(57)【要約】情報システム構築に関する提案書や仕様書等というような、特定の案件に関する文書群でのみ成り立つ同義語のある文書の曖昧さを改善するために、同義語抽出システムは、分析対象である文書の入力を受け付ける文書入力部と、文書中の各文および複合語に形態素解析および構文解析を適用し、各単語の品詞や係り受け関係を抽出する単語分析部と、各単語の共起語による共起語ベクトルを抽出する共起情報抽出部と、共起語ベクトルに追加すべき攪乱値を、単語ペアの出現数あるいは出現頻度、文書量、文書中の単語のバリエーション数の少なくとも一つから算出する攪乱値算出部と、攪乱値を用いた補正コサイン類似度に基づき、同義関係を持つ単語ペア候補を同義語として推定する同義候補推定部と、推定した同義候補語を提示する同義候補出力部と、を少なくとも具備する。
2014002775.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書を分析して同義語を抽出する同義語抽出システムであって、
分析対象である文書の入力を受け付ける文書入力部と、
前記文書中の各文および複合語に形態素解析および構文解析を適用し、各単語の品詞や係り受け関係を抽出する単語分析部と、
各単語の共起語ベクトルを、単語間の文脈情報として抽出する共起情報抽出部と、
前記共起語ベクトルに追加すべき攪乱値を、単語ペアの出現数あるいは出現頻度、文書量、文書中の単語のバリエーション数の少なくとも一つから算出する攪乱値算出部と、
前記攪乱値を用いた補正コサイン類似度に基づき、同義関係を持つ単語ペア候補を同義語候補として推定する同義語候補推定部と、
推定した同義語候補を提示する同義語候補出力部と、
を少なくとも具備することを特徴とする同義語抽出システム。
【請求項２】
文書を分析して同義語を抽出する同義語抽出システムであって、
分析対象である文書の入力を受け付ける文書入力部と、
前記文書中の各文および複合語に形態素解析および構文解析を適用し、各単語の品詞や係り受け関係を抽出する単語分析部と、
各単語の共起語ベクトルを集約した概念ベクトルを、単語間の文脈情報として抽出する概念情報抽出部と、
前記概念ベクトルに追加すべき攪乱値を、単語ペアの出現数あるいは出現頻度、文書量、文書中の単語のバリエーション数、共起語の概念集約階層の少なくとも一つから算出する攪乱値算出部と、
前記攪乱値を用いた補正コサイン類似度に基づき、同義関係を持つ単語ペア候補を同義語候補として推定する同義語候補推定部と、
推定した同義候語補を提示する同義語候補出力部と、
を少なくとも具備することを特徴とする同義語抽出システム。
【請求項３】
単語の品詞や構文の情報を収集して蓄積する単語データベースであって、前記単語分析部からの特定の単語に関する問い合わせに対し、単語の品詞や構文に関連する情報を検索し応答する、前記単語データベースを具備することを特徴とする請求項１又は２に記載の同義語抽出システム。
【請求項４】
単語の品詞や構文の情報を収集して蓄積する単語データベースであって、前記単語分析部からの特定の単語に関する問い合わせに対し、単語の品詞や構文に関連する情報を検索し応答する、前記単語データベースと、
単語の一般概念を体系付けた一般概念情報を収集して蓄積する概念データベースであって、前記概念情報抽出部からの特定の単語に関する問い合わせに対し、単語の意味や用法に関連する一般概念情報を検索し応答する、前記概念データベースと、
を具備することを特徴とする請求項２に記載の同義語抽出システム。
【請求項５】
前記分析対象である文書は、特定のプロジェクト案件に関する開発文書であることを特徴とする請求項１又は２に記載の文書中の同義語抽出システム。
【請求項６】
前記攪乱値算出部により算出される攪乱値が、前記単語ペアの文書中の組み合わせ数の増加に伴い増加することを特徴とする請求項１又は２に記載の同義語抽出システム。
【請求項７】
前記攪乱値算出部により算出される攪乱値が、前記分析対象の文書量の増加に伴い増加することを特徴とする請求項１又は２に記載の同義語抽出システム。
【請求項８】
文書を分析して同義語を抽出する同義語抽出方法であって、
分析対象である文書の入力を受け付ける文書受付工程と、
前記文書中の各文および複合語に形態素解析および構文解析を適用し、各単語の品詞や係り受け関係を抽出する単語情報抽出工程と、
各単語の共起語ベクトルを、単語間の文脈情報として抽出する共起情報抽出工程と、
前記共起語ベクトルに追加すべき攪乱値を、単語ペアの出現数あるいは出現頻度、文書量、文書中の単語のバリエーション数の少なくとも一つから算出する攪乱値算出工程と、
前記攪乱値を用いた補正コサイン類似度に基づき、同義関係を持つ単語ペア候補を同義語候補として推定する同義語候補推定工程と、
推定した同義語候補を提示する同義語候補出力工程と、
を少なくとも含むことを特徴とする同義語抽出方法。
【請求項９】
文書を分析して同義語を抽出する同義語抽出方法であって、
分析対象である文書の入力を受け付ける文書受付工程と、
前記文書中の各文および複合語に形態素解析および構文解析を適用し、各単語の品詞や係り受け関係を抽出する単語情報抽出工程と、
各単語の共起語ベクトルを集約した概念ベクトルを、単語間の文脈情報として抽出する概念情報抽出工程と、
前記概念ベクトルに追加すべき攪乱値を、単語ペアの出現数あるいは出現頻度、文書量、文書中の単語のバリエーション数、共起語の概念集約階層の少なくとも一つから算出する攪乱値算出工程と、
前記攪乱値を用いた補正コサイン類似度に基づき、同義関係を持つ単語ペア候補を同義語候補として推定する同義語候補推定工程と、
推定した同義候語補を提示する同義語候補出力工程と、
を少なくとも含むことを特徴とする同義語抽出方法。
【請求項１０】
前記単語情報抽出工程は、単語の品詞や構文の情報を収集して蓄積する単語データベースに、特定の単語を問い合わせて、単語の品詞や構文に関連する情報を抽出する、請求項８又は９に記載の同義語抽出方法。
【請求項１１】
前記単語情報抽出工程は、単語の品詞や構文の情報を収集して蓄積する単語データベースに、特定の単語を問い合わせて、単語の品詞や構文に関連する情報を抽出し、
前記概念情報抽出工程は、単語の一般概念を体系付けた一般概念情報を収集して蓄積する概念データベースに、特定の単語を問い合わせて、単語の意味や用法に関連する一般概念情報を抽出する、
請求項９に記載の同義語抽出方法。
【請求項１２】
前記分析対象である文書は、特定のプロジェクト案件に関する開発文書であることを特徴とする請求項８又は９に記載の文書中の同義語抽出方法。
【請求項１３】
前記攪乱値算出工程により算出される攪乱値が、前記単語ペアの文書中の組み合わせ数の増加に伴い増加することを特徴とする請求項８又は９に記載の同義語抽出方法。
【請求項１４】
前記攪乱値算出工程により算出される攪乱値が、前記分析対象の文書量の増加に伴い増加することを特徴とする請求項８又は９に記載の同義語抽出方法。
【請求項１５】
コンピュータに文書を分析させて、同義語を抽出させる同義語抽出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記コンピュータに、
分析対象である文書の入力を受け付ける文書受付手順と、
前記文書中の各文および複合語に形態素解析および構文解析を適用し、各単語の品詞や係り受け関係を抽出する単語情報抽出手順と、
各単語の共起語ベクトルを、単語間の文脈情報として抽出する共起情報抽出手順と、
前記共起語ベクトルに追加すべき攪乱値を、単語ペアの出現数あるいは出現頻度、文書量、文書中の単語のバリエーション数の少なくとも一つから算出する攪乱値算出手順と、
前記攪乱値を用いた補正コサイン類似度に基づき、同義関係を持つ単語ペア候補を同義語候補として推定する同義語候補推定手順と、
推定した同義語候補を提示する同義語候補出力手順と、
を少なくとも実行させる同義語抽出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１６】
コンピュータに文書を分析させて、同義語を抽出させる同義語抽出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記コンピュータに、
分析対象である文書の入力を受け付ける文書受付手順と、
前記文書中の各文および複合語に形態素解析および構文解析を適用し、各単語の品詞や係り受け関係を抽出する単語情報抽出手順と、
各単語の共起語ベクトルを集約した概念ベクトルを、単語間の文脈情報として抽出する概念情報抽出手順と、
前記概念ベクトルに追加すべき攪乱値を、単語ペアの出現数あるいは出現頻度、文書量、文書中の単語のバリエーション数、共起語の概念集約階層の少なくとも一つから算出する攪乱値算出手順と、
前記攪乱値を用いた補正コサイン類似度に基づき、同義関係を持つ単語ペア候補を同義語候補として推定する同義語候補推定手順と、
推定した同義候語補を提示する同義語候補出力手順と、
を少なくとも実行させる同義語抽出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１７】
前記単語情報抽出手順は、単語の品詞や構文の情報を収集して蓄積する単語データベースに、特定の単語を問い合わせて、単語の品詞や構文に関連する情報を抽出する、請求項１５又は１６に記載の同義語抽出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１８】
前記単語情報抽出手順は、単語の品詞や構文の情報を収集して蓄積する単語データベースに、特定の単語を問い合わせて、単語の品詞や構文に関連する情報を抽出し、
前記概念情報抽出手順は、単語の一般概念を体系付けた一般概念情報を収集して蓄積する概念データベースに、特定の単語を問い合わせて、単語の意味や用法に関連する一般概念情報を抽出する、
請求項１６に記載の同義語抽出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１９】
前記分析対象である文書は、特定のプロジェクト案件に関する開発文書であることを特徴とする請求項１５又は１６に記載の文書中の同義語抽出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２０】
前記攪乱値算出手順により算出される攪乱値が、前記単語ペアの文書中の組み合わせ数の増加に伴い増加することを特徴とする請求項１５又は１６に記載の同義語抽出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２１】
前記攪乱値算出手順により算出される攪乱値が、前記分析対象の文書量の増加に伴い増加することを特徴とする請求項１５又は１６に記載の同義語抽出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、同義語抽出システム、方法および記録媒体に関し、特に、情報システム構築に関する提案書や仕様書等といった、特定の案件に関する文書群でのみ成り立つ同義語のある文書から、同義語を抽出する同義語抽出システム、方法および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
システムやソフトウェアを構築する際の上流工程の開発文書には、顧客からの提案依頼書（Ｒｅｑｕｅｓｔ  Ｆｏｒ  Ｐｒｏｐｏｓａｌ：ＲＦＰ）、顧客への提案書、顧客と合意すべき要件定義書、および各種仕様書（基本仕様書、機能仕様書、詳細仕様書等）がある。これらの開発文書は、下流工程で行うプログラム実装の設計書といえる。
これらの上流工程の開発文書の誤りは下流のプログラムで拡散していく。拡散した全ての誤りを他のプログラムに影響を与えずに修正するためには、多大な工数が必要となる。この上流工程の開発文書中の誤りの一つとして同義語がある。尚、同義語とは、意義は同じで語形が異なっている語、換言すれば、発音や表記は異なるが、意味の同じである語をいう。
この同義語を検出する方法としては、プロジェクト全体を理解しているプロジェクトマネージャーによるインスペクション（レビュー）が有効であるが、人的リソースが限られている場合は、その運用は困難といえる。一方、この問題点を、ツールを用いて支援しようという開示技術が報告されている。
同義語抽出システムに関する先行技術の一例が、特許文献１に「類似表現抽出装置」として記載されている。この特許文献１に開示された類似表現抽出装置は、データ記憶部、単語グループ記憶部、シソーラス記憶部、文書入力部、単語グループ作成処理部、および評価調整処理部から構成されている。このような構成を有する類似表現抽出装置は、次のように動作する。
すなわち、文書入力部は、入力インタフェースとして電子文書の入力を受け付ける。
単語グループ作成処理部は、次に述べるような処理を行う。まず、単語グループ作成処理部は、前記文書入力部で入力された電子文書内の文を形態素解析し、得られた形態素解析結果を前記データ記憶部に書き込む。そして、単語グループ作成処理部は、前記データ記憶部内の形態素解析結果を構文解析し、構文解析結果として得られた文脈情報を前記データ記憶部に書き込む。単語グループ作成処理部は、前記データ記憶部内の文脈情報から２文節の係り受けの組を含む共起表現を抽出し、この共起表現を前記データ記憶部に書き込む。単語グループ作成処理部は、前記データ記憶部内の共起表現のうち、所定の品詞の組合せの２文節からなる共起表現に基づいて、この共起表現における一方の単語毎に、他方の単語との共起頻度と、前記電子文書内の単語との共起頻度とからなる単語属性値を算出する。単語グループ作成処理部は、前記単語属性値を前記一方の単語に関連付けることにより、当該単語毎に単語ベクトルを作成し、この単語ベクトルを前記データ記憶部に書き込む。単語グループ作成処理部は、前記データ記憶部内の各単語ベクトル間の単語類似度を計算し、得られた単語類似度を、当該計算に用いた各単語ベクトルに関連付けて前記データ記憶部に書き込む。単語グループ作成処理部は、前記データ記憶部内の単語類似度に基づいて、教師なし学習手法により、前記単語類似度の算出に用いた各単語ベクトルが示す各単語を同一の単語グループに分類し、当該分類された各単語を含む単語グループを前記単語グループ記憶部に書き込む。
さらに、評価調整処理部は、次に述べるような処理を行う。まず、評価調整処理部は、前記シソーラス記憶部内のシソーラス情報に含まれる表現のうち、前記入力された電子文書に含まれる表現を学習データとして生成する。そして、評価調整処理部は、前記生成された学習データに基づいて当該学習データ間の類似度を計算し、この類似度により学習データを含む学習データグループを作成する。評価調整処理部は、前記学習データグループの個数に対し、前記単語グループ記憶部内の単語グループの個数を一致させるように、当該単語グループを統合する。評価調整処理部は、前記統合された単語グループ毎に、前記学習データグループ内の学習データを含む度合を示す大域評価値を計算し、この大域評価値を前記データ記憶部に書き込む。評価調整処理部は、前記統合された単語グループ毎に、単語グループ内の各単語を示す各単語ベクトルに関連する単語類似度の分散を計算し、得られた分散を局所評価値として前記データ記憶部に書き込む。評価調整処理部は、前記大域評価値及び前記局所評価値に基づいて、これら両評価値の和を上限値にするように、前記データ記憶部内の単語グループの境界を調整する。評価調整処理部は、前記調整された単語グループ内の各単語を前記類似表現として抽出し、当該抽出した類似表現の各単語を出力する。
なお、データ記憶部は、単語グループ作成処理部、評価調整処理部から読出／書込可能な記憶装置であり、処理前後のデータ等が適宜記憶される。単語グループ記憶部は、単語グループ作成処理部、評価調整処理部から読出／書込可能な記憶装置であり、類似表現の各単語からなる単語グループが記憶される。シソーラス記憶部は、評価調整処理部から読出／書込可能な記憶装置であり、予めシソーラス情報が記憶されている。
このような構成により、文書中の単語について、共起の頻度による単語類似度に基づく単語グループと、シソーラスでの距離などに基づく学習データグループを作成し、学習データグループの個数と構成単語に単語グループの個数および構成単語を一致させるように単語グループの境界を調整することで類似表現の各単語を抽出している。
一方、同義語抽出システムに関する先行技術の他の例が、特許文献２に「辞書生成装置」として記載されている。この特許文献２に開示された辞書生成装置は、入力部、単語分割部、共起頻度表生成部、シソーラス頻度表変換部、頻度表統合部、および関連性学習部から構成されている。このような構成を有する辞書生成装置は、次のように動作する。
入力部は学習用の文書の入力を受け付ける。次に、単語分割部は、入力した文書中のテキストを単語に分割する。さらに、共起頻度表生成部は、文書中の所定の範囲内に出現する単語の頻度統計を収集する。シソーラス頻度表変換部は、辞書の類義関連性をカスタマイズするためのシソーラス情報を仮想的な頻度表に変換する。頻度表統合部は、上記共起頻度表と仮想頻度表を統合する。関連性学習部は、共起頻度表をもとに単語間の関連性を学習し、共起頻度表を圧縮して概念辞書を作成する。
このような構成により、辞書の類義関連性をカスタマイズするためのシソーラス情報を仮想的な頻度表に変換することにより、共起頻度表に存在しない単語の頻度情報を補完し、関連性学習処理を行うことで、元の単語量での共起頻度表では取得できなかった潜在的な関連性を辞書に取り込むことを実現している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１５２５６１号公報
【特許文献２】特開２００５−２５０７６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このような先行技術の第一の課題は、情報システム構築に関する提案書や仕様書等というような、特定の案件に関する文書群でのみ成り立つ同義語のある文書の同義語の抽出に、先行技術による同義語の抽出方法を適用すると、同義語の抽出率が低くなってしまうことである。その理由は、情報システム構築に関する提案書や仕様書等というような、特定の案件に関する文書群でのみ成り立つ同義語のある文書の多くは、文章量が限られているため任意の単語に対する共起語として同一の単語が出現する可能性が低く、特許文献１の従来手法で用いられているような共起語の類似性で単語の類似判定を行うことが難しいためである。
先行技術の第二の課題は、情報システム構築に関する提案書や仕様書等というような、特定の案件に関する文書群でのみ成り立つ同義語のある文書の同義語の抽出に、先行技術による同義語の抽出方法を適用すると、特定の案件に関する文書群でのみ成り立つ同義語を抽出することができないことである。その理由は、情報システム構築に関する提案書や仕様書等というような、特定の案件に関する文書群でのみ成り立つ同義語は、事前にその同義関係を把握することが難しく、特許文献２の従来手法で用いられているようなカスタマイズされたシソーラスを準備することが困難であるためである。
すなわち、本発明の目的は、情報システム構築に関する提案書や仕様書等というような、特定の案件に関する文書群でのみ成り立つ同義語のある文書から、特定の案件に関する文書群でのみ成り立つ同義語を抽出する、同義語抽出システム、方法および記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明者らが鋭意検討した結果、分析対象である文書を分析して作成された各単語の共起語ベクトルあるいは概念語ベクトルに、その分析対象文書における単語ペアの出現数あるいは出現頻度、文書量、文書中の単語のバリエーション数の少なくとも一つから直行ベクトルからなる攪乱値を導入して補正コサイン類似度計算を行うことで、上述の課題を解決できることを見出した。
具体的には、本発明の第１の態様による同義語抽出システムは、分析対象である文書の入力を受け付ける文書入力部と；文書中の各文および複合語に形態素解析および構文解析を適用し、各単語の品詞や係り受け関係を抽出する単語分析部と；各単語の共起語ベクトルを、単語間の文脈情報として抽出する共起情報抽出部と；共起語ベクトルに追加すべき攪乱値を、単語ペアの出現数あるいは出現頻度、文書量、文書中の単語のバリエーション数の少なくとも一つから算出する攪乱値算出部と；攪乱値を用いた補正コサイン類似度に基づき、同義関係を持つ単語ペア候補を同義語候補として推定する同義語候補推定部と；推定した同義語候補を提示する同義語候補出力部と；を少なくとも具備する。
また、本発明の第２の態様による同義語抽出システムは、分析対象である文書の入力を受け付ける文書入力部と；文書中の各文および複合語に形態素解析および構文解析を適用し、各単語の品詞や係り受け関係を抽出する単語分析部と；各単語の共起語ベクトルを集約した概念ベクトルを、単語間の文脈情報として抽出する文脈情報抽出部と；概念ベクトルに追加すべき攪乱値を、単語ペアの出現数あるいは出現頻度、文書量、文書中の単語のバリエーション数、共起語の概念集約階層の少なくとも一つから算出する攪乱値算出部と；攪乱値を用いた補正コサイン類似度に基づき、同義関係を持つ単語ペア候補を同義語候補として推定する同義語候補推定部と；推定した同義語候補を提示する同義語候補出力部と；を少なくとも具備する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、情報システム構築に関する提案書や仕様書等というような、特定の案件に関する文書群でのみ成り立つ同義語を、その特定の案件に関する文書群から抽出し、それを提示することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は本発明の第１の実施形態に係る同義語抽出システムの構成を示すブロック図である。
図２は図１に示した同義語抽出システムの動作例を示すシーケンス図である。
図３は本発明の第２の実施形態に係る同義語抽出システムの構成を示すブロック図である。
図４は図３に示した同義語抽出システムの動作例を示すシーケンス図である。
図５は本発明の第１の実施例に係る同義語抽出システムにおいて使用される、基軸単語と共起語の共起数の関係を示す図である。
図６は本発明の第１の実施例に係る同義語抽出システムにおいて使用される、基軸単語と類似度ランキングの関係を示す図である。
図７は本発明の第２の実施例に係る同義語抽出システムにおいて使用される、基軸単語と共起語の関係を示す図である。
図８は本発明の第２の実施例に係る同義語抽出システムにおいて使用される、基軸単語における概念と共起語の共起数と関係を示す図である。
図９は本発明の第２の実施例に係る同義語抽出システムにおいて使用される、基軸単語と共起語の共起数の関係を示す図である。
図１０は本発明の第２の実施例に係る同義語抽出システムにおいて使用される、基軸単語と類似度ランキングの関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
次に、本発明に係わる２つの実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではない。
［実施形態１］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る同義語抽出システム２００の構成を示すブロック図である。
図１を参照すると、本発明の第１の実施形態に係る同義語抽出システム２００は、基本的に電子機器内もしくはサーバと電子機器およびこれらを相互に接続するインターネット等の情報通信ネットワークからなるシステム内に、少なくとも、文書入力部１０、単語分析部２０、共起情報抽出部３０、攪乱値算出部４０、同義語候補推定部５０、同義語候補出力部６０、及び単語データベース１００を含む。
文書入力部１０は、分析対象である文書の入力を受け付ける。単語分析部２０は、文書中の各文および複合語に形態素解析および構文解析を適用し、各単語の品詞や係り受け関係を抽出する。共起情報抽出部３０は、各単語の共起語による共起語ベクトルを、単語間の文脈情報として抽出する。攪乱値算出部４０は、共起語ベクトルに追加すべき単語毎に攪乱値ｋを、単語ペアの出現数あるいは出現頻度と、文書量、文書中の単語のバリエーション数とから算出する。同義語候補推定部５０は、攪乱値を用いた補正コサイン類似度に基づき、同義関係を持つ単語ペア候補を同義語候補として推定する。同義語候補出力部６０は、推定した同義語候補を提示する。
単語データベース１００は、単語の品詞や構文などの情報を収集して蓄積し、単語分析部２０からの特定の単語に関する問い合わせに対し、単語の品詞や構文に関連する情報を検索し応答する、データベースである。なお、単語データベース１００として、インターネット上のデータベースを使用することとしてもよい。
なお、図示の同義語抽出システム２００は、情報システム構築に関する提案書や仕様書等というような、特定の案件に関する文書群でのみ成り立つ同義語のある文書から、同義語を抽出するのに特に有効な同義語抽出システムである。
本第１の実施形態に係る同義語抽出システムを電子デバイスで構成する場合には、同義語抽出システム２００を、プログラム制御により動作するコンピュータで実現することが可能である。コンピュータは、周知のように、データを入力する入力装置と、データ処理装置と、データ処理装置での処理結果を出力する出力装置と、種々のデータベースとして働く補助記憶装置と、を具備するものである。そして、そのデータ処理装置は、プログラムを記憶するリードオンリメモリ（ＲＯＭ）と、データを一時的に記憶するワークエリアとして使用されるランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）と、ＲＯＭに記憶されたプログラムに従いＲＡＭに記憶されているデータを処理する中央処理装置（ＣＰＵ）と、を含み構成される。
この場合、入力装置が文書入力部１０として働く。データ処理装置が、単語分析部２０、共起情報抽出部３０、攪乱値算出部４０、および同義語候補推定部５０として働く。補助記憶装置が単語データベース１００として動作する。出力装置が同義語候補出力部６０として働く。
次に、同義語抽出システム２００を構成する各構成要素を詳細に説明する。
文書入力部１０は、分析対象とする文書もしくは文書群の登録（入力）を受け付ける。
本発明の実施形態における文書あるいは文書群とは、自然言語で記載された特定の文書あるいは文書群を示し、その一つとして、情報システム構築の際に顧客から提出される提案依頼書（ＲＦＰ）やベンダーが顧客に提出する提案書や要件定義書、さらには、基本設計書、機能設計書、テスト仕様書等があるが、これに限定されるものではない。
単語分析部２０は、文書もしくは文書群を構成する各文章に形態素解析や構文解析を適用することで、各文章に使用されている全単語の抽出および単語毎の品詞や格、組み合される助詞、単語間の係り受け関係に関する単語情報の抽出を行う。
ここで、単語は名詞、動詞、形容詞など単独で意味をなす自立語に限定しても良い。上記単語情報には必要に応じて単語間の係り受け関係などを含めても良い。
具体的には、単語分析部２０は、単語データベース１００に単語情報を問い合わせ、文書もしくは文書群を構成する各文章に形態素解析や構文解析を適用することで、各文章に使用されている全単語の抽出および単語毎の品詞などの単語情報の抽出を行うことができる。
共起情報抽出部３０は、各単語の共起語による共起語ベクトルを、単語間の文脈情報として抽出する。共起語ベクトルの抽出としては、具体的には、単語分析部２０で抽出された各文章に使用されている任意の単語を基軸単語として選択し、基軸単語毎の単語情報に基づき、任意の基軸単語共起判定ルールで基軸単語と共起関係とみなされる共起語とその共起数とで表される基軸単語共起語ベクトルを全基軸単語についてまとめた基軸単語共起表を作成する。
ここで、上記基軸単語共起判定ルールとしては、１文、１段落内の全文章、目次上の同一項目内での全文章、文書全体など、文書の特徴に合わせて共起語と見なす範囲を設定して良く、１文内での共起する動詞、および目次上の同一項目内の文章内の名詞のように品詞毎に共起とみなす範囲を変えても良い。さらに、単語情報に単語間の係り受け関係が含まれる場合は、係り受け関係のある単語かどうかを上記基軸単語共起判定ルールとして利用しても良い。また、共起数は共起回数でも良いが、共起回数を基軸単語毎の全共起語数で除した頻度などでも良い。
また、上記基軸単語共起表とは、各行が各基軸単語に、各列が各共起語に対応している行列で、基軸単語に対する共起語の共起数が表の各値として登録されたものである。なお、基軸単語は相互的なもので、先に基軸単語として選択された単語であっても、後に他の単語を基軸単語とみなす場合は共起語として扱うことができる。
攪乱値算出部４０は、共起情報抽出部３０にて抽出した基軸単語共起語ベクトルに直交ベクトルを追加し、共起数が少ない単語ペアに対する補正を行う。この直交ベクトル中のｋの値を攪乱値とする。下記の数式１は、その補正の一例である。
2014002775.tif 000003
ここで、攪乱値ｋは、単語ペアの出現数や出現頻度、あるいは登録文書の量（文字数）、あるいは登録文書中の単語のバリエーション数の少なくとも一つを利用して単語ペア候補毎あるいは文書全体の単語ペア候補に対して導出される。
攪乱値ｋの導出方法としては、登録文書の量（文字数）もしくは登録文書中の単語のバリエーション数と単調増加の関係にある関数で得られる文書全体の単語ペア候補に関する基礎攪乱値ｋ０と、任意の単語ペア候補の出現数の和もしくは大きい方の出現数と単調増加の関係にある関数で得られるペア攪乱係数αの積などが考えられる。
なお、単語ペアの出現数や出現頻度のように、単語ペア候補毎に攪乱値ｋを設定することで、基軸単語共起語ベクトルが同一あるいは所定の判定基準によって、類似度が同一となった単語ペア候補間においても、その類似性の大小の判定を的確に行うことができる。これは、単語ペアの出現数や出現頻度が少ない場合や、文書量が少ない場合は、共起語の数が少なくなり、偶発的に同じ共起語が用いられた単語ペア間で高い類似度となる可能性があるが、偶発に左右されない共起語の量によって導かれた類似度を優先することができるためである。
同義語候補推定部５０は、攪乱値算出部４０にて算出された攪乱値ｋをコサイン類似度の計算式に導入した補正コサイン類似度（数式２）に基づき、同義関係を持つ単語ペア候補の類似性を判定する。下記の数２中のベクトルａおよびｂは、単語ペア候補の基軸単語共起語ベクトルを示す。なお、攪乱値ｋを導入した基軸単語共起語ベクトルの列数は４以上であることが望ましいがこの限りではない。また、列数の上限は特にない。
2014002775.tif 000004
同義語候補出力部６０は、同義語候補推定部５０で推定した同義語候補を出力する。
ここで、出力形態は、文書内における同義語候補の組合せを色分けや太字による強調などで明示することで、文書全体を出力する形態などが適当である。他にも、出力形態としては、同義語候補の組合せを抽出した表などの形態であって良い。その際、各抽出条件における単語ペアの類似性を示すランキング表のランキングトップのみを表示する方法や、各抽出条件を総和した結果を表示することも可能である。その他、同義語候補とされた基軸単語を主ノード、その共起語を中間ノード、概念を端ノードとして関係をリンクで結んだグラフを表示し、同義語候補とされた基軸単語を最短で繋ぐリンクを色分けして強調するなどの形態であっても構わない。さらに、同義語候補を抽出する際に用いた非類似度などで同義語間に定量的な同義度を付加し、同義度が任意に設定された閾値より大きい同義語のみに表示を限定しても良いし、同義語候補間の同義度によって色分けや太字による強調もしくはグラフの単語の文字の大きさなどに強弱を与えるなどしても構わない。
また、各出力形態を選択できるように、ベースとなる表示形態から必要に応じて表やグラフに移行できるようにしてもよい。また、必要に応じて動詞や名詞などを選択的に出力するようにしてもよい。
次に、図１及び図２のシーケンス図を参照して、本発明の第１の実施形態に係る同義語抽出システム２００の全体の動作について詳細に説明する。なお、図２に示すシーケンス図及び以下の説明は処理例であり、適宜求める処理に応じて処理順等を入れ替えたり処理を戻したり繰り返したりすることを行ってもよい。
文書入力部１０は、対象とする文書もしくは文書群の入力を受け付ける（ステップＡ１）。
単語分析部２０は、文書もしくは文書群を構成する各文章に形態素解析や構文解析を適用することで、各文章に使用されている全単語の抽出および単語毎の品詞や格、組み合わされる助詞、単語間の係り受け関係に関する単語情報の抽出を行う（ステップＡ２）。
この際、単語データベース１００は、単語の品詞や構文などの情報を収集して蓄積し、特定の単語に関する問い合わせに対し、単語の品詞や構文に関連する情報を検索し応答する（ステップＡ３）。
共起情報抽出部３０は、単語分析部２０で抽出された各文章に使用されている任意の単語を基軸単語として選択し、基軸単語毎の単語情報に基づき、所定の基軸単語共起判定ルールで基軸単語と共起関係とみなされる共起語とその共起数とで表される基軸単語共起語ベクトルを、全基軸単語についてまとめた基軸単語共起表を作成する（ステップＡ３）。
攪乱値算出部４０は、共起情報抽出部３０にて作成した基軸単語共起表と、単語ペアの出現数や出現頻度、あるいは登録文書の量（文字数）、あるいは登録文書中の単語のバリエーション数の少なくとも一つを利用して、単語ペア候補毎あるいは文書全体に攪乱値ｋを定義する（ステップＡ４）。
同義語候補推定部５０は、各基軸単語に対応する基軸単語共起語ベクトル間の類似性を所定の判定基準によって判定し、基軸単語共起語ベクトルの意味的な類似性が高く、同義語の可能性が想定される基軸単語の組合せを同義語候補として順次抽出（推定）する（ステップＡ５）。
同義語候補出力部６０は、同義語候補推定部５０で抽出（推定）した同義語候補を出力する（ステップＡ６）。
次に、本発明の第１の実施形態に係る同義語抽出システム２００の効果について説明する。
本第１の実施形態では、文書内もしくは文書群内の基軸単語共起語ベクトルに、単語ペアの出現数や出現頻度、あるいは登録文書の量（文字数）、あるいは登録文書中の単語のバリエーション数から算出された攪乱値ｋを加えることで、各単語の出現回数が少なく基軸単語共起語ベクトルが疎行列で類似の判定が困難な文章量の少ない条件でも類似性の評価が可能になり、情報システム構築に関する提案書や仕様書等というような、特定の案件に関する文書から意義は同じで語形が異なっている同義語を抽出できる。すなわち、先行技術の第一の課題を解決することができる。
尚、上記本発明の第１の実施形態に係る文書中の同義語抽出システム２００は、同義語抽出方法として実現され得る。また、上記本発明の第１の実施形態に係る文書中の同義語抽出システム２００は、同義語抽出プログラムによりコンピュータによって実行させるようにしても良い。
［実施形態２］
次に、本発明の第２の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
図３は、本発明の第２の実施形態に係る文書中の同義語抽出システム２１０の構成を示すブロック図である。
図３を参照すると、本発明の第２の実施形態に係る同義語抽出システム２１０は、基本的に電子機器内もしくはサーバと電子機器およびこれらを相互に接続するインターネット等の情報通信ネットワークからなるシステム内に、少なくとも、文書入力部１０、単語分析部２０、概念情報抽出部３１、攪乱値算出部４０、同義語候補推定部５０、同義語候補出力部６０、単語データベース１００、及び概念データベース１１０を含む。
文書入力部１０は、分析対象である文書の入力を受け付ける。単語分析部２０は、文書中の各文および複合語に形態素解析および構文解析を適用し、各単語の品詞や係り受け関係を抽出する。概念情報抽出部３１は、各単語の概念ベクトルを、単語間の文脈情報として抽出する。攪乱値算出部４０は、概念ベクトルに追加すべき単語毎の攪乱値ｋを、単語ペアの出現数あるいは出現頻度と、文書量、文書中の単語のバリエーション数、共起語の概念集約階層とから算出する。同義語候補推定部５０は、攪乱値を用いた補正コサイン類似度に基づき、同義関係を持つ単語ペア候補を同義語候補として推定する。同義語候補出力部６０は、推定した同義語候補を提示する。
単語データベース１００は、単語の品詞や構文などの情報を収集して蓄積し、単語分析部２０からの特定の単語に関する問い合わせに対し、単語の品詞や構文に関連する情報を検索し応答する、データベースである。
概念データベース１１０は、単語の概念分類、同義語、類義語、用法といった単語の一般概念を体系付けた一般概念情報を収集して蓄積し、概念情報抽出部３１からの特定の単語に関する問い合わせに対し、単語の意味や用法に関連する一般概念情報を検索し応答する、データベースである。
図示の同義語抽出システム２１０を上述したコンピュータで実現した場合、入力装置が文書入力部１０として働き、データ処理装置が、単語分析部２０、概念情報抽出部３１、攪乱値算出部４０、および同義語候補推定部５０として働き、補助記憶装置が単語データベース１００および概念データベース１１０として動作し、出力装置が同義語候補出力部６０として働く。
次に、同義語抽出システム２１０を構成する各構成要素を詳細に説明する。
なお、本第２の実施形態に係る同義語抽出システム２１０において、文書入力部１０と、単語分析部２０と、同義関係を持つ単語ペア候補を抽出する同義語候補推定部５０と、同義語候補出力部６０と、単語データベース１００とは、上述した第１の実施形態に係る同義語抽出システム２００のそれら（対応物）と同等である。したがって、以下では、重複した説明を省くために、相違点についてのみ詳細に説明する。
概念データベース１１０は、収集された単語の概念分類および一般的な同義語、類義語、用法などの一般概念情報を収集して蓄積し、特定の単語に関する問い合わせに対し、単語の意味や用法に関連する一般概念情報を検索し応答するデータベースである。概念データベース１１０は、単語の上位／下位関係、部分／全体関係、同義関係、類義関係などによって単語を分類し、体系づけたシソーラスなどが相当する。なお、概念データベース１１０として、インターネット上のデータベースを使用することとしてもよい。
概念情報抽出部３１は、各単語の共起語ベクトルを集約した概念ベクトルを、単語間の文脈情報として抽出する。
共起語ベクトルの抽出としては、上記第１の実施形態で記載した方法を利用することができる。概念ベクトルの抽出としては、具体的には、基軸単語共起表の基軸単語共起語ベクトルの各共起語のそれぞれについて、概念データベース１１０に一般概念情報を問い合わせ、任意の範囲内で基軸単語共起表における各基軸単語共起語ベクトルの各共起語を概念に変換した基軸単語概念ベクトルを、全基軸単語についてまとめた基軸単語概念表を作成することができる。
概念への変換で異なる共起語が同じ概念となる場合、概念情報抽出部３１は、それぞれの共起語を合流し、共起数の和を対応箇所へ登録する。
また、概念データベース１１０として大分類、中分類、小分類のような複数の階層での概念が一般概念情報として登録されたシソーラスを用いる場合、概念情報抽出部３１は、階層毎に概念表を作成し、大分類など広い概念での基軸単語概念表で異なる共起語が同じ概念となる場合は、それぞれの共起語を合流し、共起数の和を対応箇所へ登録する。他に、概念データベース１１０として同義語を含む類義語群が一般概念情報として登録された類語辞書を用いた場合、概念情報抽出部３１は、共起語を対応する類義語群の各類義語に変換し、各類義語の共起数として対応する共起語の共起数を割り当て、同一の基軸単語の共起語に関して変換された類義語毎の共起数の延べ数を基軸単語概念ベクトルとして算出しても良い。
なお、概念データベース１１０に共起語に対応する概念が無い場合、概念情報抽出部３１は、上記共起語を概念に変換せず、共起語の単語をそのまま概念として扱い残す。
攪乱値算出部４０は、概念情報抽出部３１にて抽出した基軸単語概念ベクトルに、直交ベクトルを追加し、共起数が少ない単語ペアに対する補正を行う。
基本的な操作は、共起語ベクトルを用いた上記第１の実施形態と同等である。攪乱値ｋは、単語ペアの出現数や出現頻度、あるいは登録文書の量（文字数）、あるいは登録文書中の単語のバリエーション数、共起語の概念集約階層の少なくとも一つを利用して、単語ペア候補毎あるいは文書全体の単語ペア候補に攪乱値ｋを定義することができる。
次に、図３及び図４のシーケンス図を参照して、本発明の第２の実施形態に係る同義語抽出システム２１０の全体の動作について詳細に説明する。なお、図４に示すシーケンス図および以下の説明は処理例であり、第１の実施形態と同様に処理順を入れ替えたり処理を戻したりすることを行ってもよい。
文書入力部１０は、対象とする文書もしくは文書群の入力を受け付ける（ステップＢ１）。
単語分析部２０は、文書もしくは文書群を構成する各文章に形態素解析や構文解析を適用することで、各文章に使用されている全単語の抽出および単語毎の品詞や格、組み合される助詞、単語間の係り受け関係に関する単語情報の抽出を行う（ステップＢ２）。
単語データベース１００は、単語の品詞や構文などの情報を収集して蓄積し、特定の単語に関する問い合わせに対し、単語の品詞や構文に関連する情報を検索し応答する（ステップＢ３）。
概念情報抽出部３１は、単語分析部２０で抽出された各文章に使用されている任意の単語を基軸単語として選択し、基軸単語毎の単語情報に基づき、任意の基軸単語共起判定ルールで基軸単語と共起関係とみなされる共起語とその共起数とで表される基軸単語共起語ベクトルの各共起語を概念に変換した基軸単語概念ベクトルを、全基軸単語についてまとめた基軸単語概念表を作成する（ステップＢ４）。
概念データベース１１０は、単語の概念分類、同義語、類義語、用法といった単語の一般概念を体系付けた一般概念情報を収集して蓄積し、特定の単語に関する問い合わせに対し、単語の意味や用法に関連する一般概念情報を検索し応答する（ステップＢ５）。
攪乱値算出部４０は、概念情報抽出部３１にて作成した基軸単語概念表と、単語ペアの出現数や出現頻度、登録文書の量（文字数）、登録文書中の単語のバリエーション数、および共起語の概念集約階層の少なくとも一つを利用して、単語ペア候補毎あるいは文書全体に攪乱値ｋを定義する（ステップＢ６）。
同義語候補推定部５０は、各基軸単語に対応する基軸単語概念ベクトル間の類似性を所定の判定基準によって判定し、基軸単語概念ベクトルの意味的な類似性が高く、同義語の可能性が想定される基軸単語の組合せを同義語候補として抽出（推定）する（ステップＢ７）。
同義語候補出力部６０は、同義語候補推定部５０で抽出（推定）した同義語候補を出力する（ステップＢ８）。
次に、本発明の第２の実施形態に係る同義語抽出システム２１０の効果について説明する。
第２の実施形態では、文書内もしくは文書群内の基軸単語概念ベクトルに、単語ペアの出現数や出現頻度、あるいは登録文書の量（文字数）、あるいは登録文書中の単語のバリエーション数、あるいは共起語の概念集約階層から算出された攪乱値ｋを加えることで、各単語の出現回数が少なく基軸単語概念ベクトルが疎行列で類似の判定が困難な文章量の少ない条件でも、より的確に類似性の評価が可能になり、情報システム構築に関する提案書や仕様書等というような、特定の案件に関する文書から意義は同じで語形が異なっている同義語を抽出できる。すなわち、先行技術の第二の課題を解決することができる。
尚、上記本発明の実施形態に係る文書中の同義語抽出システム２１０は、同義語抽出方法として実現され得るが、同義語抽出プログラムによりコンピュータによって実行させるようにしても良い。
【実施例１】
【０００９】
次に、具体的な第１の実施例を用いて、本発明の第１の実施形態に係る同義語抽出システム２００について具体的に説明する。
同義語抽出システム２００は、文書入力部１０から、分析実施者が特定の案件に関する文書群でのみ成り立つ同義語候補を推定したい文書群を構成する文書の入力を受け付ける。
そして、同義語抽出システム２００は、文書に形態素解析および構文解析を適用し、文書を構成する単語に分解し、単語毎の抽出元の文および品詞を解析することで、名詞、動詞、形容詞、および形容動詞を単語として抽出する。なお、動詞の内でサ行変格活用に属する動詞は、活用部分を除去しいわゆるサ変名詞化した形態で抽出する。
さらに、同義語抽出システム２００は、文書に含まれる単語の内で名詞を単語Ｓとし、各単語ｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｎ）について、特定の単語Ｓｉと同一文中で共起関係にある名詞、動詞、形容詞を、共起語Ｖｊ（ｊ＝１、２、・・・、ｍ）として抽出し、単語Ｓｉに対する各共起語Ｖｉｊの共起回数を共起数Ｎｉｊとして集計し、全ての単語Ｓｉに対する各共起語Ｖｉについて表形式にまとめた単語共起表Ｅを作成する。なお、単語共起表Ｅの単語Ｓｉに対する各共起語Ｖｊの共起数Ｎｉｊをまとめたデータセットを単語共起語ベクトルＮｉと呼ぶ。
単語共起表Ｅの一例を図５に示す。図中、「解析システム」、「計測システム」、「分析システム」が基軸単語Ｓであり、「精度」、「応答時間」、「手順」、「重量」、「価格」、「サイズ」、「処理」等が各基軸単語Ｓの共起語Ｖである。また、図中の数字が共起回数である。基軸単語Ｓの行のデータセットが基軸単語共起語ベクトルＮに相当するため、「解析システム」の共起語ベクトルＮ１は（２、２、１、３、１、２、２、・・・）、「計測システム」の共起語ベクトルＮ２は（１、１、０、２、１、０、２、・・・）、「分析システム」の共起語ベクトルＮ３は（０、１、１、０、１、１、０、・・・）となる。
なお、本第１の実施例では、この３つの基軸単語は文書中で同一とみなすことができ、同義語候補として抽出（推定）すべきものであるとする。
図６は、基軸単語ペア数と、上述の補正コサイン類似度により、類似度ランキングを導出した結果の一部を示している。ここで、上記基軸単語ペアの単語数とは、単語ペア毎の単語の出現数の和でも良いし、出現数が小さい方の単語出現数もしくは出現数が大きい方の単語出現数でも良い。なお、ｋ＝０は攪乱値ｋを導入しない場合であり、通常のコサイン類似度で分析した結果となる。ここで攪乱値ｋは以下の数式３で算出する。
2014002775.tif 000005
ここで、αは過去の実績に基づく経験的な値で、ここでは０．１を適用する。
図６中、「計測システム」「分析システム」のペア数が５であるため、「解析システム」「計測システム」のペアではｋ＝３を、「解析システム」「分析システム」のペアではｋ＝２を、「計測システム」「分析システム」のペアではｋ＝１を利用する。このように基軸単語ペア数でｋ値を設定することで、同義語候補すなわち同義語の可能性の高い基軸単語ペアの類似度ランキングを上昇させることが可能となる。
また、攪乱値ｋを以下の数式４に基づき算出しても良い。
2014002775.tif 000006
ここで、βは過去の実績に基づく経験的な値で、ここでは０．００００１である。
なお、具体的な同義語候補の出力としては、類似度ランキングが１位となる複数の基軸単語ペアを分析実施者に提示することが有効である。
【実施例２】
【００１０】
次に、具体的な第２の実施例を用いて、本発明の第２の実施形態に係る同義語抽出システム２１０について具体的に説明する。
第２の実施例では、共起語を概念でまとめた概念ベクトルを作成し、そのようにして作成した概念ベクトルに攪乱値ｋを導入する場合を説明する。この方法は共起語が少なく結果として共起語ベクトルが疎となる場合には特に有効といえる。具体的にそのフローを説明する。
まず、同義語抽出システム２１０は、第１の実施例と同様のプロセスで単語共起表Ｅを作成する。
次に、同義語抽出システム２１０は、単語共起表Ｅの各共起語Ｖｊのそれぞれの一般概念情報Ｃｇについて概念データベース１１０に問い合わせを行うことで、概念データベース１１０に保存されたシソーラスの一般概念情報Ｃｇの分類体系から各共起語Ｖｊが属する大分類の共起語概念Ｃ１ｖｊと、中分類の共起語概念Ｃ２ｖｊと、小分類の共起語概念Ｃ３ｖｊとを抽出する。その後、同義語抽出システム２１０は、単語共起表Ｅにおける共起語Ｖｊを共起語概念Ｃ１ｖｊに変換し、同じ概念となる共起語Ｖｉをまとめ、共起数Ｎｉｊの和を対応箇所へ登録した大分類の単語概念表ＳＣ１を作成する。また、同義語抽出システム２１０は、単語共起表Ｅにおける共起語Ｖｊを共起語概念Ｃ２ｖｊに変換し、同じ概念となる共起語Ｖｉをまとめ、共起数Ｎｉｊの和を対応箇所へ登録した中分類の単語概念表ＳＣ２を作成するさらに、同義語抽出システム２１０は、単語共起表Ｅにおける共起語Ｖｊを共起語概念Ｃ３ｖｊに変換し、同じ概念となる共起語Ｖｉをまとめ、共起数Ｎｉｊの和を対応箇所へ登録した小分類の単語概念表ＳＣ３を作成する。
このようなプロセスにより、共起語ベクトルと同様に、大分類単語概念ベクトルＮｃ１ｉ、中分類単語概念ベクトルＮｃ２ｉ、および、小分類単語概念ベクトルＮｃ３ｉを作成することができる。
図７は基軸単語「会計システム」を例として、特定文書中にて共起語となる「管理」、「構築」、「平均」、「期間」、「方法」、「高速」、「短期」と、概念データベースから、それらを大分類単語概念、中分類単語概念、小分類単語概念にまとめたものを示している。また、図８はそれらの共起数を示している。
図９は、基軸単語の「業務システム」、「事務システム」に関して、基軸単語「会計システム」と同様に、特定文書中にて共起語となる「管理」、「構築」、「平均」、「期間」、「方法」、「高速」、「短期」と、概念データベースから、それらを大分類単語概念、中分類単語概念、小分類単語概念にまとめ、そこから中分類単語概念の共起回数を抽出し、単語共起表Ｅを作成した一例である。基軸単語Ｓの行のデータセットが基軸概念共起語ベクトルに相当するため、「会計システム」の共起語ベクトルは（５、２、３、２、２、・・・）、「業務システム」の共起語ベクトルは（３、１、２、２、１、・・・）、「事務システム」の共起語ベクトルは（１、１、０、１、０、・・・）となる。
なお、本第２の実施例では、この３つの基軸単語は文書中で同一とみなすことができ、同義語候補をして抽出（推定）すべきものであるとする。
図１０は、基軸単語ペア数と、上述の補正コサイン類似度により、類似度ランキングを導出した結果の一部を示している。なお、ｋ＝０の場合は、攪乱値ｋを導入しない場合であり、通常のコサイン類似度で分析した結果となる。ここで攪乱値ｋは、α×（単語ペア毎の単語の出現数の和）÷（単語ペア毎の単語の出現数の和の最小値）と設定する。ここで、αは１．０を適用する。
図１０中、「業務システム」「事務システム」のペア数が２５であるため、「会計システム」「事務システム」のペアではｋ＝６を、「会計システム」「業務システム」のペアではｋ＝１０を、「業務システム」「事務システム」のペアではｋ＝１を利用する。
図１０から分かるように、攪乱値を基軸単語ペア数でｋ値を設定することで、同義語候補すなわち同義語の可能性の高い基軸単語ペアの類似度ランキングを上昇させることが可能となる。なお、具体的な同義語候補の出力としては、類似度ランキングが１位となる複数の基軸単語ペアを分析実施者に提示することが有効である。
以上説明したように、本発明の同義語抽出システムによれば、情報システム構築に関する提案書や仕様書等というような、特定の案件に関する文書群でのみ成り立つ同義語を、その特定の案件に関する文書群から抽出し、それを提示することが可能となる。その結果、顧客と情報システム構築者、あるいは、情報システム構築者間の齟齬に起因する混乱を防ぎ、最終的に、齟齬に起因する情報システム構築の手戻りの削減を実現することができる。その具体的な理由は、単語ペアの出現数もしくは出現頻度、文書量、文書中の単語のバリエーション数、共起語の概念集約階層から、単語毎に攪乱値ｋを定義し、その攪乱値ｋを利用した補正コサイン類似度で文章中の同義語の類似性をランキング表示することにより、特定の案件に関する文書群という限られた文書量の情報で、単語間の類似性をより的確に算出することを可能にしているからである。
以上、実施形態（実施例）を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態（及び実施例）に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【００１１】
本発明によれば、情報システム開発における要件定義や仕様書策定において作成される各種文書において、文書中の曖昧さを除外し、文書の理解・作成・修正を支援することが可能になり、手戻りの減少や顧客満足の向上など情報システム開発の効率化に関する用途に利用可能である。また、同義語を精度良く抽出できるので、翻訳システムに用いて訳し分けに利用できる。
【符号の説明】
【００１２】
１０  文書入力部
２０  単語分析部
３０  共起情報抽出部
３１  概念情報抽出部
４０  攪乱値算出部
５０  同義語候補推定部
６０  同義語候補出力部
１００  単語データベース
１１０  概念データベース
２００  同義語抽出システム
２１０  同義語抽出システム
この出願は、２０１２年６月２５日に出願された、日本特許出願第２０１２−１４１８７６号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【図１】
2014002775.tif 000007
【図２】
2014002775.tif 000008
【図３】
2014002775.tif 000009
【図４】
2014002775.tif 000010
【図５】
2014002775.tif 000011
【図６】
2014002775.tif 000012
【図７】
2014002775.tif 000013
【図８】
2014002775.tif 000014
【図９】
2014002775.tif 000015
【図１０】
2014002775.tif 000016
【国際調査報告】
2014002775.tif 000017
2014002775.tif 000018
2014002775.tif 000019