(57)【要約】【課題】文書に含まれる固有名詞の組について、固有名詞間の関係を精度よく推定することができるようにする。【解決手段】固有名詞話題取得部２２により、固有名詞トピックモデルに従って、固有名詞に対する話題との関連度合いを示す確率分布を取得する。そして、固有名詞類似度計算部２３によって、固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と、教師事例の固有名詞の組（Ａ、Ｂ）との固有名詞類似度を計算する。文書話題取得部２６により、文書トピックモデルに従って、文書に対する話題との関連度合いを示す確率分布を取得する。文書類似度計算部２７によって、入力文書と教師事例の文書との文書類似度を計算する。組み合わせ類似度計算部２８によって、固有名詞類似度と文書類似度とに基づいて、組み合わせ類似度を計算する。類似事例選択部２９により、固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）に類似する教師事例を選択する。出力部３により、固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の関係を出力する。【選択図】図２
2014106737.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力文書に含まれる固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）について、固有名詞トピックモデルに従って各固有名詞について予め求められた前記固有名詞と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布に基づいて、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の各固有名詞Ｘ、Ｙに対する、前記複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得すると共に、記憶手段に予め記憶された、各々固有名詞間の関係が付与された複数の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）である教師事例の各々ついて、前記予め求められた前記固有名詞と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布に基づいて、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の各固有名詞Ａ、Ｂに対する、前記複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得する固有名詞話題取得手段と、
前記教師事例の各々について、前記固有名詞話題取得手段によって各固有名詞Ｘ、Ｙについて取得された前記確率分布と、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の各固有名詞Ａ、Ｂについて取得された前記確率分布とに基づいて、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との類似度を示す固有名詞類似度を計算する固有名詞類似度計算手段と、
前記入力文書について、文書トピックモデルに従って、前記入力文書と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得すると共に、記憶手段に前記教師事例の各々に対応して予め記憶された、前記教師事例の固有名詞間の関係を有する固有名詞の組（Ａ、Ｂ）を含む文書の各々ついて、前記文書と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得する文書話題取得手段と、
前記教師事例の各々について、前記文書話題取得手段によって前記入力文書について取得された前記確率分布と、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書について取得された前記確率分布とに基づいて、前記入力文書と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との類似度を示す文書類似度を計算する文書類似度計算手段と、
前記教師事例の各々について、前記固有名詞類似度計算手段によって計算された前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との固有名詞類似度と、前記文書類似度計算手段によって計算された前記入力文書と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との文書類似度とに基づいて、前記固有名詞類似度と前記文書類似度とを組み合わせた類似度を示す組み合わせ類似度を計算する組み合わせ類似度計算手段と、
前記組み合わせ類似度計算手段によって計算された組み合わせ類似度に基づいて、前記教師事例から、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）に類似する教師事例を選択すると共に、前記選択された教師事例の固有名詞間の関係に基づいて、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の関係を推定する推定手段と、
を含む固有名詞間関係推定装置。
【請求項２】
前記固有名詞類似度計算手段は、前記教師事例の各々について、前記固有名詞話題取得手段によって各固有名詞Ｘ、Ｙについて取得された前記確率分布と、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の各固有名詞Ａ、Ｂについて取得された前記確率分布とに基づいて、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との類似度を示す固有名詞類似度を計算すると共に、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の固有名詞の順序を逆にした固有名詞の組（Ｙ，Ｘ）と、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との類似度を示す固有名詞類似度を計算し、
前記組み合わせ類似度計算手段は、前記教師事例の各々について、前記固有名詞類似度計算手段によって計算された前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との固有名詞類似度と、前記文書類似度計算手段によって計算された前記入力文書と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との文書類似度とに基づいて、前記固有名詞類似度と前記文書類似度とを組み合わせた類似度を示す組み合わせ類似度を計算すると共に、前記固有名詞類似度計算手段によって計算された前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の固有名詞の順序を逆にした固有名詞の組（Ｙ，Ｘ）と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との固有名詞類似度と、前記文書類似度計算手段によって計算された前記入力文書と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との文書類似度とに基づいて、前記固有名詞類似度と前記文書類似度とを組み合わせた類似度を示す組み合わせ類似度を計算する請求項１記載の固有名詞間関係推定装置。
【請求項３】
固有名詞話題取得手段、固有名詞類似度計算手段、文書話題取得手段、文書類似度計算手段、組み合わせ類似度計算手段及び推定手段を含む固有名詞間関係推定装置における固有名詞間関係推定方法であって、
前記固有名詞話題取得手段によって、入力文書に含まれる固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）について、固有名詞トピックモデルに従って各固有名詞について予め求められた前記固有名詞と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布に基づいて、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の各固有名詞Ｘ、Ｙに対する、前記複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得すると共に、記憶手段に予め記憶された、各々固有名詞間の関係が付与された複数の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）である教師事例の各々ついて、前記予め求められた前記固有名詞と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布に基づいて、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の各固有名詞Ａ、Ｂに対する、前記複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得するステップと、
前記固有名詞類似度計算手段によって、前記教師事例の各々について、前記固有名詞話題取得手段によって各固有名詞Ｘ、Ｙについて取得された前記確率分布と、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の各固有名詞Ａ、Ｂについて取得された前記確率分布とに基づいて、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との類似度を示す固有名詞類似度を計算するステップと、
前記文書話題取得手段によって、前記入力文書について、文書トピックモデルに従って、前記入力文書と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得すると共に、記憶手段に前記教師事例の各々に対応して予め記憶された、前記教師事例の固有名詞間の関係を有する固有名詞の組（Ａ、Ｂ）を含む文書の各々ついて、前記文書と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得するステップと、
前記文書類似度計算手段によって、前記教師事例の各々について、前記文書話題取得手段によって前記入力文書について取得された前記確率分布と、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書について取得された前記確率分布とに基づいて、前記入力文書と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との類似度を示す文書類似度を計算するステップと、
前記組み合わせ類似度計算手段によって、前記教師事例の各々について、前記固有名詞類似度計算手段によって計算された前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との固有名詞類似度と、前記文書類似度計算手段によって計算された前記入力文書と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との文書類似度とに基づいて、前記固有名詞類似度と前記文書類似度とを組み合わせた類似度を示す組み合わせ類似度を計算するステップと、
前記推定手段によって、前記組み合わせ類似度計算手段によって計算された組み合わせ類似度に基づいて、前記教師事例から、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）に類似する教師事例を選択すると共に、前記選択された教師事例の固有名詞間の関係に基づいて、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の関係を推定するステップと、
を含む固有名詞間関係推定方法。
【請求項４】
前記文書類似度計算手段によって文書類似度を計算するステップは、前記教師事例の各々について、前記固有名詞話題取得手段によって各固有名詞Ｘ、Ｙについて取得された前記確率分布と、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の各固有名詞Ａ、Ｂについて取得された前記確率分布とに基づいて、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との類似度を示す固有名詞類似度を計算すると共に、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の固有名詞の順序を逆にした固有名詞の組（Ｙ，Ｘ）と、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との類似度を示す固有名詞類似度を計算し、
前記組み合わせ類似度計算手段によって組み合わせ類似度を計算するステップは、前記教師事例の各々について、前記固有名詞類似度計算手段によって計算された前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との固有名詞類似度と、前記文書類似度計算手段によって計算された前記入力文書と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との文書類似度とに基づいて、前記固有名詞類似度と前記文書類似度とを組み合わせた類似度を示す組み合わせ類似度を計算すると共に、前記固有名詞類似度計算手段によって計算された前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の固有名詞の順序を逆にした固有名詞の組（Ｙ，Ｘ）と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との固有名詞類似度と、前記文書類似度計算手段によって計算された前記入力文書と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との文書類似度とに基づいて、前記固有名詞類似度と前記文書類似度とを組み合わせた類似度を示す組み合わせ類似度を計算する請求項３記載の固有名詞間関係推定方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１又は２に記載の固有名詞間関係推定装置の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、固有名詞間関係推定装置、方法、及びプログラムに係り、特に固有名詞間の関係を推定する固有名詞間関係推定装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、テキスト中の名詞句の組の関係を推定する技術として、類似する名詞の組は同じ関係を持つという考えに基づき、名詞を既定のクラスに割り当て、その組み合わせで関係を推定するシステムがある（非特許文献１参照）。
【０００３】
一方、固有名詞間の類似性を測る尺度として、固有名詞の組の関係を示す表現がテキスト中に明記されているものから自動的に獲得した関係情報（固有名詞Ｘ、Ｙと関係表現Ｒから成る３つ組）に基づく類似度が提案され、この類似度が、現在最も性能の高い尺度して知られている（非特許文献２参照）。この類似度では、図５に示すようなグラフィカル表現で表される、ＬｉｎｋＬＤＡというトピックモデルを用いて、固有名詞の各トピックに属する確率分布を求め、その分布類似度を用いるというものである。分布類似度の算出には、次のJensen Shannon Divergenceを用いる。
【０００４】
【数１】
2014106737.tif 000003
【０００５】
なお、記号に付された「＾」は、当該記号が行列または多次元配列またはベクトルであることを表わしている。また、上記の式におけるＫＬ（Ｐ＾||Ｑ＾）は、確率分布Ｐ＾と確率分布Ｑ＾とのKullback−Leibler divergenceを表している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】黒橋禎夫，他１名、「Semantic Analysis of ”A NO B” Noun Phrases using a Machine Readable Dictionary.」、1999.1.21、自然言語処理、p.109-116.
【非特許文献２】Alan Ritter, 他２名、「A Latent Dirichlet Allocation method for Selectional Preferences」、2010.6、Proceedings of the 48th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics、p.424-434.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来技術における、上記の「類似する名詞の組は同じ関係を持つ」という考え方と、上記の「自動的に獲得された関係情報（固有名詞Ｘ、Ｙと関係表現Ｒから成る３つ組の情報）に基づく類似度」とを組み合わせると、文書中に固有名詞間の関係が明記されていない場合に、関係情報が付与された教師事例と、入力された固有名詞の組との近さを、先の類似度で計算し、入力された固有名詞の組に近い事例をｎ個選択し、選択された事例に付与されている関係を、入力された固有名詞の組の関係として出力することが考えられる。
【０００８】
しかしながら、この手法は、固有名詞の表記に基づく類似度だけを用いていることになり、特に、あいまい性のある固有名詞の組に対して誤った関係を出力してしまう、という問題がある。
【０００９】
例えば、「ワールドベースボールクラシック（登録商標）の日本韓国が楽しみです。」における「日本」と「韓国」の関係を推定する際には、類似事例として、「（神奈川、日本）、Ｒ＝ある」（神奈川は日本に位置するという意味）や「（日本、アジア）、Ｒ＝ある」（日本はアジアに位置するという意味）が選択され、「（日本、韓国）、Ｒ＝ある」と誤った関係を出力してしまう。正解の関係は「（日本、韓国）、Ｒ＝対戦」である。
【００１０】
本発明は、上記問題を解決するためになされたもので、文書に含まれる固有名詞の組について、固有名詞間の関係を精度よく推定することができる固有名詞間関係推定装置、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】
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明の固有名詞間関係推定装置は、入力文書に含まれる固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）について、固有名詞トピックモデルに従って各固有名詞について予め求められた前記固有名詞と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布に基づいて、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の各固有名詞Ｘ、Ｙに対する、前記複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得すると共に、記憶手段に予め記憶された、各々固有名詞間の関係が付与された複数の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）である教師事例の各々ついて、前記予め求められた前記固有名詞と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布に基づいて、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の各固有名詞Ａ、Ｂに対する、前記複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得する固有名詞話題取得手段と、前記教師事例の各々について、前記固有名詞話題取得手段によって各固有名詞Ｘ、Ｙについて取得された前記確率分布と、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の各固有名詞Ａ、Ｂについて取得された前記確率分布とに基づいて、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との類似度を示す固有名詞類似度を計算する固有名詞類似度計算手段と、前記入力文書について、文書トピックモデルに従って、前記入力文書と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得すると共に、記憶手段に前記教師事例の各々に対応して予め記憶された、前記教師事例の固有名詞間の関係を有する固有名詞の組（Ａ、Ｂ）を含む文書の各々ついて、前記文書と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得する文書話題取得手段と、前記教師事例の各々について、前記文書話題取得手段によって前記入力文書について取得された前記確率分布と、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書について取得された前記確率分布とに基づいて、前記入力文書と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との類似度を示す文書類似度を計算する文書類似度計算手段と、前記教師事例の各々について、前記固有名詞類似度計算手段によって計算された前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との固有名詞類似度と、前記文書類似度計算手段によって計算された前記入力文書と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との文書類似度とに基づいて、前記固有名詞類似度と前記文書類似度とを組み合わせた類似度を示す組み合わせ類似度を計算する組み合わせ類似度計算手段と、前記組み合わせ類似度計算手段によって計算された組み合わせ類似度に基づいて、前記教師事例から、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）に類似する教師事例を選択すると共に、前記選択された教師事例の固有名詞間の関係に基づいて、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の関係を推定する推定手段と、を備えている。
【００１２】
本発明の固有名詞間関係推定方法は、固有名詞話題取得手段、固有名詞類似度計算手段、文書話題取得手段、文書類似度計算手段、組み合わせ類似度計算手段及び推定手段を含む固有名詞間関係推定装置における固有名詞間関係推定方法であって、前記固有名詞話題取得手段によって、入力文書に含まれる固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）について、固有名詞トピックモデルに従って各固有名詞について予め求められた前記固有名詞と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布に基づいて、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の各固有名詞Ｘ、Ｙに対する、前記複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得すると共に、記憶手段に予め記憶された、各々固有名詞間の関係が付与された複数の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）である教師事例の各々ついて、前記予め求められた前記固有名詞と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布に基づいて、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の各固有名詞Ａ、Ｂに対する、前記複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得するステップと、前記固有名詞類似度計算手段によって、前記教師事例の各々について、前記固有名詞話題取得手段によって各固有名詞Ｘ、Ｙについて取得された前記確率分布と、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の各固有名詞Ａ、Ｂについて取得された前記確率分布とに基づいて、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との類似度を示す固有名詞類似度を計算するステップと、前記文書話題取得手段によって、前記入力文書について、文書トピックモデルに従って、前記入力文書と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得すると共に、記憶手段に前記教師事例の各々に対応して予め記憶された、前記教師事例の固有名詞間の関係を有する固有名詞の組（Ａ、Ｂ）を含む文書の各々ついて、前記文書と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得するステップと、前記文書類似度計算手段によって、前記教師事例の各々について、前記文書話題取得手段によって前記入力文書について取得された前記確率分布と、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書について取得された前記確率分布とに基づいて、前記入力文書と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との類似度を示す文書類似度を計算するステップと、前記組み合わせ類似度計算手段によって、前記教師事例の各々について、前記固有名詞類似度計算手段によって計算された前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との固有名詞類似度と、前記文書類似度計算手段によって計算された前記入力文書と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との文書類似度とに基づいて、前記固有名詞類似度と前記文書類似度とを組み合わせた類似度を示す組み合わせ類似度を計算するステップと、前記推定手段によって、前記組み合わせ類似度計算手段によって計算された組み合わせ類似度に基づいて、前記教師事例から、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）に類似する教師事例を選択すると共に、前記選択された教師事例の固有名詞間の関係に基づいて、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の関係を推定するステップと、を含む。
【００１３】
本発明に係る固有名詞間関係推定装置及び固有名詞間関係推定方法によれば、固有名詞話題取得手段によって、入力文書に含まれる固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）について、固有名詞トピックモデルに従って各固有名詞について予め求められた固有名詞と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布に基づいて、固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の各固有名詞Ｘ、Ｙに対する、複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得すると共に、記憶手段に予め記憶された、各々固有名詞間の関係が付与された複数の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）である教師事例の各々ついて、予め求められた固有名詞と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布に基づいて、教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の各固有名詞Ａ、Ｂに対する、複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得する。
【００１４】
そして、固有名詞類似度計算手段によって、教師事例の各々について、固有名詞話題取得手段によって各固有名詞Ｘ、Ｙについて取得された確率分布と、教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の各固有名詞Ａ、Ｂについて取得された確率分布とに基づいて、固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との類似度を示す固有名詞類似度を計算する。
【００１５】
そして、文書話題取得手段によって、入力文書について、文書トピックモデルに従って、入力文書と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得すると共に、記憶手段に教師事例の各々に対応して予め記憶された、教師事例の固有名詞間の関係を有する固有名詞の組（Ａ、Ｂ）を含む文書の各々ついて、文書と複数の話題の各々との関連度合いを示す確率分布を取得する。
【００１６】
そして、文書類似度計算手段によって、教師事例の各々について、文書話題取得手段によって入力文書について取得された確率分布と、教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書について取得された確率分布とに基づいて、入力文書と教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との類似度を示す文書類似度を計算する。
【００１７】
そして、組み合わせ類似度計算手段によって、教師事例の各々について、固有名詞類似度計算手段によって計算された固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との固有名詞類似度と、文書類似度計算手段によって計算された入力文書と教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との文書類似度とに基づいて、固有名詞類似度と文書類似度とを組み合わせた類似度を示す組み合わせ類似度を計算する。
【００１８】
そして、推定手段によって、組み合わせ類似度計算手段によって計算された組み合わせ類似度に基づいて、教師事例から、固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）に類似する教師事例を選択すると共に、選択された教師事例の固有名詞間の関係に基づいて、固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の関係を推定する。
【００１９】
このように、固有名詞トピックモデルに従って求められる各固有名詞に対する各話題との関連度合いを示す確率分布に基づいて、入力文書に含まれる固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の固有名詞類似度を計算し、文書トピックモデルに従って求められる文書と話題との関連度合いを示す確率分布に基づいて、入力文書と教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との文書類似度を計算し、固有名詞類似度と文書類似度との組み合わせ類似度に基づいて、教師事例から、固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）に類似する教師事例を選択し、選択された教師事例の固有名詞間の関係に基づいて、固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の関係を推定することにより、文書に含まれる固有名詞の組について、固有名詞間の関係を精度よく推定することができる。
【００２０】
また、前記固有名詞類似度計算手段は、前記教師事例の各々について、前記固有名詞話題取得手段によって各固有名詞Ｘ、Ｙについて取得された前記確率分布と、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の各固有名詞Ａ、Ｂについて取得された前記確率分布とに基づいて、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との類似度を示す固有名詞類似度を計算すると共に、前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の固有名詞の順序を逆にした固有名詞の組（Ｙ，Ｘ）と、前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との類似度を示す固有名詞類似度を計算し、前記組み合わせ類似度計算手段は、前記教師事例の各々について、前記固有名詞類似度計算手段によって計算された前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との固有名詞類似度と、前記文書類似度計算手段によって計算された前記入力文書と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との文書類似度とに基づいて、前記固有名詞類似度と前記文書類似度とを組み合わせた類似度を示す組み合わせ類似度を計算すると共に、前記固有名詞類似度計算手段によって計算された前記固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の固有名詞の順序を逆にした固有名詞の組（Ｙ，Ｘ）と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との固有名詞類似度と、前記文書類似度計算手段によって計算された前記入力文書と前記教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との文書類似度とに基づいて、前記固有名詞類似度と前記文書類似度とを組み合わせた類似度を示す組み合わせ類似度を計算するようにすることができる。
【００２１】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記の固有名詞間関係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である。
【発明の効果】
【００２２】
以上説明したように、本発明の固有名詞間関係推定装置、方法、及びプログラムによれば、固有名詞トピックモデルに従って求められる各固有名詞に対する各話題との関連度合いを示す確率分布に基づいて、入力文書に含まれる固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の固有名詞類似度を計算し、文書トピックモデルに従って求められる文書と話題との関連度合いを示す確率分布に基づいて、入力文書と教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との文書類似度を計算し、固有名詞類似度と文書類似度との組み合わせ類似度に基づいて、教師事例から、固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）に類似する教師事例を選択し、選択された教師事例の固有名詞間の関係に基づいて、固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の関係を推定することにより、文書に含まれる固有名詞の組について、固有名詞間の関係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】
【００２３】
【図１】トピックモデルＬＤＡのグラフィカル表現を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る固有名詞間関係推定装置の構成の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る固有名詞間関係推定処理ルーチンのフローチャートの一例である。
【図４】本実施の形態に係る実験結果を示す図である。
【図５】従来技術を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
＜概要＞
まず、本発明の実施の形態の概要について説明する。
【００２５】
本発明の実施の形態は、文書中の固有名詞の組の関係を、固有名詞の組の関係を示す表現が入力文書中に明記されていない場合に、その関係を推定する技術に関するものである。例えば、「民主党の山田さんは日本の首相だ。」という文書において、「民主党」と「山田」には関係があることがわかるが、その関係を示す表現は文書中には明記されていない。本発明の実施の形態は、この「民主党」と「山田」の関係を、「所属」と推定するものである。
【００２６】
本発明の実施の形態では、固有名詞の類似度と文書の類似度を組み合わせた類似度を用いる。例えば、「ワールドベースボールクラシック（登録商標）の日本韓国が楽しみです。」という文において、文書全体がスポーツの話題であることがわかれば、類似事例として、「（阪神、巨人）、Ｒ＝対戦」や「（カナダ、日本）、Ｒ＝対戦」が選択できるようになり、「（日本、韓国）、Ｒ＝対戦」と正しい関係を出力できると期待される。
【００２７】
また、図１に示すグラフィカル表現で表される、周知の技術であるトピックモデルＬＤＡ（ＬＤＡ：Latent  Dirichlet  Allocation（参考文献  Blei,2003「Latent dirichlet allocation」を参照））を用いて、文書（Ｄ）中の出現単語（Ｗ）の共起行列[Ｗ, Ｄ]に基づく類似度を計算し、文書の各トピックに対する確率分布を求め、その分布類似度を、文書の類似度として用いる。
【００２８】
＜システム構成＞
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。図２は、本実施の形態に係る固有名詞間関係推定装置の構成の一例を示す図である。
【００２９】
本実施の形態に係る固有名詞間関係推定装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する固有名詞間関係推定処理ルーチンを実行するためのプログラム及び各種データを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成されている。また、記憶手段としてＨＤＤを設けてもよい。
【００３０】
このコンピュータは、機能的には、図２に示すように、入力部１、演算部２、及び出力部３を含んだ構成で表わすことができる。
【００３１】
入力部１は、関係推定の対象となる固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の入力を受け付けると共に、固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）を含む文書の入力を受け付ける。例えば、固有名詞の組「日本、韓国」と、文書「ワールドベースボールクラシック（登録商標）の日本韓国が楽しみです。」との入力を受け付ける。
【００３２】
また、演算部２は、固有名詞トピックモデル記憶部２０、教師事例固有名詞データベース２１、固有名詞話題取得部２２、固有名詞類似度計算部２３、文書トピックモデル記憶部２４、教師事例文書データベース２５、文書話題取得部２６、文書類似度計算部２７、組み合わせ類似度計算部２８、類似事例選択部２９を備えている。
【００３３】
固有名詞トピックモデル記憶部２０には、周知のトピックモデルＬｉｎｋＬＤＡ（上記非特許文献２を参照）を用いて予め作成された、各固有名詞についての各トピック（以下、話題と称する。）への関連度を示す確率分布が記憶されている。ここで、トピックモデルとは、文書が話題に基づいて生成される過程を確率的に表現したモデルである。また、固有名詞トピックモデル記憶部２０に記憶された確率分布の話題数は、固有名詞トピックモデルで予め既定されているが、実験では話題数Ｚ＝１００が最も良い結果であった。なお、トピックモデルＬｉｎｋＬＤＡは、固有名詞トピックモデルの一例である。
【００３４】
教師事例固有名詞データベース２１には、固有名詞間の関係が付与された固有名詞の組である教師事例が複数記憶されている。なお、固有名詞の組とその関係との組み合わせ毎に、当該組み合わせが同一となる複数の教師事例が記憶されている。また、教師事例固有名詞データベース２１は、記憶手段の一例である。
【００３５】
固有名詞話題取得部２２は、固有名詞から、その固有名詞の各話題に属する確率分布を取得する。具体的には、固有名詞話題取得部２２は、入力部１により入力された固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の各固有名詞Ｘ，Ｙについて、固有名詞トピックモデル記憶部２０に記憶された各固有名詞に対する確率分布から、固有名詞の各話題に属する確率分布を取得する。
【００３６】
例えば、固有名詞の組（日本、韓国）が入力部１により入力された場合、固有名詞「日本」の各トピックに対する確率分布として、（0.01、0.02、0.03、・・・、0.003）が、固有名詞「韓国」の各話題に属する確率分布として、（0.02、0.01、0.02、・・・、0.001）が取得される。
【００３７】
また、固有名詞話題取得部２２は、教師事例に対しても同様に、固有名詞の組の各固有名詞について、各話題に属する確率分布を取得する。固有名詞話題取得部２２は、教師事例固有名詞データベース２１に記憶されている各教師事例について、固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の各固有名詞Ａ，Ｂについて、固有名詞トピックモデル記憶部２０に記憶された各固有名詞に対する確率分布から、当該教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の各固有名詞Ａ，Ｂについての各話題に属する確率分布を取得する。
【００３８】
固有名詞類似度計算部２３は、教師事例固有名詞データベース２１に記憶されている各教師事例について、当該教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）と入力された固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の類似度を示す固有名詞類似度を計算する。具体的には、固有名詞話題取得部２２で取得された、入力部１により入力された固有名詞（Ｘ，Ｙ）についての各固有名詞の各話題に属する確率分布と、当該教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）についての各固有名詞の各話題に属する確率分布とに基づいて、当該教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）と（Ｘ，Ｙ）の固有名詞類似度を計算する。
【００３９】
この際、教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）にはその関係を示すＲが付与されており、この関係Ｒに対する方向性（ＡとＢの順番）に意味がある。例えば、関係の持つ意味として「ＡはＢのＲだ」もしくは「ＡはＢをＲする」が成立するように関係が構造化されているならば、「山田（＝Ａ）は民主党（＝Ｂ）の所属（Ｒ）だ」となり、（山田、民主党）という順番の組が正しく、（民主党、山田）という順番の組は異なる意味を持つことになっている。
【００４０】
そこで、固有名詞類似度計算部２３は、教師事例中の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の順は固定した上で、固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）について（Ｘ，Ｙ）と（Ｙ，Ｘ）との２パタンで固有名詞類似度を計算する。つまり、（Ａ，Ｂ）⇔（Ｘ，Ｙ）の固有名詞類似度と（Ａ，Ｂ）⇔（Ｙ，Ｘ）の固有名詞類似度とを算出することとなる。ここで、（Ａ，Ｂ）⇔（Ｘ，Ｙ）の固有名詞類似度は、Ａ⇔Ｘの分布類似度とＢ⇔Ｙの分布類似度を加算した値であり、各分布類似度には、上述したJensen Shannon Divergenceを利用する。ここで、分布類似度とは、確率分布同士の類似度を示す。以下、入力された固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の固有名詞の順序を逆にした固有名詞の組（Ｙ，Ｘ）を、「逆順の固有名詞の組（Ｙ，Ｘ）」と称する。
【００４１】
すなわち、一方の固有名詞に対する確率分布をＰ＾とし、他方の固有名詞に対する確率分布をＱ＾として、以下の（１）式に従って、Jensen Shannon Divergenceを求め、２つの固有名詞の分布類似度とする。なお、記号に付された「＾」は、当該記号が行列または多次元配列またはベクトルであることを表わしている。
【００４２】
【数２】
2014106737.tif 000004
【００４３】
ここで上記（１）式におけるＫＬ（Ｐ＾||Ｑ＾）は、確率分布Ｐ＾と確率分布Ｑ＾とのKullback−Leibler divergenceを表している。
【００４４】
また、教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）が（神奈川、日本）で、入力された固有名詞（Ｘ，Ｙ）の組が（日本、韓国）である場合、（神奈川、日本）⇔（日本、韓国）と（神奈川、日本）⇔（韓国、日本）の２パタンの固有名詞類似度を計算する。ここでは前者の固有名詞類似度が0.3、後者の固有名詞類似度が0.4だったとする。
【００４５】
入力された固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）との固有名詞類似度の計算、及び逆順の固有名詞の組（Ｙ，Ｘ）との固有名詞類似度の計算を、教師事例固有名詞データベース２１に記憶されている、全ての教師事例の固有名詞の組に対して実施した結果（関係情報も含む）を出力する。例えば、「（神奈川、日本）⇔（日本、韓国）、0.3、Ｒ＝ある」、及び「（神奈川、日本）⇔（韓国、日本）、0.4、Ｒ＝ある」との形式で出力する。
【００４６】
文書トピックモデル記憶部２４には、周知のトピックモデルＬＤＡ（参考文献（Blei,「Latent dirichlet allocation」, 2003）を参照）を用いて予め作成された、各文書の各話題への関連度を示す確率分布が記憶されている。ここで、文書トピックモデル記憶部２４に記憶された確率分布の話題数は、文書トピックモデルで予め既定されているが、実験ではトピック数Ｚ＝１００が最も良い結果であった。なお、トピックモデルＬＤＡは、文書トピックモデルの一例である。
【００４７】
教師事例文書データベース２５には、教師事例固有名詞データベース２１に記憶されている教師事例の各々に対応して、当該教師事例の固有名詞間の関係を有する固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書が、当該教師事例の文書として複数記憶されている。なお、教師事例文書データベース２５は記憶手段の一例である。
【００４８】
文書話題取得部２６は、文書から、その文書の各話題に属する確率分布を取得する。具体的には、文書話題取得部２６は、入力部１により入力された文書について、文書を一意に特定するＩＤを利用して、文書を特定する。そして、文書トピックモデル記憶部２４に記憶された各文書に対する確率分布から、特定された文書のＩＤに対応する文書の各話題に属する確率分布を取得する。
【００４９】
例えば、文書として「ワールドベースボールクラシック（登録商標）の日本韓国が楽しみです。」が入力部１により入力され、この文書ＩＤが001で、文書トピックモデル記憶部２４に、ＩＤ＝001に対応する文書の各話題に属する確率分布が存在する場合、当該文書（ＩＤ＝001）の各話題に属する確率分布として、（0.01、0.02、0.03、・・・、0.003）が取得される。
また、入力された文書について、文書を一意に特定するＩＤがない場合、及び、文書トピックモデル記憶部２４に、入力された文書の文書ＩＤが存在しない場合は、周知の形態素解析技術により、入力された文書を単語に分割し、文書トピックモデルから各単語の各話題に属する確率分布を取得し、平均したものを当該文書の各話題に属する確率分布とする。あるいは、文書中の単語の確率分布から、文書の確率分布を計算しても良い。
【００５０】
また、文書話題取得部２６は、教師事例に対しても同様に、文書から、その文書の各話題に属する確率分布を取得する。具体的には、文書話題取得部２６は、教師事例文書データベース２５に記憶されている各教師事例の文書について、文書トピックモデル記憶部２４に記憶された各文書に対する確率分布から、当該教師事例の文書Ｄについての各話題に属する確率分布を取得する。
【００５１】
文書類似度計算部２７は、教師事例文書データベース２５に記憶されている各教師事例の文書について、当該教師事例の文書Ｄと、入力された文書との類似度を示す文書類似度を計算する。具体的には、文書話題取得部２６で取得された、入力部１により入力された文書の各話題に属する確率分布と、当該教師事例の文書Ｄの各話題に属する確率分布とに基づいて、当該教師事例の文書Ｄと入力された文書との文書類似度を計算する。すなわち、入力部１により入力された文書についての確率分布をＰ＾とし、教師事例の文書Ｄについての確率分布をＱ＾として、上記（１）式に従って、Jensen Shannon Divergenceを求め、分布類似度とする。そして、得られた分布類似度を文書類似度として出力する。
【００５２】
例えば、教師事例の関係(対戦)を有する固有名詞の組（阪神、巨人）を含む文書Ｄと、入力部１により入力された文書との文書類似度が0.5だったとする。入力された文書との文書類似度の計算を、全ての教師事例の文書に対しして実施した結果（関係情報も含む）を出力する。例えば「（阪神、巨人）⇔（日本、韓国）、0.6、Ｒ＝対戦」との形式で出力する。
【００５３】
また、ここで、固有名詞類似度計算部２３と同様に、入力された固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の順序を入れ替えた固有名詞の組（Ｙ、Ｘ）に対して、文書類似度の計算結果(例えば、「（阪神、巨人）⇔（韓国、日本）、0.6、R=対戦」)も便宜上出力しておく。固有名詞類似度計算部２３で計算された固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の順序を入れ替えた固有名詞の組（Ｙ、Ｘ）との固有名詞類似度と対応させ、後述する組み合わせ類似度計算部２８において、組み合わせ類似度を計算するためである。
【００５４】
組み合わせ類似度計算部２８は、教師事例の各々について、固有名詞類似度計算部２３によって計算された固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と当該教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との固有名詞類似度と、文書類似度計算部２７によって計算された入力文書と当該教師事例の文書との文書類似度に基づいて、当該教師事例の２つの類似度の値を線形結合で組み合わせた組み合わせ類似度を計算する。組み合わせ類似度の算出式を、以下の（２）式に示す。
【００５５】
【数３】
2014106737.tif 000005
【００５６】
ここで、ＳｉｍＮＥは、固有名詞類似度、ＳｉｍＤＯＣは文書類似度を表す。なお、固有名詞類似度と文書類似度の結果の対応をとるために、文書ＩＤと固有名詞の組が一意に特定できるＩＤ(教師事例ＩＤ)を用いると便利である。また、αは、０≦α＜１である。
【００５７】
例えば、固有名詞類似度として「（阪神、巨人）⇔（日本、韓国）、0.1、Ｒ＝対戦」が、文書類似度として「（阪神、巨人）⇔（日本、韓国）、0.6、Ｒ＝対戦」が対応する教師事例の場合、組み合わせ類似度の計算結果は、「（阪神、巨人）⇔（日本、韓国）、0.35、Ｒ＝対戦」（α＝0.5）となる。
【００５８】
また、組み合わせ類似度計算部２８は、教師事例の各々について、固有名詞類似度計算部２３によって計算された、逆順の固有名詞の組（Ｙ，Ｘ）と当該教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との固有名詞類似度と、文書類似度計算部２７によって計算された入力文書と当該教師事例の文書との文書類似度に基づいて、当該教師事例の２つの類似度の値を線形結合で組み合わせた組み合わせ類似度を計算する。
【００５９】
類似事例選択部２９は、組み合わせ類似度計算部２８によって計算された、全ての教師事例に対する組み合わせ類似度の計算結果に基づいて、教師事例固有名詞データベース２１に記憶されている教師事例を降順に並び替える。そして、類似度の大きい順からｎ個の組み合わせ類似度の計算結果を抽出し出力する。ここで前述の固有名詞類似度計算部２３、及び文書類似度計算部２７にて、（Ｘ、Ｙ）、（Ｙ、Ｘ）の２パタンで類似度を計算したが、これらは独立な事例として扱う。
【００６０】
類似事例選択部２９では、例えば、組み合わせ類似度計算結果として入力された中から類似度の高い順に
「（阪神、巨人）⇔（日本、韓国）、0.6、Ｒ＝対戦」
・・・
「（阪神、巨人）⇔（日本、韓国）、0.1、Ｒ＝対戦」
・・・
のｎ個の類似事例を選択する。
【００６１】
類似事例選択部２９は、選択されたｎ個の類似度計算結果の中で、最も多い固有名詞の組（Ａ、Ｂ）とその関係Ｒの組み合わせを、出力部３により、入力された固有名詞の組の関係の推定結果として出力する。例えば、「（阪神、巨人）＆Ｒ＝対戦」が最も多い類似事例である場合、「（阪神、巨人）、Ｒ＝対戦」という結果が出力される。ユーザは、出力結果から、入力文書中の固有名詞の組(日本、韓国)の関係が、「対戦」であると判断できる。なお、類似事例選択部２９は、推定手段の一例である。
【００６２】
＜固有名詞間関係推定装置１０の動作＞
次に、本実施の形態に係る固有名詞間関係推定装置１０の作用について説明する。固有名詞間関係の推定対象となる固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と、固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）を含む文書とが固有名詞間関係推定装置１０に入力されると、固有名詞間関係推定装置１０によって、図３に示す固有名詞間関係推定処理ルーチンが実行される。
【００６３】
まず、ステップＳ１００において、入力部１によって、固有名詞間関係の推定対象となる固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と、固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）を含む文書との入力を受け付ける。
【００６４】
次に、ステップＳ１０２において、固有名詞話題取得部２２によって、上記ステップＳ１００で入力された固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の各固有名詞Ｘ，Ｙについて、固有名詞トピックモデル記憶部２０に記憶された各固有名詞に対する確率分布から、固有名詞の各話題に属する確率分布を取得する。
【００６５】
そして、ステップＳ１０４において、固有名詞話題取得部２２によって、教師事例固有名詞データベース２１に記憶されている教師事例毎に、固有名詞トピックモデル記憶部２０に記憶された各固有名詞に対する確率分布から、当該教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の各固有名詞Ａ，Ｂについて、固有名詞の各話題に属する確率分布を取得する。
【００６６】
ステップＳ１０６において、固有名詞類似度計算部２３によって、教師事例固有名詞データベース２１に記憶されている各教師事例について、上記ステップＳ１０２で取得された固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）についての確率分布と、上記ステップＳ１０４で取得された、当該教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）についての確率分布とに基づいて、入力された固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と、当該教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との類似度を示す固有名詞類似度を計算する。また、逆順の固有名詞の組（Ｙ，Ｘ）についても同様に固有名詞類似度を計算する。
【００６７】
次に、ステップＳ１０８において、文書話題取得部２６によって、上記ステップＳ１００で入力された文書について、文書トピックモデル記憶部２４に記憶された各文書に対する確率分布から、特定された文書の各話題に属する確率分布を取得する。
【００６８】
そして、ステップＳ１１０において、文書話題取得部２６によって、教師事例文書データベース２５に記憶されている各教師事例について、文書トピックモデル記憶部２４に記憶された各文書に対する確率分布から、当該教師事例の文書Ｄについての各話題に属する確率分布を取得する。
【００６９】
ステップＳ１１２において、文書類似度計算部２７によって、教師事例文書データベース２５に記憶されている各教師事例について、上記ステップＳ１０８で取得された入力された文書についての確率分布と、上記ステップＳ１１０で取得された当該教師事例の文書Ｄについての確率分布とに基づいて、入力された文書と当該教師事例の文書Ｄとの類似度を示す文書類似度を計算する。また、逆順の固有名詞の組（Ｙ，Ｘ）に対応して、同じ文書類似度の計算結果を用意する。
【００７０】
次に、ステップＳ１１４において、組み合わせ類似度計算部２８によって、教師事例の各々について、上記ステップＳ１０６で計算された固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と当該教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）との固有名詞類似度と、上記ステップＳ１１２で計算された入力文書と当該教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との文書類似度とに基づいて、組み合わせ類似度を計算する。また、逆順の固有名詞の組（Ｙ，Ｘ）についても同様に、教師事例の各々に対して組み合わせ類似度を計算する。
【００７１】
そして、ステップＳ１１６において、類似事例選択部２９によって、上記ステップＳ１１４で計算された、教師事例の全ての固有名詞の組に対する組み合わせ類似度の計算結果に基づいて、教師事例を降順に並び替える。そして、類似度の大きい順からｎ個の組み合わせ類似度結果を抽出し、ｎ個の類似度計算結果の中で、最も多い固有名詞の組（Ａ、Ｂ）とその関係Ｒとの組み合わせを、最も類似する事例として選択する。
【００７２】
ステップＳ１１８において、出力部３によって、上記ステップＳ１１６で選択された最も多い固有名詞の組（Ａ、Ｂ）とその関係Ｒを、入力された固有名詞の組の関係の推定結果として出力して、固有名詞間関係推定処理ルーチンを終了する。
【００７３】
＜実験結果＞
次に、本実施の形態に係る固有名詞間関係推定装置の実験結果を、図４に示す。実験の結果では、α＝0.7のときが最も良い正解率が得られた実験結果となり、固有名詞間の関係を精度よく推定できることが分かった。
【００７４】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る固有名詞間関係推定装置によれば、固有名詞トピックモデルに従って求められる各固有名詞に対する各話題との関連度合いを示す確率分布に基づいて、入力文書に含まれる固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）と教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）の固有名詞類似度を計算し、文書トピックモデルに従って求められる文書と話題との関連度合いを示す確率分布に基づいて、入力文書と教師事例の固有名詞の組（Ａ，Ｂ）を含む文書との文書類似度を計算し、固有名詞類似度と文書類似度との組み合わせ類似度に基づいて、教師事例から、固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）に類似する教師事例を選択し、選択された教師事例の固有名詞間の関係に基づいて、固有名詞の組（Ｘ，Ｙ）の関係を推定することにより、文書に含まれる固有名詞の組について、固有名詞間の関係を精度よく推定することができる。
【００７５】
また、あいまい性のある固有名詞の組に対しても、正しく固有名詞間の関係を推定することができる。
【００７６】
また、固有名詞の組の関係を示す表現が入力文書中に明記されていない場合であっても、その固有名詞の組の関係を推定することができる。
【００７７】
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。
【００７８】
例えば、実施の形態における固有名詞類似度及び文書類似度は、Jensen Shannon Divergenceを用いて計算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、周知のコサイン類似度など、他の手法を用いて計算しても良い。
【００７９】
また、上述の固有名詞間関係推定装置は、固有名詞トピックモデル記憶部２０、教師事例固有名詞データベース２１、文書トピックモデル記憶部２４、及び教師事例文書データベース２５を備えている場合について説明したが、例えば固有名詞トピックモデル記憶部２０、教師事例固有名詞データベース２１、文書トピックモデル記憶部２４、及び教師事例文書データベース２５が固有名詞間関係推定装置の外部装置に設けられ、固有名詞間関係推定装置は、外部装置と通信手段を用いて通信することにより、固有名詞トピックモデル記憶部２０、教師事例固有名詞データベース２１、文書トピックモデル記憶部２４、及び教師事例文書データベース２５を参照するようにしてもよい。
【００８０】
また、上述の固有名詞間関係推定装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、コンピュータシステムは、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００８１】
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】
【００８２】
２     演算部
３     出力部
１０   固有名詞間関係推定装置
２０   固有名詞トピックモデル記憶部
２１   教師事例固有名詞データベース
２２   固有名詞話題取得部
２３   固有名詞類似度計算部
２４   文書トピックモデル記憶部
２５   教師事例文書データベース
２６   文書話題取得部
２７   文書類似度計算部
２８   組み合わせ類似度計算部
２９   類似事例選択部
【図１】
2014106737.tif 000006
【図２】
2014106737.tif 000007
【図３】
2014106737.tif 000008
【図４】
2014106737.tif 000009
【図５】
2014106737.tif 000010