(57)【要約】【課題】固有表現抽出の従来方式において、大量の教師データの作成および抽出した固有表現候補から正しい固有表現を判別する作業にかかる人手の作業量は膨大である。本発明はこの人手の作業量を軽減するために、対象文書から固有表現を抽出する作業における人手の作業部分を支援する。【解決手段】抽出規則を逐次的に学習する方式を採用し、教師データとなる候補を作業者に提示することで教師データの作成にかかる作業量を軽減する。また、固有表現候補の判別には、その候補に関連する参考資料を作業者に提示して判別の支援を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文書から固有表現を抽出する固有表現抽出方法であって、少なくとも一つ以上の固有表現を含む第１のユーザ入力を受け付けるステップと、上記第１のユーザ入力に含まれる固有表現いずれとも異なる単語を複数の文書から一つ以上抽出し、該抽出した単語の少なくとも一部を表示するステップと、上記表示した単語の少なくとも一部を選択する第２のユーザ入力を受け付けるステップと、上記第１のユーザ入力と上記第２のユーザ入力から規則性を学習して一つ以上の規則を生成し、該生成した規則を用いて上記複数の文書から一つ以上の固有表現候補を抽出し、該抽出した固有表現候補の少なくとも一部を表示する ステップと、上記表示した固有表現候補の少なくとも一部を選択する第３のユーザ入力を受け付けるステップと、上記第３のユーザ入力で選択された固有表現候補を抽出済み固有表現として記憶し、かつ該固有表現候補の抽出に用いた一つ以上の規則を併せて記憶するステップと、からなることを特徴とする固有表現抽出方法。
【請求項２】
前記記憶されている抽出済み固有表現を表示するステップと、上記表示した抽出済み固有表現の少なくとも一部を選択する第４のユーザ入力を受け付けるステップと、を更に加え、該第４のユーザ入力を上記第１のユーザ入力として扱い、以降のステップを継続することを特徴とする請求項１記載の固有表現抽出方法。
【請求項３】
前記、上記第１のユーザ入力に含まれる固有表現いずれとも異なる単語を複数の文書から一つ以上抽出し、該抽出した単語の少なくとも一部を表示するステップにおいて、上記該抽出した単語のそれぞれに対して前記複数の文書に出現する頻度を計算し、上記計算した頻度に基づく順序で該抽出した単語の少なくとも一部を表示することを特徴とする請求項１または請求項２記載の固有表現抽出方法。
【請求項４】
前記、上記第１のユーザ入力と上記第２のユーザ入力から規則性を学習して一つ以上の規則を生成し、該生成した規則を用いて上記複数の文書から一つ以上の固有表現候補を抽出し、該抽出した固有表現候補の少なくとも一部を表示するステップにおいて、上記表示する固有表現候補の抽出に用いられた規則を併せて表示することを特徴とする請求項１から請求項３記載の固有表現抽出方法。
【請求項５】
上記表示した規則から１つ以上の規則を選択する第５のユーザ入力を受け付けるステップと、上記第５のユーザ入力で選択された規則を用いて抽出された固有表現候補の一覧を表示するステップと、上記表示した固有表現候補の一覧から一つ以上の誤り候補を選択する第６のユーザ入力を受け付けるステップと、上記第６のユーザ入力で選択された誤り候補が含まれる文書の一覧、および該文書の一覧において該誤り候補が出現する箇所を表示するステップと、上記表示した文書の一覧から上記第５のユーザ入力で選択された規則を誤って適用した誤適用文書を指定する第７のユーザ入力を受け付けるステップと、
上記第７のユーザ入力で指定された誤適用文書に類似する文書の一覧を表示するステップとを更に加えたことを特徴とする請求項４記載の固有表現抽出方法。
【請求項６】
複数の文書を格納するデータベースと、少なくとも一つ以上の固有表現からなる第１のユーザ入力を受け付けるユーザ入力手段と、上記データベースに格納された複数の文書から上記第１のユーザ入力に含まれる固有表現のいずれとも異なる単語を一つ以上抽出する学習手段と、上記学習手段が抽出した単語の少なくとも一部を表示する表示手段と、抽出規則を用いて固有表現候補を抽出する抽出手段と、固有表現を記憶する記憶手段と、を備え、上記入力手段は、更に上記表示手段に表示された上記単語の少なくとも一部を選択する第２のユーザ入力を受け付け、上記学習手段は、更に上記第１のユーザ入力と上記第２のユーザ入力とから規則性を学習して一つ以上の抽出規則を生成し、上記抽出手段は、上記学習手段が生成した抽出規則を用いて上記データベースに格納された複数の文書から一つ以上の固有表現候補を抽出し、上記表示手段は上記抽出手段が抽出した上記固有表現候補の少なくとも一部を表示し、上記入力手段は、更に上記表示した固有表現候補から少なくとも一部を選択する第３のユーザ入力を受け付け、上記記憶手段は、上記第３のユーザ入力で選択した上記固有表現候補を抽出済み固有表現として記憶し、かつ該固有表現候補の抽出に用いた一つ以上の規則を併せて記憶することを特徴とする固有表現抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、固有表現抽出、テキストマイニングに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
テキストマイニングは膨大な文書データが蓄積されたデータベースから有益な情報を発見するための手法である。例えば，コールセンタに蓄積された問い合せ履歴から，製品に対するクレームなどの重要な情報を発見するために，テキストマイニングが用いられる。このようなクレームの発見において，文書中に現れる製品名の判別は不可欠であるが，テキストマイニングだけでは，膨大な文書データ（数万件／日）から製品名を正確に判別することは困難である。
【０００３】
そこで，文書データから人名，地名，組織名，人工物名（製品名や法律名など）などの固有名詞的表現，日付や時間などの時間表現および価格や割合などの数値表現を抽出する方式がいくつか提案されている。抽出対象となるこれらの表現は固有表現（Named-Entity）と総称される。固有表現抽出の従来方式は，いずれも，固有表現を抽出するための規則（以下，抽出規則）を生成し，抽出規則に基づいて文書データから固有表現を抽出する。一般に、抽出規則の生成には学習アルゴリズムを用いて自動的に行われる。学習アルゴリズムを用いて抽出規則を生成する場合、人手で固有表現を示すタグ（以下，固有表現タグ）を予め付加した文書データを用意する。つまり，学習アルゴリズムに入力するための教師データを作成する。例えば，文書データ中に「日立」という単語が現れれば，「<ORG>日立</ORG>」というように組織を表すタグを単語に付加する。
固有表現抽出の従来方式の一例として，特許文献１，２および非特許文献１，２を挙げる。
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−４６７７５号公報
【０００５】
【特許文献２】特開２００１−３１８７９２号公報
【非特許文献１】磯崎秀樹：メタルールと決定木学習を用いた日本語固有表現抽出, 情報処理学会論文誌, Vol.43, No.5, pp.1481-1491 (2002)
【非特許文献２】宇津呂武仁, 颯々野学：ブートストラップによる低人手コスト日本語固有表現抽出, 情報処理学会研究報告, 2000-NL-139, pp.9-16 (2000)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
固有表現抽出の従来方式の一つに、ブートストラップ方式がある。その方式は少量の教師データから逐次的に抽出規則を学習し、効率良く固有表現を抽出することができる。しかしながら、教師データから学習した抽出規則を対象文書に適用して得られる多数の固有表現候補が正しい固有表現か否かを判別する作業に非常に膨大な作業量を要する。つまり、対象分野に対する知識がない作業者が、抽出された固有表現候補をみてもすぐに判別することができず、その候補が出現する文書や関連資料などの調査といった作業が発生する。
【０００７】
例えば、先にあげた営業日報の例では、作業者がまったく営業日報中に出現する製品名を知らなければ、抽出規則を適用して得られる製品名候補を正しい製品名だと判断できない。そのため、作業者は製品カタログなどの参考資料を参照しながら、製品名候補が製品名か否かを判別しなければならず、判別作業には膨大な時間を要する。
したがって、本発明が解決しなければならない課題は、教師データの作成および固有表現候補の判別作業にかかる膨大な作業量を軽減することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明では、ブートストラップ方式による抽出規則の逐次学習において、教師データとなる候補を作業者に提示することで、教師データを学習アルゴリズムに入力することを支援する。例えば、先に述べた営業日報の例では、正解の例（以下、正例）となる既知の製品名および正例ではない例（以下、負例）となる製品名以外の単語を作業者に提示することで教師データの入力を支援する。
【０００９】
また、本発明では、抽出規則を用いて対象文書から抽出した固有表現候補が正しい固有表現か否かの判別にかかる作業量を軽減するために、抽出した候補に関連する参考資料を作業者に提示する。例えば、営業日報から製品名候補を抽出した場合、作業者にＷｅｂ上に存在する製品カタログなどの情報を閲覧させて、その候補の判別を支援する。
【発明の効果】
【００１０】
従来の固有表現抽出では、大量の教師データの作成および抽出した固有表現候補の人手での判別に膨大な作業量を要するが、本発明により、大量に教師データを用意する必要はなくなるので作業量を軽減することができる。また、少量の教師データを作成する際に、作業者に教師データとなる候補を提示するため、容易に教師データを作成することができる。また、本発明は固有表現候補に関連する参考資料を作業者に提示するので、その候補が固有表現か否かを判別する作業時間を短縮することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態の一例を、図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１２】
1.システム全体の説明
本発明の実施例の一つである固有表現抽出システムにおける構成と処理の流れについて説明する。
1.1構成
システム全体の構成を図１に示す。本システムにおいては、一人以上の作業者が、端末１００を利用して膨大な文書データから固有表現を抽出する。本システムは、次の部分から構成される。
・作業者による、正例および負例の入力を受け付けたり、抽出規則の生成や固有表現候補の判別などの各行程において必要な情報を利用者に提示したりする入出力手段を有する端末１００
・文書データの集合（以下、文書データ１０４）、その文書データに形態素解析を適用した後の文書データ（以下、形態素解析済み文書データ１０５）、および形態素解析済み文書データ１０５中の単語（形態素）と文書のＩＤを記録した文書ＩＤテーブル１０９を蓄積するデータベース１０３
・端末２で作業者が指定した複数の正例および負例を用いて、データベース１０３に形態素解析済み文書データ１０５から規則性を学習し、抽出規則を生成する抽出規則学習部１０１
・抽出規則学習部１０１で生成された、固有表現の抽出に用いる抽出規則を記憶する抽出規則記憶部１０６
・抽出した固有表現を記憶する固有表現記憶部１０７
・抽出規則学習部１０１が生成した抽出規則を用いて、データベース１０３に蓄積された形態素解析済み文書データ１０５から固有表現候補を抽出し、端末１００を介して作業者から抽出した固有表現候補が正しい固有表現か否かを判別する入力などを受け付ける固有表現抽出部１０２
固有表現抽出部１０２はインターネット１０８と接続している。
【００１３】
端末１００は、一般的なコンピュータで、演算部、記憶部、キーボード・マウスなどのユーザ入出力装置、表示部、サーバと通信を行うための通信部を有する。抽出規則学習部１０１と固有表現抽出部１０２は、計算機上で実行するプログラムにより実現される。これらのプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスクなどの媒体に格納され、端末１００あるいはその他の機能を司るサーバ装置の演算部において実行される。データベース１０３、抽出規則記憶部１０６および固有表現記憶部１０７は、外部記憶装置である。これらの外部記憶装置は、システムが生成したデータを記憶し、上述のプログラムを実行する演算部から入出力が行われる。
【００１４】
文書データ１０５と形態素解析済み文書データ１０６中の文書には文書ＩＤが付加されており、文書データ１０５における文書と形態素解析済み文書データ１０６における文書の文書ＩＤが同じであれば、形態素解析前後の文書を表す。また、文書ＩＤテーブル１０９の記録形式は、図１１に示すように、単語を格納する単語格納部１１００、その単語が形態素解析済み文書データ１０５に出現する頻度を格納する頻度格納部１１０１、および形態素解析済み文書データ１０５の文書ＩＤを格納する文書ＩＤ格納部１１０２からなる。例えば、単語「Ｓｅｒｖｅｒ０１」は頻度が「９４８」であり、「Ｓｅｒｖｅｒ０１」を含む文書の文書ＩＤは「００００１、００００９、００２０３、…」である。
【００１５】
1.2固有表現抽出の流れ
本システムの処理の流れは次の二つのフェーズに分けることができる。
・抽出規則生成フェーズ
・固有表現抽出フェーズ
1.2.1抽出規則生成フェーズ
抽出規則生成フェーズでは、抽出規則学習部１０１が作業者からの入力に基づいて、データベース１０３に蓄積された形態素解析済み文書データ１０５から規則性を学習して抽出規則を生成するという処理を行う。図２は作業者とシステム間の処理の流れを示す。図中の矢印はデータの流れを表す。ステップＳ２０１からＳ２０５までが抽出規則生成フェーズの処理であり、各ステップの概要は次の通りである。
【００１６】
・Ｓ２０１：システムは固有表現記憶部１０７に記憶された固有表現を正例候補として、固有表現の種別と共に端末１００の画面上に表示する。ただし、固有表現抽出部１０２に固有表現が記憶されていなければ、何も表示しない。
・Ｓ２０２：作業者は端末１００の画面に表示された正例候補から正例を選択し、システムに入力する。また、作業者は既に知られている固有表現を正例としてシステムに直接入力することもできる。
・Ｓ２０３：システムは形態素解析済み文書データ１０５のうち正例を含む文書データから負例候補を抽出し、それら候補を文書データ中に出現する頻度順に端末１００の画面上に表示する。
【００１７】
・Ｓ２０４：作業者は端末１００の画面に表示された負例候補から負例を選択し、システムに入力する。また、作業者は固有表現以外の単語を負例としてシステムに直接入力することもできる。
・Ｓ２０５：システムは作業者により入力された正例と負例に基づき、形態素解析済み文書データ１０５から規則性を学習して抽出規則を生成し、それらの規則を端末１００の画面上に表示する。
【００１８】
本フェーズにおいてシステムが端末１００に表示する画面の構成について、ＩＴ企業の営業日報データベースからＩＴ製品の名称（以下、製品名）を抽出するために抽出規則を生成する例を用いて説明する。つまり、データベース１０３に蓄積される文書データ１０４は営業日報の文書、形態素解析済み文書データ１０５は形態素解析後の営業日報の文書である。
【００１９】
図３に本システムの画面構成の一例を示す。図３は抽出規則生成支援画面３００であり、正例候補を表示する正例候補一覧表示部３０１、正例の入力を受け付ける正例直接入力部３０２、正例入力決定ボタン３０３、負例候補を表示する負例候補一覧表示部３０４、負例の入力を受け付ける負例直接入力部３０５、負例入力決定ボタン３０６、および生成された抽出規則を表示する抽出規則一覧表示部３０７から構成される。正例候補一覧表示部３０１は、図３に示すように、正例候補を選択するチェックボックスを表示する正例候補選択部３０８、正例候補を表示する正例候補表示部３０９、および正例候補の固有表現としての種別を表示する種別表示部３１０から構成される。
また、負例候補一覧表示部３０４は、図４に示すように、負例候補を選択するチェックボックスを表示する負例候補選択部４００、負例候補を表示する負例候補表示部４０１、および負例候補が形態素解析済み文書データ１０５に出現する頻度を表示する頻度表示部４０２から構成される。
【００２０】
さらに、図６に示す例のように、抽出規則一覧表示部３０７に抽出規則が表示されている間、抽出規則一覧表示部３０７は、抽出規則を選択するチェックボックスを表示する抽出規則選択部６００、抽出規則のＩＤを表示する規則ＩＤ表示部６０１、抽出規則の条件部を表示する条件表示部６０２、抽出規則の結論部を表示する結論表示部６０３、抽出規則の確信度を表示する規則確信度表示部６０４、選択された抽出規則を用いて固有表現抽出の実行を開始する抽出ボタン６０５、および選択された抽出規則を削除する削除ボタン６０６から構成される。ここで、抽出規則の確信度とはその規則の正しさを表す指標であり、その規則が教師データとして用いた語を正例に分類する回数をＰ、負例に分類する回数をＮとしたときに、規則の確信度はＰ／（Ｐ＋Ｎ）の式を計算することにより求められる。
ここで、図３、図４および図６に示した画面上の操作例とステップＳ２０１からＳ２０５を対応付けて説明する。
【００２１】
・Ｓ２０１（図３）：システムは固有表現記憶部１０７に蓄積された固有表現「ＪＰ０１」、「ＰＣ０２」、「ＤＢ０４」および「ＤＯＣＰ０４」を正例候補として、その種別「人工物名（ＩＴ製品）」と共に、正例候補一覧表示部３０１に表示する。
・Ｓ２０２（図３）：作業者は正例候補一覧表示部３０１に表示された正例候補「ＪＰ０１」、「ＰＣ０２」、「ＤＢ０４」、「ＤＯＣＰ０４」をすべて正例として選択する。さらに作業者は、正例直接入力部３０２に「ＰＣ０１」、「ＪＰ０２」、「ＤＢ０１」を正例として入力し、正例入力決定ボタン３０３を押す。
【００２２】
・Ｓ２０３（図４）：システムは正例入力決定ボタン１０３が押されると、「ＪＰ０１」、「ＰＣ０２」、「ＤＢ０４」、「ＤＯＣＰ０４」、「ＰＣ０１」、「ＪＰ０２」および「ＤＢ０１」を正例入力として受け付け、正例として入力したＩＴ製品を含む文書データからＩＴ製品以外の語を負例候補として、文書に出現する頻度と共に負例候補一覧表示部３０４に表示する。図４の例では、システムは「提案」、「説明」。「対応」および「ユーザ」を負例候補として表示する。
【００２３】
・Ｓ２０４（図４）：作業者は負例候補一覧表示部３０４に表示された負例候補のうち「提案」、「説明」、「対応」を負例として選択する。さらに作業者は、負例直接入力部３０５に「導入」、「向け」を負例として入力し、負例入力決定ボタン３０６を押す。
・Ｓ２０５（図６）：まず、システムは負例入力決定ボタン３０６が押されると、「提案」、「説明」、「対応」、「導入」および「向け」を負例入力として受け付ける。次にシステムは、正例と負例に基づき抽出規則生成用の教師データを生成する。教師データの生成方法は文献「メタルールと決定木学習を用いた日本語固有表現抽出」（磯崎秀樹 著，情報処理学会論文誌，43巻5号，2002年）（非特許文献１）に開示された方法で行うことができる。
【００２４】
図５は抽出規則記憶部１０６に一時的に記憶される教師データの格納形式の例を表す。格納形式は関係表形式であり、正例または負例とした単語前後ｎ単語の文字列、品詞および文字種を属性にもつ（ｎは１以上の整数）。図５の例では、正負例ラベル格納部５００、前１単語文字列格納部５０１、前１単語品詞格納部５０２、前１単語文字種格納部５０３、後１単語文字列格納部５０４、後１単語品詞格納部５０５、後１単語文字種格納部５０６、前２単語以降格納領域５０７、後２単語以降格納領域５０８からなる。例えば、形態素解析済み文書データ「運用／管理／ツール／ＪＰ０１／提案」（元文書「運用管理ツールのＪＰ０１を提案する」）から正例「ＪＰ０１」の教師データを生成すると、図５に示す表の一行目のようになる。最後に、システムは生成した教師データから規則性を学習して抽出規則を生成し、それらを抽出規則一覧表示部３０７に表示する。規則性の学習には学習アルゴリズムを用いるが、その詳細は先に述べた文献（非特許文献１）に開示されている。
【００２５】
1.2.2固有表現抽出フェーズ
固有表現抽出フェーズでは、固有表現抽出部１０２が抽出規則生成フェーズで生成した抽出規則に基づいて、データベース１０３に蓄積された形態素解析済み文書データ１０５から固有表現候補を抽出するという処理を行う。図２に示した処理の流れにおいてステップＳ２０６からＳ２０９までが本フェーズである。各ステップの概要は次の通りである。
【００２６】
・Ｓ２０６：作業者は端末１００に表示された抽出規則から適切なものを選択し、選択した抽出規則を形態素解析済み文書データ１０５に適用するよう要求する。
・Ｓ２０７：システムは作業者の要求を受け付け、作業者が選択した抽出規則に基づいて、形態素解析済み文書データ１０５から固有表現候補を抽出し、端末１００にそれら候補を表示する。
【００２７】
・Ｓ２０８：作業者は表示された固有表現候補から正しい固有表現を判別し、それらを固有表現記憶部１０７に登録するように要求する。
・Ｓ２０９：システムは作業者の要求を受け付け、作業者が正しい固有表現として選択した候補を固有表現記憶部１０７に登録する。また、登録した候補の抽出に用いた抽出規則を抽出規則記憶部１０６に登録する。
本フェーズにおいてシステムが端末１００に表示する画面の構成について、前節で述べたＩＴ企業の営業日報データベースの例を用いて説明する。端末１００に表示する画面は、図６、図７および図１０である。図６については前節で述べたとおりである。
【００２８】
図７は固有表現候補判別支援画面７００であり、抽出規則を表示する抽出規則一覧表示部７０１、システムが抽出した固有表現候補を表示する固有表現候補一覧表示部７０２、判別中の固有表現候補に関する情報を表示する関連情報表示部７０３から構成される。抽出規則一覧表示部７０１は、図７に示すように、抽出規則選択部７０４、規則ＩＤ表示部７０５、条件表示部７０６、結論表示部７０７、および規則確信度表示部７０８からなる。また、固有表現候補一覧表示部７０２は、固有表現候補を選択するためのチェックボックスを表示する候補選択部７０９、固有表現候補を表示する候補表示部７１０、固有表現候補の確信度を表示する候補確信度表示部７１１、形態素解析済み文書データ１０５に出現する固有表現候補の頻度を表示する頻度表示部７１２、固有表現候補を含んだ文書の内容を表示する文書表示部７１３、選択した候補を固有表現記憶部１０７に登録する登録ボタン７２０、および選択した候補を削除する削除ボタン７２１からなる。
【００２９】
そして、関連情報表示部７０３は、検索対象となる候補を表示する検索キー表示部７１４、検索オプションを指定する検索オプション選択部７１５、検索結果を表示する検索結果一覧表示部７１６からなる。さらに、検索結果一覧表示部７１６は、検索結果を選択するためのチェックボックスを表示する検索結果選択部７１７、検索した資料名を表示する資料名表示部７１８、資料の内容を表示する内容表示部７１９、およびに検索キー表示部７１４に表示した候補に関する情報をデータベース１０３とは別の情報源から検索する検索ボタン７２２からなる。ただし、固有表現候補の確信度とはその候補の正しさを表す指標であり、その候補が正例として抽出された回数をＰ、負例として抽出された回数をＮとしたときに、候補の確信度はＰ／（Ｐ＋Ｎ）の式を計算することにより求められる。
【００３０】
ここで、図６と図７に示した画面上の操作例とステップＳ２０６からＳ２０９を対応付けて説明する。
・Ｓ２０６（図６）：作業者は抽出規則一覧表示部３０７に表示された抽出規則の確信度をもとに、確信度0.80以上の抽出規則を採用することに決めて該当する抽出規則（画面上では、規則ＩＤ：００１と００２）を選択する。さらに、作業者は抽出ボタン６０５を押し、選択した抽出規則を用いて固有表現抽出を開始するようにシステムに要求する。
【００３１】
・Ｓ２０７（図７）：抽出ボタン６０５が押されると、システムは、まず固有表現候補判別支援画面７００の抽出規則一覧表示部７０１にステップＳ２０６において作業者が選択した抽出規則（規則ＩＤ：００１、００２）を表示する（画面の例では、規則ＩＤ：００５も表示している）。次に、システムは規則ＩＤ：００１、００２および００５の抽出規則を用いて、形態素解析済み文書データ１０５から固有表現候補「Ｓｅｒｖｅｒ０１」、「Ｔｏｏｌ０２」などを抽出する。最後に、抽出した候補を固有表現候補一覧表示部７０２に表示する。この時点では、抽出規則一覧表示部７０１に表示した抽出規則が抽出した全候補が固有表現候補一覧表示部７０２に表示される。
【００３２】
・Ｓ２０８（図７）： 作業者は、抽出規則ごとの抽出結果をみるために、抽出規則一覧表示部７０１に表示された抽出規則から一部を選択する。図７の例では、規則ＩＤ：００１の抽出規則を選択している。このとき、固有表現候補一覧表示部７０２には選択した抽出規則（規則ＩＤ：００１）が抽出した固有表現候補が表示される。次に、作業者は、固有表現候補が正しい固有表現か否かを判別するために、固有表現候補一覧表示部７０２に表示されている固有表現候補から一部を選択する。この例では、作業者は候補「Ｓｅｒｖｅｒ０１」を選択している。候補「Ｓｅｒｖｅｒ０１」を選択すると、文書表示部７１３にその候補を含んだ文書の内容が表示される。また、検索キー表示部に「Ｓｅｒｖｅｒ０１」が表示される。
【００３３】
このとき、作業者は文書の内容をみて正しい固有表現と判別すれば、登録ボタン７２０を押して「Ｓｅｒｖｅｒ０１」を固有表現記憶部１０７に登録する。逆に、固有表現ではないと判別した場合は、削除ボタン７２１を押して固有表現候補一覧表示部７０２から「Ｓｅｒｖｅｒ０１」を削除する。また、「Ｓｅｒｖｅｒ０１」が固有表現か否かの判別が難しいならば、作業者は検索ボタン７２２を押して「Ｓｅｒｖｅｒ０１」についての関連情報を検索する。その際に、作業者は検索範囲を指定するために、検索オプション選択部７１５にあるオプション「Ｗｅｂ（社外）」か「Ｗｅｂ（社内）」かを選択する。オプション「Ｗｅｂ（社内）」は社内のイントラネット上のホームページを検索範囲とし、オプション「Ｗｅｂ（社外）」はインターネット上のホームページを検索範囲とする。図７の例では、作業者は「Ｗｅｂ（社外）」を選択し、検索ボタン７２２を押して、その検索結果が検索結果一覧表示部７１６に表示される。
【００３４】
このとき、資料名表示部７１８には検索キー（「Ｓｅｒｖｅｒ０１」）を含んだホームページのＵＲＬが表示され、作業者がそのうちの一つのＵＲＬ（この例では、「http://www.abcd.co.xx/Products」）を選択する。ＵＲＬを選択すると、内容表示部７１９に検索キー（「Ｓｅｒｖｅｒ０１」）を含んだホームページの内容が表示される。ただし、検索オプションを「Ｗｅｂ（社外）」としているので、ホームページ上の表部分のみが表示される。作業者は、内容表示部７１９に表示された内容をもとに、「Ｓｅｒｖｅｒ０１」が正しい固有表現か否かを判別する。正しい固有表現だと判別すれば登録ボタン７２０を押す。
【００３５】
・Ｓ２０９（図７）：システムは、作業者により登録ボタン７２０が押された場合に、候補選択部７０９にチェックがある候補を固有表現記憶部１０７に登録する。図７の例において、作業者が固有表現候補「Ｓｅｒｖｅｒ０１」を選択して、登録ボタン７２０を押すと、システムはその候補を固有表現として固有表現記憶部１０７に登録する。
【００３６】
ここで、固有表現記憶部１０７における固有表現の格納形式を図８に示す。その形式は固有表現を格納する固有表現格納部８００、固有表現の種類を格納する固有表現種類格納部８０１、その固有表現を抽出したときの確信度を格納する確信度格納部８０２、その固有表現が形態素解析済み文書データ１０５に出現する頻度を格納する出現頻度格納部８０３、その固有表現の抽出に用いられた抽出規則のＩＤを格納する抽出規則ＩＤ格納部８０４からなる。固有表現記憶部１０７に「Ｓｅｒｖｅｒ０１」を登録した場合、図８に示すように、固有表現格納部８００に「Ｓｅｒｖｅｒ０１」、固有表現種類格納部８０１に「人工物名（ＩＴ製品）」、確信度格納部８０２に「０．９８」、出現頻度格納部８０３に「９４８」、抽出規則ＩＤ格納部８０４に「００００１，００００９，００２０３」が格納される。図８の例では、その他に、「Ｔｏｏｌ０２」、「ＰＣ０３」、「ＤＢ０４」、および「ＤＢ０５」が格納されている。
【００３７】
次に、システムは固有表現記憶部１０７に固有表現候補を登録した後、その候補の抽出に用いた抽出規則を抽出規則記憶部１０６に登録する。図７の例では「Ｓｅｒｖｅｒ０１」を抽出した規則（規則ＩＤ：００１、条件：「後１単語“紹介”」、結論：「正例（ＩＴ製品）」）が、抽出規則記憶部１０６に登録される。
【００３８】
ここで、抽出規則記憶部１０６における抽出規則の格納形式を図９に示す。その形式は抽出規則のＩＤを格納する規則ＩＤ格納部９００、抽出規則の条件部を格納する条件格納部９０１、抽出規則の結論部を格納する結論格納部９０２、および規則の確信度を格納する確信度格納部９０３からなる。「Ｓｅｒｖｅｒ０１」を抽出した規則を格納した場合、図９に示すように、規則ＩＤ格納部９００に「００００１」、条件格納部９０１に「後１単語＝“紹介”」、結論格納部９０２に「正例（ＩＴ製品）」、および確信度格納部９０３に「０．９５」が格納される。規則ＩＤ格納部９００の規則ＩＤは、先に述べた抽出規則ＩＤ格納部８０４に格納される規則ＩＤと対応する。最後に、システムは、固有表現候補および抽出規則の登録が完了すると、端末１００の画面上に「登録完了」というメッセージを表示する。
【００３９】
1.3教師データの作成支援機能
本システムは図２に示した処理（抽出規則生成フェーズと固有表現抽出フェーズ）を繰り返し実行するブートストラップ方式を採用する。ブートストラップ方式については、文献「ブートストラップによる低人手コスト日本語固有表現抽出」（宇津呂武仁，颯々野学著，情報処理学会研究報告，2000-NL-139，2000年）（非特許文献２）を参照のこと。この方式により、作業者は少量の教師データをシステムに入力するという単純な操作を繰り返すのみで、固有表現抽出作業を行うことができる。このとき、作業者が入力する少量の教師データは、既に述べたように固有表現記憶部１０７に登録された固有表現を用いる。この教師データ入力作業において、利用者により正確な教師データを入力させるために、本システムの抽出規則学習部１０１が教師データの作成を支援する機能を作業者に提供する。
【００４０】
図１０にその機能を利用するための教師データ作成支援画面１０００を示す。この画面は、抽出規則一覧表示部７０１、固有表現候補一覧表示部７０２、および抽出規則が誤って適用された文書（以下、誤適用文書）を表示する語適用文書一覧表示部１００１からなる。抽出規則一覧表示部７０１と固有表現候補一覧表示部７０２は図７の固有表現候補判別支援画面７００のそれらとほぼ同じである。異なる点は、固有表現候補一覧表示部７０２に、文書表示部７１３に表示された文書が誤適用文書をチェックする誤適用文書選択部１００２、およびチェックされた文書を誤適用文書だと確定する誤り確定ボタン１００５が追加されている点である。また誤適用文書一覧表示部１００１は、誤適用文書の候補を表示する誤適用文書候補表示部１００３、および誤適用文書候補から正しい誤適用文書をチェックする誤適用文書選択部１００４、およびチェックされた文書を誤適用文書だと確定する誤り確定ボタン１００６からなる。
【００４１】
教師データ作成支援画面１０００の操作手順を説明する。図１０の例では、抽出規則一覧表示部７０１に表示された抽出規則のうち、作業者が規則ＩＤ：００１の規則を選択し、さらに固有表現候補一覧表示部７０２にその規則が抽出した固有表現候補から「くまくん」を選択する。ここまでは、図７の固有表現候補判別支援画面７００上の操作と同様である。システムは文書データ１０４から「くまくん」を含む文書を検索して文書表示部７１３に表示する。作業者は表示された文書の内容をみて、「くまくん」が固有表現として扱われていない文書を選択する。この例では、文書ＩＤ：９０００３以外の文書「くまくん」は固有表現の人工物名（ＩＴ製品）として扱われ、文書ＩＤ：９０００３の文書は「くまくん」を単に動物の愛称として扱われているものとする。作業者は誤適用文書選択部１００２のチェックボックスのうち、文書ＩＤ：９０００３に対応するものにチェックして、文書ＩＤ：９０００３の文書を誤適用文書として選択する。
【００４２】
このとき、誤り確定ボタン１００５を押すと、作業者が選択した文書（文書ＩＤ：９０００３）における「くまくん」をシステムは負例として扱い、未選択の文書における「くまくん」をシステムは正例として扱う。また、選択した文書（文書ＩＤ：９０００３）において、利用者が「くまくん」が固有表現ではないと判別できた部分をマークすると、誤適用文書一覧表示部１００１にマークした部分を含んだ文書（文書ＩＤ：９０００３以外）が表示される。図１０の例では、作業者は「動物園」をマークしている（マーク部分１００７）。「動物園」にマークすると、システムは「くまくん」と「動物園」を含む文書を文書データ１０４から検索し、検索でヒットした文書を誤適用文書一覧表示部１００１に表示する。そして、作業者は誤適用文書候補表示部１００３に表示された文書の内容をみて、「くまくん」が固有表現として扱われていない文書を選択する。  この例では、文書ＩＤ：９０００１、９００２３および９０２３４を選択している。文書の選択作業が終わると、作業者は誤り確定ボタン１００６を押す。誤り確定ボタン１００５が押された場合と同様に、システムは、作業者が選択した文書（文書ＩＤ：９０００１、９００２３および９０２３４）中の「くまくん」を負例として扱い、未選択の文書を正例として扱う。
以上のような方法により、作業者は教師データの作成の際に、正例と負例を語の字面で決定するだけでなく、単語が出現する文書を見て同じ単語でも正例となるもの負例となるものを詳細に指定することができる。
【００４３】
2.構成部分の説明
2.1抽出規則学習部
抽出規則学習部１０１は図２に示した抽出規則作成フェーズ（ステップＳ２０１からＳ２０５）と図１０に示した教師データ作成支援機能の処理を行う。抽出規則作成フェーズで行う処理は既に述べたとおりである。抽出規則学習部１０１側からみた処理の流れを次にまとめる。
【００４４】
・固有表現記憶部１０７に蓄積した固有表現を正例候補一覧表示部３０１に表示する（ステップＳ２０１）。
・作業者が入力した正例を受け付け、形態素解析済み文書データ１０５から正例を含む文書から正例以外の後を負例候補として負例候補一覧表示部３０４に表示する（ステップＳ２０３）。
・作業者が入力した正例と負例から教師データ（例えば、図５）を生成し、教師データから規則性を学習して抽出規則を生成する。そして、生成した抽出規則を抽出規則一覧表示部３０７に表示する（Ｓ２０５）。
また、抽出規則学習部１０１側からみた教師データ作成支援機能の処理の流れを次にまとめる。
【００４５】
・生成した抽出規則を抽出規則一覧表示部７０１（図１０）に表示する。
・抽出規則一覧表示部７０１において作業者が選択した抽出規則を適用して、形態素解析済み文書データ１０５から抽出した固有表現候補を固有表現候補一覧表示部７０２に表示する。
・固有表現候補一覧表示部７０２において作業者が選択した固有表現候補を含む文書を、文書データ１０４から見つけ出して文書表示部７１３に表示する。
【００４６】
・誤り確定ボタン１００５が押されると、固有表現候補一覧表示部７０２において作業者が選択した文書を負例、未選択の文書を正例として扱うように教師データ作成の際に正負例ラベル格納部５００に格納するラベルを指定する。
・文書表示部７１３において、利用者によるマーク入力（例：マーク部分１００７）を受け付けると、誤適用文書一覧表示部１００１にマーク部分を含んだ文書を、文書データ１０４から見つけ出して表示する。
・誤り確定ボタン１００６が押されると、誤り確定ボタン１００５が押されたときと同様に、誤適用文書一覧表示部７０３において作業者が選択した文書を負例、未選択の文書を正例として扱うように教師データ作成の際に正負例ラベル格納部５００に格納するラベルを指定する。
【００４７】
2.2固有表現抽出部
固有表現抽出部１０２は図２に示した固有表現抽出フェーズ（ステップＳ２０６からＳ２０９）の処理を行う。固有表現抽出フェーズで行う処理は既に述べたとおりである。固有表現抽出部１０２側からみた処理の概要を次にまとめる。
・抽出規則一覧表示部３０７（図６）において作業者が選択した抽出規則を適用して、形態素解析済みデータ１０５から固有表現候補を抽出し、それらを固有表現候補一覧表示部７０２（図７）に表示する。さらに、候補の抽出に用いた抽出規則を抽出規則一覧表示部７０１に表示する。
【００４８】
・抽出規則一覧表示部７０１において、作業者が選択した抽出規則が抽出した固有表現候補を、固有表現候補一覧表示部７０２に表示する。
・候補選択部７０９のチェックボックスがチェックされると、チェックのある候補を含む文書を文書データ１０４から検索し、文書の内容を文書表示部７１３に表示する。また、その候補を検索キー表示部７１４に表示する。
・検索ボタン７２２が押されると、検索オプション選択部７１５のチェックされたオプションをもとに関連情報を検索して、検索結果を検索結果一覧表示部７１６に表示する。
・検索結果選択部７１７のチェックボックスがチェックされると、チェックのある資料の内容を内容表示部７１９に表示する。
【産業上の利用可能性】
【００４９】
テキストマイニングシステムや情報検索システムにおいて利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】システム全体の構成を示した図。
【図２】固有表現抽出作業の流れを示した図。
【図３】抽出規則生成支援画面における正例入力の例を示した図。
【図４】抽出規則生成支援画面における負例入力の例を示した図。
【図５】抽出規則学習部１０１に入力する教師データの例を示した図。
【図６】抽出規則生成支援画面における抽出規則表示の例を示した図。
【図７】固有表現候補判別支援画面における固有表現候補の判別作業の例を示した図。
【図８】固有表現記憶部１０７における固有表現の記憶形式の例を示した図。
【図９】固有表現記憶部１０７における抽出規則の記憶形式の例を示した図。
【図１０】教師データ作成支援画面における誤適用文書の特定作業の例を示した図。
【図１１】文書ＩＤテーブル１０９における単語、頻度および文書ＩＤの格納形式の例を示した図。
【符号の説明】
【００５１】
１００：端末、１０１：抽出規則学習部、１０２：固有表現抽出部、１０３：データベース、１０４：文書データ、１０５：形態素解析済み文書データ、１０６：抽出規則記憶部、１０７：固有表現記憶部、３００：抽出規則生成支援画面、３０１：正例候補一覧表示部、３０２：正例直接入力部、３０４：負例候補一覧表示部、３０５：負例直接入力部、３０７：抽出規則一覧表示部、５００：正負例ラベル格納部、５０１：前１単語の文字列格納部、５０２：前１単語の品詞格納部、５０３：前１単語の文字種格納部、５０４：後１単語の文字列格納部、５０５：後１単語の品詞格納部、５０６：後１単語の文字種格納部、７００：固有表現候補判別支援画面、７０１：抽出規則一覧表示部、７０２：固有表現候補一覧表示部、７０３：関連情報表示部、８００：固有表現格納部、８０１：固有表現種類格納部、８０２：確信度格納部、８０３：出現頻度格納部、８０４：抽出規則ＩＤ格納部、９００：抽出規則ＩＤ格納部、９０１：条件格納部、９０２：結論格納部、９０３：確信度格納部、１０００：教師データ作成支援画面、１００１：誤適用文書一覧表示部、１１００：単語格納部、１１０１：頻度格納部、１１０２：文書ＩＤ格納部。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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