(57)【要約】【課題】単語に難易度を付与することなくユーザの知識を精度よく推定するための語彙ネットワークを作成する。【解決手段】出現頻度算出部２３によって、ユーザが既知であるか否かの推定対象となる単語リストの各単語について、大規模テキスト集合における出現頻度を算出する。共起ペア抽出部２５によって、単語リストから得られる複数の単語ペアから、共起関係のある単語ペアを抽出する。ネットワーク作成部２６によって、単語リストの各単語に対応する各ノード間のネットワークを表す有向グラフであって、抽出された各単語ペアについて、単語ペアのうち出現頻度が少ない方の単語に対応するノードから、出現頻度が多い方の単語に対応するノードへの有向リンクで結合した有向グラフである語彙ネットワークを作成する。【選択図】図１
2014115719.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが既知であるか否かの推定対象となる予め定められた複数の単語からなる単語群の各単語について、複数の文書からなる文書集合における前記単語の出現頻度を算出する出現頻度算出手段と、
前記文書集合に基づいて、前記単語群から得られる複数の単語ペアから、共起関係のある単語ペアを抽出する共起ペア抽出手段と、
前記単語群の各単語に対応する各ノード間のネットワークを表す有向グラフであって、前記共起ペア抽出手段によって抽出された各単語ペアについて、前記単語ペアのうち前記出現頻度が少ない方の単語に対応するノードから、前記出現頻度が多い方の単語に対応するノードへの有向リンクで結合した有向グラフである語彙ネットワークを作成する語彙ネットワーク作成手段と、
を含む語彙ネットワーク作成装置。
【請求項２】
前記単語群のうち、ユーザが既知の単語の入力を受け付ける入力受付手段と、
請求項１記載の語彙ネットワーク作成装置によって作成された前記語彙ネットワークに基づいて、前記入力受付手段によって受け付けた既知の単語の各々について、前記単語に対応するノードから、前記有向リンクを各々辿って、各ノードに対応する単語を、前記ユーザが既知である単語として取得することにより、前記ユーザの知識を推定する知識推定手段と、
を含む知識推定装置。
【請求項３】
前記単語群から、各々単語に対応するノード間の距離が、予め定められたネットワークの距離Ｘ以内とならないように、所定個の単語を選択する選択手段を更に含み、
前記入力受付手段は、前記選択手段によって選択された前記所定個の単語の各々について、前記ユーザが既知であるか否かの入力を受け付ける請求項２記載の知識推定装置。
【請求項４】
出現頻度算出手段によって、ユーザが既知であるか否かの推定対象となる予め定められた複数の単語からなる単語群の各単語について、複数の文書からなる文書集合における前記単語の出現頻度を算出し、
共起ペア抽出手段によって、前記文書集合に基づいて、前記単語群から得られる複数の単語ペアから、共起関係のある単語ペアを抽出し、
語彙ネットワーク作成手段によって、前記単語群の各単語に対応する各ノード間のネットワークを表す有向グラフであって、前記共起ペア抽出手段によって抽出された各単語ペアについて、前記単語ペアのうち前記出現頻度が少ない方の単語に対応するノードから、前記出現頻度が多い方の単語に対応するノードへの有向リンクで結合した有向グラフである語彙ネットワークを作成する
語彙ネットワーク作成方法。
【請求項５】
入力受付手段によって、前記単語群のうち、ユーザが既知の単語の入力を受け付け、
知識推定手段によって、請求項４記載の語彙ネットワーク作成方法によって作成された前記語彙ネットワークに基づいて、前記入力受付手段によって受け付けた既知の単語の各々について、前記単語に対応するノードから、前記有向リンクを各々辿って、各ノードに対応する単語を、前記ユーザが既知である単語として取得することにより、前記ユーザの知識を推定する
知識推定方法。
【請求項６】
選択手段によって、前記単語群から、各々単語に対応するノード間の距離が、予め定められたネットワークの距離Ｘ以内とならないように、所定個の単語を選択することを更に含み、
前記入力受付手段によって受け付けることは、前記選択手段によって選択された前記所定個の単語の各々について、前記ユーザが既知であるか否かの入力を受け付ける請求項５記載の知識推定方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１記載の語彙ネットワーク作成装置、又は請求項２又は３記載の知識推定装置を構成する各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、語彙ネットワーク作成装置、知識推定装置、方法、及びプログラムに係り、特に、ユーザの知識を推定するための語彙ネットワーク作成装置、知識推定装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、個人の知識を推定するためには、ユーザに対して、何らかの知識を与えて、その知識が既知か否かを判断する必要がある。この時、単語親密度を用いることで知識推定を行う方法が知られている（例えば、非特許文献１）。この方法では、単語に難易度のような数値を与え、知っている単語より低い数値の単語（簡単な単語）は知っている・高い数値の単語（難しい単語）は知らないといったような推定をする。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】天野成照、「頭の中に単語はいくつある？」、情報処理, Vol.37, No.4、p351-354、1996年4月15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、専門用語においては、単語親密度のような難易度のような数値が特にない。そのため、知識推定を行うのは容易ではない。また、たとえ難易度のような数値がついていても、専門用語の分野の粒度は一定ではないため、パソコン分野において、webの用語には詳しいが、通信系の用語には疎いといったユーザの知識を推定することが困難である。
【０００５】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたもので、単語に難易度を付与することなくユーザの知識を精度よく推定するための語彙ネットワークを作成することができる語彙ネットワーク作成装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。また、単語に難易度を付与することなくユーザの知識を精度よく推定することができる知識推定装置、方法、及び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】
上記の目的を達成するために本発明に係る語彙ネットワーク作成装置は、ユーザが既知であるか否かの推定対象となる予め定められた複数の単語からなる単語群の各単語について、複数の文書からなる文書集合における前記単語の出現頻度を算出する出現頻度算出手段と、前記文書集合に基づいて、前記単語群から得られる複数の単語ペアから、共起関係のある単語ペアを抽出する共起ペア抽出手段と、前記単語群の各単語に対応する各ノード間のネットワークを表す有向グラフであって、前記共起ペア抽出手段によって抽出された各単語ペアについて、前記単語ペアのうち前記出現頻度が少ない方の単語に対応するノードから、前記出現頻度が多い方の単語に対応するノードへの有向リンクで結合した有向グラフである語彙ネットワークを作成する語彙ネットワーク作成手段と、を含んで構成されている。
【０００７】
本発明に係る語彙ネットワーク作成方法は、出現頻度算出手段によって、ユーザが既知であるか否かの推定対象となる予め定められた複数の単語からなる単語群の各単語について、複数の文書からなる文書集合における前記単語の出現頻度を算出し、共起ペア抽出手段によって、前記文書集合に基づいて、前記単語群から得られる複数の単語ペアから、共起関係のある単語ペアを抽出し、語彙ネットワーク作成手段によって、前記単語群の各単語に対応する各ノード間のネットワークを表す有向グラフであって、前記共起ペア抽出手段によって抽出された各単語ペアについて、前記単語ペアのうち前記出現頻度が少ない方の単語に対応するノードから、前記出現頻度が多い方の単語に対応するノードへの有向リンクで結合した有向グラフである語彙ネットワークを作成する。
【０００８】
本発明に係る知識推定装置は、前記単語群のうち、ユーザが既知の単語の入力を受け付ける入力受付手段と、上記の語彙ネットワーク作成装置によって作成された前記語彙ネットワークに基づいて、前記入力受付手段によって受け付けた既知の単語の各々について、前記単語に対応するノードから、前記有向リンクを各々辿って、各ノードに対応する単語を、前記ユーザが既知である単語として取得することにより、前記ユーザの知識を推定する知識推定手段とを含んで構成されている。
【０００９】
本発明に係る知識推定方法は、入力受付手段によって、前記単語群のうち、ユーザが既知の単語の入力を受け付け、知識推定手段によって、上記の語彙ネットワーク作成方法によって作成された前記語彙ネットワークに基づいて、前記入力受付手段によって受け付けた既知の単語の各々について、前記単語に対応するノードから、前記有向リンクを各々辿って、各ノードに対応する単語を、前記ユーザが既知である単語として取得することにより、前記ユーザの知識を推定する。
【００１０】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記の語彙ネットワーク作成装置又は知識推定装置の各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように、本発明の語彙ネットワーク作成装置、方法、及びプログラムによれば、ユーザが既知であるか否かの推定対象となる単語群から、共起関係のある単語ペアを抽出し、各単語ペアについて、出現頻度が少ない方の単語に対応するノードから、出現頻度が多い方の単語に対応するノードへの有向リンクで結合した有向グラフである語彙ネットワークを作成することにより、単語に難易度を付与することなくユーザの知識を精度よく推定するための語彙ネットワークを作成することができる、という効果が得られる。
【００１２】
また、本発明の知識推定装置、方法、及びプログラムによれば、作成された語彙ネットワークに基づいて、ユーザが既知の単語の各々について、単語に対応するノードから、有向リンクを各々辿って、各ノードに対応する単語を、ユーザが既知である単語として取得することにより、単語に難易度を付与することなくユーザの知識を精度よく推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施の形態に係る語彙ネットワーク作成装置の構成を示す概略図である。
【図２】単語のリストを示す図である。
【図３】語彙ネットワークを示す図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る知識推定装置の構成を示す概略図である。
【図５】単語リストの各単語について距離２以内の語の数を求めた結果を示す図である。
【図６】既知であると入力された単語から、既知である情報を伝搬させた様子を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る語彙ネットワーク作成装置におけるネットワーク作成処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態に係る知識推定装置における知識推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１５】
＜システム構成＞
図１に示すように、本発明の実施の形態に係るユーザ知識推定システムの語彙ネットワーク作成装置１００は、ユーザの知識を推定するために既知であるか否かを推定する対象となる単語リストと大規模テキスト集合とが入力され、後述する語彙ネットワークを作成する。この語彙ネットワーク作成装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するネットワーク作成処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。図１に示すように、語彙ネットワーク作成装置１００は、入力部１０と、演算部２０とを備えている。
【００１６】
入力部１０は、入力された単語リストを受け付ける。例えば、図２に示すような、パソコン分野におけるwebの用語や通信系の用語を含む複数の単語からなる単語リストを受け付ける。
【００１７】
また、入力部１０は、入力された、多数のテキストを含む大規模テキスト集合を受け付ける。
【００１８】
演算部２０は、単語リスト記憶部２１、大規模テキスト記憶部２２、出現頻度算出部２３、共起尺度算出部２４、共起ペア抽出部２５、ネットワーク作成部２６、及び語彙ネットワーク記憶部２７を備えている。
【００１９】
単語リスト記憶部２１は、入力部１０により受け付けた単語リストを記憶する。大規模テキスト記憶部２２は、入力部１０により受け付けた大規模テキスト集合を記憶する。
【００２０】
出現頻度算出部２３は、単語リスト記憶部２１の単語リストに含まれる各単語について、大規模テキスト集合における出現頻度を算出する。
【００２１】
共起尺度算出部２４は、単語リスト記憶部２１の単語リストに含まれる単語の各ペアについて、大規模テキスト集合における当該単語ペアの文内での共起尺度を算出する。例えば、単語ペア（Ａ，Ｂ）について、共起尺度として、Dice係数を以下の式に従って算出する。
【００２２】
【数１】
2014115719.tif 000003
【００２３】
「UDP」と「TCP」の単語ペア、及び「UDP」と「web」の単語ペアについてDice係数を求める例について説明する。ここで、「UDP」の出現頻度を100000、「TCP」の出現頻度を150000、「web」の出現頻度を2000000とする。また、「UDP」と「TCP」の文内での同時出現頻度を50000、「UDP」と「web」の文内での同時出現頻度を1000とする。
【００２４】
「UDP」と「TCP」の単語ペアのDice係数は以下の式のように0.4と算出され、「UDP」と「web」の単語ペアのDice係数は以下の式のように0.00095と算出される。
【００２５】
【数２】
2014115719.tif 000004
【００２６】
なお、共起尺度として、PMI、Jaccard係数などを利用してもよい。
【００２７】
共起ペア抽出部２５は、単語リスト記憶部２１の単語リストに含まれる単語の各ペアから、算出された共起尺度が閾値以上となる単語ペアを、共起関係のある単語ペアとして各々抽出する。例えば、Dice係数が、0.001以上となる単語ペアを共起関係のある単語ペアとして抽出する。上記の単語ペアの例では、「UDP」と「TCP」の単語ペアは共起関係があるとして抽出され、「UDP」と「web」の単語ペアは共起関係がないとして抽出されない。
【００２８】
ネットワーク作成部２６は、図３に示すような、単語リストの各単語に対応する各ノード間のネットワークを表す有向グラフである語彙ネットワークを作成する。語彙ネットワークでは、「Aを知っているならBも知っているだろう」といった関係があれば、A→Bというノード間の有向リンクが張られる。
【００２９】
具体的には、共起ペア抽出部２５によって抽出された共起関係がある単語ペアの各々について、「出現頻度が小さいものが既知の場合、出現頻度が大きいものは既知である可能性が高い」という仮定に基づき、当該単語ペアの各単語について算出された出現頻度を比較し、出現頻度の小さい単語に対応するノードから、出現頻度の大きい単語に対応するノードへの有向リンクを張る。上記の単語ペアの例では、共起関係があるとして抽出された「UDP」と「TCP」の単語ペアについて、「UDP」の出現頻度が10万であり、「TCP」の出現頻度が15万であるため、出現頻度が少ない「UDP」のノードから、「TCP」のノードへの有向リンクが張られる。
【００３０】
語彙ネットワーク記憶部２７には、ネットワーク作成部２６によって作成された語彙ネットワークが記憶される。
【００３１】
図４に示すように、本発明の実施の形態に係るユーザ知識推定システムの知識推定装置１５０は、ユーザが既知である単語が入力され、ユーザの知識として、ユーザが既知の単語を推定する。この知識推定装置１５０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する知識推定処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。図４に示すように、知識推定装置１５０は、入力部６０と、提示部７０と、演算部８０と、出力部９０とを備えている。
【００３２】
提示部７０は、ユーザが既知であるか否かを入力させるための単語を提示する。
【００３３】
入力部６０は、提示部７０によってユーザに対して提示された各単語について入力された既知であるか否かの情報を受け付ける。
【００３４】
演算部８０は、語彙ネットワーク記憶部８１、入力語選択部８２、及び知識推定部８３を備えている。
【００３５】
語彙ネットワーク記憶部８１には、語彙ネットワーク作成装置１００の語彙ネットワーク記憶部２７に記載されている語彙ネットワークと同じ語彙ネットワークが記憶されている。
【００３６】
入力語選択部８２は、語彙ネットワーク記憶部８１に記憶されている語彙ネットワークの各ノードに対応する各単語から、ユーザが既知であるか否かを入力させるための単語を所定個選択し、提示部７０により、ユーザに提示する。
【００３７】
単語の選択方法として、選択される単語に対応するノード間の距離(ネットワークの距離)が、予め定められた値Xより大きくなるように、所定個の単語を選択する。なお、このXの値はネットワークの大きさと選択する語の数によって変化させる。すなわち、ネットワークが大きくなればなるほど、Xは大きくなり、選択する数を増やせば増やすほどXは小さくなる。
【００３８】
ここで、選択する単語数を３とし、Xの値を2とした場合における単語の選択方法の例について説明する。まず、図５（Ａ）に示すように、各単語について、ネットワークの距離が2以内にある語の数（当該単語のノードから２つの有向リンクを通って到達可能な全ノードに対応する単語の数）を求め、ネットワークの距離が２以内にある語が最も多い、「TCP」を選択する。
【００３９】
次に、図５（Ｂ）に示すように、選択された「TCP」を除く各単語について、「TCP」、とその「TCP」との距離2以内にある「HTTP」、「POP」、「SMTP」、「FTP」、「HTML」、及び「プロトコル」を除いて、ネットワークの距離が2以内にある語の数を求め、当該ネットワークの距離が2以内にある語の数が最も多い、「OSI参照モデル」を選択する。
【００４０】
そして、図５（Ｃ）に示すように、先ほどと同様に、選択された「TCP」及び「OSI参照モデル」を除く各単語について、「TCP」と、「OSI参照モデル」と、「TCP」及び「OSI参照モデル」の２つとの距離が2以内にある語とを除いて、ネットワークの距離が2以内にある語の数を求め、当該ネットワークの距離が2以内にある語の数が最も多い、「HTTP」を選択する。
【００４１】
選択された「TCP」、「OSI参照モデル」、「HTTP」が、提示部７０によりユーザに提示され、入力部６０により、ユーザが「TCP」、「OSI参照モデル」、「HTTP」の各々を既知であるか否かの入力を受け付ける。
【００４２】
知識推定部８３は、語彙ネットワーク記憶部８１に記憶された語彙ネットワークにおいて、ユーザが既知であると入力された単語に対応する各ノードに、ユーザが既知であるという情報を付与すると共に、当該各ノードから、有向リンクに従って、ユーザが既知であるという情報を伝搬させて、各ノードに、ユーザが既知であるという情報を付与し、ユーザが既知であるという情報が付与された各ノードに対応する各単語を、ユーザが既知である単語として取得し、ユーザの知識の推定結果として出力部９０により出力する。
【００４３】
ここで、ユーザに「OSI参照モデル」、「TCP」、「HTTP」の3語に対して、既知か否かを入力してもらう場合を例に、知識の推定方法について説明する。
【００４４】
ユーザの入力した結果を語彙ネットワークにマッピングし、既知であるという情報を伝搬させる。3語全て既知である（パソコン分野に強い）場合には、図６（Ａ）に示すように、既知であると入力された語に対応するノードに、既知であるという情報を付与すると共に、それらのノードの各々から、語彙ネットワークのリンクに従い既知であるという情報を伝搬させて付与する。語彙ネットワークから既知であるという語だけを取り出すと、すべての単語が、ユーザが既知である単語として取り出される。
【００４５】
また、「OSI参照モデル」は知らないが他の2語は既知である（パソコン分野でも特に通信系に強い）場合には、図６（Ｂ）に示すように、既知であると入力された語に対応するノードの各々から、語彙ネットワークのリンクに従い既知であるという情報を伝搬させて付与し、語彙ネットワークから既知であるという語だけを取り出すと、「OSI参照モデル」、「UDP」、及び「IP」を除いた各単語が、ユーザが既知である単語として取り出される。
【００４６】
また、「HTTP」しか知らない(パソコン分野でweb系には詳しいが、通信系には詳しくない)場合には、図６（Ｃ）に示すように、既知であると入力された語に対応するノードから、語彙ネットワークのリンクに従い既知であるという情報を伝搬させて付与し、語彙ネットワークから既知であるという語だけを取り出すと、「HTTP」、「HTML」、及び「web」が、ユーザが既知である単語として取り出される。
【００４７】
＜ユーザ知識推定システムの作用＞
次に、本実施の形態に係るユーザ知識推定システムの作用について説明する。まず、ユーザの知識として既知であるか否かを推定したい単語のリストである単語リストが語彙ネットワーク作成装置１００に入力されると、入力された単語リストが、単語リスト記憶部２１へ格納される。大規模テキスト集合が語彙ネットワーク作成装置１００に入力されると、入力された大規模テキスト集合が、大規模テキスト記憶部２２へ格納される。
【００４８】
そして、語彙ネットワーク作成装置１００によって、図７に示すネットワーク作成処理ルーチンが実行される。
【００４９】
まず、ステップＳ１０１において、単語リスト記憶部２１に記憶された単語リストに含まれる各単語について、大規模テキスト集合における出現頻度を算出する。ステップＳ１０２では、単語リストに含まれる単語の全ペアの各々について、大規模テキスト集合における共起尺度を算出する。
【００５０】
そして、ステップＳ１０３では、単語リストに含まれる単語の全ペアから、上記ステップＳ１０２で算出された共起尺度が閾値以上となる単語ペアを、共起関係のある単語ペアとして各々抽出する。
【００５１】
次のステップＳ１０４では、単語リストに含まれる全単語に対応する各ノードを含むグラフを作成すると共に、上記ステップＳ１０３で抽出された単語ペアの各々について、単語ペアの各単語の出現頻度に応じた有向リンクを、作成したグラフの、当該単語ペアの各単語に対応するノード間に張ることにより、語彙ネットワークを作成し、語彙ネットワーク記憶部２７に格納し、ネットワーク作成処理ルーチンを終了する。
【００５２】
そして、上記ネットワーク作成処理ルーチンによって作成された語彙ネットワークが、知識推定装置１５０に入力されると、入力された語彙ネットワークが、語彙ネットワーク記憶部８１へ格納される。
【００５３】
そして、知識推定装置１５０によって、図８に示す知識推定処理ルーチンが実行される。
【００５４】
まず、ステップＳ１１１において、予め定められた選択される単語数と、予め定められたネットワークの距離Ｘとに基づいて、語彙ネットワーク記憶部８１に記憶されている語彙ネットワークの各ノードに対応する単語から、予め定められた単語数の単語を選択し、提示部７０により、既知か否かを入力させるための単語として、選択された各単語を提示する。ユーザは、提示部７０により提示された単語の各々について、既知であるか否かを入力部６０により入力する。
【００５５】
そして、ステップＳ１１２において、入力部６０により入力された、各単語が既知であるか否かを受け付ける。ステップＳ１１３では、語彙ネットワーク記憶部８１に記憶されている語彙ネットワークにおいて、上記ステップＳ１１２で受け付けた、既知である単語に対応するノードから、有向リンクを辿って到達した先のノードの各々に、ユーザが既知であることを示す情報を付与し、語彙ネットワークから、ユーザが既知である単語を推定する。
【００５６】
そして、ステップＳ１１４において、上記ステップＳ１１３においてユーザが既知であると推定された単語の各々を出力部９０により出力して、知識推定処理ルーチンを終了する。
【００５７】
以上説明したように、本実施の形態に係るユーザ知識推定システムの語彙ネットワーク作成装置によれば、ユーザの知識として既知であるか否かを推定したい単語リストから、共起関係のある単語ペアを抽出し、各単語ペアについて、出現頻度が少ない方の単語に対応するノードから、出現頻度が多い方の単語に対応するノードへの有向リンクで結合した有向グラフである語彙ネットワークを作成することにより、単語に難易度を付与することなくユーザの知識を推定するための語彙ネットワークを作成することができる。
【００５８】
また、本実施の形態に係るユーザ知識推定システムの知識推定装置によれば、作成された語彙ネットワークに基づいて、ユーザが既知の単語の各々について、単語に対応するノードから、有向リンクを各々辿って、各ノードに対応する単語を、ユーザが既知である単語として取得することにより、単語に難易度を付与することなくユーザの知識を精度よく推定することができる。
【００５９】
ある分野（スポーツ、コンピュータなどの広めの分野）の知識としての各単語をノードとして「Aを知っているならBも知っているだろう」といった関係性をリンクに持つ語彙ネットワークを利用することにより、知っている単語から、情報を伝搬させることで、知っている知識のみうまく推定することができる。難易度が付けられていないような専門用語に対して、難易度を付与することなく、知識推定をすることができる。また、分野の粒度を気にすることなく、ユーザの知識を推定することができる。
【００６０】
また、ユーザに提示する語を、語彙ネットワークにおける距離がＸ以内で重複しないように選択することにより、少ない語の提示で知識を精度よく推定することができる。
【００６１】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００６２】
例えば、単語ペアの共起について、文書内での共起尺度を算出し、文書内での共起関係のある単語ペアを抽出するようにしてもよい。
【００６３】
また、語彙ネットワーク作成装置及び知識推定装置を別々の装置で実現する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、１つの装置で、語彙ネットワーク作成装置の各部及び知識推定装置の各部の双方を実現するように構成してもよい。
【００６４】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００６５】
１０、６０    入力部
２０、８０    演算部
２１   単語リスト記憶部
２２   大規模テキスト記憶部
２３   出現頻度算出部
２４   共起尺度算出部
２５   共起ペア抽出部
２６   ネットワーク作成部
２７   語彙ネットワーク記憶部
７０   提示部
８１   語彙ネットワーク記憶部
８２   入力語選択部
８３   知識推定部
９０   出力部
１００ 語彙ネットワーク作成装置
１５０ 知識推定装置
【図１】
2014115719.tif 000005
【図４】
2014115719.tif 000006
【図７】
2014115719.tif 000007
【図８】
2014115719.tif 000008
【図２】
2014115719.tif 000009
【図３】
2014115719.tif 000010
【図５】
2014115719.tif 000011
【図６】
2014115719.tif 000012