(57)【要約】【課題】  日々新しく出現する造語、略語、または接尾辞・接頭辞のように、従来の概念ベースには登録されていない未知語についても、単語ベクトルを付与することができる単語ベクトル推定方法、単語ベクトル推定装置、プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とするものである。【解決手段】  入力された単語が拡張概念ベースの見出し語として登録されていない場合に、入力された単語を、拡張概念ベースに登録されている複数の見出し語の組み合わせによって表現し、上記複数の見出し語のそれぞれに対応する単語ベクトルを、拡張概念ベースからそれぞれ取得し、上記取得された単語ベクトルを用いて、上記入力単語の単語ベクトルを計算する単語ベクトル推定方法、単語ベクトル推定装置、プログラムおよび記録媒体である。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語または１文字以上の文字列で表される見出し語と、上記見出し語に対する多次元空間中での座標からなる単語ベクトルとを記憶している拡張概念ベースを使用して、単語ベクトルを推定する単語ベクトル推定方法であって、
入力された単語である入力単語が、上記見出し語として、上記拡張概念ベースに登録されているか否かを判定し、上記判定結果を記憶装置に記憶する登録判定ステップと；
上記入力単語が上記拡張概念ベースに登録されていないことを、上記登録判定ステップで判定すると、上記拡張概念ベースに登録されている複数の見出し語の組み合わせによって、上記入力単語を構成できるか否かを判定し、上記判定結果を記憶装置に記憶する単語構成判定ステップと；
上記拡張概念ベースに登録されている上記見出し語の組み合わせによって、上記入力単語を構成できることを、上記単語構成判定ステップで判定すると、上記拡張概念ベース内の上記見出し語であって上記入力単語を構成する見出し語のそれぞれに対応する単語ベクトルを取得し、上記取得した複数の単語ベクトルを用い、所定の方法によって、上記入力された単語に対応する単語ベクトルを計算し、記憶装置に記憶するベクトル計算ステップと；
上記ベクトル計算ステップが計算した単語ベクトルであって、上記入力単語に対応する単語ベクトルを出力する単語ベクトル出力ステップと；
を有することを特徴とする単語ベクトル推定方法。
【請求項２】
請求項１において、
上記所定の方法は、上記複数の見出し語に対する単語ベクトルを単純加算することによって、上記入力単語の単語ベクトルを算出する方法であることを特徴とする単語ベクトル推定方法。
【請求項３】
請求項１において、
上記所定の方法は、上記複数の見出し語に対する単語ベクトルの平均を求めることによって、上記入力単語の単語ベクトルを算出する方法であることを特徴とする単語ベクトル推定方法。
【請求項４】
請求項１において、
上記所定の方法は、上記複数の見出し語に対する単語ベクトルの重み付き平均を求めることによって、上記入力単語の単語ベクトルを算出する方法であることを特徴とする単語ベクトル推定方法。
【請求項５】
単語または１文字以上の文字列で表される見出し語と、上記見出し語に対する多次元空間中での座標からなる単語ベクトルとを記憶している拡張概念ベースと；
単語を入力する単語入力手段と；
上記入力された単語である入力単語が、上記見出し語として、上記拡張概念ベースに登録されているか否かを判定し、上記判定結果を記憶装置に記憶する登録判定手段と；
上記入力単語が上記拡張概念ベースに登録されていないことを、上記登録判定手段が判定すると、上記拡張概念ベースに登録されている複数の見出し語の組み合わせによって、上記入力単語を構成できるか否かを判定し、上記判定結果を記憶装置に記憶する単語構成判定手段と；
上記拡張概念ベースに登録されている上記見出し語の組み合わせによって、上記入力単語を構成できることを、上記単語構成判定手段が判定すると、上記拡張概念ベース内の上記見出し語であって上記入力単語を構成する見出し語のそれぞれに対応する単語ベクトルを取得し、上記取得した複数の単語ベクトルを用い、所定の方法によって、上記入力された単語に対応する単語ベクトルを計算し、記憶装置に記憶するベクトル計算手段と；
上記ベクトル計算手段が計算した単語ベクトルであって、上記入力単語に対応する単語ベクトルを出力する単語ベクトル出力手段と；
を有することを特徴とする単語ベクトル推定装置。
【請求項６】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項７】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させる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、単語を多次元ベクトル空間に配置する単語ベクトル推定方法、単語ベクトル推定装置、プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
単語間の類似性判別の手法の１つとして、単語を多次元空間中にベクトルとして配置し、２つの単語に対する空間中のベクトルを比較することによって判別する方法が知られている。一般には、この２単語のベクトルの余弦を単語間の類似する度合い（類似度）として用いることが多い。このように単語をベクトルモデルで表現したものを、本明細書では、「単語ベクトル」と呼ぶ。
【０００３】
上記単語ベクトルは、コーパス中の単語間の共起頻度を配した行列（共起行列）の行ベクトルを用いたり、または精度向上のために、上記共起行列の次元数を縮退させた行列の行ベクトルを用いる。後者の行列を、特に、「概念ベース」と呼ぶことがあるが、本明細書では、前者の行列、後者の行列を総称して、「概念ベース」という。
【０００４】
単語ベクトルを付与する技術として、文書中において、所定の定められた範囲内で共起する単語の頻度をベクトルとするものが知られている（たとえば、非特許文献１参照）。また、日本語の単語だけでなく他言語の単語に対しても、対訳辞書と日本語の概念ベースとを用いて単語ベクトルを付与する方法も提案されている（たとえば、特許文献１参照）。
【非特許文献１】Shuetze,H., “Dimensions of Meaning,” in Proc. of Supercomputing '92, pp.787-796, 1992
【特許文献１】特開２００３−３４５８２８公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来、自然言語処理で用いられる概念ベースは、単語を基本単位として構築されている。
【０００６】
概念ベースを自然言語処理に使用する際、概念ベースの見出し語に登録されていない単語（以下、「未知語」という）、つまり単語ベクトルが概念ベースに登録されていない単語については、その概念ベースからベクトルを求めることができず、この単語ベクトルを利用した自然言語処理においては、その単語を全く考慮することができない。
【０００７】
たとえば、最新の話題を扱う文書検索等を、概念ベースを使って実現しようとした場合、対象文書が概念ベースの構築時よりも新しいので未知語が頻発する可能性が高い。このような未知語が文書検索等の処理には重要となることも多く、大幅な精度低下を招き易いという問題がある。
【０００８】
つまり、上記従来例では、日々新しく出現する造語、略語、または接尾辞・接頭辞のように、従来の概念ベースには登録されていない未知語については、単語ベクトルを付与することができないという問題がある。
【０００９】
本発明は、日々新しく出現する造語、略語、または接尾辞・接頭辞のように、従来の概念ベースには登録されていない未知語についても、単語ベクトルを付与することができる単語ベクトル推定方法、単語ベクトル推定装置、プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、入力された単語が拡張概念ベースの見出し語として登録されていない場合に、入力された単語を、拡張概念ベースに登録されている複数の見出し語の組み合わせによって表現し、上記複数の見出し語のそれぞれに対応する単語ベクトルを、拡張概念ベースからそれぞれ取得し、上記取得された単語ベクトルを用いて、上記入力単語の単語ベクトルを計算する単語ベクトル推定方法、単語ベクトル推定装置、プログラムおよび記録媒体である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、日々新しく出現する造語、略語、または接尾辞・接頭辞のように、従来の概念ベースには登録されていない未知語の単語においても、単語ベクトルを付与することができるという効果を奏する。
【００１２】
また、本発明によれば、未知語に付与されたベクトルを用いるので、その単語に対しても、類似度計算や未知語を含む文書検索等、未知語を考慮に入れることによる高精度の自然言語処理を実現することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
発明を実施するための最良の形態は、以下の実施例である。
【実施例１】
【００１４】
図１は、本実施例の実施例1である単語ベクトル推定装置１０を示すブロック図である。
【００１５】
単語ベクトル推定装置１０は、通常の単語の他に、漢字１文字やその他任意の文字列に対するベクトルを登録した概念ベースを予め用意し、従来の概念ベースに登録されていない未知語について、その見出し語になっている単語または文字列と、それらに対する単語ベクトルとを組み合わせることによって、未知語のベクトルを推定する実施例である。
【００１６】
［構成］
単語ベクトル推定装置１０は、拡張概念ベース１１と、単語入力部１２と、登録判定部１３と、単語構成判定部１４と、ベクトル計算部１５と、ベクトル出力部１６と、拡張概念ベース１１とを有する。
【００１７】
拡張概念ベース１１は、従来の概念ベースに、新たな見出し語を加え、また、上記新たに加えられた見出し語の単語ベクトル（その見出し語に対する多次元空間中での座標）を加えた概念ベースであり、見出し語と単語ベクトルとの組を予め保存してある概念ベースである。なお、上記「見出し語」は、単語または１文字以上の文字列で表される語である。
【００１８】
また、拡張概念ベース１１は、コーパス中で定められた範囲内で共起した単語の共起頻度を配した行列（共起行列）を使用した概念ベースでもよく、または、その共起行列を、特異値分解し、次元数を縮退させた行列（いわゆる概念ベース）でもよい。
【００１９】
なお、拡張概念ベース１１が通常の概念ベースと違う点は、単語ではない１文字以上の文字列を見出し語とする点と、この見出し語の単語ベクトルを保存する点とである。
【００２０】
文字列と単語との共起頻度を求める場合、単語間の共起頻度を測るのと同様にして、テキストコーパスからカウントすることによって、上記共起頻度を求めることができる。たとえば、見出し語となる文字列を、漢字１文字とした場合、テキスト中の全漢字に対し、その漢字の前後の一定範囲に共起する単語を共起単語とみなし、この共起単語をカウントすることによって、文字列と単語との共起頻度を求めるようにしてもよい。
【００２１】
図２は、実施例１において、行ベクトルの次元数が２である拡張概念ベース１１における行列の一部を表形式で示した図である。
【００２２】
図２における各行では、拡張概念ベース１１の見出し語と、この見出し語に対応する各属性の属性値を配列したベクトルとを示している。
【００２３】
［動作］
次に、単語ベクトル推定装置１０の動作について説明する。
【００２４】
図３は、単語ベクトル推定装置１０の動作を示すフローチャートである。
【００２５】
Ｓ１で、単語入力部１２を介して、システムの使用者が、単語ベクトルを得たい単語を入力する。入力された単語を、以後、「入力単語」と呼ぶ。
【００２６】
Ｓ２で、登録判定部１３は、上記入力単語そのものが、拡張概念ベース１１の見出し語として登録されているかどうかを判定する。登録されていなければ、Ｓ３に進む。入力単語が拡張概念ベース１１の見出し語として登録されていれば、すなわち、入力単語が見出し語のひとつと完全一致すれば、拡張概念ベース１１を参照し、上記入力単語に対応する単語ベクトルを得て、Ｓ５に進む。
【００２７】
上記入力単語が、拡張概念ベース１１の見出し語として登録されていなければ（Ｓ２）、すなわち、上記入力単語が、見出し語のひとつと完全一致しなければ（Ｓ２）、Ｓ３で、単語構成判定部１４は、拡張概念ベース１１に登録されている見出し語のいくつかを組み合わせることによって、入力単語を構成することができるかどうかを判定する。入力単語を構成することができなければ、単語ベクトル推定装置１０の動作を終了し、入力単語を構成できれば、Ｓ４に進む。
【００２８】
Ｓ４で、上記入力単語を構成する見出し語に対応する単語ベクトルを、ベクトル計算部１５が、拡張概念ベース１１から取得し、この取得した単語ベクトルを用い、所定の方法によって、入力単語の単語ベクトルを計算する。
【００２９】
Ｓ２で取得した入力単語に対する単語ベクトル、または、Ｓ４で計算した入力単語に対する単語ベクトルを、Ｓ５で、ベクトル出力部１６が出力し、終了する。
【００３０】
［具体例］
次に、実施例１の動作について、より具体的に説明する。
【００３１】
以下では、入力単語として「韓流」を例にとり、単語ベクトル推定装置１０が、入力単語「韓流」の単語ベクトルを推定する動作について、図３に示すフローチャートに沿って説明する。
【００３２】
拡張概念ベース１１は、見出し語として、通常の単語の他に、漢字１文字の見出し語を格納し、図２に示すエントリ（見出し語と単語ベクトルとの組み合わせ）が保存されている。
【００３３】
図２に示す拡張概念ベース１１には、従来の概念ベースには登録されていない見出し語、たとえば「韓」について、その単語ベクトル（０．９０，０．５５）が登録されている。
【００３４】
最初に、単語ベクトル推定装置１０の単語入力部１２は、単語ベクトルを求めようとする単語「韓流」を入力する（Ｓ１）。
【００３５】
次に、入力単語「韓流」が拡張概念ベース１１の見出し語として登録されているかどうかを、登録判定部１３が判定し、この判定結果を、図示しない記憶装置に記憶する（Ｓ２）。ここでは、入力単語「韓流」が、未知語であり、拡張概念ベース１１の見出し語として登録されていないとする。
【００３６】
続いて、拡張概念ベース１１内の見出し語を組み合わせて、入力単語「韓流」を構成できるかをどうかを、単語構成判定部１４が判定し、この判定結果を、図示しない記憶装置に記憶する（Ｓ３）。つまり、漢字「韓」、「流」が、拡張概念ベース１１の見出し語として登録されているかどうかを調べる。図２に示すように、各漢字とその単語ベクトルとが、拡張概念ベース１１に登録されているので、ベクトル計算部Ｓ４に処理が移る。
【００３７】
ベクトル計算部１５は、漢字「韓」、「流」に対する単語ベクトル（０．９０，０．５５）、（０．１０，０．７５）を取得し、これらのベクトルを用いて、所定の方法で、単語「韓流」の単語ベクトルを計算し、図示しない記憶装置に記憶する（Ｓ４）。
【００３８】
この単語ベクトルを導く場合、実施例１では、上記所定の方法として、単語を構成する各漢字のベクトルを単純に加算した結果（複数の見出し語の単語ベクトルの構成要素同士を単純加算した結果）を、単語「韓流」の求める単語ベクトルとする。つまり、（０．９０，０．５５）＋（０．１０，０．７５）＝（１．００，１．３０）が、単語「韓流」の単語ベクトルである。
【００３９】
最後に、上記計算によって得られたベクトル（１．００，１．３０）を、ベクトル出力部１６が出力し（Ｓ５）、単語ベクトル推定装置１０の処理を終了する。
【００４０】
以上のようにして、従来の概念ベースには登録されていない未知語について、単語ベクトルを付与することができる。
【００４１】
拡張概念ベース１１内の見出し語を組み合わせて、入力単語「韓流」を構成できるかどうかを判定すること（Ｓ３）は、換言すれば、入力単語「韓流」を、拡張概念ベース１１に出現する見出し語のいくつかに分解できるか否かを調べることである。この入力単語「韓流」を、辞書中の複数の見出し語に分解する場合、一般的な形態素解析の処理を行ってもよく、その分解方法は、様々、考えられる。
【００４２】
次に、入力単語を、辞書中の複数の見出し語に分解する単純な方法の１つについて、説明する。
【００４３】
まず、入力単語の先頭と最も長く照合する（入力単語の先頭と一致する文字数が最も多い）拡張概念ベース１１の見出し語をサーチし、その最長一致の見出し語が見つかれば、その次の文字を先頭として、上記と同様に、最長一致の見出し語をサーチする。この照合を、入力単語の終わり、またはマッチする見出し語がなくなるまで繰り返し、入力単語の終わりまで照合が成功すれば、入力単語を、辞書中の複数の見出し語に分解することができたと判定する。
【００４４】
Ｓ３では、見出し語の組み合わせを、複数得ることができる場合も考えられる（たとえば、３つの文字によって構成されている入力単語は、１文字と２文字の見出し語の組み合わせを、２種類得ることができる）。この場合、その後のステップでは、それぞれの組み合わせ毎に、別々に処理し、最終的には、その組み合わせの数と同じ数の単語ベクトルを出力すればよい。
【００４５】
Ｓ４において、複数の見出し語に対する単語ベクトルに基づいて、入力単語の単語ベクトルを計算する場合、次の３つの方法（１）〜（３）によって、入力単語の単語ベクトルを計算することができる。
【００４６】
（１）入力単語を構成する複数の見出し語の単語ベクトルを、単純に加算することによって、入力単語の単語ベクトルを計算する方法。
【００４７】
（２）入力単語を構成する複数の見出し語の単語ベクトルの各構成要素（ここでは、漢字１文字）のベクトル座標の平均を計算することによって、入力単語の単語ベクトルを計算する方法。たとえば、見出し語「韓」の単語ベクトルが（０．９０，０．５５）であり、見出し語「流」の単語ベクトルが（０．１０，０．７５）である場合、（０．９０＋０．１０）／２＝０．５０であり、（０．５５＋０．７５）／２＝０．６５であるので、求める単語ベクトルは、（０．５０，０．６５）である。
【００４８】
（３）見出し語の位置によって、異なる重みを与えた後に平均する方法。たとえば、たとえば、見出し語「韓」の単語ベクトルが（０．９０，０．５５）であり、見出し語「流」の単語ベクトルが（０．１０，０．７５）であり、入力単語の最後の語となる見出し語「流」の単語ベクトルの重みを２倍にする場合、（０．９０＋０．１０×２）／３＝０．３７であり、（０．５５＋０．７５×２）／３＝０．６８であるので、求める単語ベクトルは、（０．３７，０．６８）である。
【００４９】
なお、上記（１）〜（３）の他にも様々な方法が考えられるが、どの方法を採用するようにしてもよい。
【００５０】
また、拡張概念ベース１１に登録されている見出し語として、漢字１文字の他にも、「パソ」、「プチ」等のカタカナ文字列、「：−」」等のようなアスキーアート文字列等を見出し語として扱うようにしてもよい。入力単語として、複数の漢字による単語の他に、カタカナ文字列、アスキーアート文字列等の漢字以外による単語を、扱うようにしてもよい。
【００５１】
つまり、上記実施例は、単語または１文字以上の文字列で表される見出し語と、上記見出し語に対する多次元空間中での座標からなる単語ベクトルとを記憶している拡張概念ベースを使用して、単語ベクトルを推定する単語ベクトル推定方法であって、入力された単語である入力単語が、上記見出し語として、上記拡張概念ベースに登録されているか否かを判定し、上記判定結果を記憶装置に記憶する登録判定ステップと、上記入力単語が上記拡張概念ベースに登録されていないことを、上記登録判定ステップで判定すると、上記拡張概念ベースに登録されている複数の見出し語の組み合わせによって、上記入力単語を構成できるか否かを判定し、上記判定結果を記憶装置に記憶する単語構成判定ステップと、上記拡張概念ベースに登録されている上記見出し語の組み合わせによって、上記入力単語を構成できることを、上記単語構成判定ステップで判定すると、上記拡張概念ベース内の上記見出し語であって上記入力単語を構成する見出し語のそれぞれに対応する単語ベクトルを取得し、上記取得した複数の単語ベクトルを用い、所定の方法によって、上記入力された単語に対応する単語ベクトルを計算し、記憶装置に記憶するベクトル計算ステップと、上記ベクトル計算ステップが計算した単語ベクトルであって、上記入力単語に対応する単語ベクトルを出力する単語ベクトル出力ステップとを有することを特徴とする単語ベクトル推定方法の例である。
【００５２】
なお、登録判定ステップ、単語構成判定ステップ、ベクトル計算ステップにおける上記記憶装置は、半導体メモリ、ハードディスク等の外部記憶手段を含む装置である。
【００５３】
また、上記実施例は、単語または１文字以上の文字列で表される見出し語と、上記見出し語に対する多次元空間中での座標からなる単語ベクトルとを記憶している拡張概念ベースと、単語を入力する単語入力手段と、上記入力された単語である入力単語が、上記見出し語として、上記拡張概念ベースに登録されているか否かを判定し、上記判定結果を記憶装置に記憶する登録判定手段と、上記入力単語が上記拡張概念ベースに登録されていないことを、上記登録判定手段が判定すると、上記拡張概念ベースに登録されている複数の見出し語の組み合わせによって、上記入力単語を構成できるか否かを判定し、上記判定結果を記憶装置に記憶する単語構成判定手段と、上記拡張概念ベースに登録されている上記見出し語の組み合わせによって、上記入力単語を構成できることを、上記単語構成判定手段が判定すると、上記拡張概念ベース内の上記見出し語であって上記入力単語を構成する見出し語のそれぞれに対応する単語ベクトルを取得し、上記取得した複数の単語ベクトルを用い、所定の方法によって、上記入力された単語に対応する単語ベクトルを計算し、記憶装置に記憶するベクトル計算手段と、上記ベクトル計算手段が計算した単語ベクトルであって、上記入力単語に対応する単語ベクトルを出力する単語ベクトル出力手段とを有することを特徴とする単語ベクトル推定装置の例である。
【００５４】
なお、登録判定手段、単語構成判定手段、ベクトル計算手段における上記記憶装置は、半導体メモリ、ハードディスク等の外部記憶手段を含む装置である。
【００５５】
また、上記所定の方法は、上記複数の見出し語の単語ベクトルを単純加算することによって、上記入力単語の単語ベクトルを算出する方法であってもよく、上記複数の見出し語の単語ベクトルの平均を求めることによって、上記入力単語の単語ベクトルを算出する方法であってもよく、上記複数の見出し語の単語ベクトルの重み付き平均を求めることによって、上記入力単語の単語ベクトルを算出する方法であってもよい。
【００５６】
上記実施例において、上記手段の各機能を、コンピュータに実施させるためコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納し、その記録媒体から、上記プログラムをコンピュータにインストールすることによって、コンピュータを、実施例で説明した装置として動作させるようにしてもよい。
【００５７】
つまり、上記実施例を、プログラムの発明として把握することができる。すなわち、上記実施例は、単語または１文字以上の文字列で表される見出し語と、上記見出し語に対する多次元空間中での座標からなる単語ベクトルとを記憶している拡張概念ベースを使用して、単語ベクトルを推定するプログラムであって、入力された単語である入力単語が、上記見出し語として、上記拡張概念ベースに登録されているか否かを判定し、上記判定結果を記憶装置に記憶する登録判定手順と、上記入力単語が上記拡張概念ベースに登録されていないことを、上記登録判定手順で判定すると、上記拡張概念ベースに登録されている複数の見出し語の組み合わせによって、上記入力単語を構成できるか否かを判定し、上記判定結果を記憶装置に記憶する単語構成判定手順と、上記拡張概念ベースに登録されている上記見出し語の組み合わせによって、上記入力単語を構成できることを、上記単語構成判定手順で判定すると、上記拡張概念ベース内の上記見出し語であって上記入力単語を構成する見出し語のそれぞれに対応する単語ベクトルを取得し、上記取得した複数の単語ベクトルを用い、所定の方法によって、上記入力された単語に対応する単語ベクトルを計算し、記憶装置に記憶するベクトル計算手順と、上記ベクトル計算手順が計算した単語ベクトルであって、上記入力単語に対応する単語ベクトルを出力する単語ベクトル出力手順とをコンピュータに実行させるプログラムの例である。
【００５８】
また、上記所定の方法は、上記複数の見出し語の単語ベクトルを単純加算することによって、上記入力単語の単語ベクトルを算出する方法であってもよく、上記複数の見出し語の単語ベクトルの平均を求めることによって、上記入力単語の単語ベクトルを算出する方法であってもよく、上記複数の見出し語の単語ベクトルの重み付き平均を求めることによって、上記入力単語の単語ベクトルを算出する方法であってもよい。
【００５９】
さらに、上記プログラムを、半導体メモリ、ＣＤ、ＤＶＤ等の記録媒体に記録するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本実施例の実施例1である単語ベクトル推定装置１０を示すブロック図である。
【図２】実施例１において、行ベクトルの次元数が２である拡張概念ベース１１における行列の一部を示す図である。
【図３】単語ベクトル推定装置１０の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６１】
１０…単語ベクトル推定装置、
１１…拡張概念ベース、
１２…単語入力部、
１３…登録判定部、
１４…単語構成判定部、
１５…ベクトル計算部、
１６…ベクトル出力部。
【図１】
2006163953.tif 000003
【図２】
2006163953.tif 000004
【図３】
2006163953.tif 000005