(57)【要約】【課題】多大な人手作業を要することなく、自動的な意味属性推定を行うこと。【解決手段】意味属性推定装置１は、単語の概念を表す意味属性を推定する装置であり、多くのウェブ検索エンジンで得られる検索結果に含まれる情報を利用して、自動的に意味属性推定を行う。具体的には、意味属性推定装置１は、意味属性を推定したい処理対象単語を含む文書を外部文書群２０から検索する文書検索部１０と、文書検索部１０によって検索された文書の特徴を示す話題を推定する話題推定部１１と、話題推定部１１によって推定された話題に基づいて、処理対象単語の意味属性を推定する意味属性推定部１３と、を備える。【選択図】図１
2014178965.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語の概念を表す意味属性を推定する意味属性推定装置であって、
意味属性を推定したい処理対象単語を含む文書を外部文書群から検索する文書検索手段と、
前記文書検索手段によって検索された文書の特徴を示す話題を推定する話題推定手段と、
前記話題推定手段によって推定された話題に基づいて、処理対象単語の意味属性を推定する意味属性推定手段と、
を備える意味属性推定装置。
【請求項２】
話題と関連付いた単語を予め格納する関連度格納手段をさらに備え、
前記話題推定手段は、前記文書検索手段によって検索された文書と所定の話題との関連度である文書話題関連度を、当該所定の話題に関連付いて前記関連度格納手段によって格納された単語が当該検索された文書に含まれる回数に基づいて算出し、算出された文書話題関連度に基づいて、当該検索された文書の話題として当該所定の話題を推定する、請求項１に記載の意味属性推定装置。
【請求項３】
前記関連度格納手段は前記話題と前記話題と関連付いた単語との関連度である話題単語関連度をさらに格納し、
前記話題推定手段は、前記文書話題関連度を、前記所定の話題に関連付いて前記関連度格納手段によって格納された単語が前記検索された文書に含まれる回数と、当該所定の話題と当該単語との話題単語関連度と、に基づいて算出し、算出された文書話題関連度に基づいて、当該検索された文書の話題として当該所定の話題を推定する、請求項２に記載の意味属性推定装置。
【請求項４】
前記文書検索手段によって検索された文書は、タイトルと本文を含み、
前記話題推定手段は、前記所定の話題に関連付いて前記関連度格納手段によって格納された単語が、前記検索された文書の本文に含まれるか又はタイトルに含まれるかにより、当該単語に対応する話題単語関連度を異なる値として取り扱う、請求項３に記載の意味属性推定装置。
【請求項５】
前記文書検索手段は、複数の文書を順位つきで検索し、
前記意味属性推定手段は、前記話題推定手段によって推定された各文書の話題に基づいて処理対象単語の意味属性を推定する際に、前記順位に基づく重み付けを行う、請求項１〜４の何れか一項に記載の意味属性推定装置。
【請求項６】
単語の概念を表す意味属性を推定する意味属性推定装置により実行される意味属性推定方法であって、
意味属性を推定したい処理対象単語を含む文書を外部文書群から検索する文書検索ステップと、
前記文書検索ステップにおいて検索された文書の特徴を示す話題を推定する話題推定ステップと、
前記話題推定ステップにおいて推定された話題に基づいて、処理対象単語の意味属性を推定する意味属性推定ステップと、
を含む意味属性推定方法。
【請求項７】
コンピュータを、
意味属性を推定したい処理対象単語を含む文書を外部文書群から検索する文書検索手段と、
前記文書検索手段によって検索された文書の特徴を示す話題を推定する話題推定手段と、
前記話題推定手段によって推定された話題に基づいて、処理対象単語の意味属性を推定する意味属性推定手段、
として機能させる意味属性推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、単語の概念を表す意味属性を推定する意味属性推定装置、意味属性推定方法及び意味属性推定プログラムに関わり、特に、対象単語を含む文書を既存の文書群から収集し、それらの文書の話題を推定した結果に基づいて対象単語の意味属性を出力する意味属性推定装置、意味属性推定方法及び意味属性推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から自然言語で記述された短文や文書の解析や意味理解を目的として、単語に対して意味属性を付与することが行われている。ここで意味属性とは、単語の概念を表すものであり、例えば駅名、料理名といった単語の属性種別を指すものでもある。一般的に、例えば下記非特許文献１のような多数の単語に対して意味属性を付与したデータベースが構築されており、多様な自然言語処理に応用されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】池原悟，宮崎正弘，白井諭，横尾昭男，小倉健太郎，大山芳史，林良彦、「日本語語彙大系」、岩波書店、１９９７年９月２６日
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、このようなデータベースを一貫した意味属性付与の基準を保ったまま人手で大規模に構築することには多大な労力を要する。本発明における課題は、この単語への意味属性付与を自動化することである。
【０００５】
すなわち、本発明は、多大な人手作業を要することなく、自動的な意味属性推定を行うことができる意味属性推定装置、意味属性推定方法及び意味属性推定プログラム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】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の意味属性推定装置は、単語の概念を表す意味属性を推定する意味属性推定装置であって、意味属性を推定したい処理対象単語を含む文書を外部文書群から検索する文書検索手段と、文書検索手段によって検索された文書の特徴を示す話題を推定する話題推定手段と、話題推定手段によって推定された話題に基づいて、処理対象単語の意味属性を推定する意味属性推定手段と、を備える。
【０００７】
このような意味属性推定装置によれば、まず、文書検索手段により、意味属性を推定したい処理対象単語を含む文書が外部文書群から検索される。次に、話題推定手段により、検索された文書の特徴を示す話題が推定される。次に、意味属性推定手段により、推定された話題に基づいて、処理対象単語の意味属性が推定される。かかる構成を採れば、処理対象単語に対して多大な人手作業を要することなく、自動的に意味属性を推定することができる。
【０００８】
また、本発明の意味属性推定装置において、話題と関連付いた単語を予め格納する関連度格納手段をさらに備え、話題推定手段は、文書検索手段によって検索された文書と所定の話題との関連度である文書話題関連度を、当該所定の話題に関連付いて関連度格納手段によって格納された単語が当該検索された文書に含まれる回数に基づいて算出し、算出された文書話題関連度に基づいて、当該検索された文書の話題として当該所定の話題を推定する、ことが好ましい。かかる構成を採れば、予め格納した、話題と関連付いた単語に基づいて、推定する話題を調整することができる。ここで、処理対象単語の意味属性は推定された話題に基づいて推定されるため、推定する話題を調整することで、処理対象単語の意味属性をより精度よく推定することができる。
【０００９】
また、本発明の意味属性推定装置において、関連度格納手段は話題と話題と関連付いた単語との関連度である話題単語関連度をさらに格納し、話題推定手段は、文書話題関連度を、所定の話題に関連付いて関連度格納手段によって格納された単語が検索された文書に含まれる回数と、当該所定の話題と当該単語との話題単語関連度と、に基づいて算出し、算出された文書話題関連度に基づいて、当該検索された文書の話題として当該所定の話題を推定する、ことが好ましい。かかる構成を採れば、さらに話題単語関連度に基づいて、話題を推定することができる。ここで、処理対象単語の意味属性は推定された話題に基づいて推定されるため、推定する話題を調整することで、処理対象単語の意味属性をより精度よく推定することができる。
【００１０】
また、本発明の意味属性推定装置において、文書検索手段によって検索された文書は、タイトルと本文を含み、話題推定手段は、所定の話題に関連付いて関連度格納手段によって格納された単語が、検索された文書の本文に含まれるか又はタイトルに含まれるかにより、当該単語に対応する話題単語関連度を異なる値として取り扱う、ことが好ましい。かかる構成を採れば、例えば、単語がタイトルに含まれる場合の話題単語関連度を、単語が本文に含まれる場合の話題単語関連度よりも大きい値、すなわちより関連度がある値に設定することで、推定する話題を調整することができる。ここで、処理対象単語の意味属性は推定された話題に基づいて推定されるため、推定する話題を調整することで、処理対象単語の意味属性をより精度よく推定することができる。
【００１１】
また、本発明の意味属性推定装置において、文書検索手段は、複数の文書を順位つきで検索し、意味属性推定手段は、話題推定手段によって推定された各文書の話題に基づいて処理対象単語の意味属性を推定する際に、順位に基づく重み付けを行う、ことが好ましい。かかる構成を採れば、文書の順位をパラメータとして推定する意味属性を調整することができるため、処理対象単語の意味属性をより精度よく推定することができる。
【００１２】
ところで、本発明は、上記のように意味属性推定装置の発明として記述できる他に、以下のようにそれぞれ意味属性推定方法及び意味属性推定プログラムの発明としても記述することができる。これはカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。
【００１３】
即ち、本発明に係る意味属性推定方法は、単語の概念を表す意味属性を推定する意味属性推定装置により実行される意味属性推定方法であって、意味属性を推定したい処理対象単語を含む文書を外部文書群から検索する文書検索ステップと、文書検索ステップにおいて検索された文書の特徴を示す話題を推定する話題推定ステップと、話題推定ステップにおいて推定された話題に基づいて、処理対象単語の意味属性を推定する意味属性推定ステップと、を含む。
【００１４】
また、本発明に係る意味属性推定プログラムは、コンピュータを、意味属性を推定したい処理対象単語を含む文書を外部文書群から検索する文書検索手段と、文書検索手段によって検索された文書の特徴を示す話題を推定する話題推定手段と、話題推定手段によって推定された話題に基づいて、処理対象単語の意味属性を推定する意味属性推定手段、として機能させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、多大な人手作業を要することなく、自動的な意味属性推定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態に係る意味属性推定装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る意味属性推定装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】順序付き検索結果文書のテーブル例を示す図である。
【図４】話題−単語関連度テーブルのテーブル例を示す図である。
【図５】検索結果文書に単語が含まれる回数の計数結果のテーブル例を示す図である。
【図６】文書と話題の関連度のテーブル例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態に係る意味属性推定装置で実行される処理（意味属性推定方法）を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態に係る意味属性推定プログラムの構成を、記憶媒体と共に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面とともに本発明による意味属性推定装置、意味属性推定方法及び意味属性推定プログラムの好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１８】
まず、本発明の実施形態に係る意味属性推定装置１の概要について説明する。
【００１９】
意味属性推定装置１は、単語の概念を表す意味属性を推定する装置であり、多くのウェブ検索エンジンで得られる検索結果に含まれる情報を利用して自動的に意味属性推定を行う。具体的に、意味属性推定装置１は、意味属性推定を行う対象の単語である処理対象単語を検索クエリとして入力した際のウェブ検索エンジンでの検索結果の各々について、タイトル、スニペットと呼ばれるページ内容の要約、リンク先のＵＲＬのいずれか１つ以上を利用して検索結果ページの話題を推定する。通常、ウェブ検索を実行した際には複数の検索結果が順序つきで得られるので、意味属性推定装置１は、上位Ｎ個（Ｎは１以上の整数）の検索結果の話題を考慮して処理対象単語の意味属性を推定する。
【００２０】
処理の具体例として、意味属性推定装置１は、特定の順位の検索結果がある話題に相当したかしなかったかを０又は１の２値スコアとして表現し、この検索結果ごとのスコアを検索結果の順位で加重して上位Ｎ個の検索結果について足し合わせ、合計スコアを求める。意味属性推定装置１は、この合計スコアが予め定めた閾値を超えたと判定した場合、処理対象単語は判定された話題に対応する意味属性を持つと推定する。例えば、意味属性推定装置１は、映画の話題に関する合計スコアが閾値を超えたと判定した場合に、処理対象単語は映画名の意味属性に相当すると推定する。
【００２１】
続いて、意味属性推定装置１の詳細について説明する。意味属性推定装置１は、一般的なサーバ装置等のコンピュータ装置で構成され、他の装置とインターネット等のネットワークで接続されている。
【００２２】
図１は、意味属性推定装置１の機能ブロック図である。図１に示す通り、意味属性推定装置１は、文書検索部１０（文書検索手段）、話題推定部１１（話題推定手段）、スコア計算部１２（意味属性推定手段）、意味属性推定部１３（意味属性推定手段）、及び関連度格納部２１（関連度格納手段）を含んで構成される。
【００２３】
意味属性推定装置１は、ＣＰＵ等のハードウェアから構成されているものである。図２は、意味属性推定装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。図１に示される意味属性推定装置１は、物理的には、図２に示すように、ＣＰＵ１００、主記憶装置であるＲＡＭ１０１及びＲＯＭ１０２、ディスプレイ等の入出力装置１０３、通信モジュール１０４、及び補助記憶装置１０５などを含むコンピュータシステムとして構成されている。
【００２４】
図１に示す意味属性推定装置１の各機能ブロックの機能は、図２に示すＣＰＵ１００、ＲＡＭ１０１等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１００の制御のもとで入出力装置１０３、通信モジュール１０４、及び補助記憶装置１０５を動作させるとともに、ＲＡＭ１０１におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００２５】
以下、図１に示す意味属性推定装置１の各機能ブロックについて説明する。
【００２６】
文書検索部１０は、意味属性を推定したい処理対象単語を含む文書を外部文書群２０から検索する。具体的には、文書検索部１０は、処理対象単語の入力を受け、処理対象単語を検索クエリとして外部文書群２０から処理対象単語を含む文書を検索する。外部文書群２０は、意味属性推定装置１とネットワークを介して接続された外部サーバに格納された文書群であり、外部文書群２０はウェブページや新聞記事等、任意のものであってよい。なお、外部文書群２０は、外部サーバではなく意味属性推定装置１の内部に格納されていてもよい。
【００２７】
文書検索部１０は、単に外部文書群２０から処理対象単語を部分文字列として含む文書を全て探し出すのみでなく、処理対象単語に対応する検索結果としてふさわしいと判断される順序に検索結果を整列して表示する機能を備えてもよい。このような整列機能を実現する技術は検索エンジン技術として、ノウハウに依存する品質の差は存在するものの当業者には広く知られている。文書検索部１０は、自らの中にこの文書検索機能を持ってもよく、また外部の検索エンジンにアクセスすることによって検索結果を取得してもよい。
【００２８】
文書検索部１０は、検索結果の文書Ｎ（Ｎは正の整数）個を順位つきで出力する。検索結果は各々の検索結果文書のタイトルを少なくとも含むものとし、さらに処理対象単語を含む各々の検索結果文書の要約、また外部文書群２０がワールドワイドウェブに相当する場合には各々の検索結果文書のＵＲＬ（Uniform  Resource  Locator）を含んでもよい。検索結果文書の要約としては、ウェブ検索エンジンが利用されている場合は検索結果ページに含まれるスニペット（ページ内容の要約）を用いてよい。
【００２９】
図３に、文書検索部１０の出力結果のテーブル例を示す。図３に示すテーブル例は、処理対象単語を「中身汁」とし、また簡単のためＮ＝２とした際の、文書検索部１０による出力結果である順序付き検索結果文書である。図３に示す通り、検索結果文書には、検索結果順位、タイトル、要約及びＵＲＬが含まれている。
【００３０】
話題推定部１１は、文書検索部１０によって検索された検索結果文書の各々について話題の推定を行う。話題とは、予め定められたＭ種類（Ｍは１以上の整数）に限られたものであり、例えば「映画」「楽曲」「飲食店」といったものである。意味属性推定装置１は、話題の各々について、その話題を扱った文書に典型的に現れる単語を、話題及び単語を関連付けた話題−単語関連度テーブルとして、関連度格納部２１に保持しており、話題推定部１１は関連度格納部２１にアクセスして、テーブル内容を参照及び利用する。なお、関連度格納部２１は、話題推定部１１内に保持してもよい。
【００３１】
関連度格納部２１に保持されている話題−単語関連度テーブルは、任意個のエントリ行を持ち、各々のエントリ行は少なくとも（話題，単語表記）の２つの組を有し、（話題，単語表記，関連度）の３つ組を有してもよい。各エントリ行の関連度（話題単語関連度）は、当該エントリ行の話題と単語表記（単語）との関連度を示す値であり、例えば、値が大きいほど当該話題と単語表記との関連度があることを示す。図４に、話題−単語関連度テーブルのテーブル例を示す。話題−単語関連度テーブルは話題の意味論の理解に基づいて人手で定義されたものであってもよく、またデータ集合をもとに、例えばサポートベクタマシンなどの機械学習技術を用いて、あるいは他の計算手法を用いて自動的に計算されたものであってもよい。
【００３２】
話題推定部１１は、まず、検索結果文書の各々について、各々の話題との関連度を計算する。検索結果文書Ｄと話題Ｔとの関連度（文書話題関連度）は次に述べる手順で計算する。まず、話題−単語関連度テーブルのエントリ行のうち話題Ｔと対応付けられて保存されている単語表記Ｗの各々について検索結果文書のタイトルまたは要約にＷが含まれる回数ＣＯＵＮＴ（Ｄ，Ｗ）を計数する。次に、話題Ｔ、単語表記Ｗと対応付けられて話題−単語関連度テーブルに格納された関連度ｒ（Ｔ，Ｗ）をテーブル内から取得する。なお、話題−単語関連度テーブルに関連度が格納されていない場合は、ｒ（Ｔ，Ｗ）は全て１として扱ってもよい。ただし、（Ｔ，Ｗ）の特定の組み合わせに対応する関連度ｒ（Ｔ，Ｗ）がテーブル中に定義されていない場合は、その（Ｔ，Ｗ）の組み合わせに対するｒ（Ｔ，Ｗ）は０に等しいものと扱う。最後に、すべてのＷについてＣＯＵＮＴ（Ｄ，Ｗ）とｒ（Ｔ，Ｗ）の積を足し合わせ、検索結果文書Ｄと話題Ｔの関連度Ｒ（Ｄ，Ｔ）を求める。この処理は下記数式（１）に相当する。
【数１】
2014178965.tif 000003
【００３３】
ここで、ＣＯＵＮＴ（Ｄ，Ｗ）が２以上のときは、１に最大値を制限してもよい。これは、検索結果文書に単語表記Ｗが複数回現れた際も、単語表記Ｗが現れたか現れなかったかという２値情報のみを利用することを意味する。また、検索結果文書Ｄのタイトルまたは要約にＷが含まれるか否かを評価する際には、タイトルまたは要約を形態素解析して単語に分割し、分割された単語のいずれかとＷとが完全一致する場合にタイトルまたは要約にＷが含まれると数えてもよい。また、タイトルまたは要約を形態素解析せず、Ｗがタイトルまたは要約に部分一致する回数を数えてもよい。
【００３４】
また、検索結果文書Ｄと単語表記Ｗとの関連度ｒ（Ｔ，Ｗ）は、Ｗが検索結果文書Ｄのタイトルに含まれるか要約に含まれるかで異なる値をとってもよい。例えば、Ｔが「映画」話題、Ｗが「映画」という単語である場合、検索結果文書が「映画」話題を取り扱ったものであるかを判断する際に、タイトルに「映画」という単語が含まれれば、要約に「映画」という単語が含まれるよりも検索結果文書が「映画」話題を取り扱ったものである蓋然性が高まるといえる。これを反映し、Ｗが検索結果文書Ｄのタイトルに含まれる場合の関連度ｒ＿ｔｉｔｌｅ（Ｗ，Ｔ）はＷが検索結果文書Ｄの要約に含まれる場合の関連度ｒ＿ｓｕｍｍａｒｙ（Ｗ，Ｔ）より大きくしてもよい。
【００３５】
最後に、話題推定部１１は、検索結果文書Ｄと話題Ｔの関連度Ｒ（Ｄ，Ｔ）が予め定められた閾値定数Ｒ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ以上であるかどうかを判定する。Ｒ（Ｄ，Ｔ）≧Ｒ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄである場合は、またその場合に限って、話題推定部１１は、検索結果文書Ｄは話題Ｔに関するものであると判定する。Ｒ（Ｄ，Ｔ）は全ての話題Ｔについて計算され、Ｒ（Ｄ，Ｔ）≧Ｒ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄの条件が複数のＴについて満たされる場合には検索結果文書Ｄは複数の話題Ｔに関するものであると判定されてもよい。Ｒ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄは話題Ｔごとに異なった定数であってもよい。
【００３６】
以上の処理を終えた後に、話題推定部１１は文書検索部１０から与えられた検索結果文書Ｄの各々について、検索結果文書が関わる話題Ｔの０個以上の集合を出力する。これは、話題Ｔの各々について０，１の２値変数ｉｓ＿ｒｅｌａｔｅｄ（Ｄ，Ｔ）を出力すると解釈してもよい。ここで０は、検索結果文書Ｄは話題Ｔに関するものではないと判定されたことを意味し、１は、検索結果文書Ｄは話題Ｔに関するものであると判定されたことを意味する。
【００３７】
話題推定部１１における処理の例として、図３に示す検索結果文書の例を対象に「料理」話題および「映画」話題とを候補に話題の推定を行うものとする。図４に、話題−単語関連度テーブルの例を示す。図３の検索結果文書の各々について、単語表記Ｗの各々について検索結果文書のタイトルまたは要約にＷが含まれる回数ＣＯＵＮＴ（Ｄ，Ｗ）を計数した結果を図５のテーブル例に示す。図４に示す話題−単語関連度テーブル例に含まれる関連度と掛け合わせた結果、関連度Ｒ（Ｄ，Ｔ）は図６に示すテーブル例の通りとなる。処理の一例として、Ｒ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＝１．０とした場合の、検索結果文書Ｄが話題Ｔに関わるか否かの判定結果ｉｓ＿ｒｅｌａｔｅｄ（Ｄ，Ｔ）を、図６の右端の列に示す。
【００３８】
スコア計算部１２は、話題推定部１１から与えられた、検索結果文書が関わる話題Ｔの集合を利用し、スコアＳ（Ｔ）の合算を行う。具体的には、Ｎ個の検索結果文書中で順位ｎ番目の検索結果文書をＤｎとし、ｉｓ＿ｒｅｌａｔｅｄ（Ｄn，Ｔ）を１≦ｎ≦Ｎを満たす全てのｎについて足し合わせて、スコアＳ（Ｔ）を求める。ｎ番目の検索結果文書をＤｎが話題Ｔに関するものであるかを示す２値変数ｉｓ＿ｒｅｌａｔｅｄ（Ｄn，Ｔ）には、検索結果文書の順位ｎに依存する重みＷｅｉｇｈｔ（ｎ）をかけてもよい。Ｗｅｉｇｈｔ（ｎ）はｎが小さいほど大きい値をとることが望ましく、例えばＷｅｉｇｈｔ（ｎ）＝１／ｎであってもよい。スコアＳ（Ｔ）を計算する式を下記数式（２）に示す。
【数２】
2014178965.tif 000004
【００３９】
スコアＳ（Ｔ）の計算には、ｉｓ＿ｒｅｌａｔｅｄ（Ｄｎ，Ｔ）の代わりに関連度Ｒ（Ｄ，Ｔ）を用い、下記数式（３）を用いてもよい。これは、話題推定部におけるＲ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄによる閾値処理が省略されることに相当する。
【数３】
2014178965.tif 000005
【００４０】
処理例として、図６の処理例をもとに数式（２）に従ってＳ（Ｔ）を求めた結果を説明する。Ｗｅｉｇｈｔ（ｎ）＝１／ｎとすると、Ｓ（料理）＝１＊１／１＋１＊１／２＝１．５、Ｓ（映画）＝０＊０／１＋０＊１／２＝０．０となる。
【００４１】
意味属性推定部１３は、話題推定部１１及びスコア計算部１２によって推定された話題に基づいて、処理対象単語の意味属性を推定する。具体的には、意味属性推定部１３は、スコア計算部１２により計算されたスコアＳ（Ｔ）を予め定められた閾値定数Ｓ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄと比較し、Ｓ（Ｔ）≧Ｓ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄである場合は、またその場合のみ処理対象単語が意味属性Ｐを持つと判断する。意味属性Ｐは話題Ｔから定まるものとする。例えば、話題Ｔが「映画」の話題である場合、意味属性Ｐを「映画名」と一意に定めてよい。また、話題Ｔから複数の意味属性が定められてもよい。例えば、話題Ｔが「料理」の話題である場合、意味属性Ｐとして「料理名」「食べ物」の複数が対応してもよい。
【００４２】
先に示した処理例において、Ｓ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＝０．５とすると、Ｓ（料理）≧Ｓ＿ＴｈｒｅｓｈｏｌｄかつＳ（映画）＜Ｓ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄであるので、意味属性推定部１３は、最終的に処理対象単語「中身汁」は「料理名」と「食べ物」の意味属性に相当し、「映画名」の意味属性には相当しないと推定される。
【００４３】
意味属性推定部１３は、推定結果をＲＡＭ１０１に一次的に保存してもよいし、推定結果を入出力装置１０３等に出力してもよいし、推定結果を通信モジュール１０４に出力することで、ネットワーク等を介して他の装置に出力してもよい。
【００４４】
続いて、図７に示すシーケンス図を用いて、本実施形態に係る意味属性推定装置１における意味属性推定方法の処理について説明する。
【００４５】
まず、文書検索部１０により、意味属性を推定したい処理対象単語を含む文書が外部文書群２０から検索される（ステップＳ１、文書検索ステップ）。次に、話題推定部１１により、Ｓ１において検索された文書の特徴を示す話題が推定される（ステップＳ２、話題推定ステップ）。次に、スコア計算部１２及び意味属性推定部１３により、Ｓ２において推定された話題に基づいて、処理対象単語の意味属性が推定される（ステップＳ３、意味属性推定ステップ）。
【００４６】
引き続いて、上述した一連の意味属性推定装置１による処理をコンピュータに実行させるための意味属性推定プログラム７０を説明する。図８に示すように、意味属性推定プログラム７０は、コンピュータに挿入されてアクセスされる、あるいはコンピュータが備える記録媒体６０に形成されたプログラム格納領域６１内に格納される。より具体的には、意味属性推定プログラム７０は、意味属性推定装置１が備える記録媒体６０に形成されたプログラム格納領域６１内に格納される。
【００４７】
意味属性推定プログラム７０は、文書検索モジュール７００と、話題推定モジュール７０１と、スコア計算モジュール７０２と、意味属性推定モジュール７０３とを備えて構成される。文書検索モジュール７００と、話題推定モジュール７０１と、スコア計算モジュール７０２と、意味属性推定モジュール７０３とを実行させることにより実現される機能は、上述した意味属性推定装置１の文書検索部１０と、話題推定部１１と、スコア計算部１２と、意味属性推定部１３との機能とそれぞれ同様である。
【００４８】
なお、意味属性推定プログラム７０は、その一部若しくは全部が、通信回線等の伝送媒体を介して伝送され、他の機器により受信されて記録（インストールを含む）される構成としてもよい。また、意味属性推定プログラム７０の各モジュールは、１つのコンピュータでなく、複数のコンピュータのいずれかにインストールされてもよい。その場合、当該複数のコンピュータによるコンピュータシステムよって上述した一連の意味属性推定プログラム７０の処理が行われる。
【００４９】
次に、本実施形態のように構成された意味属性推定装置１の作用効果について説明する。
【００５０】
本実施形態の意味属性推定装置１によれば、まず、文書検索部１０により、意味属性を推定したい処理対象単語を含む文書が外部文書群２０から検索される。次に、話題推定部１１により、検索された文書の特徴を示す話題が推定される。次に、スコア計算部１２及び意味属性推定部１３により、推定された話題に基づいて、処理対象単語の意味属性が推定される。かかる構成を採れば、処理対象単語に対して多大な人手作業を要することなく、自動的に意味属性を推定することができる。
【００５１】
また、本実施形態の意味属性推定装置１において、話題と関連付いた単語を予め格納する関連度格納部２１をさらに備え、話題推定部１１は、文書検索部１０によって検索された文書と所定の話題との関連度である文書話題関連度を、当該所定の話題に関連付いて関連度格納部２１によって格納された単語が当該検索された文書に含まれる回数に基づいて算出し、算出された文書話題関連度に基づいて、当該検索された文書の話題として当該所定の話題を推定する、ことが好ましい。かかる構成を採れば、予め格納した、話題と関連付いた単語に基づいて、推定する話題を調整することができる。ここで、処理対象単語の意味属性は推定された話題に基づいて推定されるため、推定する話題を調整することで、処理対象単語の意味属性をより精度よく推定することができる。
【００５２】
また、本実施形態の意味属性推定装置１において、関連度格納部２１は話題と話題と関連付いた単語との関連度である話題単語関連度をさらに格納し、話題推定部１１は、文書話題関連度を、所定の話題に関連付いて関連度格納部２１によって格納された単語が検索された文書に含まれる回数と、当該所定の話題と当該単語との話題単語関連度と、に基づいて算出し、算出された文書話題関連度に基づいて、当該検索された文書の話題として当該所定の話題を推定する、ことが好ましい。かかる構成を採れば、さらに話題単語関連度に基づいて、話題を推定することができる。ここで、処理対象単語の意味属性は推定された話題に基づいて推定されるため、推定する話題を調整することで、処理対象単語の意味属性をより精度よく推定することができる。
【００５３】
また、本実施形態の意味属性推定装置１において、文書検索部１０によって検索された文書は、タイトルと本文を含み、話題推定部１１は、所定の話題に関連付いて関連度格納部２１によって格納された単語が、検索された文書の本文に含まれるか又はタイトルに含まれるかにより、当該単語に対応する話題単語関連度を異なる値として取り扱う、ことが好ましい。かかる構成を採れば、例えば、単語がタイトルに含まれる場合の話題単語関連度を、単語が本文に含まれる場合の話題単語関連度よりも大きい値、すなわちより関連度がある値に設定することで、推定する話題を調整することができる。ここで、処理対象単語の意味属性は推定された話題に基づいて推定されるため、推定する話題を調整することで、処理対象単語の意味属性をより精度よく推定することができる。
【００５４】
また、本実施形態の意味属性推定装置１において、文書検索部１０は、複数の文書を順位つきで検索し、スコア計算部１２及び意味属性推定部１３は、話題推定部１１によって推定された各文書の話題に基づいて処理対象単語の意味属性を推定する際に、順位に基づく重み付けを行う、ことが好ましい。かかる構成を採れば、文書の順位をパラメータとして推定する意味属性を調整することができるため、処理対象単語の意味属性をより精度よく推定することができる。
【００５５】
ここで、本実施形態に係る意味属性推定装置１は、意味属性について事前の情報が付属していない任意の単語を入力として扱ってもよいが、意味属性の候補が事前に付与されている単語を入力と扱ってもよい。例えば「公開中の映画名リスト」のようになんらかの外部データベースに単語のリストが含まれており、リストに含まれている単語を意味属性推定装置１の入力とする場合は、「映画」という意味属性が処理対象単語に候補として事前に付与されているといえる。しかし、こうしたデータベースにはノイズが含まれている場合が多く、処理対象単語に候補として事前に付与された意味属性が妥当かどうかを検証する必要がある場合がある。例えば、１９５０年代の映画作品として「米」という映画があるが、現代の常識に照らすと「米」という単語に付与するべき意味属性は「食材」「食べ物」といった内容であり「映画」という意味属性を付与するべきでない。しかし映画名の網羅的データベースには「米」が混入してしまい、現代の常識に照らして適切な意味属性を外部データベースから得ることができない場合がある。
【００５６】
こうした場合においては、意味属性推定装置１において、推定対象とする意味属性を事前に付与された意味属性の候補のみに限ってもよい。処理の内容は全く同じであるが、こうした場合には意味属性推定装置１を意味属性候補検証装置として用いることができる。意味属性候補検証装置として意味属性推定装置１を用いる場合には、意味属性について事前の情報がない場合よりも閾値定数Ｓ＿Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄを低くすることが望ましい。すなわち、処理対象単語が候補となる意味属性に相当すると判定されやすくすることが望ましい。
【符号の説明】
【００５７】
１…意味属性推定装置、１０…文書検索部、１１…話題推定部、１２…スコア計算部、１３…意味属性推定部、２０…外部文書群、２１…関連度格納部、６０…記憶媒体、６１…プログラム格納領域、７０…意味属性推定プログラム、７００…文書検索モジュール、７０１…話題推定モジュール、７０２…スコア計算モジュール、７０３…意味属性推定モジュール。
【図１】
2014178965.tif 000006
【図２】
2014178965.tif 000007
【図３】
2014178965.tif 000008
【図４】
2014178965.tif 000009
【図５】
2014178965.tif 000010
【図６】
2014178965.tif 000011
【図７】
2014178965.tif 000012
【図８】
2014178965.tif 000013