語と一致する固有名詞間の関係から該検索語と該関連語の関係を抽出し、該関連語と共に関係語情報として格納する検索処理部とを備え、
前記検索処理部で関連語が抽出された場合は、該関連語を前記入力された検索語に追加して新たな検索語とし、さらに前記語関係情報と照合することで該入力された検索語に関する関連語情報を抽出することを特徴とする情報抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、固有名詞とその属性の情報が付与されたテキストデータから事物間の関係情報を抽出する装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
情報抽出は、テキストデータから様々なレベルの情報を抽出する。従来の情報抽出では、文に対して助詞や用言の条件が入ったテンプレートを適用し、そのテンプレートに一致する定型情報を獲得する技術が知られている。例えば、（「情報抽出のための新聞記事テキスト分析」：言語処理学会第４回全国大会）がある。この文献では、「合併する」という用言と助詞を用いることで、一文を対象に情報抽出を行っている。また、検索範囲の拡張や限定を行う場合は、使用者が情報の抽出に使用する検索語に関連する関連語をＡＮＤ（またはＯＲ）で結合することにより行っている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の情報抽出の技術では、条件に用言を用いているために、一文から最大でも一つしか情報を抽出することができないという問題があった。また、検索範囲の拡張や限定に用いる関連語の情報は、あらかじめ定義されたシソーラスを利用したり、文中の共起関係を利用して自動作成することが多い。しかし、データにマッチしたシソーラスをあらかじめ定義することは非常に困難であり、共起を利用したシソーラス作成では語の間の関係が不明である。したがって、関連語の情報を的確に生成することができないという問題があった。
【０００４】
このような点から、本発明はテキストデータから抽出条件に用言を用いずに情報を抽出し、検索範囲の拡張や限定の際は、情報抽出によって得た語を検索語の関連語とする。また、情報抽出技術を電子メールのメーラーに組み込むことで、住所録を自動的に作成することができる情報抽出装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
係る課題を解決するため、本発明は、２つの固有名詞の属性情報とこの２つの固有名詞間に存在する１文字と２つの固有名詞のうち最後の固有名詞の直後に存在する１文字を条件とする抽出条件と、この抽出条件に適合する２つの固有名詞間の関係を格納する抽出規則部と、入力された文書と抽出規則部の抽出条件を照合してこの抽出条件に適合する該文書中の２つの固有名詞と２つの固有名詞間の関係を抽出し、語関係情報として格納する語関係情報抽出部と、入力された検索語と語関係情報を照合し、検索語と一致する固有名詞が抽出された場合は、検索語と一致する固有名詞と組になっている固有名詞を関連語とし、検索語と一致する固有名詞間の関係から検索語と関連語の関係を抽出し、関連語と共に関係語情報として格納する検索処理部とを備え、検索処理部で関連語が抽出された場合は、関連語を入力された検索語に追加して新たな検索語とし、さらに語関係情報と照合することで入力された検索語に関する関連語情報を抽出する情報抽出装置を提供する。
【０００９】
【発明の実施の形態】
（Ａ）第１の実施形態
（Ａ−１）第１の実施形態の構成
第１の実施形態に係る情報抽出装置は、テキストデータ中の２つの固有名詞の間と直後にある文字を用いることで固有名詞間の関係を認識するものである。
【００１０】
なお、第１の実施形態に係る情報抽出装置は、実際上、入出力装置、通信装置、外部記憶装置等を適宜組み合わせたワークステーションやパソコン等の情報処理装置で実現されるものであるが、その機能構成をブロック図で表すと、図１に示すようになる。
【００１１】
図１の情報抽出装置は、入力テキスト１、抽出規則格納部２、語関係情報抽出部３、語関係情報格納部４、語関係情報出力生成部５、語関係情報出力部６から構成される。
【００１２】
入力テキスト１は、処理対象となるテキストデータである。入力テキスト１には、あらかじめ固有名詞とその属性に関する情報が付与されているものとする。図２は入力テキスト１の内容を説明する図である。ここで、テキスト部とは、テキストデータに複数存在する文の１文に対するテキストデータであり、文番号とは、その１文毎に付与された番号を表している。テキスト部において、（    ）内の単語はあらかじめ抽出された固有名詞であり、（    ）の前の表記は（    ）内の固有名詞の属性情報を示す。ｌｏｃは固有地名、ｏｒｇは固有組織名、ｐｅｒは固有人名を表している。
【００１３】
抽出規則格納部２は、語関係情報抽出部３で使用する抽出規則が格納されている。図３は抽出規則格納部２の内容を説明する図である。ここで、規則部とは、情報抽出の際に適用する抽出規則を表したものであり、１つまたは複数の規則を格納している。規則番号とは、その規則毎に付与された番号を表している。
【００１４】
規則部において、矢印より左側は条件を示している。属性を有する２つの固有名詞が隣接、または文字を挟んで連接しており、最後の固有名詞の後に伴って表れる文字を（    ）内に示している。（    ）内の文字は文章中係り受けの流れが切れるような文字であり、いずれかが伴えばよい。また、（    ）内の文字は助詞である必要はない。例えば、規則として（で）が登録されている場合、固有名詞の後が「で」「であれば」「でさえも」「では」等の文字であれば抽出規則に適合する。
【００１５】
矢印の右側は条件に適合した場合の関係を表している。
【００１６】
ｐａｒｔ＿ｏｆは上位・下位関係を表し、（    ）内の左側に上位概念の固有名詞、右側に下位概念の固有名詞を示す。ｌｏｃａｔｉｏｎ＿ａｔは地理関係を表し、（    ）内の左側に所在地の固有名詞を、右側に組織名の固有名詞を示す。
【００１７】
ｅｍｐｌｏｙｅｅ＿ｏｆは、所属関係を表し、（    ）内の左側に組織名の固有名詞を、右側に氏名の固有名詞を示す。
【００１８】
規則１は、固有地名と認識された２つの事物が「の」を挟んで連結しており、かつ、最後に「が」「お」「は」「に」「で」のいずれかが伴っている部分があれば、最初の固有地名ｌｏｃ１と最後の固有地名ｌｏｃ２は上位・下位関係（ｐａｒｔ＿ｏｆ）にあると認識することを示している。同様に、規則２は、規則１と同様の関係にある固有組織名ｏｒｇ１の所在地が固有地名ｌｏｃ１である（地理関係（ｌｏｃａｔｉｏｎ＿ａｔ））と認識することを示している。規則３は、規則１と同様の関係にある固有人名ｐｅｒ１が固有組織名ｏｒｇ１に所属している（所属関係（ｅｍｐｌｏｙｅｅ＿ｏｆ））と認識することを示している。規則４は、固有地名と認識された２つの事物が隣接しており、かつ、最後の「の」「を」「は」「に」のいずれかが伴っている部分があれば、最初の固有地名ｌｏｃ１と最後の固有地名ｌｏｃ２は上位・下位関係（ｐａｒｔ＿ｏｆ）にあると認識することを示している。
【００１９】
語関係情報抽出部３は、入力テキスト１と抽出規則格納部２に格納されている規則を照合して一致する規則があった場合に、その規則に基づき、近接した２つの固有名詞の関係を語関係情報として抽出する。入力テキストと抽出規則の適合判定は、既存のパターンマッチング処理ツール（例えば、ｇｒｅｐやｐｅｒｌの正規表現等）でよい。
【００２０】
語関係情報格納部４は、語関係情報抽出部３により抽出された語関係情報を格納する。抽出された２つの固有名詞とその関係が既に登録されている情報と重複する場合は、無視をしてもよいし、抽出された頻度をカウントするようにしてもよい。図４に語関係情報の出力結果を示す。図４において、規則部は語関係情報を示し、抽出規則格納部２の抽出規則に適合した規則に入力テキスト１の固有名詞を当てはめている。規則番号は適合した規則の番号であり、文番号は入力テキスト１に付与されている文番号と同一である。
【００２１】
語関係情報出力生成部５は、語関係情報格納部４に格納されている語関係情報を加工し、出力情報を作成する。出力情報は、語関係情報格納部４の格納内容をそのまま出力してもよい。また、頻度の高い関係だけを出力したり、認識された関係をタグの形式などで入力テキスト１に埋め込んで出力してもよい。
【００２２】
語関係情報出力部６は、語関係情報出力生成部５から出力された情報を出力する表示部である。
【００２３】
（Ａ−２）第１の実施形態の動作
図５は、第１の実施形態の情報抽出装置の動作を示すフローチャートである。
【００２４】
Ｓ１：情報を抽出するテキストを入力する。例えば、図２に示す入力テキストを入力する。
【００２５】
Ｓ２：語関係情報抽出部３は入力された入力テキストのテキスト部に対し、抽出規則格納部２に格納されている規則に適合する箇所がないかをチェックする。抽出は、テキストに付与されている固有名詞の属性とその関係に基づいて行う。適合する規則がある場合は、Ｓ３へ処理を進める。適合する規則が無い場合は、Ｓ５へ処理を進める。
【００２６】
Ｓ３：Ｓ２において、適合した規則番号と、適合した規則に入力テキスト中の固有名詞を当てはめた固有名詞とその関係を抽出する。図４に、図１の入力テキストに図３の抽出規則を用いて抽出した語関係情報を示す。図１の文番号１は図３の抽出規則の規則１に、文番号２は規則３に、文番号３は規則２に、文番号４は規則４にそれぞれ適合する。
【００２７】
Ｓ４：Ｓ３で抽出した語関係情報を語関係情報格納部４に格納し、Ｓ２に戻る。テキストに対し適合する規則がなくなるまでＳ２からＳ４の処理を繰り返す。
【００２８】
Ｓ５：語関係情報出力生成部５は、Ｓ４で語関係情報格納部４に格納された語関係情報を生成する。図６に、図４に格納されている語関係情報に基づき入力テキストに認識された関係を埋め込んだ場合の生成結果を示す。
【００２９】
Ｓ６：Ｓ５で生成された語関係情報を語関係情報表示部に出力する。
【００３０】
（Ａ−３）第１の実施形態の効果
第１に実施形態により、固有名詞の意味素性が付与されたテキストから固有名詞間で成り立つ関係を抽出することができる。通常「ＡのＢ」という表現では、ＡとＢの関係は多くの種類があるが、このようにＡとＢの属性をあらかじめ付与し、ＡとＢの属性と関係の基づき規則を適用することで、固有名詞間の関係を抽出することができる。また、最後の固有名詞の直後に表れる文字が「に」「を」「が」などの係り受けの流れが切れる文字かどうかを判断することで、より精度よく関係を抽出することができる。
【００３１】
さらに、２つの固有名詞の間と直後に表れる助詞から情報を抽出するため、一文から複数の情報を抽出することもできる。
【００３２】
したがって、従来技術にある特定用言を含む文を対象とするテンプレートを用いる情報抽出と比較すると、用言を条件をしないため適用範囲が広く、記事見出しなどの用言が無い体言止めの名詞句から情報を抽出することもできる。
【００３３】
（Ｂ）第２の実施形態
（Ｂ−１）第２の実施形態の構成
第２の実施形態に係る情報抽出装置は、テキストデータから自動的に関連語情報を作成するとともに、語の間の関係も合わせて抽出し、関連語の拡張に用いるものである。
【００３４】
図７に、第２の実施形態に係る情報抽出装置の構成を示す。第２の実施形態において第１の実施形態と同様の機能を備えるブロックには同一符号を付与し、第２の実施形態において第１の実施形態と異なるブロックについてのみ詳細に説明する。
【００３５】
検索語７は、使用者が入力する検索語である。第２実施形態中では検索語は一つとして説明するが、複数の検索語を入力しても同様に処理が行える。
【００３６】
検索データ８は、検索の対象となるデータベースである。図８に検索データの例を示す。第１の実施形態の入力テキスト１と同様に、テキスト部と文番号からなり、テキスト部の（    ）内に、あらかじめ抽出した固有名詞とその属性を示す情報が格納されている。
【００３７】
語関係情報抽出部３は、第１の実施形態と同様の処理を行うが、処理対象となるデータは、検索データ８に格納されているデータベースとなる。図９に図８に示す検索データ８と図３に示す抽出規則格納部２の照合により抽出され語関係情報格納部４に格納された語関係情報を示す。
【００３８】
検索処理部９は、検索語７と語関係情報格納部４に格納されているテキスト部を照合して適合するデータを収集するものである。指定した複数の検索語のすべて、または、いずれかを有するデータを語関係情報から収集し、関連語情報として出力する。さらに、関連語情報が得られた場合は、関連語を利用して関連語情報収集を実行する。関連語利用方法を以下に示す。
【００３９】
＜関連語利用方法＞
１．出力された関連語のすべてを元の検索語に追加して新たな検索語とする。
２．頻度や関係を基にした重要度で選択した関連語のみを元の検索語に追加して新たな検索語とする。
３．出力された関連語を使用者に提示し、利用する関連語を選択させる。
【００４０】
上記２の方法では、関連語を多く得られた場合に効果の高い関連語のみを、その後の検索語として用いることができる。上記３の方法では、使用者により妥当性の判断が行えるため適合性の高い検索が可能となる。
【００４１】
また、関連語は元の検索語にＡＮＤで追加してもよいし、ＯＲで追加してもよい。関連語の利用方法はあらかじめ１つの方法が登録されていてもよいし、複数の利用方法を登録し、使用者が適宜利用方法を選択するような構成でもよい。
【００４２】
語関係情報格納部４からの検索語の検索技術は、既存の検索技術を用いることが出きる。図１０に収集した関連語情報の例を示す。関連語情報は、検索語との関係と関連語から構成される。また、図示していないが、検索語を格納してもよい。収集された関連語と検索語の関係が既に登録されている情報と重複する場合は無視してもよい。
【００４３】
検索結果出力部１０は、検索処理部９から出力された情報を出力する表示部である。
【００４４】
（Ｂ−２）第２の実施形態の動作
図１１および図１２は、第２の実施形態の情報抽出装置の動作を示すフローチャートである。
【００４５】
第２の実施形態は、まず図１１に示す処理を実行し、検索データ８のテキスト部と抽出規則格納部２に基づき語関係情報を作成する。この処理は一度実行すればデータベースの変更がされない限り再度行う必要はない。
【００４６】
Ｓ２１：語関係情報の基礎となる検索データのテキスト部を指定する。テキスト部を指定せずに、検索データ８に格納されているデータすべてを処理の対象にしてもよい。ここでは、図８に示す文番号１〜６を指定するものとする。
【００４７】
Ｓ２２：語関係情報抽出部３は入力された検索データ８のテキスト部に対し、抽出規則格納部２に格納されている規則に適合する箇所がないかをチェックする。抽出は、テキストに付与されている固有名詞の属性とその関係に基づいて行う。適合する規則がある場合は、Ｓ２３へ処理を進める。適合する規則が無い場合は、処理を終了する。
【００４８】
Ｓ２３：Ｓ２２において、適合した規則番号と、適合した規則に入力テキスト中の固有名詞を当てはめた固有名詞とその関係を抽出する。図９に、図８の検索データ８に図３の抽出規則を用いて抽出した語関係情報を示す。図８の文番号１、２、３は図３の抽出規則の規則１に、文番号４は規則３に、文番号５と６は規則２にそれぞれ適合する。
【００４９】
Ｓ２４：Ｓ２３で抽出した語関係情報を語関係情報格納部４に格納し、Ｓ２２に戻る。テキスト部に対し適合する規則が無くなるまでＳ２２からＳ２４の処理を繰り返す。
【００５０】
次に、図１２に示す語関係情報を用いた検索処理を行う。
【００５１】
Ｓ２５：使用者が検索語７を入力する。ここでは、「大阪市」という検索語を入力する。
【００５２】
Ｓ２６：検索処理部８は、語関係情報格納部４を参照し、使用者が入力した検索語が含まれている語関係を検索する。検索語を含む語関係が存在する場合は、Ｓ２７に処理を進める。存在しない場合は、処理を終了する。ここで、検索語「大阪市」に適合する語関係は、図９の語関係情報の文番号１と２である。
【００５３】
Ｓ２７：Ｓ２６において、規則に適合した固有名詞を関連語とし、関連語と、その関連語と検索語の関係を抽出する。図１０に、検索語「大阪市」に適合する関連語を示す。図９の語関係情報の文番号１の上位・下位概念（ｐａｒｔ＿ｏｆ）において、検索語「大阪市」は下位概念に該当する。したがって、関連語として上位概念である「大阪府」を抽出し、検索語との関係を「上位概念」とする。文番号２の上位・下位概念（ｐａｒｔ＿ｏｆ）において、検索語「大阪市」は上位概念に該当する。したがって、関連語として下位概念である「中央区」を抽出し、検索語との関係を「下位概念」とする。
【００５４】
Ｓ２８：Ｓ２７で収集した関連語情報を検索結果として表示する。ここでは、図１０の関連語情報を表示する。
【００５５】
Ｓ２９：使用者が表示された検索結果に基づき、さらに関連語の収集を実行しするか否かを判断する。さらに関連語の収集を行う場合は、Ｓ３０へ処理を進める。関連語の収集を行わない場合は、処理を終了する。
【００５６】
Ｓ３０：さらに関連語の収集を実行する場合は、あらかじめ設定した関連語利用方法に基づき検索語を設定し、Ｓ２６〜Ｓ２９の処理を繰り返す。
【００５７】
ここで、Ｓ２９において、使用者がさらに関連語の収集を行う場合について説明する。
【００５８】
Ｓ３０：関連語利用方法は、上記の関連語利用方法１かつ、元の検索語にＯＲで追加するものとする。したがって、検索語は、「大阪市」ＯＲ「大阪府」ＯＲ「中央区」となる。この検索語に基づき、Ｓ２６を実行する。
【００５９】
Ｓ２６：語関係情報格納部４を参照し、検索語「大阪市」ＯＲ「大阪府」ＯＲ「中央区」が含まれる語関係が存在するか検索する。ここで、検索語に適合する語関係は、図９の語関係情報の文番号１と２と６である。
【００６０】
Ｓ２７：Ｓ２６において検索した語関係情報のうち文番号の１と２は最初の処理で検索した情報と同一であるため、ここでは無視をする。したがって、文番号６に対する関連語と、検索語と関連語との関係を収集する。図９の語関係情報の文番号６の地理関係（ｌｏｃａｔｉｏｎ＿ａｔ）において、検索語「大阪府」が所在地に該当する。したがって、関連語として組織名である「大阪銀行」を抽出し、検索語との関係を「組織名」とする。
【００６１】
Ｓ２８：Ｓ２７で収集した関連語情報を検索結果として表示する。ここでは、図１３の関連語情報を表示する。関連語を検索語に追加したことにより、最初の検索では得られなかった、関連語「大阪銀行」を収集している。
【００６２】
（Ｂ−３）第２の実施形態の効果
第２の実施形態により、検索システムに語関係情報抽出処理を組み合わせることで、検索データ内の固有名詞に関する関連語情報を自動的に収集することができる。収集した関連語を元の検索語に追加するなど、検索語の拡大に用いることで、検索範囲を拡張あるいは限定することができる。
【００６３】
（Ｃ）第３の実施形態
（Ｃ−１）第３の実施形態の構成
第３の実施形態に係る情報抽出装置は、電子メールのメーラーに第１の実施形態の情報抽出装置を組込むことで、メールの本文から自動的に住所録を作成するものである。
【００６４】
図１４に、第３の実施形態に係る情報抽出装置の構成を示す。第３の実施形態において第１の実施形態と同様の機能を備えるブロックには同一符号を付与し、第３の実施形態において第１の実施形態と異なるブロックについてのみ詳細に説明する。
【００６５】
メール１２は、処理対象となる電子メールである。メール１２は送信者が受信者に対して内容を記述するテキスト部と送信者のアドレスや受信者のアドレス等の情報を記述したヘッダの情報部から構成される。図１５にメール１２の例を示す。図１５において、番号は各メールに付与された番号を示し、送信者はメール１２を送信者のメールアドレスを示し、テキスト部はメール１２の内容を示している。
【００６６】
メーラー１３は、Ｅｘｃｈａｎｇｅ等の電子メールの送受信に用いられるツールであり、指定されたメールサーバ（図示しない）からメール１２を受信する。また、使用者が作成した電子メールをメールサーバに送信する。
【００６７】
固有名認識処理部１４は、固有名詞を認識するものであり、メーラー１３から送られてきたメールのテキスト部から固有名詞を抽出しその属性を付与する。固有名詞の抽出およびその属性付与は既存の固有名詞抽出技術で実現できる。例えば、固有名詞辞書を保持し、メールのテキスト部に記載されている固有名詞と同じ表記の文字部分を固有名詞と認識する方法である。ここでは、固有名辞書に人名として「山田」と「田中」が、組織名として「Ａ電気」と「企画部」が登録されているものとする。図１６に、図１５のメールから固有名詞が抽出され、その属性が付与されたメールのテキスト部を示す。
【００６８】
番号１では、固有名詞「Ａ電気」に属性ｏｒｇが、固有名詞「山田」に属性ｐｅｒが付与されている。同様に、番号２では、固有名詞「企画部」に属性ｏｒｇが、固有名詞「田中」に属性ｐｅｒが付与されている。
【００６９】
語関係情報抽出部１５は、第１の実施形態の語関係情報抽出部３と同様の処理を行うが、メール１２のテキスト部の固有名詞と抽出規則格納部２の抽出規則を照合して一致する規則があった場合に、その規則に基づき、固有名詞間の関係情報とメール送信者のアドレス情報を抽出する。メールの送信者の情報はメールのテキスト部の最初の部分に表れることが多いため、抽出規則を適合する範囲をメールのテキスト部の上から数段とあらかじめ決めてもよい。
【００７０】
住所録１６は、語関係情報抽出部１５により抽出されたアドレス情報を格納する。また、メーラー１３の使用者がメールを作成するときの住所録として利用することもできる。抽出されたアドレス情報が既に登録されている情報の場合は無視をする。
【００７１】
（Ｃ−２）第３の実施形態の動作
図１７は、第３の実施形態の情報抽出装置の動作を示すフローチャートである。
【００７２】
Ｓ４１：メーラー１３は情報抽出の対象となるメール１２を受信する。例えば、図１５に示すメール１２を受信する。
Ｓ４２：メーラー１３は受信したメール１２を固有名詞認識処理部１４に送り、メールのテキスト部の固有名詞を認識してその属性を付与する。図１６に固有名詞に属性が付与されたメールのテキスト部を示す。
【００７３】
Ｓ４３：語関係情報抽出部１５は入力されたメール１２のテキスト部に対し、抽出規則格納部２に格納されている規則に適合する箇所がないかをチェックする。抽出は、テキストに付与されている固有名詞の属性とその関係に基づいて行う。適合する規則がある場合は、Ｓ４４へ処理を進める。適合する規則が無い場合は、処理を終了する。図１８の抽出規則に基づきメールから抽出すると、ｏｒｇ（Ａ電気）のｐｅｒ（山田）です→ｅｍｐｌｏｙｅｅ（Ａ電気、山田）と、ｏｒｇ（企画部）のｐｅｒ（田中）です→ｅｍｐｌｏｙｅｅ（企画部、田中）が抽出される。
【００７４】
Ｓ４４：Ｓ４３において、規則に適合したメールの送信者アドレスと固有名詞を抽出し住所録に格納し、Ｓ４３に戻る。テキストに対し適合する規則が無くなるまでＳ４３と４４を繰り返す。図１９に抽出したメールアドレスと固有名詞を格納した住所録の内容を示す。
【００７５】
（Ｃ−３）第３の実施形態の効果
第３の実施形態により、あらかじめ住所録に適した抽出規則を登録することで、送信されてくるメールから自動的に住所録に必要な情報を抽出することができ、送信者のアドレス、氏名、所属先等の情報を獲得することができる。
【００７６】
（Ｄ）他の実施形態
（ａ）本発明は、テキストデータ中の固有名詞を対象とした処理を行っているが、固有名詞との参照関係が判明してる代名詞を利用して情報を抽出してもよい。例えば、ｒｅｆが代名詞を表す場合に、「ｏｒｇ１（Ｂ通信）では、．．．。ｒｅｆ１（同社）のｐｅｒ（山田）氏が．．．」という文では、代名詞ｒｅｆ１がｏｒｇ１を参照していると判明していると、ｒｅｆ１（同社）＝ｏｒｇ１（Ｂ通信）という関係が成り立つ。したがって、このｒｅｆ１＝ｏｒｇ１の情報を利用して、例えば、図３の抽出規則との適合処理を実行すると規則３と適合し、ｏｒｇ１のｐｅｒ１（が）からｅｍｐｌｏｙｅｅ＿ｏｆ（Ｂ通信、山田）という関係を抽出することができる。
【００７７】
（ｂ）本発明は、処理対象にテキストデータが含まれていれば適用することができる。具体的には、テキストデータが収録されたＣＤ−ＲＯＭやネットニュース、ウェブなどにも適用することができる。
【００７８】
（ｃ）本発明は、情報を抽出する固有名詞の属性として、人名、地名、組織名等を利用しているが、これらにかかわらず、コンピュータや自動車といった固有名詞を対象としてもよい。また、組織名はより細分化して銀行、証券、政府機関などの細かいレベルの属性を対象としてもよい。
【００７９】
（ｄ）本発明は、テキストデータ中の固有名詞の抽出および属性付与は既存の方法を用いてもよいが、特願平１０−７３６８４「情報抽出装置」に記載されている固有名詞を表層的特徴を基に認識する方法を用いることができる。特願平１０−７３６８４に記載されている固有名詞の抽出方法と本発明を組み合わせることで、事前に情報が付与されていないテキストデータから固有名詞とその関係を抽出することができる。
【００８０】
（ｅ）本発明は、テキストデータ中の２つの固有名詞の間と直後にある文字を用いて情報を抽出するが、テキストデータに対して形態素解析の情報があれば、２つの固有名詞の間と直後にある文字を助詞としてもよい。
【００８１】
【発明の効果】
以上のように、第１の実施形態によれば、テキストデータから情報を抽出する場合に、２つの固有名詞の間に存在する文字と最後の固有名詞の直後に存在する文字を利用することで、２つの固有名詞の関係を認識することができる。
【００８２】
第２の実施形態によれば、抽出した関連語を次の検索に利用することで、検索範囲の拡張や限定を行うことができる。また、関連語の利用方法を使用者の判断により変更することが可能であるため、処理対象のテキストにあった方法で情報を抽出することができる。
【００８３】
第３の実施形態によれば、情報抽出装置とメーラーを組み合わせることで、受信したメールから自動的に住所録を作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態の情報抽出装置を示すブロック図である。
【図２】入力テキストの内容説明図である。
【図３】抽出規則格納部の内容説明図（１）である。
【図４】語関係情報格納部の内容説明図（１）である。
【図５】第１の実施形態の情報抽出装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施形態の情報抽出装置における出力結果例である。
【図７】第２の実施形態の情報抽出装置を示すブロック図である。
【図８】検索データの内容説明図である。
【図９】語関係情報格納部の内容説明図（２）である。
【図１０】検索語「大阪市」に対する関連語情報の内容説明図である。
【図１１】第２の実施形態の情報抽出装置の動作を示すフローチャート（１）である。
【図１２】第２の実施形態の情報抽出装置の動作を示すフローチャート（２）である。
【図１３】検索語「大阪市」「大阪府」「中央区」に対する関連語情報の内容説明図である。
【図１４】第３の実施形態の情報抽出装置を示すブロック図である。
【図１５】受信メールの内容説明図である。
【図１６】受信メールの固有名詞が認識された後のメールを示す図である。
【図１７】第３の実施形態の情報抽出装置の動作を示すフローチャートである。
【図１８】抽出規則格納部の内容説明図（２）である。
【図１９】住所録の内容説明図である。
【符号の説明】
１：入力テキスト、２：抽出規則格納部、３：語関係情報抽出部、４：語関係情報格納部、５：語関係情報出力生成部、６：語関係情報出力部、７：検索語、８：    検索データ、９：検索処理部、１０：検索結果、１２：メール、１３：メーラー、１４：固有名詞認識処理部、１５：語関係情報抽出部、１６：住所録。
【図１】
0003616507.tif 000002
【図２】
0003616507.tif 000003
【図３】
0003616507.tif 000004
【図４】
0003616507.tif 000005
【図５】
0003616507.tif 000006
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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