(57)【要約】  同表記異義語識別装置は、文書群の蓄積された第１のコーパスと、単語の上位下位関係が記述されたオントロジを参照し、第１のコーパス内の各単語の語義の数を特定する語義数特定手段と、第１のコーパス内における各単語に関連する語である関連語群を、特定された語義の数に応じて、語義と対応付けて分類する関連語分類手段と、第１のコーパス内における単語毎に、単語に関連する関連語群に類似する関連語群を、分類された関連語群から選択し、当該選択された関連語群に対応付けられた語義を特定する語義特定手段と、を備える。
2013115154.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書群の蓄積された第１のコーパスと、単語の上位下位関係が記述されたオントロジを参照し、第１のコーパス内の各単語の語義の数を特定する語義数特定手段と、
第１のコーパス内における前記各単語に関連する語である関連語群を、前記特定された語義の数に応じて、語義と対応付けて分類する関連語分類手段と、
第１のコーパス内における単語毎に、単語に関連する関連語群に類似する関連語群を、前記分類された関連語群から選択し、当該選択された関連語群に対応付けられた語義を特定する語義特定手段と、
を備えることを特徴とする同表記異義語識別装置。
【請求項２】
前記語義数特定手段は、第１のコーパス内の単語とオントロジ内の単語との対応関係を特定し、特定したオントロジ内の単語の下位語をさらに特定し、前記特定した単語群の包含関係から上位語を除外し、最後に特定した単語群の数を語義数として特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の同表記異義語識別装置。
【請求項３】
前記語義数特定手段は、第１コーパス内の単語とオントロジ内の単語との対応関係を特定し、特定したオントロジ内の単語の下位語をさらに特定し、特定した単語群の上位下位関係をたどり到達可能な単語群毎に分類し、前記分類毎に、上位語が下位語のみで構成される場合は上位語を特定した単語群から除外し、前記特定した単語群の数を語義数として特定する
ことを特徴とする請求項２に記載の同表記異義語識別装置。
【請求項４】
前記語義数特定手段は、第１のコーパス内の単語とオントロジ内の単語との対応関係を特定し、特定したオントロジ内の単語の下位語をさらに特定し、特定した単語群の上位下位関係をたどり到達可能な単語群毎に分類し、前記分類毎に、前記特定した単語群の関連語を第１のコーパスから取得し、関連語群の第１のコーパス内での共起頻度を元に、共起する関連語を同じグループとするように関連語グループを作成し、このグループの数を語義数と特定する
ことを特徴とする請求項２に記載の同表記異義語識別装置。
【請求項５】
前記語義特定手段は、第２のコーパス内における単語毎に、単語に関連する関連語群に類似する関連語群を、前記分類された関連語群の中から選択し、当該選択された関連語群に対応付けられた語義を特定する、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の同表記異義語識別装置。
【請求項６】
文書群の蓄積された第１のコーパスと、単語の上位下位関係が記述されたオントロジを参照し、第１のコーパス内の各単語の語義の数を特定し、
第１のコーパス内における前記各単語に関連する語である関連語群を、前記特定された語義の数に応じて、語義と対応付けて分類し、
第１のコーパス内における単語毎に、単語に関連する関連語群に類似する関連語群を、前記分類された関連語群から選択し、当該選択された関連語群に対応付けられた語義を特定する
ことを特徴とする同表記異義語識別方法。
【請求項７】
第１のコーパス内の単語とオントロジ内の単語との対応関係を特定し、特定したオントロジ内の単語の下位語をさらに特定し、前記特定した単語群の包含関係から上位語を除外し、最後に特定した単語群の数を語義数として特定する
ことを特徴とする請求項６に記載の同表記異義語識別方法。
【請求項８】
第１コーパス内の単語とオントロジ内の単語との対応関係を特定し、特定したオントロジ内の単語の下位語をさらに特定し、特定した単語群の上位下位関係をたどり到達可能な単語群毎に分類し、前記分類毎に、上位語が下位語のみで構成される場合は上位語を特定した単語群から除外し、前記特定した単語群の数を語義数として特定する
ことを特徴とする請求項７に記載の同表記異義語識別方法。
【請求項９】
第１のコーパス内の単語とオントロジ内の単語との対応関係を特定し、特定したオントロジ内の単語の下位語をさらに特定し、特定した単語群の上位下位関係をたどり到達可能な単語群毎に分類し、前記分類毎に、前記特定した単語群の関連語を第１のコーパスから取得し、関連語群の第１のコーパス内での共起頻度を元に、共起する関連語を同じグループとするように関連語グループを作成し、このグループの数を語義数と特定する
ことを特徴とする請求項７に記載の同表記異義語識別方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
文書群の蓄積された第１のコーパスと、単語の上位下位関係が記述されたオントロジを参照し、第１のコーパス内の各単語の語義の数を特定する語義数特定処理、
第１のコーパス内における前記各単語に関連する語である関連語群を、前記特定された語義の数に応じて、語義と対応付けて分類する関連語分類処理、
第１のコーパス内における単語毎に、単語に関連する関連語群に類似する関連語群を、前記分類された関連語群から選択し、当該選択された関連語群に対応付けられた語義を特定する語義特定処理
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、同表記異義語識別装置、方法及びプログラムに関し、特に、学習データを事前に準備しなくとも良い同表記異義語識別装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
表記は同じであるが語義を複数持つ単語（以下では多義語と呼ぶ）が、文中の出現毎に、語義が同じであるか異なるかを判別する問題を、多義語の曖昧性解消問題と呼ぶ。たとえば、単語「キーボード」は、パソコンのキーボードや楽器の鍵盤の意味を持つので、多義語である。例えば、文「このパソコンのキーボードは打ちにくい」と、文「このキーボードではうまく弾けない」の、単語「キーボード」の出現位置の語義は同じであるか、異なるかを判別する問題が曖昧性解消問題である。この例の場合、語義は異なる。【０００３】
従来、多義語の曖昧性解消問題は、教師つき学習による手法と、教師なし学習による手法がある。教師つき学習による手法は、あらかじめ人手によってそれぞれの多義語の語義種類を記述した学習用コーパスを用意し、多義語周辺の単語や品詞といった文脈情報を教師データとして、各多義語の語義判別モデルを学習する方法である。例えば非特許文献１では、４つの学習を比較している。【０００４】
教師なし学習による手法は、学習用コーパスを用いない。国語辞典などの各単語の定義を用いる例として非特許文献２がある。非特許文献２では、曖昧性解消対象単語の文脈情報中の単語を入力し、単語の定義文に出現する単語を参照し、同じ単語の多かった語義に決定する。他の例として語義の定義も用いない非特許文献３がある。非特許文献３では、単語が多義語であるかどうか、多義語の語義数も不明であるため、単語の共起関係を用いて、単語をあらかじめ決めたクラスタ数にクラスタリングし、語義とする。そして、曖昧性解消対象単語の文脈情報を入力に、クラスタにより作成した語義との類似度を計算し、もっとも類似度の高いクラスタを語義とする。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Y. K. Lee and H. T. Ng: An Empirical Evaluation of Knowledge Sources and Learning Algorithms for Word Sense Disambiguation, in Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2002) , Vol. 10, pp. 41-48 (July 2002).
【非特許文献２】Lesk, M., Automatic sense disambiguation using machine readable dictionaries: how to tell a pine cone from an ice cream cone. In SIGDOC '86: Proceedings of the 5th annual international conference on Systems documentation, pages 24-26, New York, NY, USA. ACM.
【非特許文献３】Hinrich Schutze, Automatic word sense discrimination. Comput. Linguist. 24, 1 (March 1998), 97-123
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
教師なし学習による手法のうち、上述のクラスタリングによる手法では、各単語の語義数が不明であるため、語義数にあたるクラスタ数を人手であらかじめ決めておく。このため、判別結果の語義数と実際の語義数が大きく異なる可能性があり、この場合、曖昧性を解消できているとはいえない。【０００７】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、教師なし学習による曖昧性解消問題において、より正確に多義語を判別することができる同表記異義語識別装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。【０００８】
また、本発明は、教師なし学習による曖昧性解消問題において、判別結果に含まれる多義語の語義数が、実際の語義数と大きく異ならないようにすることができる同表記異義語識別装置、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】
【０００９】
本発明は、文書群の蓄積された第１のコーパスと、単語の上位下位関係が記述されたオントロジを参照し、第１のコーパス内の各単語の語義の数を特定する語義数特定手段と、第１のコーパス内における前記各単語に関連する語である関連語群を、前記特定された語義の数に応じて、語義と対応付けて分類する関連語分類手段と、第１のコーパス内における単語毎に、単語に関連する関連語群に類似する関連語群を、前記分類された関連語群から選択し、当該選択された関連語群に対応付けられた語義を特定する語義特定手段と、を備えることを特徴とする同表記異義語識別装置である。【００１０】
本発明は、文書群の蓄積された第１のコーパスと、単語の上位下位関係が記述されたオントロジを参照し、第１のコーパス内の各単語の語義の数を特定し、第１のコーパス内における前記各単語に関連する語である関連語群を、前記特定された語義の数に応じて、語義と対応付けて分類し、第１のコーパス内における単語毎に、単語に関連する関連語群に類似する関連語群を、前記分類された関連語群から選択し、当該選択された関連語群に対応付けられた語義を特定することを特徴とする同表記異義語識別方法である。【００１１】
本発明は、コンピュータに、文書群の蓄積された第１のコーパスと、単語の上位下位関係が記述されたオントロジを参照し、第１のコーパス内の各単語の語義の数を特定する処理、第１のコーパス内における前記各単語に関連する語である関連語群を、前記特定された語義の数に応じて、語義と対応付けて分類する処理、第１のコーパス内における単語毎に、単語に関連する関連語群に類似する関連語群を、前記分類された関連語群から選択し、当該選択された関連語群に対応付けられた語義を特定する処理を実行させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、教師なし学習による曖昧性解消問題において、判別結果に含まれる多義語の語義数が、実際の語義数と大きく異ならないようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は本発明の第１の実施形態に係る同表記異義語識別装置のブロック図である。
【図２】図２は第１のコーパス蓄積部の一例を示す図である。
【図３】図３はオントロジ蓄積部の一例を示す図である。
【図４】図４は関連語群分類蓄積部の一例を示す図である。
【図５】図５は語義付コーパス蓄積部の一例を示す図である。
【図６】図６は第１の実施形態に係る同表記異義語識別装置の動作を説明するためフローチャートである。
【図７】図７は本発明の第２の実施形態に係る同表記異義語識別装置のブロック図である。
【図８】図８は第２の実施形態に係る同表記異義語識別装置の動作を説明するためフローチャートである。
【図９】図９はオントロジの単語群の関連語群の共起頻度を計測した結果を例示する図である。
【図１０】図１０は図９の計測結果について共起頻度が所定値以上の関連語を線で結んだグラフを例示する図である。
【図１１】図１１はオントロジの単語群の関連語群の共起頻度を計測した結果を例示する図である。
【図１２】図１２は図１１の計測結果について共起頻度が所定値以上の関連語を線で結んだグラフを例示する図である。
【図１３】図１３は本発明の第３の実施形態に係る同表記異義語識別装置のブロック図である。
【図１４】図１４は第２のコーパス蓄積部を例示する図である。
【図１５】図１５は第３の実施形態に係る同表記異義語識別装置の動作を説明するため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、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１５】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る同表記異義語識別装置のブロック図である。図示されるように、この同表記異義語識別装置は、第１のコーパス蓄積部１１と、オントロジ蓄積部１２と、語義数特定部１３と、関連語分類部１４と、関連語群分類蓄積部１５と、語義特定部１６と、語義付コーパス蓄積部１７とを備える。
【００１６】
第１のコーパス蓄積部１１には、語義情報の付与されていない、単語列の文書群のデータ（第１のコーパス）が蓄積記憶されている。図２に、第１のコーパス蓄積部１１の例を示す。図示されるように、第１のコーパス蓄積部１１には例えば文書ＩＤと文書のデータが蓄積される。図中の「・・・」は省略を表す。
【００１７】
オントロジ蓄積部１２には、単語とその上位下位関係を示すオントロジのデータが蓄積記憶されている。図３に、オントロジ蓄積部１２の例を示す。図示されるように、オントロジ蓄積部１２には、例えば各単語をノードとする有向グラフが蓄積される。図中の各線は上位語から下位語に向かっている。
【００１８】
語義数特定部１３は、第１のコーパス蓄積部１１の文書を入力データとして、オントロジ蓄積部１２のオントロジを参照し、第１のコーパス内の単語の表記とオントロジの表記とその包含関係から第１のコーパス内の単語の語義数を特定する。
【００１９】
関連語分類部１４は、第１のコーパス蓄積部１１の各単語について、語義数特定部１３が特定した語義の数をクラスタ数として、単語出現位置に関連した関連語群を分類し、語義と関連語群とを対応付ける。
【００２０】
関連語群分類蓄積部１５は、関連語分類部１４による分類結果を蓄積する。図４に、関連語群分類蓄積部１５の例を示す。図示されるように、関連語群分類蓄積部１５に蓄積される分類結果は、例えば単語と語義分類ＩＤと関連語群情報を含む。語義分類ＩＤは、単語の語義ＩＤを示し、各単語に対し分類結果の分類数分存在する。従って、１単語に対し、複数の語義がある場合、複数の語義分類ＩＤが対応する。関連語群情報は、語義の特徴を示す。関連語群情報は、１つの語義分類ＩＤに対し１つの関連語群が対応している。この例では、関連語として同じ語義分類ＩＤの単語の周辺単語とその重みを示しているが、これは一例であり、周辺単語のほかに品詞や人名などの意味クラスなどを含んでも良いし、単語との相対位置とセットでもよい。
【００２１】
語義特定部１６は、第１のコーパスを入力として、関連語群分類蓄積部１５を参照し、第１のコーパス内の単語毎に、各単語の出現位置の関連語群と、関連語群分類蓄積部１５の当該単語の語義分類ＩＤ毎の関連語群との類似度から関連語群を選択し、当該選択した関連語群に対応する語義分類ＩＤを特定する。語義特定部１６は、特定した語義分類ＩＤを単語に付与する。
【００２２】
語義付コーパス蓄積部１７は、第１のコーパスの多義語に語義分類ＩＤが付与された文書データを蓄積する。語義付コーパス蓄積部１７の例を図５に示す。図示されるように、蓄積されるデータは例えば文書ＩＤと文書を含む。この例では、文書は、単語ごとに記号「／」で分割されており、多義語に対し「−語義分類ＩＤ」が付与されている。
【００２３】
次に、本実施形態にかかる同表記異義語識別装置の動作について図６のフローチャートを参照して説明する。
【００２４】
まず、語義数特定部１３が、第１のコーパスの単語毎に以下を行う。まず、第1のコーパス内の単語が、オントロジ内の単語のどれに対応するかを特定する（ステップＳ１）。具体的には、第１のコーパスの単語を含むオントロジ内の単語を特定する。理想的には後方一致が望ましい。
【００２５】
例えば、第１のコーパス内の単語「飛行機」の場合、図３のオントロジを参照し、「飛行機」と特定する。また、第１のコーパス内の単語「キーボード」の場合、図３のオントロジを参照し、オントロジ内の単語を後方一致で検索し、「キーボード」、「コンピュータキーボード」「タイプライタキーボード」「QWERTYキーボード」と特定する。
【００２６】
次に、語義数特定部１３が、オントロジの上位下位関係から、先に特定したオントロジ内の単語の下位語をさらに特定する（ステップＳ２）。
【００２７】
例えば、第１のコーパス内の単語「飛行機」の場合、対応するオントロジ内の単語「飛行機」の下位語「旅客機」「複葉機」「戦闘機」をさらに特定する。また、第１のコーパス内の単語「キーボード」の場合、先に特定した対応単語「キーボード」「コンピュータキーボード」「タイプライタキーボード」「QWERTYキーボード」それぞれについて、下位語を取得する。オントロジ内の単語「キーボード」の下位語は、「鍵盤」、「コンピュータキーボード」、「タイプライタキーボード」である。「コンピュータキーボード」の下位語はない。「タイプライタキーボード」の下位語は「QWERTYキーボード」である。
【００２８】
次に、語義数特定部１３が、特定したオントロジ内の単語群を、その先祖子孫関係にある単語群毎に分類する（ステップＳ３）。ここで、先祖子孫関係とは、オントロジ内の２つの単語が、上位下位関係を多段にたどったときパスが存在する場合の関係である。つまり、語義数特定部１３は、特定したオントロジ内の単語群を、上位下位関係をたどり到達可能な単語群毎に分類する。
【００２９】
例えば、第１のコーパス内の単語「飛行機」の場合、特定したオントロジ内の単語群は「飛行機」「旅客機」「複葉機」「戦闘機」であり、「飛行機」-「旅客機」、「飛行機」-「複葉機」、「飛行機」-「戦闘機」は、先祖子孫関係にある。したがって、「飛行機」「旅客機」「複葉機」「戦闘機」はまとめて一つの分類である。
【００３０】
また、第１のコーパス内の単語「キーボード」の場合、特定したオントロジ内の単語群は、「キーボード」「コンピュータキーボード」「タイプライタキーボード」「QWERTYキーボード」「鍵盤」である。同様に、「キーボード」−「鍵盤」、「キーボード」−「コンピュータキーボード」、「キーボード」−「タイプライタキーボード」、「タイプライタキーボード」−「QWERTYキーボード」、「キーボード」−「鍵盤」が先祖子孫関係にあるため、これらはまとめて一つの分類となる。
【００３１】
次に、語義数特定部１３が、各分類についてオントロジの上下関係を参照し、一つの分類における単語が包含関係にあるかを確認し、この確認結果に基づいて語義数を特定する（ステップＳ４）。ここでは、分類毎に、上位語が下位語のみで構成される場合、その上位語を、分類における単語群から除外する。
【００３２】
例えば、第１のコーパス内の単語「飛行機」の場合、オントロジ内の単語群の一つの分類は「飛行機」「旅客機」「複葉機」「戦闘機」である。これらは、上位下位関係にあり、上位語「飛行機」は、下位語「旅客機」「複葉機」「戦闘機」のみで構成されている。したがって、オントロジ内の単語群から上位語「飛行機」を除外する。また、あらかじめ設定した出現頻度以上のオントロジ内の語は「飛行機」、「旅客機」と「戦闘機」であるとすると、これらより、オントロジ内の単語群は「旅客機」「戦闘機」であるので、語義数を２と特定する。
【００３３】
また、第１のコーパス内の単語「キーボード」の場合、オントロジ内の単語群の一つの分類は「キーボード」「コンピュータキーボード」「タイプライタキーボード」「QWERTYキーボード」「鍵盤」である。これらのうち、上位語「キーボード」は、下位語「鍵盤」、「コンピュータキーボード」、「タイプライタキーボード」のみからなるので、除外する。上位語「タイプライタキーボード」は、下位語「QWERTYキーボード」のみからなるので、除外する。また、あらかじめ設定した出現頻度以上のオントロジ内の語は全てであるとする。これらより、オントロジ内の単語群は「鍵盤」「コンピュータキーボード」「QWERTYキーボード」であるので、語義数を３と特定する。
【００３４】
このように第１のコーパス内の単語すべてについて語義数を特定する（ステップＳ５）。
【００３５】
次に、関連語分類部１４が、第１のコーパスの単語毎に以下のように行う。まず、単語の関連語を取得する（ステップＳ６）。
【００３６】
例えば、単語「キーボード」に対し、図２の第１のコーパスの例を参照すると、文書ＩＤ１の単語「キーボード」の出現位置から、関連語を取得する。ここでは、単語の出現位置の前後２単語の自立語(名詞、動詞、形容詞、形容動詞)を関連語とすると、以下のようになる。
【００３７】
関連語群：(パソコン：１,マウス：１，セット：１，販売する：１)
【００３８】
ここでは自立語とその頻度を「：」で区切って表示している。なおこれは一例であり、もっと多くの単語を関連語としても良いし、品詞や人名などの意味クラスなども関連語の意味情報として取得してもよい。同様に、第１のコーパスのほかの出現位置からも関連語群を取得する。
【００３９】
次に、関連語群分類部１４が、単語の関連語群を参照し、語義数特定部１３で特定した語義数分の分類（グループ）を生成する（ステップＳ７）。分類の生成には、一般的なクラスタリング手法を用いる。理想的には、k-meansのようなｋ個のハードクラスタリング手法（クラスタリング対象データは一つのクラスタにのみ存在する）がよい。関連語群分類部１４は、一般的なクラスタリング手法の結果の各クラスタ内の関連語群を合成する。例えば、各関連語群を単語ベクトルと見た場合、クラスタ内の各関連語群からその中心となる単語ベクトルを合成結果とする。合成した結果を、関連語群分類蓄積部１５に蓄積する。クラスタ番号を語義分類ＩＤとし、合成結果を関連語群として蓄積する。
【００４０】
全単語について処理が終了すると（ステップＳ８）、次に、語義特定部１６が、第１のコーパスを参照し、各単語の語義を特定する。
【００４１】
まず、語義特定部１６は、第１のコーパス内の各単語の出現位置に対し関連語を取得する（ステップＳ９）。例えば、第1のコーパスを参照し、形態素解析等により単語に区切り、各単語の出現位置ごとに周辺２単語の自立語を関連語とする。
【００４２】
単語区切り：「打ち／やすい／キーボード／発売」
単語出現「打つ」の関連語群：（やすい：１，キーボード：１）
単語出現「やすさ」の関連語群：（打ち：１，キーボード：１，発売：１）
単語出現「キーボード」の関連語群：（打つ：１，やすい：１，発売：１）
【００４３】
次に、語義特定部１６が、関連語群分類蓄積部１５を参照し、第１のコーパスの単語出現位置の関連語群と、関連語群分類蓄積部１５の当該単語の各語義分類ＩＤの関連語群との類似度を計算し、類似度の高い語義分類ＩＤを語義として特定する（ステップＳ１０）。ただし、第１のコーパス内の単語が、関連語群分類蓄積部１５の単語に存在しない場合は、語義なしとする。また、類似度があらかじめ設定した特定の閾値以下の場合は、語義不定（other）とする。
【００４４】
例えば、単語「打つ」の場合は、語義文脈クラスタ（関連語群分類蓄積部１５）には存在しないので、語義なしと判定する。また、単語「キーボード」の場合、語義文脈クラスタに単語「キーボード」が存在する。この場合、語義特定部１６は、まず、語義分類ＩＤ「Ｃ１」の関連語群と、第１のコーパスの単語出現「キーボード」の関連語群との類似度を計算する。次に、語義分類ＩＤ「Ｃ２」の関連語群と第１のコーパスの関連語群との類似度とを計算する。そして、各語義分類ＩＤについて計算した類似度のうち、特定の閾値以上であって、最大の類似度の語義分類ＩＤを出力する。例えば、語義分類ＩＤ「Ｃ１」と出力する。このような処理を、第1のコーパスの単語の出現すべてに対して行う（ステップＳ１１）。
【００４５】
最後に、語義特定部１６は、各単語出現の語義文脈ＩＤを出力する(ステップＳ１２）。その結果、「打ち／やすい／キーボード‐Ｃ１／発売」と、単語に語義分類ＩＤを付与した語義付の文書を生成する。これを、語義付コーパス蓄積部１７に蓄積する。
【００４６】
このような動作によって、本発明は、実際の語義数と判別する語義数は大きな違いなく判別できる効果がある。その理由は、語義数特定部１３が、オントロジを参照して単語の語義数を特定し、関連語分類部１４が、特定された語義数に応じて関連語を分類できるためである。
【００４７】
また、あらかじめ語義の定義を用いなくとも曖昧性を解消できる効果もある。その理由は、関連語分類部１４が、第１のコーパスの単語の関連語を分類することで語義毎の関連語群を生成し、語義特定部１６が、第１のコーパスの単語出現位置の関連語との類似度から語義分類ＩＤを語義として出力できるためである。
【００４８】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００４９】
図７は、本発明の第２の実施の形態に係る同表記異義語識別装置のブロック図である。図示されるように、本発明の第２の実施の形態は、第１の実施の形態と比較すると、語義数特定部１３が第２の語義数特定部２１に置き換わっている。そのほかは、第１の実施の形態と同様である。以下では、異なる点について主に説明する。
【００５０】
第２の語義数特定部１３は、第１のコーパス蓄積部１１の文書を入力に、オントロジ蓄積部１２のオントロジを参照し、第１のコーパス内の単語の表記とオントロジの単語の表記とを対応させ、オントロジの単語に対応するコーパス内の単語の関連語を取得し、関連語の共起頻度から関連語グループを作成し、第1のコーパス内の単語の語義数を特定する。
【００５１】
共起頻度の高い関連語群は同じ意味や目的で使われていることが多いため、オントロジの上下関係に加え、関連語群の共起関係を元にグループを作成することで、意味や目的の同じ語群がまとまり、より正確な語義数を得ることができる。
【００５２】
次に、第２の実施形態にかかる同表記異義語識別装置の動作について図８のフローチャートを参照して説明する。以下では、第１の実施形態と異なる点である第２の語義数再特定部２１の動作にあたる、Ｓ２１、Ｓ２２、Ｓ２３について詳しく説明する。
【００５３】
第２の語義数特定部２１が、第１のコーパスの単語毎に以下を行う。
【００５４】
まず、第１のコーパス内の単語が、オントロジ内の単語のどれに対応するかを特定する（ステップＳ１）。
【００５５】
次に、第２の語義数特定部２１が、オントロジの上位下位関係から、先に特定したオントロジ内の単語の下位語をさらに特定する（ステップＳ２）。
【００５６】
次に、第２の語義数特定部２１が、特定したオントロジ内の単語群を、その先祖子孫関係にある単語群毎に分類する（ステップＳ３）。
【００５７】
次に、第２の語義数特定部２１が、分類毎に以下を行う。まず、分類内の単語の表記に対応する第１のコーパス内の単語出現を特定し、その関連語群を取得する（ステップＳ２１）。あらかじめ決められた特定の出現頻度以上の関連語で、オントロジの単語毎に同じ数に関連語を取得するのが望ましい。
【００５８】
例えば、第１のコーパス内の単語「飛行機」の場合、オントロジ内の単語群の一つの分類は「飛行機」「旅客機」「複葉機」「戦闘機」である。これらの単語について第１のコーパス内の出現位置を特定し、その関連語群として前後２単語の自立語を取得する。
【００５９】
関連語群の例を示す。
「飛行機」の関連語群：「帰省」「旅行」「時期」「搭乗券」「写真」
「旅客機」の関連語群：「旅行」「輸送」「不時着」「着陸」「写真」
「複葉機」の関連語群：「２枚」「クラシック」「展示」「レース」「スポーツ」
「戦闘機」の関連語群：「攻撃」「開発」「ロシア」「ステルス」「国産」
【００６０】
また、第１のコーパス内の単語「キーボード」の場合、オントロジ内の単語群の一つの分類は「キーボード」「コンピュータキーボード」「タイプライタキーボード」「QWERTYキーボード」「鍵盤」である。第１のコーパス内の出現位置からそれぞれの関連語群を取得する。
【００６１】
関連語群の例を示す。
「キーボード」の関連語群：「コンピュータ」「入力」「装置」「メディア」「タッチ」
「コンピュータキーボード」の関連語群：「入力」「装置」「パソコン」「配列」「掃除」
「タイプライタキーボード」の関連語：「配列」「Ａ社」「タイピング」「音」「改造」
「QWERTYキーボード」の関連語：「信者」「ボタン」「装備」「キー」「配列」
「鍵盤」の関連語：「楽器」「演奏」「ピアノ」「オルガン」「ホール」
【００６２】
次に、第２の語義数特定部２１が、オントロジ単語群の関連語群を、第１のコーパス内の関連語同士の共起頻度を元に、グループに分割する（ステップＳ２２）。
【００６３】
関連語同士の共起頻度とは、第1のコーパス内で、２つの関連語が同じ文書または段落または文に出現する頻度のことである。ここでは、関連語が類似する意味を表しているかをはかるため、同じ文の出現頻度が望ましい。共起頻度を元に、グループに分割する方法は、関連語をノードとし、特定の頻度の関連語同士を線で結んだグラフを作成し、線でつながった関連語群をひとつのグループとする。ここで、特定の頻度とは、あらかじめ設定した頻度、共起頻度を全体頻度で割った共起確率、共起頻度を平均共起頻度で割った共起頻度割合とのなどがある。以下では、簡単のため、共起頻度を用いて説明する。
【００６４】
例えば、第１のコーパス内の単語「飛行機」の場合、オントロジ内の単語群「飛行機」「旅客機」「複葉機」「戦闘機」の関連語群の共起頻度を計測した結果を図９に示す。この中で、共起頻度が１０以上の関連語を線で結んだグラフを図１０に示す。これらの例から、線で結ばれた関連語群毎にグループに分割する。
【００６５】
また、第１のコーパス内の単語「キーボード」の場合、オントロジ内の単語群「キーボード」「コンピュータキーボード」「タイプライタキーボード」「QWERTYキーボード」「鍵盤」の関連語群の共起頻度を計測した結果を図１１に示す。この中で、頻度１０以上の関連語を線で結んだグラフを図１２に示す。
【００６６】
次に、第２の語義数特定部２１は、オントロジ単語群の関連語群のグループ数を語義数として特定する（ステップＳ２３）。
【００６７】
例えば、第１のコーパス内の単語「飛行機」の場合、グラフ例図１０を参照するとグループ数は３であり、これを語義数として特定する。第１実施形態では、出現頻度が足りなかったために見逃していた「複葉機」の語義が増えた。
【００６８】
また、第１のコーパス内の単語「キーボード」の場合、グラフ例図１２を参照すると、グループ数は２であり、これを語義数として特定する。第1実施形態では、オントロジの単語「コンピュータキーボード」と「QWERTYキーボード」が異なる意味であったため、別々の語義であったが、第１のコーパスを参照すると、これらの関連語はよく共起しており、同じ意味であることがわかる。そのため、これらの語義を一つとみなすことで、語義数が減っている。
【００６９】
そのほかの手順は（ステップＳ５〜ステップＳ１２）、第１実施形態と同様である。
【００７０】
このように処理することで、出現頻度の少ない語義であっても語義数を計測するために用いることができる。さらに、オントロジ内の上位下位関係と、コーパス内の語義が異なる場合でも、関連語の共起を用いることでより正確な語義数を特定できる。
【００７１】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図１３は、本発明の第３の実施の形態に係る同表記異義語識別装置のブロック図である。図示されるように、本発明の第３の実施の形態は、第２の実施の形態と比較すると、第２のコーパス蓄積部３１が追加され、語義特定部１６の入力として、第２のコーパスが追加されている点が異なる。以下異なる点について詳しく説明する。
【００７２】
第２のコーパス蓄積部３１には、語義特定対象の文書群のデータ（第２のコーパス）が蓄積されている。第２のコーパス蓄積部３１の例を図１４に示す。図示されるように、第２のコーパス蓄積部３１には例えば文書ＩＤと文書のデータが蓄積される。語義特定部１６は、第２の実施形態と異なり、第１のコーパス内の文書でなく、第２のコーパス内の文書に対して、語義を特定する。
【００７３】
次に、本実施形態にかかる同表記異義語識別装置の動作について図１５のフローチャートを参照して説明する。以下では、第２の実施形態と異なる点である語義特定１６の動作にあたる、Ｓ３１について詳しく説明する。
【００７４】
ステップＳ１からＳ８までは、第２の実施の形態と同様である。ステップＳ３１では、語義特定部１６が、第２のコーパス内の各単語の出現位置に対し関連語を取得する。
【００７５】
例えば、第２のコーパス蓄積部３１の第２のコーパスを参照し、形態素解析等により単語に区切り、各単語の出現位置ごとに周辺２単語の自立語を関連語とする。
【００７６】
単語区切り：「入力／快適／キーボード／発売」
単語出現「入力」の関連語群：（快適：１，キーボード：１）
単語出現「快適」の関連語群：（入力：１，キーボード：１，発売：１）
単語出現「キーボード」の関連語群：（入力：１，快適：１，発売：１）
【００７７】
次に、語義特定部１６が、関連語群分類蓄積部１５を参照し、第２のコーパスの単語出現位置の関連語群と、関連語群分類蓄積部１５の当該単語の各語義分類ＩＤの関連語群との類似度を計算し、類似度の高い語義分類ＩＤを語義として特定する（ステップＳ１０）。ただし、第２のコーパス内の単語が、関連語群分類蓄積部１５に存在しない場合は、語義なしとする。また、類似度があらかじめ設定した特定の閾値以下の場合は、語義不定（other）とする。
【００７８】
例えば、単語「入力」の場合は、語義文脈クラスタ（関連語群分類蓄積部１５）には存在しないので、語義なしとなる。単語「キーボード」の場合、語義文脈クラスタに単語「キーボード」が存在する。まず、語義文脈ＩＤ「Ｃ１」の関連語群と、第２のコーパスの単語出現「キーボード」の関連語群との類似度を計算する。次に、語義クラスタＩＤ「Ｃ２」の文脈情報（関連語群）と第１のコーパスの関連語群との類似度とを計算する。そして、各語義分類ＩＤについて計算した類似度のうち、特定の閾値以上であって、最大の類似度の語義分類ＩＤを出力する。例えば、語義分類ＩＤ「Ｃ１」と出力する。
【００７９】
これを、第２のコーパスの単語の出現すべてに対して行う（ステップＳ１１）。
【００８０】
最後に、語義特定部１６は、各単語出現の語義分類ＩＤを出力する（ステップＳ１２）。その結果、「入力／快適／キーボード‐Ｃ１／発売」と、単語に語義分類ＩＤを付与した語義付の文書を生成する。これを、語義付コーパス蓄積部１７に蓄積する。
【００８１】
このようにすることで、第１のコーパスによって作成された関連語分類を利用し、これとは異なる第２のコーパスに対する語義を特定することができる。
【００８２】
本発明の活用例として、語義の違いを考慮した文書検索、より詳細な文書分類や文書クラスタリングといったものに利用可能である。
【００８３】
なお、上述の説明では、第２の実施の形態に第２のコーパス蓄積部３１を追加した構成としているがこれに限定されず、第１の実施形態に第２のコーパス蓄積部３１を追加した構成としてもよい。
【００８４】
上述した本発明の実施形態に係る語義数特定部、第２の語義数特定部、関連語分類部、語義特定部は、本装置のＣＰＵ（Central Processing Unit）が記憶部に格納された動作プログラム等を読み出して実行することにより実現されてもよく、また、ハードウェアで構成されてもよい。上述した実施の形態の一部の機能のみをコンピュータプログラムにより実現することもできる。
【００８５】
以上、好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。
【００８６】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００８７】
（付記１）
文書群の蓄積された第１のコーパスと、単語の上位下位関係が記述されたオントロジを参照し、第１のコーパス内の各単語の語義の数を特定する語義数特定手段と、
第１のコーパス内における前記各単語に関連する語である関連語群を、前記特定された語義の数に応じて、語義と対応付けて分類する関連語分類手段と、
第１のコーパス内における単語毎に、単語に関連する関連語群に類似する関連語群を、前記分類された関連語群から選択し、当該選択された関連語群に対応付けられた語義を特定する語義特定手段と、
を備えることを特徴とする同表記異義語識別装置。
【００８８】
（付記２）
前記語義数特定手段は、第１のコーパス内の単語とオントロジ内の単語との対応関係を特定し、特定したオントロジ内の単語の下位語をさらに特定し、前記特定した単語群の包含関係から上位語を除外し、最後に特定した単語群の数を語義数として特定する
ことを特徴とする付記１に記載の同表記異義語識別装置。
【００８９】
（付記３）
前記語義数特定手段は、第１コーパス内の単語とオントロジ内の単語との対応関係を特定し、特定したオントロジ内の単語の下位語をさらに特定し、特定した単語群の上位下位関係をたどり到達可能な単語群毎に分類し、前記分類毎に、上位語が下位語のみで構成される場合は上位語を特定した単語群から除外し、前記特定した単語群の数を語義数として特定する
ことを特徴とする付記２に記載の同表記異義語識別装置。
【００９０】
（付記４）
前記語義数特定手段は、第１のコーパス内の単語とオントロジ内の単語との対応関係を特定し、特定したオントロジ内の単語の下位語をさらに特定し、特定した単語群の上位下位関係をたどり到達可能な単語群毎に分類し、前記分類毎に、前記特定した単語群の関連語を第１のコーパスから取得し、関連語群の第１のコーパス内での共起頻度を元に、共起する関連語を同じグループとするように関連語グループを作成し、このグループの数を語義数と特定する
ことを特徴とする付記２に記載の同表記異義語識別装置。
【００９１】
（付記５）
前記語義特定手段は、第２のコーパス内における単語毎に、単語に関連する関連語群に類似する関連語群を、前記分類された関連語群の中から選択し、当該選択された関連語群に対応付けられた語義を特定する、
ことを特徴とする付記１から４のいずれか１項に記載の同表記異義語識別装置。
【００９２】
（付記６）
文書群の蓄積された第１のコーパスと、単語の上位下位関係が記述されたオントロジを参照し、第１のコーパス内の各単語の語義の数を特定し、
第１のコーパス内における前記各単語に関連する語である関連語群を、前記特定された語義の数に応じて、語義と対応付けて分類し、
第１のコーパス内における単語毎に、単語に関連する関連語群に類似する関連語群を、前記分類された関連語群から選択し、当該選択された関連語群に対応付けられた語義を特定する
ことを特徴とする同表記異義語識別方法。
【００９３】
（付記７）
第１のコーパス内の単語とオントロジ内の単語との対応関係を特定し、特定したオントロジ内の単語の下位語をさらに特定し、前記特定した単語群の包含関係から上位語を除外し、最後に特定した単語群の数を語義数として特定する
ことを特徴とする付記６に記載の同表記異義語識別方法。
【００９４】
（付記８）
第１コーパス内の単語とオントロジ内の単語との対応関係を特定し、特定したオントロジ内の単語の下位語をさらに特定し、特定した単語群の上位下位関係をたどり到達可能な単語群毎に分類し、前記分類毎に、上位語が下位語のみで構成される場合は上位語を特定した単語群から除外し、前記特定した単語群の数を語義数として特定する
ことを特徴とする付記７に記載の同表記異義語識別方法。
【００９５】
（付記９）
第１のコーパス内の単語とオントロジ内の単語との対応関係を特定し、特定したオントロジ内の単語の下位語をさらに特定し、特定した単語群の上位下位関係をたどり到達可能な単語群毎に分類し、前記分類毎に、前記特定した単語群の関連語を第１のコーパスから取得し、関連語群の第１のコーパス内での共起頻度を元に、共起する関連語を同じグループとするように関連語グループを作成し、このグループの数を語義数と特定する
ことを特徴とする付記６に記載の同表記異義語識別方法。
【００９６】
（付記１０）
第２のコーパス内における単語毎に、単語に関連する関連語群に類似する関連語群を、前記分類された関連語群の中から選択し、当該選択された関連語群に対応付けられた語義を特定する、
ことを特徴とする付記６から９のいずれか１項に記載の同表記異義語識別方法。
【００９７】
（付記１１）
コンピュータに、
文書群の蓄積された第１のコーパスと、単語の上位下位関係が記述されたオントロジを参照し、第１のコーパス内の各単語の語義の数を特定する語義数特定処理、
第１のコーパス内における前記各単語に関連する語である関連語群を、前記特定された語義の数に応じて、語義と対応付けて分類する関連語分類処理、
第１のコーパス内における単語毎に、単語に関連する関連語群に類似する関連語群を、前記分類された関連語群から選択し、当該選択された関連語群に対応付けられた語義を特定する語義特定処理
を実行させることを特徴とするプログラム。
【００９８】
（付記１２）
前記語義数特定処理は、第１のコーパス内の単語とオントロジ内の単語との対応関係を特定し、特定したオントロジ内の単語の下位語をさらに特定し、前記特定した単語群の包含関係から上位語を除外し、最後に特定した単語群の数を語義数として特定する
ことを特徴とする付記１１に記載のプログラム。
【００９９】
（付記１３）
前記語義数特定処理は、第１コーパス内の単語とオントロジ内の単語との対応関係を特定し、特定したオントロジ内の単語の下位語をさらに特定し、特定した単語群の上位下位関係をたどり到達可能な単語群毎に分類し、前記分類毎に、上位語が下位語のみで構成される場合は上位語を特定した単語群から除外し、前記特定した単語群の数を語義数として特定する
ことを特徴とする付記１２に記載のプログラム。
【０１００】
（付記１４）
前記語義数特定処理は、第１のコーパス内の単語とオントロジ内の単語との対応関係を特定し、特定したオントロジ内の単語の下位語をさらに特定し、特定した単語群の上位下位関係をたどり到達可能な単語群毎に分類し、前記分類毎に、前記特定した単語群の関連語を第１のコーパスから取得し、関連語群の第１のコーパス内での共起頻度を元に、共起する関連語を同じグループとするように関連語グループを作成し、このグループの数を語義数と特定する
ことを特徴とする付記１２に記載のプログラム。
【０１０１】
（付記１５）
前記語義特定処理は、第２のコーパス内における単語毎に、単語に関連する関連語群に類似する関連語群を、前記分類された関連語群の中から選択し、当該選択された関連語群に対応付けられた語義を特定する、
ことを特徴とする付記１１から１４のいずれか１項に記載のプログラム。
【０１０２】
以上、実施の形態及び実施例をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態及び実施例に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。この出願は、２０１２年１月３０日に出願された日本出願特願２０１２−０１６３６４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。
【符号の説明】
【０１０３】
１１    第１のコーパス蓄積部
１２    オントロジ蓄積部
１３    語義数特定部
１４    関連語分類部
１５    関連語群分類蓄積部
１６    語義特定部
１７    語義付コーパス蓄積部
２１    第２の語義数特定部
３１    第２のコーパス蓄積部
【図１】
2013115154.tif 000003
【図２】
2013115154.tif 000004
【図３】
2013115154.tif 000005
【図４】
2013115154.tif 000006
【図５】
2013115154.tif 000007
【図６】
2013115154.tif 000008
【図７】
2013115154.tif 000009
【図８】
2013115154.tif 000010
【図９】
2013115154.tif 000011
【図１０】
2013115154.tif 000012
【図１１】
2013115154.tif 000013
【図１２】
2013115154.tif 000014
【図１３】
2013115154.tif 000015
【図１４】
2013115154.tif 000016
【図１５】
2013115154.tif 000017
【国際調査報告】
2013115154.tif 000018
2013115154.tif 000019
2013115154.tif 000020
2013115154.tif 000021