(57)【要約】【課題】  高精度な語彙情報の抽出を行う。【解決手段】  テキストデータから語彙情報を抽出するための語彙情報抽出装置において、前記テキストデータから名詞と動詞が共起したときの特徴を抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段により得られる抽出結果に基づいて、前記名詞に対する前記動詞の関係が所定の関係にある名詞と動詞の組を出力する関係特定手段とを有することにより、上記課題を解決する。【選択図】        図１
2006163703.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストデータから語彙情報を抽出するための語彙情報抽出装置において、
前記テキストデータから名詞と動詞が共起したときの特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段により得られる抽出結果に基づいて、前記名詞に対する前記動詞の関係が所定の関係にある名詞と動詞の組を出力する関係特定手段とを有することを特徴とする語彙情報抽出装置。
【請求項２】
前記所定の関係は、
前記動詞の前記名詞に対する単語の役割が、指示対象が持つ典型的な機能あるいは目的からなる第１の役割、又は、指示対象の起源あるいは指示対象が引き起こす事象からなる第２の役割であることを特徴とする請求項１に記載の語彙情報抽出装置。
【請求項３】
前記特徴抽出手段は、
前記テキストデータに含まれる係り受け構造を有する名詞と動詞の全ての組から、予め設定された文構造を有する名詞と動詞の組を抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の語彙情報抽出装置。
【請求項４】
前記特徴抽出手段は、
前記第１の役割又は前記第２の役割に対応する文構造を予め設定したテンプレートを有し、前記テンプレートに基づいて、前記名詞と動詞の組を抽出することを特徴とする請求項３に記載の語彙情報抽出装置。
【請求項５】
前記特徴抽出手段は、
前記第１の役割と前記第２の役割とにおいて正例及び負例を予め設定した学習データを有し、前記学習データに基づいて、前記名詞と動詞の組を抽出することを特徴とする請求項３に記載の語彙情報抽出装置。
【請求項６】
前記特徴抽出手段は、
前記テキストデータの文構造が前記第１の役割又は前記第２の役割として特有であるか否かを確率値で出力することを特徴とする請求項５に記載の語彙情報抽出装置。
【請求項７】
前記関係特定手段は、
前記特徴抽出手段から得られる名詞と動詞との相互情報量を求め、求められた相互情報量に基づいて、前記名詞と前記動詞における前記所定の関係に対するスコアを算出することを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の語彙情報抽出装置。
【請求項８】
前記関係特定手段は、
前記スコアの値に基づいてランク付けを行い、ランクが所定順位以上又は前記スコアが所定値以上の場合に対応する名詞と動詞を語彙情報として出力することを特徴とする請求項７に記載の語彙情報抽出装置。
【請求項９】
テキストデータから語彙情報を抽出するための処理をコンピュータに実行させるための語彙情報抽出プログラムにおいて、
前記テキストデータから名詞と動詞が共起したときの特徴を抽出する特徴抽出処理と、
前記特徴抽出処理により得られる抽出結果に基づいて、前記名詞と前記動詞の関係が所定の関係にある名詞と動詞の組を出力する関係特定処理とをコンピュータに実行させるための語彙情報抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、語彙情報抽出装置及び語彙情報抽出プログラムに係り、特に、高精度な語彙情報を抽出するための語彙情報抽出装置及び語彙情報抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、大量のテキストデータの中から語彙情報を抽出する技術としては、単語を基準とした手法が提案されており、例えば、単語の上位概念を抽出する手法（例えば、非特許文献１参照。）や単語の全体部分関係を抽出する手法（例えば、非特許文献２参照。）等がある。
【０００３】
また、単語には、４つの大きな役割で表現できることが開示されている（例えば、非特許文献３参照。）。非特許文献３で示されている４つの役割とは、（Ａ）Ｆｏｒｍａｌ  ｒｏｌｅ（語の指示対象と他とを区別する情報（ｉｓ＿ａ関係等）、（Ｂ）Ｃｏｎｓｔｉｔｕｔｉｖｅ  ｒｏｌｅ（指示対象が持つ内部的な性質・構成要素）、（Ｃ）Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ（指示対象が持つ典型的な機能・目的）、及び（Ｄ）Ａｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅ（指示対象の起源、指示対象が引き起こす事象）である。
【非特許文献１】Ｈｅａｒｓｔ，Ｍａｒｔｉ．１９９２．Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｈｙｐｏｎｙｍｓ  ｆｒｏｍ  Ｌａｒｇｅ  Ｔｅｘｔ  Ｃｏｒｐｏｒａ，Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｆｏｕｒｔｅｅｎｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ．
【非特許文献２】Ｒ．Ｇｉｒｊｕ，Ａ．Ｂａｄｕｌｅｓｃｕ，ａｎｄ  Ｄ．  Ｍｏｌｄｏｖａｎ．２００３．Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ｏｆ  Ｐａｒｔ−Ｗｈｏｌｅ  Ｒｅｌａｔｉｏｎｓ．Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｈｕｍａｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．
【非特許文献３】Ｊ．Ｐｕｓｔｅｊｏｖｓｋｙ．１９９１．Ｔｈｅ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ  Ｌｅｘｉｃｏｎ，Ｔｈｅ  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上述した非特許文献３に示されている単語の役割のうち、（Ａ）Ｆｏｒｍａｌ  ｒｏｌｅ及び（Ｂ）Ｃｏｎｓｔｉｔｕｔｉｖｅ  ｒｏｌｅに基づいた語彙情報の抽出手法については、従来から研究されている。また、この２つの役割は、既存の辞書（例えば、アメリカのフリー辞書である“ＷｏｒｄＮｅｔ”等）でも参照することができる。
【０００５】
しかしながら、上述した（Ｃ）Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ及び（Ｄ）Ａｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅについての語彙情報の抽出手法については、提案されていない。
【０００６】
本発明は、上述した課題に鑑みなされたものであり、高精度な語彙情報を抽出するための語彙情報抽出装置及び語彙情報抽出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】
【０００７】
上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。
【０００８】
請求項１に記載された発明は、テキストデータから語彙情報を抽出するための語彙情報抽出装置において、前記テキストデータから名詞と動詞が共起したときの特徴を抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段により得られる抽出結果に基づいて、前記名詞に対する前記動詞の関係が所定の関係にある名詞と動詞の組を出力する関係特定手段とを有することを特徴とする。
【０００９】
請求項１記載の発明によれば、テキストデータに含まれる名詞と動詞との関係を特定することにより、高精度な語彙情報を抽出することができる。
【００１０】
請求項２に記載された発明は、前記所定の関係は、前記動詞の前記名詞に対する単語の役割が、指示対象が持つ典型的な機能あるいは目的からなる第１の役割、又は、指示対象の起源あるいは指示対象が引き起こす事象からなる第２の役割であることを特徴とする。
【００１１】
請求項２記載の発明によれば、前記第１の役割であるＴｅｌｉｃ  ｒｏｌｅと前記第２の役割であるＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅに基づいて、高精度な語彙情報を抽出することができる。
【００１２】
請求項３に記載された発明は、前記特徴抽出手段は、前記テキストデータに含まれる係り受け構造を有する名詞と動詞の全ての組から、予め設定された文構造を有する名詞と動詞の組を抽出することを特徴とする。
【００１３】
請求項３記載の発明によれば、名詞と動詞の文構造からＴｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ又はＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅに基づく特徴を高精度に抽出することができる。
【００１４】
請求項４に記載された発明は、前記特徴抽出手段は、前記第１の役割又は前記第２の役割に対応する文構造を予め設定したテンプレートを有し、前記テンプレートに基づいて、前記名詞と動詞の組を抽出することを特徴とする。
【００１５】
請求項４記載の発明によれば、第１の役割（Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ）又は第２の役割（Ａｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅ）に基づく特徴の抽出を容易に行うことができる。
【００１６】
請求項５に記載された発明は、前記特徴抽出手段は、前記第１の役割と前記第２の役割とにおいて正例及び負例を予め設定した学習データを有し、前記学習データに基づいて、前記名詞と動詞の組を抽出することを特徴とする。
【００１７】
請求項５記載の発明によれば、正例及び負例を設定した学習データを用いることにより、名詞と動詞が共起したときの特徴を高精度に抽出することができる。
【００１８】
請求項６に記載された発明は、前記特徴抽出手段は、前記テキストデータの文構造が前記第１の役割又は前記第２の役割として特有であるか否かを確率値で出力することを特徴とする。
【００１９】
請求項６記載の発明によれば、第１の役割（Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ）及び第２の役割（Ａｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅ）に基づく語彙情報を高精度に抽出することができる。
【００２０】
請求項７に記載された発明は、前記関係特定手段は、前記特徴抽出手段から得られる名詞と動詞との相互情報量を求め、求められた相互情報量に基づいて、前記名詞と前記動詞における前記所定の関係に対するスコアを算出することを特徴とする。
【００２１】
請求項７記載の発明によれば、算出されたスコアに基づいて高精度に語彙情報を抽出することができる。
【００２２】
請求項８に記載された発明は、前記関係特定手段は、前記スコアの値に基づいてランク付けを行い、ランクが所定順位以上又は前記スコアが所定値以上の場合に対応する名詞と動詞を語彙情報として出力することを特徴とする。
【００２３】
請求項８記載の発明によれば、ランクが所定順位以上又はスコアが所定値以上の場合に語彙情報として出力することで、高精度な語彙情報の抽出を実現することができる。
【００２４】
請求項９に記載された発明は、テキストデータから語彙情報を抽出するための処理をコンピュータに実行させるための語彙情報抽出プログラムにおいて、前記テキストデータから名詞と動詞が共起したときの特徴を抽出する特徴抽出処理と、前記特徴抽出処理により得られる抽出結果に基づいて、前記名詞と前記動詞の関係が所定の関係にある名詞と動詞の組を出力する関係特定処理とをコンピュータに実行させる。
【００２５】
請求項９記載の発明によれば、テキストデータに含まれる名詞と動詞との関係を特定することにより、高精度な語彙情報を抽出することができる。また、特別な装置構成を必要とせず、低コストで語彙情報抽出処理を実現することができる。また、プログラムをインストールすることにより、容易に語彙情報抽出処理を実現することができる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、高精度な語彙情報の抽出を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
＜本発明の概要＞
本発明は、Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ（第１の役割）やＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅ（第２の役割）の関係を表現する典型的なテンプレート又は機械学習における学習データを作成し、作成したテンプレート又は学習データにより、Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅやＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅの関係にある名詞と動詞のペアを抽出する。これにより、高精度な語彙情報の抽出を実現する。以下に本発明の特徴を有する語彙情報抽出装置及び語彙情報抽出プログラムを好適に実施した形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、本発明における語彙情報抽出の一例として、処理対象データを英語とした語彙情報の抽出について説明するが、本発明において言語は特に限定されない。
【００２８】
また、後述する実施形態においては、語彙情報として語彙辞書を生成する例を示している。つまり、本実施形態における「語彙情報」とは、「単語間の関係が記述された辞書」のことであり、例えば、単語“ｂｏｏｋ”の目的は“ｒｅａｄ”、起源は“ｗｒｉｔｅ”といった単語間の関係を表すものである。このような関係にある名詞と動詞とが文章中で共起する場合は、その統語構造には一定の特徴がある。この特徴を利用したテンプレートを与える手法（第１の実施形態）と、機械学習により特徴を抽出する手法（第２の実施形態）とを以下に示す。しかしながら、本発明において語彙情報は、語彙辞書に限定されるものではない。
【００２９】
＜第１の実施形態＞
図１は、第１の実施形態における語彙情報抽出装置の一構成例を示す図である。なお、第１の実施形態は、特徴と抽出し名詞と動詞の関係を特定して語彙情報としての語彙辞書を抽出する実施形態を示すものである。
【００３０】
図１に示す語彙情報抽出装置１０は、特徴抽出手段１１と、関係特定手段１２とを有するよう構成されている。特徴抽出手段１１は、英文テキストデータ１３を入力し、更に、予め設定されたテンプレート１４に基づいて名詞と動詞が共起したときの特徴を抽出する。また、特徴抽出手段１１は、抽出した特徴を関係特定手段１２に出力する。
【００３１】
関係特定手段１２は、抽出された特徴に基づいて、Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ（第１の役割）と、Ａｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅ（第２の役割）の関係にある名詞と動詞のペア（組）を抽出する。ここで、具体的に説明すると、動詞が対象とする名詞のＴｅｌｉｃ  ｒｏｌｅやＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅを表すとき、表層的な単語の並びには一定の特徴が見られる。例えば、“ａ  ｂｏｏｋ  ｗｏｒｔｈ  ｒｅａｄｉｎｇ”という文では、動詞“ｒｅａｄ”は名詞“ｂｏｏｋ”の目的を表している。このようなステレオタイプのパターンを与え、その出現回数の比率により、動詞が名詞のＴｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ（第１の役割）となるか、もしくはＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅ（第２の役割）となるかを判定して名詞と動詞の関係を特定する。また、関係特定手段１２は、抽出された特徴データ（語彙情報）を語彙辞書１５として出力する。なお、出力する際には、例えば後述するようにランク付けを行った後、その上位のみを出力する等の処理を行うこともできる。
【００３２】
＜テンプレート１４＞
ここで、テンプレート１４の例について図を用いて説明する。図２は、本発明におけるテンプレートの一例を示す図である。図２に示すテンプレート１４は、Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅとＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅのそれぞれに対して所定の文構造を設定したテンプレート（Ｔｅｍｐｌａｔｅ）である。
【００３３】
なお、図２において、“Ｎｏｕｎ”は名詞を示し、“Ｖｅｒｂ”は動詞を示し、“Ａｄｖｅｒｂ”は副詞を示し、“Ｖｅｒｂ［−ｉｎｇ  ｆｏｒｍ］”は動詞の進行形を示し、“ｄｅｖｅｒｂａｌ  Ｎｏｕｎ”は名詞化された動詞を示し、“Ｖｅｒｂ［ｐａｓｔ  ｐａｒｔｉｃｉｐｌｅ  ｆｏｒｍ］”は動詞の過去分詞を示し、“Ｎｏｕｎ［ｗｉｔｈｏｕｔ  ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｒ］”は限定詞無しの名詞を示す。
【００３４】
例えば、図２に示すＴｅｌｉｃ  ｒｏｌｅにおいて、“Ｎｏｕｎ（ｂｅ｜φ）（ｗｏｒｔｈ｜ｄｅｓｅｒｖｉｎｇ｜ｍｅｒｉｔｉｎｇ）（Ｖｅｒｂ［−ｉｎｇ  ｆｏｒｍ］｜ｄｅｖｅｒｂａｌ  Ｎｏｕｎ）”は、入力されたテキストデータ中の文章が、名詞（Ｎｏｕｎ）の後にｂｅ動詞又はｂｅ動詞のない状態（空集合）（ｂｅ｜φ）で、その後に“ｗｏｒｔｈ”、“ｄｅｓｅｒｖｉｎｇ”、又は“ｍｅｒｉｔｉｎｇ”の何れかの動詞が存在し（ｗｏｒｔｈ｜ｄｅｓｅｒｖｉｎｇ｜ｍｅｒｉｔｉｎｇ）、その後に動詞の進行形（Ｖｅｒｂ［−ｉｎｇ  ｆｏｒｍ］）又は名詞化された動詞（ｄｅｖｅｒｂａｌ  Ｎｏｕｎ）からなる文章である場合に、Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅであると判断する。例えば、上述した“ａ  ｂｏｏｋ  ｗｏｒｔｈ  ｒｅａｄｉｎｇ”という１文は、この条件を満たすため、Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅであると判断される。
【００３５】
なお、本発明におけるテンプレート（Ｔｅｍｐｌａｔｅ）は、図２に限定されるものではなく、他の設定や拡張等が可能である。また、Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ又はＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅの何れか一方のみからなるテンプレートであってもよい。次に、上述した語彙情報の抽出手法の具体的な処理手順について、フローチャートを用いて説明する。
【００３６】
＜特徴抽出手段１１：特徴抽出処理＞
図３は、テンプレートを用いた特徴抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。図３に示す特徴抽出処理は、まず、少なくとも１つの文章からなるテキストデータを入力し（Ｓ０１）、初期設定を行う（Ｓ０２）。初期設定としては、変数ｘ，ｙ，ｚに対する全ての名詞ｎｘと動詞ｖｙのペアと役割ｒｏｌｅｚを引数に持つ関数ｆｒｅｑ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）の値をリセットする。
【００３７】
次に、Ｓ０１により入力されたテキストに対して未処理のテキスト（文章）があるか否かを判断する（Ｓ０３）。未処理のテキストがない場合（Ｓ０３において、Ｎｏ）、全てのテキストが処理されたものと判断して処理を終了する。また、未処理のテキストがある場合（Ｓ０３において、Ｙｅｓ）、そのテキストの構文解析を行い、係り受け構造を有する名詞と動詞の全てのペアを抽出する（Ｓ０４）。
【００３８】
次に、抽出されたペアが上述したテンプレートと一致するか否かを判断する（Ｓ０５）。ここで、抽出されたペアがテンプレートと一致する場合（Ｓ０５において、Ｙｅｓ）、ｆｒｅｑ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）に１を加える（Ｓ０６）。
【００３９】
また、テンプレートのパターンと一致しない場合（Ｓ０５において、Ｎｏ）、又はＳ０６が終了後、Ｓ０３に戻り、未処理のテキストがなくなるまでＳ０４〜Ｓ０６の処理を実行する。したがって、最終的には、係り受け構造を有する名詞と動詞の全てのペアに対してｆｒｅｑ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）の値を出力する。
【００４０】
＜関係特定手段１２：関係特定処理＞
次に、関係特定手段１２における関係特定処理手順についてフローチャートを用いて説明する。図４は、第１の実施形態における関係特定処理手順の一例を示すフローチャートである。図４に示す関係特定処理は、まず特徴抽出結果を入力する（Ｓ１１）。つまり、入力はテンプレートを利用した特徴抽出装置の出力ｆｒｅｑ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）の値となる。また、初期設定として、変数ｘ，ｙ，ｚに対する全ての名詞ｎｘと動詞ｖｙとのペアと役割ｒｏｌｅｚを引数に持つ関数ｓｃｏｒｅ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）の値をリセットする（Ｓ１２）。
【００４１】
次に、Ｓ０１にて入力したｆｒｅｑ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）について、未処理の名詞ｎｘがあるか否かを判断する（Ｓ１３）。具体的には、入力したｆｒｅｑ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）で出現する全ての名詞ｎｘが処理されたかを判断する。
【００４２】
ここで、未処理の名詞がない場合（Ｓ１３において、Ｎｏ）、全ての名詞が処理されたものと判断して処理を終了する。また、未処理の名詞がある場合（Ｓ１３において、Ｙｅｓ）、その未処理の名詞を処理対象とする（Ｓ１４）。
【００４３】
次に、処理対象とした名詞と共起した未処理の動詞はあるか否かを判断する（Ｓ１５）。Ｓ１５において、共起しているか否かは、入力として与えられたｆｒｅｑ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）を参照する。また、この引数で共起している動詞を「対象とした名詞と共起している」と判断する。
【００４４】
Ｓ１５において、対象名詞と共起した未処理の動詞がある場合（Ｓ１５において、Ｙｅｓ）、その未処理の動詞を処理対象とし（Ｓ１６）、処理対象の名詞ｎと動詞ｖとの相互情報量ＭＩ（ｎ，ｖ）を計算する（Ｓ１７）。ここで、単語ｘが出現する確率をＰ（ｘ）とし、単語ｘと単語ｙとが共起する確率をＰ（ｘ，ｙ）をとしたとき、名詞ｎと動詞ｖの相互情報量は、以下に示す（１）式で与えられる。
【００４５】
【数１】
2006163703.tif 000003
次に、対象名詞と対象動詞に対して、ｓｃｏｒｅ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）を以下に示す（２）式を用いて計算する（Ｓ１８）。
【００４６】
【数２】
2006163703.tif 000004
なお、（２）式においてＤＦ（ｎｘ，ｖｙ）は、名詞ｎｘと動詞ｖｙが共起した文の数を示す。
【００４７】
その後、Ｓ１５に戻り、対象名詞と共起した未処理の動詞がなくなるまでＳ１６〜Ｓ１８の処理を行い、対象名詞と共起した未処理の動詞がなくなった場合（Ｓ１５において、Ｎｏ）、名詞と共起した全ての動詞に対してｓｃｏｒｅ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）の値を降順にランク付けする（Ｓ１９）。
【００４８】
ここで、ランクが高いほど各役割（Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ、Ａｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅ）を果たしていると判断することができるため、ランクが所定順位以上の上位にある動詞を名詞の各役割として語彙辞書１５に登録する（Ｓ２０）。つまり、ランク上位にある名詞と動詞のペアが登録される。なお、Ｓ２０においては、ランクが所定順位以上に限定されず、例えばスコア（ｓｃｏｒｅ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ））の値が所定値以上の動詞を名詞の各役割として語彙辞書１５に登録してもよい。その後、Ｓ１３に戻り、全ての名詞に対して上述した処理を繰り返し行う。
【００４９】
上述したように、第１の実施形態において、テンプレートを用いて、Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅやＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅの関係にある名詞と動詞のペアを抽出することが可能となり、第１の実施形態において高精度な語彙情報としての語彙辞書の抽出を実現することができる。
【００５０】
＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態について説明する。図５は、第２の実施形態における語彙情報抽出装置の一構成例を示す図である。なお、第２の実施形態は、機械学習による学習データ用いて、特徴と抽出し名詞と動詞の関係を特定して語彙情報としての語彙辞書を抽出する実施形態を示すものである。
【００５１】
図５に示す語彙情報抽出装置５０は、特徴抽出手段５１と、関係特定手段５２とを有するよう構成されている。特徴抽出手段５１は、英文テキストデータ５３を入力し、更に学習データ５４に基づいてＴｅｌｉｃ  ｒｏｌｅやＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅの関係を表現する典型的な構造を機械学習により抽出する。また、特徴抽出手段５１は、抽出した特徴を関係特定手段５２に出力する。
【００５２】
関係特定手段５２は、抽出された特徴に基づいて、Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅやＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅの関係にある名詞と動詞のペア（組）を抽出する。
【００５３】
また、関係特定手段５２は、動詞が名詞のＴｅｌｉｃ  ｒｏｌｅとなるか、もしくはＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅとなるかを判定して名詞と動詞の関係を特定する。また、関係特定手段５２は、抽出された特徴データ（語彙情報）を語彙辞書５５として出力する。なお、出力する際には、ランク付けを行った後、その上位を出力する等の処理を行うこともできる。
【００５４】
＜学習データ５４＞
ここで、上述した学習データの作成手順と学習データの内容について説明する。図６は、本発明における学習データの作成手順を示す一例のフローチャートである。また、図７は、学習データの作成における各データの内容を示す図である。
【００５５】
図６において、まず、テキストデータを入力する（Ｓ３１）。また、学習用の単語のペア（組）を入力する（Ｓ３２）。Ｓ３２では、例えば名詞３０個と各名詞に対して５０個の動詞を選択して入力する。ここで、図７（ａ）は学習データとして選択した名詞３０個を示し、図７（ｂ）、３０個のうちの名詞"ｂｏｏｋ"に対して選択した動詞５０個を示している。
【００５６】
次に、Ｓ３２により入力した１５００語のペアについて、Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅの関係にあるか、又はＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅの関係にあるかを判定する（Ｓ３３）。
【００５７】
なお、判定手法については、例えば、入力した名詞と動詞の１５００語のペアについて、Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅの関係にあるか又はＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅの関係にあるかを０〜１０の数値を付与して判定する。つまり、動詞が名詞の対して各役割（Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ，Ａｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅ）を果たす場合は１０、全く関係ない場合は０の値となる。したがって、例えば名詞と動詞のペアに対する数値を予め設定しておき、その数値を用いて判定してもよく、また母国語同等の英語力を有する言語処理を専門とした２人の被験者により、１５００個のペアがそれぞれＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅの関係にあるか又はＴｅｌｉｃ  ｒｏｌｅの関係にあるかを０〜１０の数値で判定してもよい。
【００５８】
また、判定結果として得られるデータの平均を標準データ（Ｇｏｌｄ−ｓｔａｎｄａｒｄ  ｄａｔａ）とする。
【００５９】
このＧｏｌｄ−ｓｔａｎｄａｒｄ  ｄａｔａを、機械学習における学習データとして利用する。また、各役割に対して与えられた値が７〜１０のものを正例（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｉｎｓｔａｎｃｅｓ）のペアとし、値が０のものを負例（Ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｉｎｓｔａｎｃｅｓ）のペアとする。図７（ｃ）には、例えば、名詞“ｂｏｏｋ”に対する正例となる動詞、負例となる動詞を示している。
【００６０】
次に、Ｓ３１により入力したテキストデータと、Ｓ３３により得られる判定結果とに基づいて正例・負例となる名詞と動詞のペアが共起する全ての文を入力されたテキストデータから抽出して（Ｓ３４）、構文解析を行い、その統語構造を抽出する（Ｓ３５）。
【００６１】
なお、構文解析を行い、その統語構造を抽出する上での特徴ベクトルとして、「（１）対象となる共起した名詞と動詞の関係」、「（２）名詞と動詞以外の単語との関係」、及び「（３）動詞と名詞以外の単語との関係」の３つの項目を利用した。
【００６２】
また、構文解析手法としては、例えば、「ＲＡＳＰ（Ｒｏｂｕｓｔ  Ａｃｃｕｒａｔｅ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｐａｒｓｉｎｇ）、参考文献Ｂｒｉｓｃｏｅ，Ｔｅｄ  ａｎｄ  Ｊｏｈｎ  Ｃａｒｒｏｌｌ  ２００２．Ｒｏｂｕｓｔ  ａｃｃｕｒａｔｅ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｇｅｎｅｒａｌ  ｔｅｘｔ  ｉｎ  Ｐｒｏｃ．ｏｆ  ｔｈｅ  ３ｒｄ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ  ａｎｄ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  （ＬＲＥＣ  ２００２），Ｌａｓ  Ｐａｌｍａｓ，Ｃａｎａｒｙ  Ｉｓｌａｎｄｓ，ｐｐ．１４９９−１５０４．」を用いることができるが、本発明においてはこの限りではなく、他の構文解析手法を用いてもよい。
【００６３】
次に、Ｓ３５により得られる特徴を正例、負例に分けて最大エントロピー法により学習し（Ｓ３６）、学習データを生成して出力する（Ｓ３７）。
【００６４】
＜特徴抽出装置５１：特徴抽出処理手順＞
次に、上述した学習データを用いた特徴抽出装置５１における特徴抽出処理手順についてフローチャートを用いて説明する。
【００６５】
図８は、学習データを用いた特徴抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。図８に示す特徴抽出処理は、まず、少なくとも１つの文章からなるテキストデータを入力し（Ｓ４１）、初期設定を行う（Ｓ４２）。初期設定としては、変数ｘ，ｙ，ｚに対する全ての名詞ｎｘと動詞ｖｙのペアと役割ｒｏｌｅｚを引数に持つ関数ｗｅｉｇｈｔ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）をリセットする。
【００６６】
次に、Ｓ４１により入力されたテキストに対して未処理のテキスト（文章）があるか否かを判断する（Ｓ４３）。未処理のテキストがない場合（Ｓ４３において、Ｎｏ）、全てのテキストが処理されたものと判断して処理を終了する。また、未処理のテキストがある場合（Ｓ４３において、Ｙｅｓ）、そのテキストの構文解析を行い、係り受け構造を有する名詞と動詞の全てのペアを抽出し（Ｓ４４）、その構造の特徴を出力する（Ｓ４５）。
【００６７】
なお、Ｓ４５では、最大エントロピー法により、入力されたテキストデータの構文の特徴から、その構造が各役割（Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ，Ａｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅ）に特有であるか否かを確率値ｐ（ｒｏｌｅ｜ｓｅｎｔｚ）で出力する。
【００６８】
ここで、確率値ｐ（ｒｏｌｅ｜ｓｅｎｔ）は、名詞ｎと動詞ｖが共起したテキストがｒｏｌｅ（Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ又はＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅ）である確率を示している。例えば、“Ｉ  ａｌｗａｙｓ  ｈａｄ  ｂｏｏｋｓ  ｔｏ  ｒｅａｄ．”という文をテキストデータとして入力とした場合、この文におけるＴｅｌｉｃ  ｒｏｌｅである確率ｐは、ｐ（ｂｏｏｋ，ｒｅａｄ，ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ）＝０．９４３であり、大変高い値を持つことがわかる。したがって、この構造は、典型的なＴｅｌｉｃ  ｒｏｌｅを表すことがわかる。
【００６９】
次に、Ｓ４５で出力された確率値を加算し、機械学習により名詞と動詞の構造が各役割の典型的な構造であるか判定する関数ｗｅｉｇｈｔ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）を計算する（Ｓ４６）。
【００７０】
ここで、ｗｅｉｇｈｔ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）は、Ｓ４５で出力された確率値が０．５以上（各役割と判定）のもの（ｐ’（ｒｏｌｅ｜ｓｅｎｔ））のみを加算し、０．５より小さい（各役割でないと判定された場合）の値は加算しない。
【００７１】
なお、Ｓ４５及びＳ４６の処理は、テキストに含まれる全ての係り受け関係にある名詞と動詞のペアを対象として処理を行う。また、Ｓ４６の処理が終了後、Ｓ４３に戻り、Ｓ４３において未処理のテキストがなくなるまでＳ４４〜Ｓ４６の処理を繰り返し行い、最終的なｗｅｉｇｈｔ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）の値を出力する。
【００７２】
＜関係特定手段５２＞
次に、関係特定手段５２における関係特定処理手順についてフローチャートを用いて説明する。図９は、第２の実施形態における特徴抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。図９に示す関係特定処理は、まず特徴抽出結果を入力する（Ｓ５１）。つまり、入力は学習データを利用した特徴抽出装置の出力ｗｅｉｇｈｔ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）の値となる。また、初期設定として、変数ｘ，ｙ，ｚに対する全ての名詞ｎｘと動詞ｖｙとのペアと役割ｒｏｌｅｚを引数に持つ関数ｓｃｏｒｅ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）の値をリセットする（Ｓ５２）。
【００７３】
次に、Ｓ５１にて入力したｗｅｉｇｈｔ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）について、未処理の名詞ｎｘがあるか否かを判断する（Ｓ５３）。具体的には、入力したｗｅｉｇｈｔ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）で出現する全ての名詞ｎｘが処理されたかを判断する。
【００７４】
ここで、未処理の名詞がない場合（Ｓ５３において、Ｎｏ）、全ての名詞が処理されたものと判断して処理を終了する。また、未処理の名詞がある場合（Ｓ５３において、Ｙｅｓ）、その未処理の名詞を処理対象とする（Ｓ５４）。
【００７５】
次に、処理対象とした名詞と共起した未処理の動詞はあるか否かを判断する（Ｓ５５）。Ｓ５５において、共起しているか否かは、入力として与えられたｗｅｉｇｈｔ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）を参照する。また、この引数で共起している動詞を「対象とした名詞と共起している」と判断する。
【００７６】
Ｓ５５において、対象名詞と共起した未処理の動詞がある場合（Ｓ５５において、Ｙｅｓ）、その未処理の動詞を処理対象とし（Ｓ５６）、処理対象の名詞ｎと動詞ｖの相互情報量ＭＩ（ｎ，ｖ）を計算する（Ｓ５７）。なお、相互情報量ＭＩは上述した（１）式で与えられる。
【００７７】
次に、Ｓ５７では特徴抽出手法として機械学習による学習データを用いているため、対象名詞と対象動詞に対して、ｓｃｏｒｅ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）を以下に示す（３）式を用いて計算する（Ｓ５８）。
【００７８】
【数３】
2006163703.tif 000005
なお、（３）式においてＤＦ（ｎｘ，ｖｙ）は、名詞ｎｘと動詞ｖｙが共起した文の数を示す。
【００７９】
その後、Ｓ５５に戻り、対象名詞と共起した未処理の動詞がなくなるまで、Ｓ５６〜Ｓ５８の処理を行い、対象名詞と共起した未処理の動詞がなくなった場合（Ｓ１５において、Ｎｏ）、名詞と共起した全ての動詞に対してｓｃｏｒｅ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）の値を降順にランク付けする（Ｓ１９）。
【００８０】
ここで、ランクが高いほど各役割（Ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ、Ａｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅ）を果たしていると判断することができるため、ランクが所定順位以上の上位にある動詞を、名詞の各役割として語彙辞書５５に登録する（Ｓ６０）。ランク上位にある名詞と動詞のペアが登録される。なお、Ｓ６０においては、ランクが所定順位以上に限定されず、例えばスコア（ｓｃｏｒｅ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ））の値が所定値以上の動詞を名詞の各役割として語彙辞書５５に登録してもよい。その後、Ｓ５３に戻り、全ての名詞に対して上述した処理を繰り返し行う。
【００８１】
上述したように、第２の実施形態において、機械学習による高精度な語彙情報としての語彙辞書の抽出を実現することができる。
【００８２】
なお、本発明においては上述した第１及び第２の実施形態に限定されず、例えば、上述した第１及び第２の実施形態を組み合わせた実施形態としてもよい。
【００８３】
その場合には、上述した図４又は図９における関係特定処理において、Ｓ１７又はＳ５７の後に、「テンプレートを用いて特徴抽出を行ったか否か」を判断して、テンプレートを用いて特徴抽出を行った場合はＳ１８の処理を行い、テンプレートを用いずに特徴抽出を行った場合は、学習データを用いて特徴抽出を行ったものと判断してＳ５８の処理を行うようにする。これにより、上述の第１及び第２の実施形態を組み合わせた実施形態においても高精度な語彙情報の抽出を実現することができる。
【００８４】
＜本発明を適用した語彙情報の抽出例＞
ここで、上述した第１及び第２の実施形態を用いた語彙情報抽出例について説明する。図１０は、本発明を適用した語彙情報の抽出例を示す図である。なお、図１０では、一例として名詞“ｂｏｏｋ”に対するｓｃｏｒｅ（ｎｘ，ｖｙ，ｒｏｌｅｚ）を上述した第１及び第２の実施形態に示した２つの手法により計算した結果の上位８項目を示している。ここで、図１０（ａ）は、単語“ｂｏｏｋ”に対するＴｅｌｉｃ  ｒｏｌｅのランク上位８位を示す図であり、図１０（ｂ）は、単語“ｂｏｏｋ”に対するＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅのランク上位８位を示す図である。ここで、機械学習を利用する手法の学習データとしては”ｂｏｏｋ”以外の２９個の名詞を利用している。
【００８５】
また、図１０（ａ）では、ｔｅｌｉｃ  ｒｏｌｅにおいて正例とした”ｒｅａｄ”が、最上位にランク付けされている。また、図１０（ｂ）では、”ｗｒｉｔｅ”、”ｐｕｂｌｉｓｈ”、”ｃｏｍｐｉｌｅ”、”ｐｒｉｎｔ”等、Ａｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅにおいて名詞”ｂｏｏｋ”の正例として扱った動詞が上位に含まれている。
【００８６】
このようにして、全ての名詞に対して全ての動詞のランクを評価し、上位にランクしている動詞を語彙情報として辞書に登録することにより、高精度な語彙辞書を生成することができる。
【００８７】
ここで、本発明における語彙情報抽出装置は、上述した専用の装置構成等を用いて本発明における語彙情報抽出処理を行うこともできるが、各構成における処理をコンピュータに実行させることができる実行プログラムを生成し、例えば、汎用のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等にそのプログラムをインストールすることにより、上述した語彙情報抽出に係る各処理（特徴抽出処理、及び関係特定処理等）を実現することができる。
【００８８】
ここで、本発明における語彙情報抽出処理が実行可能なコンピュータのハードウェア構成例について図を用いて説明する。図１１は、本発明における語彙情報抽出処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
【００８９】
図１１におけるコンピュータ本体には、入力装置７１と、出力装置７２と、ドライブ装置７３と、補助記憶装置７４と、メモリ装置７５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）７６と、ネットワーク接続装置７７とを有するよう構成されており、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。
【００９０】
入力装置７１は、ユーザが操作するキーボード及びマウス等のポインティングデバイスを有しており、ユーザからのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。出力装置７２は、本発明における処理を行うためのコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイ（モニタ）を有し、ＣＰＵ７６が有する制御プログラムにより語彙情報抽出プログラムにおける実行経過や結果等を表示することができる。
【００９１】
ここで、本発明において、コンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体７８等により提供される。プログラムを記録した記録媒体７８は、ドライブ装置７３にセット可能であり、記録媒体７８に含まれる実行プログラムが、記録媒体７８からドライブ装置７３を介して補助記憶装置７４にインストールされる。
【００９２】
補助記憶装置７４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム等を蓄積し必要に応じて入出力を行うことができる。
【００９３】
ＣＰＵ７６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、及びメモリ装置７５により読み出され格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、語彙情報抽出処理における各処理を実現することができる。プログラムの実行中に必要な各種情報等は、補助記憶装置７４から取得することができ、また格納することもできる。
【００９４】
ネットワーク接続装置７７は、通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の端末等から取得したり、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本発明における実行プログラム自体を他の端末等に提供することができる。
【００９５】
上述したようなハードウェア構成により、特別な装置構成を必要とせず、低コストで上述した語彙情報抽出処理を実現することができる。また、プログラムをインストールすることにより、容易に語彙情報抽出処理を実現することができる。
【００９６】
次に、実行プログラムにおける処理手順についてフローチャートを用いて説明する。図１２は、本発明における語彙情報抽出処理の一例を示すフローチャートである。まず、入力するテキストデータから名詞と動詞が共起したときの特徴を抽出する（Ｓ８１）、具体的には、上述した第１又は第２の実施形態に示した特徴抽出処理を行う。次に、Ｓ８１により得られる抽出結果に基づいて、名詞と動詞の関係がＴｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ（第１の役割）やＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅ（第２の役割）の関係にある名詞と動詞のペア（組）を出力する（Ｓ８２）。具体的には、上述した第１又は第２の実施形態に示した関係特定処理を行う。
【００９７】
このように、上述した語彙情報抽出プログラムを用いて、高精度な語彙情報の抽出を実現することができる。また、プログラムをインストールすることにより、容易に語彙情報抽出処理を実現することができる。
【００９８】
上述したように本発明によれば、高精度な語彙情報の抽出を行うことができる。
【００９９】
具体的には、従来提案されていないＴｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ（第１の役割）やＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅ（第２の役割）の関係にある名詞と動詞のペアを抽出することが可能となり高精度な語彙情報の辞書が構築できる。
【０１００】
この語彙情報を利用することによって、例えば以下に示す換喩等の問題を解決することができる。
“Ｍａｒｙ  ｆｉｎｉｓｈｅｄ  ｈｅｒ  ｂｅｅｒ．”  →
“Ｍａｒｙ  ｆｉｎｉｓｈｅｄ  ｄｒｉｎｋｉｎｇ  ｈｅｒ  ｂｅｅｒ．”
この例では、省略されている“ｄｒｉｎｋｉｎｇ”という単語を、“ｂｅｅｒ”のＴｅｌｉｃ  ｒｏｌｅ（又はＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅ）にあたる動詞から推定して提示することができる。
【０１０１】
このように、本発明を適用することで省略語を補うことができるため、機械翻訳や機械による言葉の理解において有用なものとなる。また、ＫＡＩＳＴ（韓国科学技術院）では、単語間の関係が大量に記述された複数の辞書を利用し、推論を行うことによる質問応答システムを提案している（参考文献：Ｋｅｙ−Ｓｕｎ  Ｃｈｏｉ，Ｊａｅ−Ｈｏ  Ｋｉｍ，Ｍａｓａｒｕ  Ｍｉｙａｚａｋｉ，Ｊｕｎ  Ｇｏｔｏ  ａｎｄ  Ｙｅｕｎ−Ｂａｅ  Ｋｉｍ．２００３，Ｑｕｅｓｔｉｏｎ−Ａｎｓｗｅｒｉｎｇ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｖｉｒｔｕａｌｌｙ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｌｅｘｉｃａｌ，６ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ  ｗｉｔｈ  Ａｓｉａｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅｓ）。
したがって、抽出したＴｅｌｉｃ  ｒｏｌｅやＡｇｅｎｔｉｖｅ  ｒｏｌｅの関係にある名詞と動詞のペアを、この単語間の関係に利用することにより、高度な質問応答システムが構築できる。
【０１０２】
以上本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０３】
【図１】第１の実施形態における語彙情報抽出装置の一構成例を示す図である。
【図２】本発明におけるテンプレートの一例を示す図である。
【図３】テンプレートを用いた特徴抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態における関係特定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】第２の実施形態における語彙情報抽出装置の一構成例を示す図である。
【図６】本発明における学習データの作成手順を示す一例のフローチャートである。
【図７】学習データの作成における各データの内容を示す図である。
【図８】学習データを用いた特徴抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図９】第２の実施形態における特徴抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明を適用した語彙情報の抽出例を示す図である。
【図１１】本発明におけるランク比較処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１２】本発明における語彙情報抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０４】
１０，５０  語彙情報抽出装置
１１，５１  特徴抽出手段
１２，５２  関係特定手段
１３，５３  テキストデータ
１４  テンプレート
１５，５５  語彙辞書
５４  学習データ
７１  入力装置
７２  出力装置
７３  ドライブ装置
７４  補助記憶装置
７５  メモリ装置
７６  ＣＰＵ
７７  ネットワーク接続装置
７８  記録媒体
【図１】
2006163703.tif 000006
【図２】
2006163703.tif 000007
【図３】
2006163703.tif 000008
【図４】
2006163703.tif 000009
【図５】
2006163703.tif 000010
【図６】
2006163703.tif 000011
【図７】
2006163703.tif 000012
【図８】
2006163703.tif 000013
【図９】
2006163703.tif 000014
【図１０】
2006163703.tif 000015
【図１１】
2006163703.tif 000016
【図１２】
2006163703.tif 000017