(57)【要約】【課題】  簡便かつ高精度な同義語データベースを生成する情報処理装置、同義語対生成方法、同義語対生成プログラム、同義語対生成プログラムを記録した記録媒体を提供する。【解決手段】  文を構成する文節の品詞と、文節の係り受けを解析する係り受け解析手段と、文から、第一記号と第二記号とからなる所定の記号対を含む文である対象文を検出する対象文検出手段と、係り受け解析手段による係り受け解析結果を用いて、対象文における第一記号の直前の所定の連続する文節からなる第一の文字列と記号対内の所定の連続する文節からなる第二の文字列とを抽出する文字列対抽出手段と、第一の文字列と第二の文字列がともに係り関係を有する所定の文節が存在するか否かを判定する共係り関係存在判定手段とを有し、共係り関係存在判定手段で係り関係が存在する場合、第一の文字列と第二の文字列を同義語対とする。【選択図】  図１１
2006260402.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文を構成する文節の品詞と、前記文節の係り受けを解析する係り受け解析手段と、
前記文から、第一記号と第二記号とからなる所定の記号対を含む文である対象文を検出する対象文検出手段と、
前記係り受け解析手段による係り受け解析結果を用いて、前記対象文における前記第一記号の直前の所定の連続する文節からなる第一の文字列と前記記号対内の所定の連続する文節からなる第二の文字列とを抽出する文字列対抽出手段と、
前記第一の文字列と前記第二の文字列がともに係り関係を有する所定の文節が存在するか否かを判定する共係り関係存在判定手段とを有し、
前記共係り関係存在判定手段で係り関係が存在する場合、第一の文字列と第二の文字列を同義語対とすることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
辞書形式のデータを格納する係り受け文字列データベースと、
前記係り受け解析手段による係り受け解析結果から、各文節の自立語が所定の品詞を持つ係り受け対を検出し、その検出された係り受け対から、少なくとも係り文節の形態素を含む所定の係り文字列と、少なくとも受け文節の形態素を含む所定の受け文字列とを生成し、前記係り文字列を値とし、前記受け文字列をキーとして前記係り受け文字列データベースに登録する係り受け文字列生成手段とを有し、
前記共係り関係存在判定手段は、前記文字列対抽出手段により抽出された文字列対が値であるレコードが前記係り受け文字列データベース内にひとつ以上存在するか否かにより対象文字列対の共係り関係の存在を判定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
順序のある文字列対が格納される同義語候補データベースを有し、
前記文字列対抽出手段は、抽出した文字列対を前記同義語候補データベースに格納し、
前記共係り関係存在判定手段は、前記係り受け文字列データベース内に、前記同義語候補データベースから取得される文字列対が値であるレコードがひとつ以上存在するか否かにより対象文字列対の共係り関係の存在を判定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
同義語集合が格納される同義語データベースと、
前記共係り関係存在判定手段により、共係り関係が存在すると判定された文字列対と同義語データベースの同義語集合が所定の条件を満たすか否かを判定する同義語集合判定手段と、
前記同義語集合判定手段で前記所定の条件を満たす場合、前記同義語データベースの該当同義語集合を、該当同義語集合と抽出した文字列対との和集合に置き換える同義語集合合成手段と、
前記同義語集合判定手段で前記所定の条件を満たさない場合、共係り関係が存在する文字列対を新規の同義語集合として前記同義語データベースに追加する同義語集合追加手段と
を有することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記所定の条件は、共係り関係が存在すると判定された文字列対と同義語データベースの同義語集合の積集合が空集合でない場合を真とすることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記同義語候補データベースに追加されてからの保存時間が所定の条件を満たす同義語候補の情報を削除する不要同義語候補削除手段を有することを特徴とする請求項３から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記係り受け文字列生成手段で生成される文字列対は、係り文節の自立語の品詞が名詞、受け文節の自立語の品詞が動詞であり、前記値となる文字列は、係り文節に対し再帰的に係り受け関係をもつ自立語が名詞の文節をもとに構成し、前記キーとなる文字列は受け文節の自立語をもとに構成することを特徴とする請求項２から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記文字列対抽出手段で抽出される各文字列は、文節の自立語が名詞もしくはそれに類する品詞をもつ形態素であり、かつ任意の一対の文節対に係り受け関係が存在し、連続する文節からなることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
インターネット上のウェブページを自動的に収集する自動ページ収集手段と、
前記自動ページ収集手段により収集されたウェブページから前記文を抽出する文抽出手段と
を含むことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
文を構成する文節の品詞と、前記文節の係り受けを解析する係り受け解析段階と、
前記文から、第一記号と第二記号とからなる所定の記号対を含む文である対象文を検出する対象文検出段階と、
前記係り受け解析段階による係り受け解析結果を用いて、前記対象文における前記第一記号の直前の所定の連続する文節からなる第一の文字列と前記記号対内の所定の連続する文節からなる第二の文字列とを抽出する文字列対抽出段階と、
前記第一の文字列と前記第二の文字列がともに係り関係を有する所定の文節が存在するか否かを判定する共係り関係存在判定段階とを有し、
前記共係り関係存在判定段階で係り関係が存在する場合、第一の文字列と第二の文字列を同義語対とすることを特徴とする同義語対生成方法。
【請求項１１】
前記係り受け解析段階による係り受け解析結果から、各文節の自立語が所定の品詞を持つ係り受け対を検出し、その検出された係り受け対から、少なくとも係り文節の形態素を含む所定の係り文字列と、少なくとも受け文節の形態素を含む所定の受け文字列とを生成し、前記係り文字列を値とし、前記受け文字列をキーとして係り受け文字列データベースに登録する係り受け文字列生成段階とを有し、
前記共係り関係存在判定段階では、前記文字列対抽出段階により抽出された文字列対が値であるレコードが前記係り受け文字列データベース内にひとつ以上存在するか否かにより対象文字列対の共係り関係の存在を判定することを特徴とする請求項１０に記載の同義語対生成方法。
【請求項１２】
前記文字列対抽出段階では、抽出した文字列対を、順序のある文字列対が格納される同義語候補データベースに格納し、
前記共係り関係存在判定段階は、前記係り受け文字列データベース内に、前記同義語候補データベースから取得される文字列対が値であるレコードがひとつ以上存在するか否かにより対象文字列対の共係り関係の存在を判定することを特徴とする請求項１１に記載の同義語対生成方法。
【請求項１３】
前記共係り関係存在判定段階により、共係り関係が存在すると判定された文字列対と同義語データベースの同義語集合が所定の条件を満たすか否かを判定する同義語集合判定段階と、
前記同義語集合判定段階で前記所定の条件を満たす場合、同義語集合が格納される同義語データベースの該当同義語集合を、該当同義語集合と抽出した文字列対との和集合に置き換える同義語集合合成段階と、
前記同義語集合判定段階で前記所定の条件を満たさない場合、共係り関係が存在する文字列対を新規の同義語集合として前記同義語データベースに追加する同義語集合追加段階と
を有することを特徴とする請求項１２に記載の同義語対生成方法。
【請求項１４】
前記所定の条件は、共係り関係が存在すると判定された文字列対と同義語データベースの同義語集合の積集合が空集合でない場合を真とすることを特徴とする請求項１３に記載の同義語対生成方法。
【請求項１５】
前記同義語候補データベースに追加されてからの保存時間が所定の条件を満たす同義語候補の情報を削除する不要同義語候補削除段階を有することを特徴とする請求項１２から１４のいずれか１項に記載の同義語対生成方法。
【請求項１６】
前記係り受け文字列生成段階で生成される文字列対は、係り文節の自立語の品詞が名詞、受け文節の自立語の品詞が動詞であり、前記値となる文字列は、係り文節に対し再帰的に係り受け関係をもつ自立語が名詞の文節をもとに構成し、前記キーとなる文字列は受け文節の自立語をもとに構成することを特徴とする請求項１１から１５のいずれか１項に記載の同義語対生成方法。
【請求項１７】
前記文字列対抽出段階で抽出される各文字列は、文節の自立語が名詞もしくはそれに類する品詞をもつ形態素であり、かつ任意の一対の文節対に係り受け関係が存在し、連続する文節からなることを特徴とする請求項１０から１６のいずれか１項に記載の同義語対生成方法。
【請求項１８】
インターネット上のウェブページを自動的に収集する自動ページ収集段階と、
前記自動ページ収集段階により収集されたウェブページから前記文を抽出する文抽出段階と
を含むことを特徴とする請求項１０から１７のいずれか１項に記載の同義語対生成方法。
【請求項１９】
請求項１０から１８のいずれか１項に記載の同義語対生成方法をコンピュータに実行させるための同義語対生成プログラム。
【請求項２０】
請求項１９に記載の同義語対生成プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、同義語データベースを生成する情報処理装置、同義語対生成方法、同義語対生成プログラム、同義語対生成プログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年WWW(World Wide Web)になどのインターネット技術の発達に伴い、容易に大量の文書データにアクセスすることが可能になり、大量の文書データの中から興味のある文書データのみを探し出す技術として様々な文書検索技術が提案されてきている。このような検索システムの代表的なものとして、google(http://www.google.com)があり、googleの検索性能は非常に評価高いものとなっている。
【０００３】
しかしながら、検索システムには、如何にシステム自体の性能が高くともユーザが入力する問合わせ語が適切でないかぎり、適切な検索結果を返すことができないという本質的な問題がある。このような問題に対応するための技術として、ユーザの入力する問合わせ語の関連語を抽出し、求めた関連語も問合わせ語に含めることで検索精度を高めるための関連語展開技術があり、CepceptBase search(株式会社ジャストシステム)にような商用の検索システム等に実装されている。
【０００４】
この関連語展開技術には、関連語辞書などのいわゆるシソーラス辞書が用いられる。シソーラスとは、単語を意味によって整理し、体系化したものであり、前記の関連語展開に用いられるほか、連想支援、用語統制に利用されたり、機械翻訳システムにおいて表層表現の多義解消に利用されるなど、自然言語で書かれたテキストの高度な処理に有用な辞書である。
【０００５】
既存の汎用シソーラスとしては「分類語彙表」「日本語語彙大系」が代表に挙げられるが、汎用シソーラスの構築には、専門知識と人手による単語への意味コード付与に非常な労力を要するため、新規の構築は困難である。
【０００６】
そのため、シソーラスを用いる文書処理システムにおいて、シソーラスは既存のものとして扱われ、シソーラスそのものの構築方法に関する提案は数少ない。杉村らによる「意味コード体系の自動生成」は、意味コード体系の自動生成の試みであるが、人手によって収集された用例からの自動生成であり、用例収集者の観点の偏りや、網羅性に課題が残る。また、専門性の高い文書や資料を扱う場合、汎用シソーラスではその専用性が反映できず、有効な処理結果が得にくい場合が考えられる。しかしながら、専門用語シソーラスを専門分野毎に用意するのは困難である。
【０００７】
そこで、人手を介さないテキストからのシソーラス自動作成の試みとして、特許文献１の「シソーラス作成装置」、および特許文献２の「単語シソーラス構築方法及びコンピュータシステムに単語シソーラスの構築を行わせるためのコンピュータソフトウエアプログラム製品」などが提案されている。
【０００８】
前記手法は、抽出した単語データにかける文法的な制約に差異はあるものの、基本的には単語データ間の共起情報という統計的性質に基礎をおくものであり、統計的な共起性と意味的関連性に相関を仮定することには問題があるものと考えられる。例えば、係り受け関係を持つ可能性の高い“文書”と“検索”という単語対と、“文書”と“処理”という単語対が共起性が高いとしても、“検索”と“処理”に意味的な関連性があると仮定することは危険である。
【０００９】
一方、特許文献３の「同義語対抽出装置および方法ならびに記憶媒体」においては、文中の丸括弧対に着目し、丸括弧対のなかの文字列（文字列２）は開き丸括弧の直前の文字列（文字列２）の同義語となることがあるとして、同義語対を抽出するものである。
【特許文献１】特開平９−１２０４０１号公報
【特許文献２】特開２００１−３３１５１５号公報
【特許文献３】特開平１１−３２８２０５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、前述の関係を有する文字列１と文字列２が常に同義語関係を有するとは限らないため、文字列１と文字列２に関するヒューリスティックな規則をもとにそれらが同義語関係か否かの判定をしている。このヒューリスティックな規則は、限定した分野であれば有効性は認められるものの、汎用性にはとぼしいため、言語のように常に新たな表現が創出される分野においては、常に既存の規則の修正や新たな規則を生成が必要となる。
【００１１】
本発明は、このような問題点に鑑み、簡便かつ高精度な同義語データベースを生成する情報処理装置、同義語対生成方法、同義語対生成プログラム、同義語対生成プログラムを記録した記録媒体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】
【００１２】
上記課題を解決するために、本発明は、文を構成する文節の品詞と、前記文節の係り受けを解析する係り受け解析手段と、前記文から、第一記号と第二記号とからなる所定の記号対を含む文である対象文を検出する対象文検出手段と、前記係り受け解析手段による係り受け解析結果を用いて、前記対象文における前記第一記号の直前の所定の連続する文節からなる第一の文字列と前記記号対内の所定の連続する文節からなる第二の文字列とを抽出する文字列対抽出手段と、前記第一の文字列と前記第二の文字列がともに係り関係を有する所定の文節が存在するか否かを判定する共係り関係存在判定手段とを有し、前記共係り関係存在判定手段で係り関係が存在する場合、第一の文字列と第二の文字列を同義語対とすることを特徴とする。
【００１３】
また、上記課題を解決するために、本発明は、辞書形式のデータを格納する係り受け文字列データベースと、前記係り受け解析手段による係り受け解析結果から、各文節の自立語が所定の品詞を持つ係り受け対を検出し、その検出された係り受け対から、少なくとも係り文節の形態素を含む所定の係り文字列と、少なくとも受け文節の形態素を含む所定の受け文字列とを生成し、前記係り文字列を値とし、前記受け文字列をキーとして前記係り受け文字列データベースに登録する係り受け文字列生成手段とを有し、前記共係り関係存在判定手段は、前記文字列対抽出手段により抽出された文字列対が値であるレコードが前記係り受け文字列データベース内にひとつ以上存在するか否かにより対象文字列対の共係り関係の存在を判定することを特徴とする。
【００１４】
また、上記課題を解決するために、本発明は、順序のある文字列対が格納される同義語候補データベースを有し、前記文字列対抽出手段は、抽出した文字列対を前記同義語候補データベースに格納し、前記共係り関係存在判定手段は、前記係り受け文字列データベース内に、前記同義語候補データベースから取得される文字列対が値であるレコードがひとつ以上存在するか否かにより対象文字列対の共係り関係の存在を判定することを特徴とする。
【００１５】
また、上記課題を解決するために、本発明は、同義語集合が格納される同義語データベースと、前記共係り関係存在判定手段により、共係り関係が存在すると判定された文字列対と同義語データベースの同義語集合が所定の条件を満たすか否かを判定する同義語集合判定手段と、前記同義語集合判定手段で前記所定の条件を満たす場合、前記同義語データベースの該当同義語集合を、該当同義語集合と抽出した文字列対との和集合に置き換える同義語集合合成手段と、前記同義語集合判定手段で前記所定の条件を満たさない場合、共係り関係が存在する文字列対を新規の同義語集合として前記同義語データベースに追加する同義語集合追加手段とを有することを特徴とする。
【００１６】
また、上記課題を解決するために、本発明は、前記所定の条件は、共係り関係が存在すると判定された文字列対と同義語データベースの同義語集合の積集合が空集合でない場合を真とすることを特徴とする。
【００１７】
また、上記課題を解決するために、本発明は、前記同義語候補データベースに追加されてからの保存時間が所定の条件を満たす同義語候補の情報を削除する不要同義語候補削除手段を有することを特徴とする。
【００１８】
また、上記課題を解決するために、本発明は、前記係り受け文字列生成手段で生成される文字列対は、係り文節の自立語の品詞が名詞、受け文節の自立語の品詞が動詞であり、前記値となる文字列は、係り文節に対し再帰的に係り受け関係をもつ自立語が名詞の文節をもとに構成し、前記キーとなる文字列は受け文節の自立語をもとに構成することを特徴とする。
【００１９】
また、上記課題を解決するために、本発明は、前記文字列対抽出手段で抽出される各文字列は、文節の自立語が名詞もしくはそれに類する品詞をもつ形態素であり、かつ任意の一対の文節対に係り受け関係が存在し、連続する文節からなることを特徴とする。
【００２０】
また、上記課題を解決するために、本発明は、インターネット上のウェブページを自動的に収集する自動ページ収集手段と、前記自動ページ収集手段により収集されたウェブページから前記文を抽出する文抽出手段とを含むことを特徴とする。
【００２１】
また、上記課題を解決するために、本発明は、文を構成する文節の品詞と、前記文節の係り受けを解析する係り受け解析段階と、前記文から、第一記号と第二記号とからなる所定の記号対を含む文である対象文を検出する対象文検出段階と、前記係り受け解析段階による係り受け解析結果を用いて、前記対象文における前記第一記号の直前の所定の連続する文節からなる第一の文字列と前記記号対内の所定の連続する文節からなる第二の文字列とを抽出する文字列対抽出段階と、前記第一の文字列と前記第二の文字列がともに係り関係を有する所定の文節が存在するか否かを判定する共係り関係存在判定段階とを有し、前記共係り関係存在判定段階で係り関係が存在する場合、第一の文字列と第二の文字列を同義語対とすることを特徴とする。
【００２２】
また、上記課題を解決するために、本発明は、前記係り受け解析段階による係り受け解析結果から、各文節の自立語が所定の品詞を持つ係り受け対を検出し、その検出された係り受け対から、少なくとも係り文節の形態素を含む所定の係り文字列と、少なくとも受け文節の形態素を含む所定の受け文字列とを生成し、前記係り文字列を値とし、前記受け文字列をキーとして係り受け文字列データベースに登録する係り受け文字列生成段階とを有し、前記共係り関係存在判定段階では、前記文字列対抽出段階により抽出された文字列対が値であるレコードが前記係り受け文字列データベース内にひとつ以上存在するか否かにより対象文字列対の共係り関係の存在を判定することを特徴とする。
【００２３】
また、上記課題を解決するために、本発明は、前記文字列対抽出段階では、抽出した文字列対を、順序のある文字列対が格納される同義語候補データベースに格納し、前記共係り関係存在判定段階は、前記係り受け文字列データベース内に、前記同義語候補データベースから取得される文字列対が値であるレコードがひとつ以上存在するか否かにより対象文字列対の共係り関係の存在を判定することを特徴とする。
【００２４】
また、上記課題を解決するために、本発明は、前記共係り関係存在判定段階により、共係り関係が存在すると判定された文字列対と同義語データベースの同義語集合が所定の条件を満たすか否かを判定する同義語集合判定段階と、前記同義語集合判定段階で前記所定の条件を満たす場合、同義語集合が格納される同義語データベースの該当同義語集合を、該当同義語集合と抽出した文字列対との和集合に置き換える同義語集合合成段階と、前記同義語集合判定段階で前記所定の条件を満たさない場合、共係り関係が存在する文字列対を新規の同義語集合として前記同義語データベースに追加する同義語集合追加段階と
を有することを特徴とする。
【００２５】
また、上記課題を解決するために、本発明は、前記所定の条件は、共係り関係が存在すると判定された文字列対と同義語データベースの同義語集合の積集合が空集合でない場合を真とすることを特徴とする。
【００２６】
また、上記課題を解決するために、本発明は、前記同義語候補データベースに追加されてからの保存時間が所定の条件を満たす同義語候補の情報を削除する不要同義語候補削除段階を有することを特徴とする。
【００２７】
また、上記課題を解決するために、本発明は、前記係り受け文字列生成段階で生成される文字列対は、係り文節の自立語の品詞が名詞、受け文節の自立語の品詞が動詞であり、前記値となる文字列は、係り文節に対し再帰的に係り受け関係をもつ自立語が名詞の文節をもとに構成し、前記キーとなる文字列は受け文節の自立語をもとに構成することを特徴とする。
【００２８】
また、上記課題を解決するために、本発明は、前記文字列対抽出段階で抽出される各文字列は、文節の自立語が名詞もしくはそれに類する品詞をもつ形態素であり、かつ任意の一対の文節対に係り受け関係が存在し、連続する文節からなることを特徴とする。
【００２９】
また、上記課題を解決するために、本発明は、インターネット上のウェブページを自動的に収集する自動ページ収集段階と、前記自動ページ収集段階により収集されたウェブページから前記文を抽出する文抽出段階とを含むことを特徴とする。
【００３０】
また、上記課題を解決するために、本発明は、請求項１０から１８のいずれか１項に記載の同義語対生成方法をコンピュータに実行させるための同義語対生成プログラム。
【００３１】
また、上記課題を解決するために、本発明は、請求項１９に記載の同義語対生成プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の効果】
【００３２】
以上説明したように、本発明によれば、簡便かつ高精度な同義語データベースを生成する情報処理装置、同義語対生成方法、同義語対生成プログラム、同義語対生成プログラムを記録した記録媒体を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
【００３４】
図１は本発明の一実施形態である情報処理装置を実現するコンピュータの構成例である。図１には、キーボード１２と、通信Ｉ／Ｏ１３と、ディスプレイ１４と、プリンター１５と、メモリ１６と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１７と、ハードディスク１８と、それらを接続するバス１０と、ネットワーク１１とが示されている。
【００３５】
キーボード１２は、文書を登録する入力手段である。通信Ｉ／Ｏ１３は、外部からの信号を受信したり、本装置から信号を送信する通信手段である。ＣＰＵ１７は、メモリ１６に記録された手順に従ってプログラムを実行する。メモリ１６は、記憶手段である。通常は、揮発性または不揮発性のものがある。ハードディスクは不揮発性の記憶手段である。
【００３６】
ディスプレイ１４とプリンター１５は、出力手段である。通信Ｉ／Ｏ１３は、モデムやターミナルアダプタなどが想定でき、通信回線を介してイントラネット、またはインターネットに接続されているサーバなどからデータを受信できる。
【００３７】
次に、図２を用いて情報処理装置に搭載されるモジュールとデータベースについて説明する。モジュールには、係り受け解析処理部５１と、文字列対抽出処理部５２と、係り受け文字列生成処理部５３と、同義語集合追加処理部５４と、対象文検出処理部５５と、同義語集合判定処理部５６と、同義語集合合成処理部５７と、同義語集合追加処理部５８と、不要同義語候補削除処理部５９と、共係り関係存在判定処理部６０とがある。
【００３８】
これらのモジュールは、上記ハードディスクに記憶されているか、あるいは図示しなかったリムーバルディスクに記憶され、情報処理装置は、それらを読み込むことにより動作するようになっている。
【００３９】
また、データベースには、同義語候補データベース７１と、同義語データベース７２と、係り受け文字列データベース７３がある。
【００４０】
まず、上記モジュールの概要について説明する。なお、これらの詳細な説明は、後述するフローチャートを説明する際に行う。
【００４１】
係り受け解析処理部５１は、文を構成する文節の品詞と、前記文節の係り受けを解析する。本実施の形態における係り受け解析系は、表記と品詞の情報を適切に出力できるものであればよいので、既存の係り受け解析系を利用すればよい。
【００４２】
文字列対抽出処理部５２は、係り受け解析処理部による係り受け解析結果を用いて、対象となる文における記号“（”の直前の所定の連続する文節からなる第一の文字列と記号対“（）”内の所定の連続する文節からなる第二の文字列とを抽出する。
【００４３】
係り受け文字列生成処理部５３は、係り受け解析処理部５１による係り受け解析結果から、各文節の自立語が所定の品詞を持つ係り受け対を検出し、その検出された係り受け対から、少なくとも係り文節の形態素を含む所定の係り文字列と、少なくとも受け文節の形態素を含む所定の受け文字列とを生成し、係り文字列を値とし、受け文字列をキーとして前記係り受け文字列データベースに登録する。
【００４４】
対象文検出処理部５５は、第一記号“（”と第二記号“）”とからなる所定の記号対を含む文である対象文を検出する。
【００４５】
同義語集合判定処理部５６は、共係り関係が存在すると判定された文字列対と同義語データベース７２の同義語集合が所定の条件を満たすか否かを判定する。
【００４６】
同義語集合合成処理部５７は、同義語データベースの該当同義語集合を、該当同義語集合と抽出した文字列対との和集合に置き換える。
【００４７】
同義語集合追加処理部５８は、共係り関係が存在する文字列対を新規の同義語集合として同義語データベースに追加する。
【００４８】
不要同義語候補削除処理部５９では、同義語候補データベースに追加されてからの保存時間が所定の条件を満たす同義語候補を削除する。
【００４９】
共係り関係存在判定処理部６０は、第一の文字列と第二の文字列がともに係り関係を有する所定の文節が存在するか否かを判定する。
【００５０】
次に、各データベースについて説明する。最初に係り受け文字列データベース７３について説明する。まず、係り受け文字列とは、各文節の自立語（形態素）が所定の品詞を持つ係り受け対の、少なくとも係り文節の自立語を含む所定の文字列と、少なくとも受け文節の自立語を含む所定の文字列で構成される文字列対のことをいう。また、係り受け文字列において、受け側文字列をキー文字列、係り側文字列を値文字列とし、辞書構造を有する係り受け文字列データベースで管理する。さらに、キー文字列を構成するもとになった文節の自立語をキー自立語、値文字列を構成するもとになった文節の自立語を値自立語とする。
【００５１】
なお、以下の動作例においては、簡単のためデータベース構造としてハッシュを用いているが、同等の機能が実現できる構造であれば、どのようなものでもよい。また、本発明では、データベースに特殊な仕様を必要としないため、既存のデータベースを利用すればよい。
【００５２】
図３に、係り受け文字列において、キー自立語の品詞が動詞であり、値自立語の品詞が名詞である場合の係り受け文字列データベースのデータ構造の一例を示す。なお、本実施例では明示しないが、キー自立語の品詞を名詞および値自立語の品詞を形容詞としたり、それらの組み合わせを用いてもよい。
【００５３】
図３では、第一列がキー文字列、第二列以降が値文字列である５つの係り受け自立語データが管理されている。なお、本例においては、品詞の活用変化を吸収するために、キー文字列を構成する末端の自立語はすべて終止形で管理する。例えば、識別番号１の係り受け文字列は、キー文字列が“発表する”で、値文字列が、“国際原子力機関”、“ＩＡＥＡ”、”総務省”、および“ＩＯＣ”であることを示している。
【００５４】
次に、同義語候補データベース７１について説明する。同義語候補対とは順序をもつ文字列対であり、同義語候補データベース７１で管理される。順序をもつ文字列対とは、２つの文字列Ａ、Ｂにおいて、「Ａ（Ｂ）」と表現されるが、「Ｂ（Ａ）」と表現されるかどうかが判定されていない文字列対をいう。例えば、東京タワー、港区という文字列対において「東京タワー（港区）」と表現されるが、フレーズを入れ替えた「港区（東京タワー）」という表現は普通はされない。すなわち、同義語候補対とは、同義語の文字列からなる文字列対である可能性がある文字列対である。なお、本実施例では、同義語候補データベースは特殊な仕様を必要としないため、既存のデータベースを利用すればよい。
【００５５】
図４に同義語対データベースのデータ構造の一例を示す。図４では、各行が各同義語候補の情報であり、第一列が第一文字列、第二列が第二文字列、および第三列は同義語候補を追加した日付である。また、各行を識別するために識別番号を付与している。例えば、識別番号１の同義語候補対は“松下二郎外野手”と“ＮＹベアーズ”であり、これは２００４年２月２９日に追加されたものである。
【００５６】
また、同義語候補対の追加日時情報は、同一の同義語候補対が観測される度に更新してもよい。
【００５７】
次に、同義語データベース７２について説明する。まず、互いに同義表現をもつ文字列からなる集合を同義語集合と呼び、同義語集合は、同義語データベース７２で管理される。本実施例で、同義語データベース７２は特殊な仕様を必要としないため、既存のデータベースを利用すればよい。
【００５８】
図５に同義語データベースのデータ構造の一例を示す。図５では、各行が各同義語集合であり、各セルが同義語を構成する文字列である。また、各行を識別するために識別番号を付与している。例えば、識別番号２の同義語集合は、“北大西洋条約機構”、“ＮＡＴＯ”、“North Atlantic Treaty Organization”はそれぞれがそれぞれの同義語である。
【００５９】
以上がモジュールとデータベースに関する説明である。次に、全体の処理の流れを、図５のフローチャートを用いて説明する。このフローチャートの説明の後、各ステップの詳細な説明を行う。
【００６０】
ステップＳ１０１で、文の係り受け解析が行われる。次のステップＳ１０２で、係り受け文字列生成処理が行われる。次にステップＳ１０３で、対象文検出処理が行われる。ステップＳ１０４で文字列対抽出処理が行われる。
【００６１】
次のステップＳ１０５で、共係り関係存在判定処理が行われる。判定結果が偽であれば、処理は終了する。判定結果が真であれば、ステップＳ１０６で、同義語集合判定処理が行われる。ここでの判定結果が真のとき、ステップＳ１０８で、同義語集合合成処理が行われ、処理が終了する。判定結果が偽のとき、ステップＳ１０７で、同義語集合追加処理が行われ、処理が終了する。
【００６２】
以上説明したステップＳ１０１は、係り受け解析段階に対応する。ステップＳ１０２は、係り受け文字列生成段階に対応する。ステップＳ１０３は、対象文検出段階に対応する。ステップＳ１０４は、文字列対抽出段階に対応する。ステップＳ１０５は、共係り関係存在判定段階に対応する。ステップＳ１０６は、同義語集合判定段階に対応する。ステップＳ１０７は、同義語集合追加段階に対応する。ステップＳ１０８は、同義語集合合成段階に対応する。
【００６３】
次に、各ステップの詳細な説明を行う。まず、ステップＳ１０１の係り受け解析処理について、図７、８を用いて説明する。
【００６４】
図８は、図７に示す３つの文に対し、係り受け解析処理を実行した結果である。なお、図８において第一列が文節の識別番号、第二列が係り先の文節識別番号、第三列が文節を構成する形態素表記、第四列が形態素の終止形表記、および第五列が形態素の品詞を示す。なお、本実施例においては、文節は一つの自立語と０以上の付属語から構成されるという一般的な生成規則に基づくものとする。
【００６５】
また、図８の第二列において、係り先文節識別番号の“−１”は、係り先文節がないことを示し、第四列は活用する品詞をもつ形態素のみ終止形を記述し、さらに第五列において名詞、動詞、連体詞、および明示しないが、形容詞、形容動詞が自立語を示す品詞である。（厳密には、文Ｃの文節２１の自立語である“説明”の品詞はサ変動詞とするべきであるが、本実施例では簡単のためサ変動詞も動詞とする。同様に、本来未登録語や未知語として扱われる品詞についても簡単のため、名詞とする。）
また、記号については、特定のものには、独自の品詞を割り当てている。例えば、開括弧記号、閉括弧記号、読点記号、句点記号はそれぞれ品詞を“開括弧”、“閉括弧”、“読点”、“句点”とする。さらに、本例では記号を自立語として扱うが、読点記号と句点記号は付属語とする。
【００６６】
次に、ステップＳ１０２の係り受け文字列生成処理について説明する。係り受け文字列生成処理では、係り受け解析結果から、各文節の自立語が所定の品詞を持つ係り受け対を検出し、検出された係り受け対から、少なくとも係り文節の形態素を含む所定の文字列と、少なくとも受け文節の形態素を含む所定の文字列を生成し、それぞれの文字列を値とキーとして係り受け文字列データベースに登録する。
【００６７】
本実施例では、図８に示す係り受け解析結果から、係り文節の自立語の品詞が名詞、また受け文節の自立語の品詞が動詞である係り受け自立語対をもとに、係り受け文字列が生成される。
【００６８】
値文字列は、係り文節の自立語に対し係り文節に再帰的に係り関係をもつ、自立語の品詞が名詞の文節の文字列を結合することで生成される。また、キー文字列は、受け文節の自立語の終止形として生成される。なお、上記再帰的係り関係とは、図９に示すように、係り受け対の係り側の自立語が、別の係り受け対の受け側文字列にとなる連鎖関係を示す。
【００６９】
係り受け文字列生成処理部５３の処理を、図１０のフローチャートを用いて説明する。ステップＳ２０１で、係り受け文字列生成処理部５３は、係り文節の自立語の品詞が名詞、受け文節の自立語の品詞が動詞である文節対を検出する。ステップＳ２０２で、係り受け文字列生成処理部５３は、係り受け文節に再帰的に係る自立語の品詞が名詞である文節をすべて検出し、文節の出現順で各文節表記を結合し、値文字列を生成する。ステップＳ２０３で、係り受け文字列生成処理部５３は、受け文節の自立語の終止形を取得し、キー文字列を生成する。ステップＳ２０４で、係り受け文字列生成処理部５３は、生成したキー文字列と値文字列をそれぞれキーと値として、係りうけ文字列データベースに登録する。
【００７０】
例えば、図７の文Ｃにおいて、係り受け文字列である条件を満たす文節対は識別番号１８と２２、および２０と２１の文節対であることがわかる。また、識別番号１８および２０の文節はともに、自立語の品詞が名詞である文節から係り関係を有していないため、係り受け文字列として、“述べる”-“ＪＡＳＳ”、“説明する”-“問題”を得る。
【００７１】
次に、係り受け文字列：“述べる”-“ＪＡＳＳ”のキー文字列：“述べる”は図３の識別番号３のキーと同一であるので、値文字列：“ＪＡＳＳ”は識別番号３のレコードの値として追加される。
【００７２】
一方、係り受け文字列：“説明する”-“問題”のキー文字列：“説明する”は、新規キー文字列であることがわかるので、図３に新しいレコードとして登録される。同様にして、文Ａ、文Ｂからも係り受け文字列対を生成し、図３の係り受け対データベースに登録した結果が図１１に示されている。
【００７３】
次に、ステップＳ１０３の対象文検出処理について説明する。対象文検出処理では、第一記号と第二記号とからなる所定の記号対を含む文を検出する。本実施例では、特許文献３において開示されている方法を利用してもよいし、もしくは例えば、丸括弧対であれば、正規表現”\([^\)]+\)“などを文に適用することで簡単に検出することができる。
【００７４】
なお、\はバックスラッシュ、[]はクラス、+は１つ以上の出現をそれぞれ示す。この正規表現を用いることで、例えば図７もしくは図８に示す文において、丸括弧対を含む文は文Ａであることが容易に検出できる。
【００７５】
次に、ステップＳ１０４の文字列対抽出処理について説明する。文字列対抽出処理では、対象文検出処理で検出された文の係り受け結果をもとに特定記号対の直前および内部の所定の文字列を抽出する。
【００７６】
本実施例では、図８に示す係り受け解析結果から、特定記号対を丸括弧とし、先頭と終端の文節の自立語の品詞が名詞であり、それ以外の文節の自立語は、名詞もしくは記号である連続する文節から生成される文字列として取得する処理例を、図１２のフローチャートに示す。なお、本実施例では簡単のため、記号対の入れ子は存在しないとする。
【００７７】
ステップＳ３０１で、文字列対抽出処理部は、記号“（”の出現位置を検出し、変数Ｐ１に代入する。次に文字列対抽出処理部は、ステップＳ３０２で、Ｐ１＋１の位置から最初に出現する記号“)”の位置を検出し、変数Ｐ２に代入する。次のステップＳ３０３で、文字列対抽出処理部は、Ｐ１＋１からＰ２−１の範囲の文節列に対し、次に示す式に示す品詞の正規表現を満たす文節列を抽出し、第二文字列とする。
（名詞）（（名詞｜未登録語）＊（名詞））？
なお、この式において、（｜）は選択を、？は高々１つ存在を、それぞれ示す。
【００７８】
ステップＳ３０４で、文字列対抽出処理部は、Ｐ１−１から先頭への文節列に対し、式に示す品詞の正規表現を満たす文節列を抽出し、第一文字列とし、処理を終了する。
【００７９】
例えば、図７の文Ａでは、まず記号“（”を含む文節の位置として５（図８参照）を、記号“）“を含む文節の位置として７を得る。次に、位置６から位置６の形態素列で上記式の品詞の正規表現を満たす列を検出すると、名詞を得るので、第二文字列は“ＪＳＡＡ”となる。次に、位置４から先頭へ式１の正規表現を満たす列を検出すると、名詞・名詞・名詞・名詞となるため、第一文字列は“日本スポーツ仲裁機構”となり、文字列対：“日本スポーツ仲裁機構”-“ＪＳＡＡ”を抽出する。
【００８０】
また、このようにして抽出された文字列対は同義語候補データベースに登録される。例えば、抽出した文字列対：“日本スポーツ仲裁機構”-“ＪＳＡＡ”を図５に示す同義語候補データベースに登録すると、同義語候補データベースは図１３のようになる。なお、登録した時刻は、２００４年６月７日とする。
【００８１】
次に、ステップＳ１０５の共係り関係存在判定処理について説明する。共係り関係存在判定処理では、第一の文字列と第二の文字列が共に係り関係を有する所定の文節が存在するか否かを判定する。
【００８２】
本実施例では、判定対象文字列はすべて同義語候補データベースに登録されているとし、判定条件は対象文字列対が共に係り受け文字列データベースの値文字列に含まれる場合を真とし、すべての同義語候補文字列対の識別番号を取得する。
【００８３】
この共係り関係存在判定処理部の処理を、図１４を用いて説明する。ステップＳ４０１で、共係り関係存在判定処理部は、識別番号を保持する識別番号リストを作成する。ステップＳ４０２で、共係り関係存在判定処理部は、同義語候補データベースから同義語候補を１つ抽出する。
【００８４】
ステップＳ４０３で、共係り関係存在判定処理部は、同義語候補がないかどうか判断する。同義語候補がない場合、共係り関係存在判定処理部は、ステップＳ４０４で、識別番号リストを返し、処理を終了する。
【００８５】
同義語候補がある場合、共係り関係存在判定処理部は、ステップＳ４０５で、係り受け文字列データベースに対し、同義語候補の文字列対を共に値文字列として含むレコードを検索し、存在する場合には、識別番号リストに対象同義語候補の識別番号を追加する。そして、ステップＳ４０２の処理に戻る。
【００８６】
例えば、図１１に示す係り受け文字列データベースと図１５の示す同義語候補データベースのもとで共係り関係存在判定条件を満たす同義語候補データベースの識別番号リストを求めることを考える。
【００８７】
まず、同義語候補データベースから文字列対：“松下二郎外野手”-“ＮＹベアーズ”を取得する。係り受け文字列データベースで、この文字列対を値文字列として含むレコードを検索すると該当するものはないことがわかる。
【００８８】
次に、同義語候補データベースから文字列対：“国際原子力機関”-“ＩＡＥＡ”を取得する。係り受け文字列データベースで、この文字列対を値文字列として含むレコードを検索すると、識別番号１のレコードが該当するため、識別番号リストに対象文字列対の識別番号２を追加する。
【００８９】
次に、同義語候補データベースから文字列対：“日本スポーツ仲裁期間”-“ＪＡＳＳ”を取得する。係り受け文字列データベースで、この文字列対を値文字列として含むレコードを検索すると、識別番号３のレコードが該当するため、識別番号リストに対象文字列対の識別番号３を追加する。
【００９０】
同義語候補データベースにはもうエントリがないため、結果として識別番号２と３を値としてもつ識別番号リストを得え、この識別番号リストに対応する同義語候補が同義語対になることがわかる。
【００９１】
次に、ステップＳ１０６の同義語集合判定処理について説明する。同義語集合判定処理では、生成した同義語対と同義語データベースの同義語集合が所定の条件を満たすか否かを判定する。
【００９２】
具体的に、同義語集合判定処理は、判定条件を“２つの集合の積集合が空集合でない場合を真”として、同義語データベースと共係り関係存在判定処理で同義語対であると認定された同義語候補データベースの文字列対の識別番号を用いた処理が行われる。
【００９３】
この同義語集合判定処理部の処理を、図１６を用いて説明する。ステップＳ５０１で、同義語集合判定処理部は、同義語データベースに同義語集合があるかどうか判断する。なければステップＳ５０５で、−１を返し、処理を終了する。次のステップＳ５０２で、同義語集合判定処理部は、同義語データベースから同義語集合を１つ抽出する。
【００９４】
次に、同義語集合判定処理部は、ステップＳ５０３で、生成した同義語集合と該当同義語集合の積集合が空集合かどうか判断する。空集合でないならば、同義語集合判定処理部は、ステップＳ５０４で、該当同義語集合の識別番号を返し、処理を終了する。空集合の場合、同義語集合判定処理部は、ステップＳ５０１の処理に戻る。
【００９５】
例えば、前述の共係り関係存在判定処理までの動作例を継承し、さらに同義語データベースが図５として与えられている場合を考える。まず、前例より図１５の同義語候補データベースのなかで識別番号２と３の文字列対が同義語対であることがわかるので、まず識別番号２の文字列対（集合）：(国際原子力機関、ＩＡＥＡ)を取得する。次に、この文字列集合を図５の同義語データベースの各レコード（同義語集合）との積集合を取ると、識別番号１の場合積集合が空集合ではないことがわかるので、結果として識別番号１が返し、処理を終了する。
【００９６】
同様に、同義語候補データベースの識別番号２の文字列対：（日本スポーツ仲裁機構、ＪＡＳＳ）について同様に判定すると、この場合すべての積集合が空集合であることがわかるので、識別番号として-１を返し、処理を終了する。
【００９７】
次に、ステップＳ１０８の同義語集合合成処理について説明する。同義語集合合成処理では、生成された同義語文字列対が、同義語集合判定処理で判定条件を満たす場合、その同義語集合と同義語データベースの該当同義語集合を合成し、該当同義語集合を更新する。
【００９８】
ここでは、判定条件をみたす同義語文字列対（集合）と同義語データベースにおける該当同義語集合を合成する処理例を、図１７のフローチャートを用いて説明する。ステップＳ６０１で、同義語集合合成処理部は、生成された同義語集合の、同義語データベースにおける該当同義語集合との差集合を生成する。次のステップＳ６０２で、同義語集合合成処理部は、生成した差集合の全要素を当該同義語集合に加える。
【００９９】
例えば、前述の同義語集合判定処理までの動作例を継承すると、同義語集合判定処理で真となるのは、同義語文字列集合：（国際原子力機関、ＩＡＥＡ）で、対応する同義語集合は、同義語データベースの識別番号１のエントリであるので、２つの文字列集合の和を取ると（ＩＡＥＡ,International Atomic Energy Agency,国際原子力機関）となり、同義語データベースの識別番号１のエントリは図１３のようになる。
【０１００】
次に、ステップＳ１０７の同義語集合追加処理について説明する。同義語集合追加処理では、生成された同義語文字列対が、同義語集合判定処理で判定条件を満さない場合、その同義語集合を同義語データベースの新規同義語集合として追加する。
【０１０１】
ここでは、判定条件を満たさない同義語文字列対と同義語データベースに追加し、該当同義語データベースを更新する処理例を示す。
【０１０２】
例えば、前述の同義語集合判定処理までの動作例を継承すると、同義語集合判定処理で真となるのは、同義語文字列集合：（日本スポーツ仲裁機構、ＪＡＳＳ）であるから、これを新規同義語集合として、同義語データベースに登録したものが、図１３の識別番号３のレコードである。
【０１０３】
なお、同義語集合合成処理および同義語集合追加処理で処理された同義語候補データベースのレコード、すなわち同義語文字列対は、同一の情報が同義語データベースに登録されるため、削除してもよい。
【０１０４】
このように、複数文書に対し、上述した処理を繰り返し実行することにより簡便に高精度な同義語データベースを生成できる。なお、上記処理例において、同義語データベース、同義語候補データベースともに識別番号が不連続になる場合が生じているが、ひとつの抽出された文字列対単位で識別番号の整合性が取れていればよいので、任意の抽出された文字列対における処理が終了した後に、識別番号を連続値に修正してもよい。
【０１０５】
次に、不要同義語候補削除処理について説明する。不要同義語候補削除処理では、同義語候補データベースに登録されている同義語候補について、追加されてから一定時間経過したものは、同義語を構成しないものとみなし、同義語候補データベースから削除する。
【０１０６】
なお、この処理は、上述した処理と同期を取る必要はなく、定期的に独立に実行してよい。
【０１０７】
ここでは、図１５に示す同義語候補データベースに対し、指定される最大経過日数を超える同義語候補は削除する処理例を示す。
【０１０８】
この不要同義語候補削除処理を示すフローチャートを図１８に示す。ステップＳ７０１で、不要同義語候補削除処理部は、最大経過日数と現在の日付を取得する。ステップＳ７０２で、不要同義語候補削除処理は、同義語候補データベースがあるかどうか判断する。なければ処理を終了する。不要同義語候補削除処理部は、ステップＳ７０３で、同義語候補データベースから同義語候補を１つ取得し、該当同義語候補の追加日付と現在の日付から経過日数を算出する。
【０１０９】
次に、不要同義語候補削除処理部は、ステップＳ７０４で、経過日数が最大経過日数を超えるかどうか判断する。超えるならば、不要同義語候補削除処理部は、ステップＳ７０５で、該当同義語候補のエントリを同義語候補データベースから削除する。超えない場合、不要同義語候補削除処理部は、ステップＳ７０１の処理に戻る。
【０１１０】
例えば、現在日時を２００４年７月４日、最大経過日数を１２０日とすると、図１５の同義語候補データベースで、識別番号１と２の同義語候補は追加日付が２００４年２月２９日であるから、経過日数は１２６日となり、１２０日を越えているため、削除される。同様にして、識別番号３の同義語候補は経過日数が１２０日以内のため、削除されない。
【０１１１】
次に、自動ページ収集処理と文抽出処理について説明する。自動ページ収集処理と文抽出処理では、インターネット上のテキストデータを自動的に収集し、収集した文書から特定の記号対を含む文を抽出する。そして、抽出した複数の文を、前述の文字列対抽出処理からの一連の処理に繰り返し適用する。また、定期的に不要同義語削除処理も合わせて実行することで、簡便に高精度かつ鮮度の高い同義語データベースを生成できる。
【０１１２】
なお、テキストの収集処理は、既存の所謂検索ロボットなどの自動文書収集エージェントを用いればよいし、特定記号対を含む文の抽出に関しては前述しているので、ここでは動作例は明示しない。
【０１１３】
本実施の形態により、従来手動で行われることの多かった同義語辞書の生成を自動で行うことが可能となる。
【０１１４】
さらに、従来提案されている自動同義語辞書生成方法と比較し、より詳細な文法的規則を利用して同義語集合の生成を行っているため、より高精度な同義語辞書を自動生成できる。
【０１１５】
その上、日々刻々と更新されるインターネットリソースを対象としているため、鮮度の高い同義語辞書を構成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１６】
【図１】コンピュータの構成例を示す図である。
【図２】モジュールとデータベースを示す図である。
【図３】係り受け文字列データベースのデータ構造例を示す図である（その１）。
【図４】同義語候補データベースのデータ構造例を示す図である（その１）。
【図５】同義語データベースのデータ構造例を示す図である（その１）。
【図６】全体の処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】例文を示す図である。
【図８】係り受け解析結果を示す図である。
【図９】再帰的な係り受け関係を示す図である。
【図１０】係り受け文字列生成処理部の処理を示すフローチャートである。
【図１１】係り受け文字列データベースのデータ構造例を示す図である（その２）。
【図１２】文字列対抽出処理を示すフローチャートである。
【図１３】同義語データベースのデータ構造例を示す図である（その２）。
【図１４】共係り関係存在判定処理を示すフローチャートである。
【図１５】同義語候補データベースのデータ構造例を示す図である（その２）。
【図１６】同義語集合判定処理を示すフローチャートである。
【図１７】同義語集合合成処理を示すフローチャートである。
【図１８】不要同義語候補削除処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１７】
１０  バス
１１  ネットワーク
１２  キーボード
１３  通信Ｉ／Ｏ
１４  ディスプレイ
１５  プリンター
１６  メモリ
１７  ＣＰＵ
１８  ハードディスク
５１  係り受け解析処理部
５２  文字列対抽出処理部
５３  係り受け文字列生成処理部
５５  対象文検出処理部
５６  同義語集合判定処理部
５７  同義語集合合成処理部
５８  同義語集合追加処理部
５９  不要同義語候補削除処理部
６０  共係り関係存在判定処理部
７１  同義語候補データベース
７２  同義語データベース
７３  係り受け文字列データベース
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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