(57)【要約】【課題】人間が容易にチェックできるパターンマッチングによる固有表現の抽出規則を自動で生成する。当該抽出規則により固有表現を自動で抽出する。【解決手段】固有表現を指示するタグが付与された学習用文章を形態素解析部11が形態素解析する。各固有表現につき、周辺の所定数の単語の品詞並びのパターンの度数分布をばらつき測定部12が求め、分類部13はばらつきの大きさによって固有表現をクラスタ分類する。規則生成部14は、各クラスタ毎に属する固有表現をパターンマッチングにて抽出するルールのセットとして抽出規則を生成する。この際、学習用文章からの各クラスタに属する固有表現の抽出成績を考慮する。未知文章からの固有表現抽出においては、クラスタ毎の抽出規則で抽出された単語に対し、未知文章におけるばらつきが当該クラスタのばらつきと同一である場合に、固有表現であると判断する。【選択図】図１
2014137722.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
固有表現を指示するタグが付与された学習用文章を用いて固有表現の抽出規則を生成する規則生成装置であって、
前記学習用文章を形態素解析して、各単語へ分解すると共に各単語の品詞を決定する形態素解析部と、
前記タグで指示された各固有表現に対して、前記形態素解析された学習用文章より当該各固有表現の周辺の所定数の単語の品詞の並びのパターンに関する度数分布を求め、当該度数分布のばらつきを計測するばらつき測定部と、
前記計測されたばらつきに基づいて、前記タグで指示された各固有表現をクラスタに分類する分類部と、
前記ばらつきに基づいて分類されたクラスタ毎に、前記学習用文章を対象とした固有表現の削除成績を考慮することにより、前記ばらつき測定部にて求まったパターンをもとに、固有表現の候補単語の周辺の所定数の単語の品詞の並びのパターンの一致に基づいて当該クラスタに属する固有表現を抽出するルールのセットとして、前記抽出規則を生成する規則生成部と、を備えることを特徴とする規則生成装置。
【請求項２】
前記規則生成部は、
前記分類されたクラスタ毎に、前記ルールの各々を使用する又は使用しないことによって特定されるセットを複数、初期個体として用意する初期ルールセット生成部と、
当該初期個体の各々より、使用される各ルール及び使用される全ルールのそれぞれによる、前記学習用文章からの当該クラスタに対応する固有表現の抽出成績を考慮して、各ルールの使用又は不使用に関する摂動を施した個体を得て、当該摂動を施された個体のうち、前記学習用文章からの当該クラスタに対応する固有表現の抽出成績の高さに基づいて１つの個体を選択し、前記抽出規則となす自動生成部と、を含むことを特徴とする請求項１に記載の規則生成装置。
【請求項３】
前記分類部は、前記計測されたばらつきの大きさの順位を求め、前記タグで指示された各固有表現を、当該順位に所定の区間分けを施すことによってクラスタに分類し、
前記初期ルールセット生成部は、
前記ばらつきが最小のクラスタに属する固有表現において前記ばらつき測定部で求まった前記並びのパターンの一致により固有表現を抽出するルールと、当該並びのパターンの各品詞のうち少なくとも一部分を当該並びのパターンを求めた際の単語で置き換えたパターンの一致により固有表現を抽出するルールと、を前記使用する又は使用しないルールの各々として、前記ばらつきが最小のクラスタに属する固有表現における前記初期個体を用意し、
前記ばらつきが最小のクラスタ以外に属する固有表現における前記初期個体を、前記ばらつきが最小のクラスタに対して前記自動生成部により生成された抽出規則と、当該抽出規則に例外付与する及び／又は当該抽出規則に特殊化を施すことによって得られるルールと、によって用意することを特徴とする請求項２に記載の規則生成装置。
【請求項４】
前記初期ルールセット生成部が、
前記ばらつきが最小のクラスタ以外に属する固有表現における前記初期個体を、前記ばらつきが最小のクラスタに対して前記自動生成部により生成された抽出規則と、当該抽出規則の各ルールにおいて並びのパターンの各品詞のうち少なくとも一部分が、当該並びのパターンを前記ばらつき測定部にて求めた際の単語に一致する場合を固有表現を抽出する場合から除外することによって定義される例外ルールと、によって用意する例外定義部を含むことを特徴とする請求項３に記載の規則生成装置。
【請求項５】
前記初期ルールセット生成部が、
前記ばらつきが最小のクラスタ以外に属する固有表現における前記初期個体を、前記ばらつきが最小のクラスタに対して前記自動生成部により生成された抽出規則と、以下の(1)及び／又は(2)からなるルールと、によって用意する特殊化部を含むことを特徴とする請求項３または４に記載の規則生成装置。
(1)前記ばらつきが最小のクラスタに対して前記自動生成部により生成された抽出規則の各ルールの並びのパターンにおいて、当該並びのパターンの各品詞を当該並びのパターンを前記ばらつき測定部にて求めた際の単語で置き換えることによって得られるルール
(2)前記ばらつきが最小のクラスタに対して前記自動生成部により生成された抽出規則の各ルールにおいて、当該各ルールが定義される前記周辺の所定数を、前記学習用文章に基づいて、又は所定の品詞変換規則に基づいて、増加させることによって得られるルール
【請求項６】
請求項１ないし５のいづれかに記載の規則生成装置によりクラスタ毎に生成された抽出規則又は当該抽出規則をユーザが修正したものを用いて、入力文章より固有表現を抽出する抽出装置であって、
前記入力文章を形態素解析して、各単語へ分解すると共に各単語の品詞を決定する形態素解析部と、
前記形態素解析されて得られた各単語につき、前記形態素解析された入力文章より当該各単語の周辺の所定数の単語の品詞の並びのパターンに関する度数分布を求め、当該度数分布のばらつきを計測するばらつき測定部と、
前記計測されたばらつきに基づいて、前記各単語をクラスタに分類する分類部と、
前記クラスタ毎に生成された抽出規則又は当該抽出規則をユーザが修正したものを前記入力文章に対して適用し、抽出された単語が、当該適用した抽出規則に対応するクラスタと同じばらつきのクラスタに前記分類部にて分類されている場合に、当該抽出された単語は固有表現であると判断する抽出部と、を備えることを特徴とする抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、規則生成装置及び抽出装置に関し、固有表現のうち特に名前等の個人情報を対象とする際に好適な、固有表現の抽出規則を生成する規則生成装置と、当該抽出規則を用いることによる未知の文章からの固有表現の抽出装置と、に関する。
【背景技術】
【０００２】
テキスト中から固有表現抽出を用いて個人情報を抽出し、別の単語に置換することによって個人情報を削除する技術としては、例えば非特許文献１〜３に示すものが知られている。ここで、固有表現抽出とは、計算機を用いた自然言語処理技術の一つであり、固有名詞（人名、地名など）や日付、時間表現などを抽出する技術である。
【０００３】
また特許文献１には、テキスト情報の秘匿化を行うために、予め定められたルールを用いて、要注意語を抽出し、個人情報を削除する技術が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2006-309406号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】桝井文人, 鈴木伸哉, 福本淳一: "テキスト処理のための固有表現抽出ツールNExT の開発",第8 回言語処理学会年次大会発表論文集,pp.176-179, 2002.
【非特許文献２】情報処理学会論文誌 Vol.43 No.1 Support Vector Machineを用いた日本語固有表現抽出
【非特許文献３】Min Tang et al., "Preserving Privacy in Spoken Language Data bases", Proceedings of the International Workshop on Privacy and Security Issues in Data Mining, ECML/PKDD, Pisa Italy, September, 2004
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
このような固有表現抽出を応用したシステムでは、一般的に固定されたいくつかのルールにもとづいて個人情報を抽出して削除することを特徴としており、未知のルールでしか削除できないような場合については、対応することが不可能である。
【０００７】
すなわち、ルールベースでの固有表現抽出では、ヒューリスティックにルールを予めセットする必要があるため、個人情報の削除タスクでは、タスクに合わせて予め膨大な削除ルールを準備しておく必要がある。本来、個人情報には様々な種類があり、それほど多くの削除ルールを必要としないものもあれば、そうでないものもある。
【０００８】
また、固有表現抽出の中には統計的な手法にもとづいて削除する手法も存在するが、一般的に必ず漏れが発生する。このときに、統計的手法にもとづいて削除を行った場合には、ユーザが内部の削除ルールを適切に理解できないため、どの部分を直せば良いのかがわからず（ユーザに対するフィードバックが無い）、結局一から全て目で見てチェックをしなければならない。
【０００９】
すなわち、統計的手法を用いて固有表現と思われる箇所を抽出すること自体は可能である。しかしながら、個人情報の削除タスクでは、もれなく削除を行う必要があり、最終的には人間（ユーザ）の目での確認が必須となる。統計的手法を用いたのでは、間違いが発生する箇所を人間が予測することができないため、チェック量が膨大になってしまう。（一方、単純なルールベースでの削除であれば、削除ルールが人間の目で理解できるため、修正は容易である。つまり、削除箇所がどのようなルールによって削除されたのかがわかるため、当該ルールを容易に修正できる。）
【００１０】
本発明の第一の目的は、上記従来技術の課題に鑑み、ユーザのチェックが容易なルールベースの手法による固有表現の抽出規則を自動で生成する規則生成装置を提供することにある。
【００１１】
また、本発明の第二の目的は、前記規則生成装置により生成された抽出規則又は当該抽出規則をユーザが修正を施したものを用いて、文章より自動で固有表現を抽出する抽出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記第一の目的を達成するため、本発明は、固有表現を指示するタグが付与された学習用文章を用いて固有表現の抽出規則を生成する規則生成装置であって、前記学習用文章を形態素解析して、各単語へ分解すると共に各単語の品詞を決定する形態素解析部と、前記タグで指示された各固有表現に対して、前記形態素解析された学習用文章より当該各固有表現の周辺の所定数の単語の品詞の並びのパターンに関する度数分布を求め、当該度数分布のばらつきを計測するばらつき測定部と、前記計測されたばらつきに基づいて、前記タグで指示された各固有表現をクラスタに分類する分類部と、前記ばらつきに基づいて分類されたクラスタ毎に、前記学習用文章を対象とした固有表現の削除成績を考慮することにより、前記ばらつき測定部にて求まったパターンをもとに、固有表現の候補単語の周辺の所定数の単語の品詞の並びのパターンの一致に基づいて当該クラスタに属する固有表現を抽出するルールのセットとして、前記抽出規則を生成する規則生成部と、を備えることを第一の特徴とする。
【００１３】
また、上記第二の目的を達成するため、本発明は、前記規則生成装置によりクラスタ毎に生成された抽出規則又は当該抽出規則をユーザが修正したものを用いて、入力文章より固有表現を抽出する抽出装置であって、前記入力文章を形態素解析して、各単語へ分解すると共に各単語の品詞を決定する形態素解析部と、前記形態素解析されて得られた各単語につき、前記形態素解析された入力文章より当該各単語の周辺の所定数の単語の品詞の並びのパターンに関する度数分布を求め、当該度数分布のばらつきを計測するばらつき測定部と、前記計測されたばらつきに基づいて、前記各単語をクラスタに分類する分類部と、前記クラスタ毎に生成された抽出規則又は当該抽出規則をユーザが修正したものを前記入力文章に対して適用し、抽出された単語が、当該適用した抽出規則に対応するクラスタと同じばらつきのクラスタに前記分類部にて分類されている場合に、当該抽出された単語は固有表現であると判断する抽出部と、を備えることを第二の特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
前記第一の特徴によれば、各固有表現につき、その周辺の単語の品詞の並びのパターンの度数分布のばらつきを学習用文章中において求め、当該ばらつきによって固有表現をクラスタに分類し、クラスタ毎に属する固有表現をパターンマッチングによって抽出する抽出規則を自動で求めることができる。
【００１５】
前記第二の特徴によれば、入力文章に対してクラスタ毎に求まった抽出規則を適用して、抽出された単語がさらに、当該適用した抽出規則のクラスタと同じばらつきを有するものである場合に、固有表現として抽出するので、前記第一の特徴による規則生成装置による抽出規則によって固有表現を抽出することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】一実施形態に係る規則生成装置の機能ブロック図である。
【図２】ばらつき測定部の調べる各固有表現に対する分布の概念図である。
【図３】本発明における抽出規則の生成を概念的に説明するための図である。
【図４】規則生成部の機能ブロック図である。
【図５】初期ルールセット生成部において、ばらつき最小クラスタに属する固有表現に対して学習用文章から得られるルールに対して、所定の変換手法を施して新たなルールを求める具体例を説明するための図である。
【図６】自動生成部による処理のフローチャートである。
【図７】図５の具体例に対応した例による、例外定義部による例外ルールの生成例を示す図である。
【図８】規則生成装置により生成された固有表現を抽出するルールセットを用いて、文章より固有表現を抽出する抽出装置の機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
図１は、一実施形態に係る規則生成装置の機能ブロック図である。規則生成装置10は、形態素解析部11、ばらつき測定部12、分類部13及び規則生成部14を備え、予めタグ付与された学習用文章を用いて固有表現を抽出する規則（後述するルールセット）を自動で生成する。当該各部の概要は次の通りである。
【００１８】
形態素解析部11は、予め用意しておく所定の学習用文章を形態素解析して、各単語とその品詞とを特定する。当該学習用文章の例EX1(参照のためEX1と符号を付した)を以下に示す。
【００１９】
[学習用文章の例EX1]
「私は阿比留です。おはようございます。立先生。私は市立山田病院の松本です。本日は松本市立松本病院に出張しています。」
【００２０】
当該学習用文章には、上記の例のような文章本体にさらに、どの箇所が固有表現であるかとその固有表現の種類とを指示するタグが予め付与されている。ここで、学習用文章中の固有表現と、その種類とを、以下のような３つの記号「＜」、「／」及び「＞」で区切って表記することとする。
＜固有表現の箇所／固有表現：種類＞
上記表記を用いると、上記例EX1では、例えば以下のようなタグが付与され、「阿比留」、「松本」及び「立」が名前を表す固有表現であり、「山田病院」及び「松本病院」が所属を表す固有表現であることが表されている。
【００２１】
[学習用文章の例EX1（タグを明示したもの）]
「私は＜阿比留／固有表現：名前＞です。おはようございます。＜立／固有表現：名前＞先生。私は市立＜山田病院／固有表現：所属＞の＜松本／固有表現：名前＞です。本日は松本市立＜松本病院／固有表現：所属＞に出張しています。」
【００２２】
ばらつき測定部12は、上記のように予め固有表現のタグが付与され、且つ形態素解析部11よって各単語と品詞が特定された学習用文章を用いて、固有表現の各単語ごとに、その前後の所定数の単語の品詞分布（品詞並びパターン）を調べ、当該分布のばらつきを測定する。
【００２３】
例えば、固有表現Nにつき、前後2個ずつの単語の品詞Ci (i=1,2,3,4)の以下のような分布を調べるとする。
{C1, C2, N, C3, C4}    …(式1)
この場合、例EX1における固有表現N＝「阿比留」からは、以下のような１種類のみの分布が得られる。
{C1, C2, N, C3, C4}
＝{代名詞（「私」）、助詞（「は」）、固有表現（「阿比留」）、助動詞（「です」）、句読点（「。」）}
【００２４】
前後の所定数の説明例として、上記のように前後2個ずつの単語の品詞Ciで各分布を特定するものとする。学習用文章中にタグとして示されている各固有表現Nk(k=1, 2, ..., n)につき、学習用文章中においてその前後にどのような品詞並びパターンが存在しているかをばらつき測定部12が全て調べることで、以下の情報が明らかとなる。
各分布Pjの品詞並びパターン{C1[ j ], C2[ j ] , Nk, C3[ j ], C4[ j ]}k
分布Pjの種類の総数mk (j=1, 2, ..., mk)
各分布Pjに該当するパターンが学習用文章中に現れた回数fk(Pj)
【００２５】
図２は、ばらつき測定部12によって当該調べられた分布（度数分布）の概念図である。ばらつき測定部12は、各固有表現Nkの分布より測定するばらつきとして、上記分布の総数mkを用いることができる。あるいは、測定するばらつきとして、上記回数fk(Pj)が所定閾値以上であるものの総数を用いてもよい。
【００２６】
分類部13は、各固有表現Nkを、ばらつき測定部12にて測定されたそのばらつきに基づいて、各クラスタへと分類する。一例では、ばらつきの大きさによって各固有表現Nkを順位付けして、当該順位内において所定の区間分けを施し、各区間内に属する固有表現を当該区間に対応する一つのクラスタに属するものとする。
【００２７】
例えば、図３の（２）に概念的に示すように、（１）で測定されたばらつきの大きさによって３段階に分け、ばらつき「小」のクラスタCL1と、ばらつき「中」のクラスタCL2と、ばらつき「大」のクラスタCL3とに各固有表現Nkを分類する。ここでは、例EX1をその一部分に含む学習用文章を用いることで、例EX1における名前を表す３つの固有表現に関して、以下のように分類された例が示されている。
「阿比留」：ばらつき「小」（クラスタCL1に属する）
「松本」：ばらつき「中」(クラスタCL2に属する)
「立」：ばらつき「大」(クラスタCL3に属する)
【００２８】
なお、当該3段階へのクラスタ分けでなくとも、より一般にはn段階へのクラスタ分けが可能であるが、以下、説明のための例として、当該3段階のクラスタCL1〜CL3に分けたものとして、説明を行う。
【００２９】
規則生成部14は、図３の（３）に示すように、分類部13にて分類された各クラスタごとに、属する固有表現を抽出する規則を生成する。当該規則は、従来技術の項で説明したルールベースの手法であり、いわゆるパターンマッチングであって、抽出対象の文章を形態素解析して単語とその品詞を特定したうえで、各単語Nにつき自身の前後の所定数の単語が(式1)のような所定の品詞（及び後述する単語等）の並びになっていれば（並びのパターンがマッチしていれば）抽出するという、個別のルールを複数用意したセットとして生成される。
【００３０】
本発明においてはこのように、通常のパターンマッチングによる抽出の規則に対してさらに、各クラスタ毎に当該規則を生成することで、抽出される単語Nのばらつきをも考慮するようにしたものを、固有表現を抽出する規則とする。当該各クラスタ毎の抽出規則の、各クラスタ間の関係は以下の通りである。
【００３１】
すなわち、当該規則生成部14による抽出規則の生成の際、図３の（３）に示すように、最もばらつきの小さいクラスタCL1に属する固有表現を抽出する規則を、一般的規則R100として最初に生成する。次に、当該規則R100をより特別な場合に対応可能なように複雑化する形で、ばらつきの大きい側のクラスタCL2,CL3に属する固有表現を抽出する規則を特別規則R200,R300として生成する。当該クラスタ毎の規則生成は、以下のような本発明特有の考察に基づいている。
【００３２】
すなわち、図３の（２）に示したばらつき「大」のクラスタCL3に属する、名前を表す固有表現の例「立」や「良」は、名前以外にも様々な文脈での使用が考えられる。例えば「市立」、「良性」といった用法である。そのため、これら「立」や「良」といった単語を文章の全体から抽出すると、その前後の単語・品詞分布は極めてばらつきが大きくなることが考えられ、実際に当該クラスタCL3に属している。従って、当該クラスタCL3に属する単語から固有表現であるものをパターン一致によって選択する規則は、極めて複雑なものとなることが想定される。
【００３３】
一方、図３の（２）に示したばらつき「小」のクラスタCL1に属する、名前を表す固有表現の例「阿比留」や「勅使河原」は、いわゆるめずらしい名字であり、名前以外の用途はほぼ考えられない。そのため、これら「阿比留」や「勅使河原」といった単語の前後の単語・品詞分布のばらつきは小さくなると考えられ、実際に当該クラスタCL1に属している。従って、当該クラスタCL1に属する単語から固有表現であるものをパターン一致によって選択する規則は、比較的単純なものとなることが想定される。
【００３４】
すなわち、名前といった固有表現の中には本来様々な種類があって、パターン一致で抽出する場合、クラスタCL3の単語のように多くの抽出規則を駆使してようやく抽出できるものもあれば、クラスタCL1の単語のように単純な抽出規則のみで抽出可能なものもある。また同じく、中間にあるクラスタCL2に属するは、中程度に複雑な抽出規則が想定される。
【００３５】
従って、本発明では固有表現の抽出に際して、前後の品詞や単語のパターンマッチングによって抽出する方式を取り、且つ候補となる単語のばらつきを考慮したうえで、ばらつきの大きさによって単語の属するクラスタごとに抽出の規則を変更する。このため、ばらつきに応じた規則を規則生成部14が生成する。これにより、従来技術の項で説明した統計的手法と異なり人間が直接確認可能な、抽出するためのパターンとしての規則を、自動で用意することができる。
【００３６】
また、最もばらつきの小さいクラスタCL1から生成される規則R100は名前などの固有表現を抽出するための最も一般的な規則であり、どのクラスタに対しても適用可能な、最も単純な形を取ることとなるので、当該規則をまず生成する。ばらつきの大きい側のクラスタCL2,CL3に対する規則R200,R300は、当該一般的な規則R100からの特別化・複雑化として生成することによって、規則の全体R100,R200及びR300を人間が確認する際にも、その意味合いを把握可能となり、マニュアル修正なども容易に施せるようになる。また、特別化・複雑化として規則を生成する際にも、無駄な規則が生成されることを極力避けることができる。
【００３７】
ここで特に、ばらつきによって分類するという本発明特有の手法を用いなかったとすれば、パターン一致で抽出する規則は膨大且つ複雑なものとなってしまい、人間が理解して修正などを施す際の参照性が確保できない事態が想定される。これに対して本発明では、クラスタ間の階層性を利用でき、従ってまた、無駄な規則の生成が回避される。階層性利用の例として例えば、ばらつき最小のクラスタCL1にマニュアルで修正を施した際は、同様の修正をばらつきの大きなクラスタCL2,CL3においても適用するなどの効率的な作業が可能となる。
【００３８】
上記のような意義を有する規則生成部14による規則生成の詳細につき、以下説明する。図４は、規則生成部14の機能ブロック図である。規則生成部14は、初期ルールセット生成部140、自動生成部145及び生成過程記憶部146を含む。初期ルールセット生成部は例外定義部141及び特殊化部142を含む。
【００３９】
規則生成部14は、図３で説明したように、ばらつき最小のクラスタCL1に属する固有表現の抽出規則を一般的規則として生成したのち、図４の線L1に示すように当該一般的規則を用いることによって、ばらつきの大きい方の各クラスタCL2,CL3に属する固有表現の抽出規則を、特別規則として生成する。当該特別規則を生成する際に、例外定義部141及び特殊化部142が機能する。
【００４０】
初期ルールセット生成部140は、各クラスタ毎に、最終的な抽出規則を求めるための候補としての、初期ルールセットを生成する。自動生成部145は、各クラスタ毎に、当該初期ルールセットの中から各クラスタに属する固有表現を実際に抽出する成績の良いものを自動で選出することにより、最終的な出力としての抽出規則を求める。当該自動選出には、局所探索法、遺伝的アルゴリズム又は焼き鈍し法その他の手法（メタヒューリスティクス又はこれと同等の結果が得られる手法）を利用することができる。
【００４１】
生成過程記憶部146は、初期ルールセット生成部140及び自動生成部145の処理過程を監視し、ばらつきの大きい方の各クラスタCL2,CL3に属する固有表現の抽出規則が、ばらつき最小のクラスタCL1に属する固有表現の抽出規則をどのように変更して得られたものであるかを記憶し、ユーザに当該変更の詳細に関する情報を提供する。
【００４２】
以下、最初に生成される一般的規則における生成処理を説明する。
【００４３】
初期ルールセット生成部140はまず、ばらつき最小のクラスタCL1に属する各固有表現Nkより、図２で説明したような当該固有表現Nkが学習用文章中において有する分布すなわち前後の品詞並びパターンP1, P2, ..., Pmkを、ばらつき測定部12より取得する。当該各パターンP1, P2, ..., Pmkが、固有表現Nkをパターンマッチングで抽出するためのパターンの候補となる。以降これら「パターン」を、パターンマッチングで抽出するための規則として用いる点を明確化するために、「ルール」と呼ぶ。また、各固有表現Nkより当該ルールを取得することで、当該クラスタCL1に属する全ての固有表現より得られたルールの全体をPi (i=1, 2, ..., n)とする。
【００４４】
初期ルールセット生成部140は、当該ばらつき測定部12でクラスタCL1の全ての固有表現Nkより取得した各ルールPi (i=1, 2, ..., n)に対して、所定のパターン変換手法を施すことで固有表現を抽出できる可能性のある新たなルールを求め、当該新たなルールを当初の各ルールPi (i=1, 2, ..., n)に加えたものとして、初期ルールセットを生成する。すなわち、当初の各ルールPi (i=1, 2, ..., n)からそれぞれ新たなルールPij(j=1, 2, ..., F(i))が求まったとすると、初期ルールセットは以下のようになる。
{P1, P11, P12, ..., P1F(1), P2, P21, ..., P2F(2), P3, ..., Pn, ..., PnF(n)}  …(式2)
【００４５】
当該所定のパターン変換手法は以下の通りである。ここで、説明のため、固有表現Nkを抽出する１つの当初のルールPiを、前述の例と同様に、抽出候補の単語Xの前後2単語の品詞の並びが以下の所定の並びである場合に抽出するものとする。
{C1[ i ], C2[ i ] , X, C3[ i ], C4[ i ]}k
【００４６】
ここで、上記単語Xの前後の各品詞C1[ i ], C2[ i ] , C3[ i ], C4[ i ]に関しては、単語Xが固有表現Nkであるとしてばらつき測定部12にて当該Nkの分布Piを求めた際に、学習用文章において当該各品詞が具体的に何の単語であるか、が求まっている。すなわち、分布Piの具体例は、図２で示したように学習用文章から抽出されたfk(Pi)個が存在するので、各品詞C1[ i ], C2[ i ] , C3[ i ], C4[ i ]に関して、その具体的な単語が、重複を含めてfk(Pi)個求まっている。なおここで、分布Piに対応する固有表現Nkが複数存在する場合は、対応する全ての固有表現Nkよりこうして学習用文章にて得られている具体的な単語を利用するものとする。
【００４７】
そこで、所定のパターン変換手法として、各品詞C1[ i ], C2[ i ] , C3[ i ], C4[ i ]をそれぞれ、当該学習用文章にて求まっている具体的な単語で置き換えることで、新たなルールを求めることができる。各品詞C1[ i ], C2[ i ] , C3[ i ], C4[ i ]に対応する具体的な単語が、それぞれN1[ i ], N2[ i ] , N3[ i ], N4[ i ]種類あったとすると、単語に置き換えない場合を含めることで、当該パターンPiから以下の数M個分の新たなルールを求めることができる。なお、全体から1を減じているのは、4つ全ての品詞を単語に置き換えない場合を除外するためである。
M＝( N1[ i ] +1 )( N2[ i ] + 1 )( N3[ i ] + 1 ) ( N4[ i ] + 1) − 1
【００４８】
ただし当該置き換えの際、品詞が「句読点」である場合は、置き換えるべき単語が存在しないので、置き換えは行わないものとする。例えば、上記品詞 N4[ i ]が「句読点」であり、その他の品詞は「句読点」ではない場合、置き換え可能な品詞はC1[ i ], C2[ i ] , C3[ i ]の3つであるので、当該パターンPiから求められる新たなルールの個数Mは以下のようになる。
M＝( N1[ i ] +1 )( N2[ i ] + 1 )( N3[ i ] + 1 ) − 1
【００４９】
あるいは、品詞が「句読点」である場合も、その具体的な「単語」が「。」（句点）又は「、」（読点）であるものとして、単語の場合と同様に置き換えを実施してもよい。
【００５０】
なおまた、当該所定のパターン変換手法による置き換えの際、次の追加的処理を施してもよい。すなわち、単語が当該ルールの所定箇所における品詞の具体例として現れた回数が、所定回数より少ない、あるいは図２で示したように学習用文章から抽出されたfk(Pi)個のパターン全体数に対する所定割合より少ない場合は、当該単語を当該ルールにおける当該位置の品詞の置き換えには利用しないようにしてもよい。
【００５１】
なおまた、当該置き換えを全ての場合につき網羅的に実施して新たに得られるルールの数が膨大となる場合は、置き換える個数に所定の上限を設けてもよい。
【００５２】
図５は、上記所定のパターン変換手法により新たに得られるルールの具体例を説明する図である。ここでは、学習用文章として例EX1を想定し、固有表現「阿比留」から求まった分布P1の、１つ（のみ）の具体例Ｆ１「私は阿比留です。」によって、前述した固有表現Xを抽出する以下の１つのルールP1が求まっているとする。
P1＝{代名詞、助詞、X、助動詞、句読点}
図５に示すように、当該当初のルールP1からは、「句読点」の置き換えは行わないものとして、所定のパターン変換手法によって「品詞」を具体例Ｆ１の単語で置き換えることにより、7(＝2*2*2−1)個の新たなルールP1-1〜P1-7が得られることとなる。
【００５３】
自動生成部145は、ばらつき最小のクラスタCL1に属する全ての固有表現Nkより初期ルールセット生成部140が上記生成した初期ルールセットを用いて、当該初期ルールセット内において、学習用文章からのばらつき最小のクラスタCL1に属する各固有表現Nkの抽出成績のよいものを選ぶ処理を行うことで、当該クラスタCL1に対するルールセットを自動で生成する。当該ルールセットが、図３の一般的規則R100である。当該自動生成の処理は以下の通りである。
【００５４】
まず、初期ルールセットはその生成過程によって(式2)のような形となるが、ここでは説明の明確化のために符号を改めて各ルールをRi(i=1, 2, ..., n)として、初期ルールセットを当該n個からなるものとして、以下のように表すこととする。
(R1, R2, ..., Rn)
【００５５】
上記表記により、自動生成部145では、初期ルールセット(R1, R2, ..., Rn)の中から実際の抽出に使うルールのみを選別して残すという形で、最終的な出力としての当該クラスタCL1のルールセットを生成する。このため、候補となるルールセットを所定数用意して、焼き鈍し法や遺伝的アルゴリズムを応用した手法によって、当該用意された所定数を固有表現を抽出する成績のよいものへと変化させた後、その中から最終的なルールセットを選ぶ。
【００５６】
当該処理を説明するために、当該候補として所定数用意され、順次変化してゆくルールセットの各々を「個体」と呼ぶこととする。また、個体において使われるルールを「1」で、使われないルールを「0」で表す、という記法を用いる。例えば、初期ルールセットが3個のルールからなる(R1, R2, R3)であれば、(1, 0, 1)によって、ルールR1及びR3を使用し、ルールR2を使用しない個体を表すものとする。
【００５７】
図６は自動生成部145による処理のフローチャートである。ステップS1では、次のような手法によって所定数の初期個体を用意する。すなわち、初期ルールセット(R1, R2, ..., Rn)から用意する初期個体を、個別のルールRiを学習用文章に適用した際の成績に基づいた確率によって当該ルールRiの箇所における「1」を発生させることによって、所定数(m個とする)用意する。なお、確率に基づいて用意するため、当該m個の中には、同種の個体が複数含まれている場合もあり、また同様に、後述のステップS2の摂動によって同種の個体が生ずる場合もある。
【００５８】
この際、所定の変換式に従って、成績が良いほど高い確率とすればよい。また、成績にはF値を採用することができる。F値は、以下の一連の[式1A]のようにして適合率(Precision)及び再現率(Recall)を求めたうえで計算することができる。
【００５９】
[式1A]
適合率(Precision)＝(ルールRiによって抽出されたクラスタCL1に属する固有表現の数)／(ルールRiによって抽出された単語の数)
再現率(Recall)＝(ルールRiによって抽出されたクラスタCL1に属する固有表現の数)／(クラスタCL1に属する固有表現の全ての数)
F値＝2／(1／Recall ＋ 1／Precision)
【００６０】
例えば、初期ルールセットが3個のルールからなる(R1, R2, R3)であって、各ルールR1, R2, R3のF値から定まる確率が90%, 70%, 30%であれば、個体(x, y, z)を、xが90%の確率で、yが70%の確率で、zが30%の確率で、それぞれ「1」となるようにして所定数m個だけ用意する。
【００６１】
以上、ステップS1で所定数m個の初期固体が生成されると、ステップS2へ進む。ステップS2では、当該m個の個体群の各々に摂動を施す。摂動とは、所定確率に従って個体の各箇所の「1」又は「0」を反転させることによって個体を変化させることであり、当該反転をビット反転と呼ぶ。ビット反転の確率は、以下のように定めればよい。
【００６２】
まず、各個体の全体としての成績xを、上記[式1A]と同様にして、F値によって計算する。だだしこの際、[式1A]における『ルールRiによって抽出された』の部分を『当該個体にて「1」となっている全てのルールRiを適用することによって抽出された』と置き換える。すなわち、各個体に属するルール全体の適用結果としての成績xを、当該個体の定義するルールセットの成績として求める。
【００６３】
また、初期ルールセット内の各ルールRiの成績yiは、既にステップS1にて求まっている。当該個体全体の成績xと、各ルールRiの成績yiとを用いて、以下のようにビット反転の確率を定める。
【００６４】
(1)ルールRiが当該個体内で使われている場合に、当該Riの「1」を「0」へと反転させ、使われないようにする確率P１→０
P１→０ ＝ {1 − f(x)}*{1 − g(yi)}  …(式11)
(2)ルールRiが当該個体内で使われていない場合に、当該Riの「0」を「1」へと反転させ、使われるようにする確率P０→１
P０→１ ＝ {1 − F(x)}*G(yi)  …(式12)
ここで、上記(式11)及び(式12)において、各関数f(x), g(yi), F(x), G(yi)は0以上1以下の値域を取り、入力される成績の値に対して単調増加又は非減少となる所定の関数を用いることができる。当該各関数はルールRi毎に定めてもよい。
【００６５】
以上、ステップS2にて摂動を施すと、ステップS3へ進み、収束条件が満たされたかを判断する。収束条件としては、[1]ステップS2の摂動が所定回数施されたか、あるいは[2]当該個体の成績(F値)が所定値以上となったか、を課すことができる。収束条件が満たされていれば、ステップS4へと進み、満たされていなければ、ステップS2へ戻り摂動を継続する。
【００６６】
なお、上記[2]の収束条件を用いる場合は、図６のフローはステップS1で所定数の初期個体が用意された後、各個体毎にステップS2及びS3のループが実行されることとなる。この場合、個体毎に摂動の回数は変動しうる。例えば、ある個体は3回摂動を受けた後に収束条件に達するが、ある個体は5回摂動を受けた後に収束条件に達する、といったことがありうる。また、当該[2]の条件と[1]の条件の両方を課してもよい。
【００６７】
ステップS4では、当該摂動を施し終えた各個体が表すルールセット内において、包含関係にあるルールを削除してから、ステップS5へ進む。すなわち、ステップS4では、あるルールセットにおいてルールRiを適用した抽出結果が、ルールRjを適用した抽出結果を包含する場合、当該包含されるルールRjは包含するRiに対して冗長であるので、当該包含されるルールRjのビットを「0」として、当該包含されるルールRjを削除する。例えば、ルール間の包含関係の例として、図５のルールP1は、当該ルールから新たに得られるルールP1-1〜P1-7の全てを包含している。
【００６８】
以上、ステップS4を完了すると、自動生成部145ではステップS1で用意した所定数のルールセットの、摂動等処理された後のものが得られている。ステップS5では、自動生成部145は当該処理された後の複数のルールセットの中から、当該ばらつき最小のクラスタCL1に対するルールセットとして、成績(F値)が最高のルールセットを選び、規則生成部14の出力(図3の一般的規則R100)となし、図６のフローは終了する。
【００６９】
あるいは、ステップS5では、成績(F値)が所定値以上のルールセットの中から、属するルールの個数(「1」のビットが立っている個数)が最小となるものを選んで出力としてもよい。いずれの選び方を採用した場合も、最終出力としての一般的規則R100は、ステップS2でルールセットの成績を定義したのと同様に、当該選択されたルールセットに属する個別のルールを全て適用するものとなる。
【００７０】
以上、規則生成部14によるばらつき最小のクラスタCL1に対するルールセットの生成を説明した。次に、当該生成結果を利用することによる、ばらつきの大きいクラスタCL2及びCL3に対するルールセットの生成を説明する。生成手法はクラスタCL2及びCL3で同一であるので、これらの任意のものを表すクラスタCLi(＝CL2又はCL3)に対するルールセットの生成として説明する。
【００７１】
規則生成部14では、ばらつきの大きなクラスタCLiのルールセット生成に際しても、処理の枠組み自体はばらつき最小クラスタCL1の生成と共通の枠組みとなる。すなわち、初期ルールセット生成部140が初期ルールセットを用意した後、自動生成部145が図６のフローに従って、初期ルールセットを元に複数の初期個体を生成して処理を行うこととなる。ただし、以下説明するように、個別の処理自体が異なる。
【００７２】
初期ルールセット生成部140は、クラスタCLiに対する初期ルールセットを生成する。当該生成する各実施形態を、例外定義部141及び特殊化部142が担う。ここで、ばらつき最小クラスタCL1に対して生成されたルールセットを、一般ルールセットと呼び、以下のように各ルールRGi(i=1, 2, ..., n)から構成されているものとする。
(RG1, RG2, ..., RGn)
【００７３】
例外定義部141は、一般ルールセット内の各ルールRGiに対する例外ルールRXj (j=1, 2. ..., m)を求めることで、初期ルールセットを以下のように生成する。
(RG1, RG2, ..., RGn, RX1, RX2, ..., RXm)  …(式20)
【００７４】
例外ルールとは、一般ルールセット内の各ルールRGiにおいて「ある品詞a」として指定されている箇所を「ある品詞a、ただし当該品詞aが具体的な単語bである場合を除く」とするものである。ここで、「具体的な単語b」に関しては、図５で説明したように、ばらつき最小のクラスタCL1に属する各固有表現Nkの分布を求めた際の具体例を参照して定めることができる。従って、一般ルールセット内の各ルールRGiにおいて特定の品詞として指定されている箇所を、当該特定の品詞が特定の単語である場合を除く全ての場合を列挙することで、複数の例外ルールRXj (j=1, 2. ..., m)を自動で定めることができる。
【００７５】
図７は、図５の例に対応させた、例外ルールを求める例を示す図である。ここでは、一般ルールセット内の一つのルールとして図5と同様のルールP1があり、当該ルールが一つの具体例F1から求まっている場合を示している。当該ルールP1内における「品詞」が、具体例F1の各「単語」である場合を除外するようにすることで、例外ルールP2-1〜P2-7が定まる。
【００７６】
なお、あらゆる場合を列挙して例外ルールの数が膨大になる場合は、除外する個数に所定の上限を設けるようにしてもよい。
【００７７】
特殊化部142は、一般ルールセット内の各ルールRGi(i=1, 2, ..., n)を対象として、ばらつき最小クラスタCL1に対して図５で説明したのと同様の手法(特殊化)を適用して、「品詞」として指定されている箇所を「特定の単語」（クラスタCL1の各固有表現の分布を求めた際に学習用文章にて与えられている）に置き換えることによって、複数の特殊化ルールRSi(i=1, 2, ..., k)を求め、以下の(式21)のように初期ルールセットを生成する。なお、当該特殊化で生成される初期ルールセットは、(式2)で与えられるばらつき最小クラスタCL1における初期ルールセットの部分集合となる。なおまた、ルール数が膨大となる場合は、「特定の単語」へと置き換える数に所定の上限を設けてもよい。
(RG1, RG2, ..., RGn, RS1, RS2, ..., RSk)  …(式21)
【００７８】
特殊化部142は上記特殊化の代わりに、あるいは上記特殊化に加えて、一般ルールセット内の各ルールRGi(i=1, 2, ..., n)において指定されている固有表現の前後第一の所定数の品詞(又は単語)を、より多くの前後第二の所定数の品詞まで拡張するようにしてもよい。例えば、各ルールRGiが(式1)のように固有表現の候補単語Nの前後それぞれ2単語のパターンマッチングとして与えられていれば、前後それぞれ1単語追加して、固有表現の候補単語Nの前後それぞれ3単語のパターンマッチングへと拡張してもよい。
【００７９】
当該拡張の際に、拡張される箇所における具体的な品詞を定める必要があるが、各ルールRGiにて指定されている品詞パターンの前後に生じうる品詞パターンを、学習用文章を対象としてばらつき最小のクラスタCL1内の固有表現によって各ルールRGiにつき対応する固有表現をキーとして品詞パターンを再検索して、各ルールRGiにつき存在する拡張パターンを定めてもよい。あるいは、各ルールRGiにおける品詞パターンに対して、所定の対応表を設けておくことで1つ以上の拡張パターンを予め定めておいてもよい。
【００８０】
以上、例外定義部141と特殊化部142との個別によるばらつきの大きな側のクラスタCLiに対する初期ルールセットの生成を説明したが、両者を併用して、すなわち(式20)及び(式21)を併用して以下の(式22)のように初期ルールセットを定めてもよい。
(RG1, RG2, ..., RGn, RX1, RX2, ..., RXm, RS1, RS2, ..., RSk)  …(式22)
【００８１】
自動生成部145は、初期ルールセット生成部140がクラスタCLiに対して生成した初期ルールセットを用いて、当該クラスタに対するルールセットを生成する。この際も、ばらつき最小クラスタCL1におけるのと同様の枠組みの図６のフローに従い、各ステップの処理は以下の通りである。
【００８２】
ステップS1では、クラスタCLiの初期ルールセットを対象として、ばらつき最小クラスタCL1の場合と同様の処理によって所定数の初期個体を用意して、ステップS2へと進む。
【００８３】
ステップS2では、各個体に対して摂動を施し、ステップS3へ進む。この際、成績を定めるためのF値を定める前記[式1A]において、「クラスタCL1に属する固有表現」の代わりに、「クラスタCLiに属する固有表現」とする。すなわち、成績は当該対象としているクラスタCLiに属する固有表現の抽出成績によって定める。
【００８４】
ステップS3では、ばらつき最小クラスタCL1の場合と同様の収束判定がなされ、収束していればステップS4へ進み、していなければ再度ステップS2へ戻る。ステップS4も、ばらつき最小クラスタCL1の場合と同様に、包含関係にあるルールの削除を実施する。最終的にステップS5にて、当該自動生成部145が当該クラスタCLiの固有表現を抽出するルールセットとして出力するルールセットも、ばらつき最小クラスタCL1の場合と同様に、摂動を受けた複数のルールセットにおいてF値が最大のもの、又は所定以上であって且つ含まれるルール数が最小のもの、となる。
【００８５】
生成過程記憶部146は、ばらつきが大きい側のクラスタに対して以上のようにして求まったルールセットが、ばらつき最小クラスタCL1に対して求まったルールセットをもとにして初期ルールセット生成部140及び自動生成部145にてどのような修正を施されて得られたものであるか、を記録し、ユーザが各ルールセットに対してマニュアル修正等を施す際の便宜とすべく、当該修正の情報を提供する。例えば、固有表現を含む原文、すなわち当該固有表現が学習用文章において現れた箇所と、当該箇所の当該固有表現の抽出に用いたルールとを提示することで、修正情報を提供する。
【００８６】
以上、規則生成装置10による、各固有表現のばらつきを考慮して定まるクラスタ毎の、固有表現の抽出ルールセットの生成について説明した。図8は、当該規則生成装置10の生成したクラスタ毎の固有表現抽出ルールセットを用いて、未知の文章から固有表現を抽出する抽出装置の機能ブロック図である。抽出装置20は、(抽出側)形態素解析部21、(抽出側)ばらつき測定部22、(抽出側)分類部23及び抽出部24を備える。以下、当該抽出装置20の説明を行う。
【００８７】
形態素解析部21は、入力としての未知の文章を受け取り、規則生成装置10の形態素解析部11と同様に、当該文章を形態素解析して各単語及びその品詞を特定する。なお、当該入力としての未知の文章は、固有表現を指示するタグが付与されていない点において「未知」であり、当該抽出装置20により、未知の文章内より固有表現が自動で抽出される。
【００８８】
ばらつき測定部22は、未知の文章に対する形態素解析部21による形態素解析の結果を用いて、含まれる各単語を特定すると共に、当該各単語の分布を求め、当該分布のばらつきを測定する。すなわち、当該処理は規則生成装置10のばらつき測定部12と同様の分布を求める処理を、未知の文章から抽出された各単語を対象として、未知の文章内で実施することに相当する。従って、ばらつき測定部22にて分布を求める際には、規則生成装置10のばらつき測定部12と同一の所定数を用いて、各単語の前後の所定数の単語を調べればよい。
【００８９】
分類部23は、ばらつき測定部22によって各単語につき調べられたばらつきを順位づけして、各単語を規則生成装置10の分類部13と同様の基準でクラスタへと分類する。例えば(規則生成装置10側の)分類部13が各固有表現のばらつきの大きさを順位付けして、当該順位による相対頻度のグラフによって所定区間分けることによってクラスタ分類を施していれば、当該分類部13でも同様に相対頻度グラフ内の同一の所定区間によってクラスタ分類を行えばよい。
【００９０】
ここでは、説明のために両方の分類部13,23は、図3で説明したようなばらつき「小」、「中」及び「大」の3段階の分類によるクラスタ分けを行ったものとし、抽出装置20側においても当該クラスタをそれぞれCL1, CL2及びCL3と呼ぶこととする。
【００９１】
抽出部24は、規則生成装置10の生成したクラスタ毎の固有表現抽出のルールセットを当該未知の文章に適用して、固有表現を抽出する。すなわち、各クラスタに対応するルールセットを適用して単語を抽出した上でさらに、当該抽出された単語に対して分類部23が分類を実施したクラスタが、当該適用したルールセットに対応するクラスタと一致する場合に、当該抽出された単語は固有表現であると判断する。
【００９２】
例えば、図3の表記を用いてクラスタCL1, CL2及びCL3の固有表現の抽出ルールセットをそれぞれR100,R200及びR300とする。未知の文章にルールセットR100,R200及びR300をそれぞれ適用して抽出された単語W1,W2及びW3に対して、さらに当該単語W1,W2及びW3が分類部23にてそれぞれクラスタCL1,CL2及びCL3に属するものとして分類されているのであれば、当該単語は固有表現であるものとして判断され、抽出装置20による最終的な抽出結果とされる。
【００９３】
逆に例えば、未知の文章にルールセットR100を適用して単語W1が抽出されたが、当該単語W1は分類部23にてクラスタCL1ではなくCL2又はCL3に属するものとして分類されていたのであれば、当該単語W1は固有表現ではないと判断する。
【００９４】
なお、抽出装置20にて利用するクラスタ毎のルールセットは、規則生成装置10が生成したそのままのものではなく、当該生成されたものに対してユーザによりマニュアルで修正が施されたものであってもよい。
【００９５】
以下、本発明の補足事項を説明する。規則生成装置10側において、学習用文章EX1における名前としての固有表現「立」を扱うような場合、単語「市立」のように、形態素解析を施して得られた単語の一部分に固有表現ではない「立」が現れている場合があるが、このような場合も、単語の一部分である旨の情報をフラグとして付与した上で、前後の所定数の単語の品詞の並びは同じでも当該フラグの有無によって異なる分布であるものとして、ばらつき測定部22によって求められる分布の１つにカウントするものとする。
【００９６】
同様に、所属を表す固有表現の「松本病院」における「松本」は名前を表す固有表現の「松本」とは異なるが、名前としての「松本」の分布を求める場合にはやはり、「松本病院」という単語の一部である情報をフラグとして付与したうえで、分布を求めるものとする。
【００９７】
ただし、上記のようにばらつき測定部12にてその他の単語又は固有表現の一部であるものとしてフラグが付与された分布に関しては、規則生成部14で初期ルールセットを生成する際には用いないものとする。従って、ある固有表現が単語又は固有表現の一部分である旨の情報は規則生成装置10側のクラスタ分類の際のみ利用され、抽出装置20側においてはそのような一部分である旨の情報は利用されない。
【００９８】
規則生成装置10及び抽出装置20においては固有表現一般を対象とした処理を行うことができるが、ばらつきの差異をより顕著に生じうるものと考えられる一例として、当該固有表現を個人情報を表すもの、特に名前に限定してもよい。当該限定する際は、規則生成装置10に入力する学習用文章を準備する際に、タグを付与する固有表現に対応する限定を施すようにすればよい。
【００９９】
抽出装置20はさらに、当該抽出した個人情報などの固有表現を当初入力された文章から削除したものを出力するようにしてもよい。当該削除した際は、削除された箇所が明らかになるようにして、削除した文章を出力してもよい。
【０１００】
規則生成装置10及び抽出装置20においては、対象とする文章を医療関連の文章としてもよい。
【０１０１】
本発明においては、固有表現の候補単語における前後の所定数の単語の品詞などによるパターンマッチングにて抽出する個別のルールを定義した。当該前後の所定数を拡張して、(式1)のような前方及び後方に所定数のパターンの場合に加えて、前方のみ又は後方のみに所定数のパターンが存在する場合も含めた、固有表現の候補単語における周辺の所定数の単語などによるパターンマッチングによっても、本発明は実施可能である。すなわち、前後の所定数の場合に加えて、前方のみパターンが定義され後方はゼロ、また逆に後方のみパターンが定義され前方はゼロの場合をも考慮してもよい。
【符号の説明】
【０１０２】
10…規則生成装置、11…形態素解析部、12…ばらつき測定部、13…分類部、14…規則生成部、140…初期ルールセット生成部、141…例外定義部、142…特殊化部、145…自動生成部、146…生成過程記憶部、20…抽出装置、21…形態素解析部、22…ばらつき測定部、23…分類部、24…抽出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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