(57)【要約】【課題】  文書データから適切な意味的関連を有する文字列対を自動的に抽出する。【解決手段】  言語解析手段２２は、文書データを複数の連続する文節列に分割する。文節領域識別手段２３は、この分割した文節列を用い、所定の条件の第一の文節列と所定の条件の１つ以上の文節からなる第二の文節列とを囲む文節対を含む連続する文節領域を識別する。具体的には、第一の文節列に関する所定の条件を、第一の文節列を構成する全文節が体言又はこれに相当する品詞を有する自立語を持つこととし、また、第二の文節列を囲む文節対に関する条件を、文節対を構成する２つの文節の自立語が一対の関係を有する記号文字であることとしている。文節列間関係同定手段２４は、この識別された第一の文節列と第二の文節列との関係を同定する。【選択図】    図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書データを複数の連続する文節列に分割する言語解析手段と、
この分割した文節列を用い、所定の条件の第一の文節列と所定の条件の１つ以上の文節からなる第二の文節列とを囲む文節対を含む連続する文節領域を識別する文節領域識別手段と、
この識別された第一の文節列と第二の文節列との関係を同定する文節列間関係同定手段と、
を備えていることを特徴とする関連文字列生成装置。
【請求項２】
前記文節領域識別手段は、前記第一の文節列に関する所定の条件を、当該第一の文節列を構成する全文節が体言又はこれに相当する品詞を有する自立語を持つこととし、また、前記第二の文節列を囲む文節対に関する条件を、当該文節対を構成する２つの文節の自立語が一対の関係を有する記号文字であることとしている、ことを特徴とする請求項１に記載の関連文字列生成装置。
【請求項３】
前記文節領域識別手段は、前記文節対を構成する２つの文節の自立語を、閉じ括弧記号と開き括弧記号としている、ことを特徴とする請求項２に記載の関連文字列生成装置。
【請求項４】
前記文節列間関係同定手段は、前記第二の文節列を構成する全文節の自立語の品詞が、数詞又はこれに相当する品詞及び用言又はこれに相当する品詞のいずれとも異なる品詞である場合、前記第一の文節列と前記第二の文節列との関係は“同値”であると同定する、ことを特徴とする請求項３に記載の関連文字列生成装置。
【請求項５】
前記文節列間関係同定手段は、前記第二の文節列を構成する１つ以上の文節の自立語の品詞が用言又はこれに相当する品詞であり、これ以外の文節の自立語の品詞が、数詞又はこれに相当する品詞ではない場合、前記第一の文節列と前記第二の文節列との関係は“補足”であると同定する、ことを特徴とする請求項３又は４に記載の関連文字列生成装置。
【請求項６】
文書データを複数の連続する文節列に分割する言語解析手段と、
この分割した文節列を用い、所定の条件の第一の文節列と所定の条件の１つ以上の文節からなる第二の文節列とを囲む文節対を含む連続する文節領域を識別する文節領域識別手段と、
この識別された第一の文節列と第二の文節列との関係を同定する文節列間関係同定手段と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータに読み取り可能なプログラム。
【請求項７】
前記文節領域識別手段は、前記第一の文節列に関する所定の条件を、当該第一の文節列を構成する全文節が体言又はこれに相当する品詞を有する自立語を持つこととし、また、前記第二の文節列を囲む文節対に関する条件を、当該文節対を構成する２つの文節の自立語が一対の関係を有する記号文字であることとしている、ことを特徴とする請求項６に記載のプログラム。
【請求項８】
前記文節領域識別手段は、前記文節対を構成する２つの文節の自立語を、閉じ括弧記号と開き括弧記号としている、ことを特徴とする請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
前記文節列間関係同定手段は、前記第二の文節列を構成する全文節の自立語の品詞が、数詞又はこれに相当する品詞及び用言又はこれに相当する品詞のいずれとも異なる品詞である場合、前記第一の文節列と前記第二の文節列との関係は“同値”であると同定する、ことを特徴とする請求項８に記載のプログラム。
【請求項１０】
前記文節列間関係同定手段は、前記第二の文節列を構成する１つ以上の文節の自立語の品詞が用言又はこれに相当する品詞であり、これ以外の文節の自立語の品詞が、数詞又はこれに相当する品詞ではない場合、前記第一の文節列と前記第二の文節列との関係は“補足”であると同定する、ことを特徴とする請求項８又は９に記載のプログラム。
【請求項１１】
請求項６〜１０のいずれかの一項に記載のプログラムを記憶している、ことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、関連文字列生成装置、プログラム、及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＷＷＷ（World Wide Web）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いる。
このような検索システムの代表的なものとして非特許文献１が知られているが、かかる技術の検索性能は非常に評価が高いものである。
【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。
【０００４】
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関連語展開技術が知られ、商用の検索システム等に実装されている。
【０００５】
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、あるいは、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。
【０００６】
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。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技術はあまり知られていない。
【０００７】
非特許文献２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が、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。
【０００８】
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１，２などが知られている。
【特許文献１】特開平０９−１２０４０１号公報
【特許文献２】特開２００１−３３１５１５号公報
【非特許文献１】http://www.google.com
【非特許文献２】杉村ら「意味コード体系の自動生成」（「自然言語処理」、１９９０年、Ｎｏ．０７８）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、前述の特許文献１，２の手法は、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”という単語対の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。
【００１０】
ここで、互いに関連をもつ記号対を含む周辺の文字列に着目して文字列間の関連を推定するというヒューリスティックな規則について考えてみる。
例えば、図３に示す４つのテキストデータ（文１〜４）を観察すると、“（）”という記号対と“「」”という記号対が認められ、文１における“（）”対の直前の文字列と記号内の文字列、すなわち、“IPP”と“インターネットプリントプロトコル”、文２における“「」”対の直前の文字列と記号内の文字列、すなわち、“画像編集ソフトウェア”と“Edit
Manager Pro”、また、文３における“（）”対の直前の文字列と記号内の文字列、すなわち、“人物”と“特に顔”、にはそれぞれ意味的な関連が認められる。一方、文４における“「」”対については、対の直前の文字列と記号内の文字列には、特に意味的な関連は認められない。
【００１１】
これら観察結果を元に意味的な関連がみられる構造上の特徴を推測すると、意味的な関連が認められる文字列領域には、記号対が張る文字列領域の直前に体言系の品詞を有する単語が存在することがわかる。したがって、記号対を含む周辺の文字列において、記号対が張る文字列領域の直前に体言系の品詞を有する文字列が存在する場合、その文字列と記号対によって囲まれる文字列の間には意味的な関連性が存在するという規則を仮定できる。
【００１２】
さらに、文１と文２の例のように、記号対によって囲まれる文字列が体言系の品詞をもつ単語のみで構成される場合と、文３の例のように記号対によって囲まれる文字列が用言系の品詞をもつ単語も含んで構成される場合では、文字列間の関連の意味も異なる、すなわち、前者の関連は、所謂、言い換えや同値の関係を示し、後者の関連は、所謂、補足の関係を示すものと洞察できる。
【００１３】
そこで、本発明の目的は、適切な意味的関連を有する文字列対を自動的に抽出すること、特に、文書内の特定の記号対を含む文字列領域に関するヒューリスティックなルールをもとに互いに意味的な関連をもつ文字列対を自動的に抽出することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
請求項１に記載の発明は、文書データを複数の連続する文節列に分割する言語解析手段と、この分割した文節列を用い、所定の条件の第一の文節列と所定の条件の１つ以上の文節からなる第二の文節列とを囲む文節対を含む連続する文節領域を識別する文節領域識別手段と、この識別された第一の文節列と第二の文節列との関係を同定する文節列間関係同定手段と、を備えていることを特徴とする。
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記文節領域識別手段は、前記第一の文節列に関する所定の条件を、当該第一の文節列を構成する全文節が体言又はこれに相当する品詞を有する自立語を持つこととし、また、前記第二の文節列を囲む文節対に関する条件を、当該文節対を構成する２つの文節の自立語が一対の関係を有する記号文字であることとしている、ことを特徴とする。
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の発明において、前記文節領域識別手段は、前記文節対を構成する２つの文節の自立語を、閉じ括弧記号と開き括弧記号としている、ことを特徴とする。
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の発明において、前記文節列間関係同定手段は、前記第二の文節列を構成する全文節の自立語の品詞が、数詞又はこれに相当する品詞及び用言又はこれに相当する品詞のいずれとも異なる品詞である場合、前記第一の文節列と前記第二の文節列との関係は“同値”であると同定する、ことを特徴とする。
請求項５に記載の発明は、請求項３又は４に記載の発明において、前記文節列間関係同定手段は、前記第二の文節列を構成する１つ以上の文節の自立語の品詞が用言又はこれに相当する品詞であり、これ以外の文節の自立語の品詞が、数詞又はこれに相当する品詞ではない場合、前記第一の文節列と前記第二の文節列との関係は“補足”であると同定する、ことを特徴とする。
【００１５】
請求項６に記載の発明は、文書データを複数の連続する文節列に分割する言語解析手段と、この分割した文節列を用い、所定の条件の第一の文節列と所定の条件の１つ以上の文節からなる第二の文節列とを囲む文節対を含む連続する文節領域を識別する文節領域識別手段と、この識別された第一の文節列と第二の文節列との関係を同定する文節列間関係同定手段と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の発明において、前記文節領域識別手段は、前記第一の文節列に関する所定の条件を、当該第一の文節列を構成する全文節が体言又はこれに相当する品詞を有する自立語を持つこととし、また、前記第二の文節列を囲む文節対に関する条件を、当該文節対を構成する２つの文節の自立語が一対の関係を有する記号文字であることとしている、ことを特徴とする。
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の発明において、前記文節領域識別手段は、前記文節対を構成する２つの文節の自立語を、閉じ括弧記号と開き括弧記号としている、ことを特徴とする。
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の発明において、前記文節列間関係同定手段は、前記第二の文節列を構成する全文節の自立語の品詞が、数詞又はこれに相当する品詞及び用言又はこれに相当する品詞のいずれとも異なる品詞である場合、前記第一の文節列と前記第二の文節列との関係は“同値”であると同定する、ことを特徴とする。
請求項１０に記載の発明は、請求項８又は９に記載の発明において、前記文節列間関係同定手段は、前記第二の文節列を構成する１つ以上の文節の自立語の品詞が用言又はこれに相当する品詞であり、これ以外の文節の自立語の品詞が、数詞又はこれに相当する品詞ではない場合、前記第一の文節列と前記第二の文節列との関係は“補足”であると同定する、ことを特徴とする。
請求項１１に記載の発明は、請求項６〜１０のいずれかの一項に記載のプログラムを記憶している、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、適切な意味的関連を有する文字列対を自動的に抽出する技術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】
【００１７】
以下、本発明を実施するための最良の一形態について説明する。
図１は、本実施形態の関連文字列生成装置の電気的な接続のブロック図である。
図１に示すように、関連文字列生成装置１は、ＰＣ、ワークステーションなどのコンピュータであり、各種演算を行ない、各部を集中的に制御するＣＰＵ１１と、各種のＲＯＭ，ＲＡＭからなるメモリ１２とが、バス１３で接続されている。
また、バス１３には、磁気記憶装置１４と、キーボード、マウスなどの入力装置１５と、ＬＣＤなどの表示装置１６と、光ディスク、光磁気ディスクなどの記憶媒体１７を読取る光ディスク装置、光磁気ディスク装置などの読取装置１８と、インターネットなどのネットワーク１９と通信を行う通信制御装置２０とが接続されている。
関連文字列生成装置１は、記憶媒体１７から読取装置１８で読取り、あるいは、ネットワーク１９からダウンロードしたプログラムを磁気記憶装置１４にインストールすることにより動作可能な状態となる。
【００１８】
以下では、このプログラムに基づいて関連文字列生成装置１が実行する処理について説明する。
図２は、この処理の機能ブロック図である。
まず、文書データ入力手段２１は、入力装置１５によりユーザが文書データを入力する。なお、本例では、説明の簡単のため、文書データとして、構造情報などの付加情報をもたない、所謂プレーンテキストを仮定する。また、文書データ入力手段２１に明示しない固有のフォーマットをもつ文書データをプレーンテキストに変換するフィルタリング手段を付加してもよく、適切なフィルタリング手段があれば、入力される文書データをプレーンテキストに限定しなくともよい。
言語解析手段２２は、文書データ入力手段２１で入力された文書データに対して言語解析を適用し、文書データを連続する複数の文節列データに分割する。
【００１９】
ここでは、まず、文節構造の文節生成処理系の機能を以下のように定義する。
（１）文節の定義
・１つの自立語を含む
・０個以上の付属語を含む
・自立語は名詞、動詞、形容詞、形容動詞、副詞、記号、数詞、もしくはこれらに相当する品詞を有する
・付属語は自立語以外の品詞を有する
・文節を構成する単語は文書データ内で連続である
（２）文節生成処理系の機能
・生成する各文節の構造は上記定義に従う
・文節情報は、文節構成単語リスト、自立語の前記リストにおけるインデックス情報、文節内自立語の品詞識別子で構成される
・文節構成単語リストは、テキストデータ内の単語の出現順序順にソートされているものとする
・文節生成結果はテキストデータ内の文節の出現順序に対応した文節情報のリストとして抽出される
【００２０】
この言語解析手段２２では、上記文節生成処理系の機能を満たす文節構造が生成可能な既存の文節生成処理系を用いることにする。
例えば、図３に示す４つのテキストデータに対して文節生成処理を施した結果を図４に示す。ただし、図４において、各行は１つの文節を示し、各行における括弧で囲まれた２つ組みは、文節を構成する単語の表記と品詞を示す。
また、本例では、単語品詞として、名詞およびそれに相当する品詞は、一括して体言系品詞として識別子１を、動詞、形容詞、形容動詞、副詞、記号、数詞、もしくはこれらに相当する品詞は、一括して用言系品詞として識別子２を、記号およびそれに相当する品詞として識別子３を、また付属語の品詞識別子として-１をそれぞれ与えることとして、品詞を簡略化している。また、図４においては、明示していないが、数詞およびそれに相当する品詞は体言系品詞とは異なる識別子を与えることとする。
さらに、この品詞の簡略化により、文節内の自立語の識別は品詞識別子が−１以外のものを選択することで達成されるため、図４に記載のデータには、自立語の前記リストにおけるインデックス情報は省略している。また、後述の処理の簡単化のため、抽出される文節には、テキストデータにおける出現順序に対応した識別番号が与えられているものとする。ただし、本例においては、テキストデータ自体を識別する必要はないため、テキストデータの識別情報は特に必要ではない。
【００２１】
文節領域識別手段２３は、言語解析手段２２の解析結果を用い、文書データ内の特定の記号対を含む文字列領域が所定のヒューリスティックなルールを満たすか否かを識別する。すなわち、言語解析手段２２で分割した文節列を用い、所定の条件の第一の文節列と、所定の条件の１つ以上の文節からなる第二の文節列を囲む文節対とを含む、連続する文節領域を識別するものである。
【００２２】
前述のように、記号対を含む周辺の文字列において、記号対が張る文字列領域の直前に体言系の品詞を有する文字列が存在する場合、その文字列と記号対によって囲まれる文字列の間には意味的な関連性が存在するという規則を提示した。
この規則を、自立語が特定の記号対である文節データの周辺文節列の文節情報をもとに正規表現で再定義したもの規則１として下記に示す。
＜規則１（文節領域識別規則）＞
“Ｂ（sub）＋Ｂｆ（sym，exp1）Ｂ（any）＋Ｂｆ（sym，exp2）
ただし、exp1とexp2は互いに関連のある記号対表記である”
【００２３】
以上の規則１において、Ｂ（class）は文節内の自立語の品詞がclassである文節を、またＢｆ（class，exp）は文節内の自立語の品詞がclass、表記がexpで文節を示す。自立語の品詞は、具体的にはsubは体言系品詞を、conは用言系品詞を、symは記号系品詞を、またanyは任意の品詞を示す。また、＋は１つ以上の繰り返しを、（｜）は選択を示す。さらに、Ｂ（sub）＋とＢ（any）＋が、互いに意味的な関連を持つ文節列／文字列対である。なお、規則１に示す正規表現規則から明らかなように、文字列／文節領域の識別は、記号対を除いて、文節を構成する自立語の品詞情報のマッチングを行えばよい。
【００２４】
本例では、テキストータの出現順序に対応した識別子が与えられている文節情報リストにおいて、規則１をもとに記号対がexp1とexp2の表記をもつ場合の文節領域の識別を行い、識別規則にマッチした文節領域の結果として、意味的関連のある文節列対の、各文節列の文節列リストにおける先頭と終端のインデックス番号セットのリストを生成する処理の動作例を示すこととし、まず、前記処理過程の擬似コードを＜文節領域識別の擬似コード＞として下記に示す。
【００２５】
なお、本例では、簡単のため、文節データを構成する自立語の品詞情報は、互いに異なる１byteの数字文字およびアルファベット文字として与えられているものとするが、品詞情報が多数になる場合は、Unicodeに代表される２バイトコード文字を品詞情報として割り当てればよい。具体的には、体言系品詞として１を、用言系品詞として２を、また記号系品詞として３を、またターゲットとしている記号対は独立に表記：exp1には４を、表記：exp2には５をそれぞれ割り当てることとする。さらに、簡単のため、ターゲット記号対が囲む文節列には、ターゲット対と同一の記号文字は含まれないと制約するが、規則１に記載している正規表現をより詳細に設計することで、この制約は解除可能である。
【００２６】
＜文節領域識別の擬似コード＞
“ｏｐ：文節データリスト：ＢＬを取得する
ｏｐ：ＢＬの各文節データの品詞情報を文字データとして見なし、インデックス番号の降順に結合した文字列データ：CStringを作成する
ｏｐ：CStringに対し、文字列正規表現：“１＋４[＾４５]＋５”の検索を実行し、マッチングしたすべての先頭位置とマッチングした文字列長から１減じたものを４値リスト：ＤＬの第１要素と第４要素に代入する
ｏｐ：ＤＬのすべての要素に対し、第１要素の値に対応するCStringの位置から文字４を検索し、マッチングした位置から１減じたものを第２要素に、逆に１加えたものを第３要素に代入する”
【００２７】
以上の＜文節領域識別の擬似コード＞において、例えば、対象記号対を“（）”、図４の文１を対象テキストデータとすると、文１の各文節データの品詞情報を文字列化したものは、“１２３１４１１１５３”となる。この文字列に対し、文字列正規表現：“１＋４[＾４５]＋５”の検索を実行すると、第４文字から第９文字までがマッチング範囲となるため、４値データの第１要素と第４要素は、それぞれ、４と８になる。また、上記文字列の第４文字から文字４を検索すると、第５文字目がマッチング位置となり、したがって、４値データの第２要素は４、第３要素は６となる。この４値データから、意味的に関連のある文節列対は、それぞれ、文節データリストにおける第４文節の文字列と第６文節から第８文節までの文字列となる。
【００２８】
文節列間関係同定手段２４は、文節領域識別手段２３で識別された、意味的な関連性のある文節列対の関係を同定する。
前述のとおり、第二の文節列を構成する自立語の品詞がすべて体言系品詞である場合には、第一の文節列と第二の文節列には“言い換え”の関係が、第二の文節列を構成する自立語の品詞が用言系品詞を含む場合には、“補足”の関係であるという規則を提示した。
本例でも、前記規則を採用し、文節領域識別手段２３における動作例を継承して、前記のとおり生成した文節列対を示す４つ組みデータリストを、第5要素を第一の文節列と第二の文節列の関係を示す識別子を保持する５つ組みデータリストに拡張した場合の関係同定処理の動作例を示すこととし、まず、前記処理過程の擬似コードを＜文節列対の関係同定処理の擬似コード＞として下記に示す。なお、＜文節領域識別の擬似コード＞における４値リストは５値リストに拡張し、＜文節領域識別の擬似コード＞における処理では第５要素はすべて意味のない初期値が代入されているものとする。また、５値リストの第５要素値として、“言い換え”の関係として１を、“補足”の関係として２を、また関係なしとして−１を代入することとする。
【００２９】
＜文節列対の関係同定処理の擬似コード＞
“ｏｐ：文節データリスト：ＢＬを取得する
ｏｐ：文節対5値データリスト：ＤＬを取得する
ｏｐ：ＤＬのすべての要素について繰り返す｛
ｏｐ：もし、ＤＬの対象要素の第３要素から第５要素までのインデックス番号に対応するＢＬの文節要素の自立語の品詞がすべて体言系品詞であるならば｛
ｏｐ：ＤＬの対象要素の第５要素に１を代入する
}
ｏｐ：さもなくば、もし、ＤＬの対象要素の第３要素から第５要素までのインデックス番号に対応するＢＬの文節要素
の自立語の品詞が用言系品詞であるものが存在するならば｛
ｏｐ：ＤＬの対象要素の第５要素に２を代入する
}
ｏｐ：さもなくば
ｏｐ：ＤＬの対象要素の第５要素に−１を代入する
}
}”
【００３０】
ここで、前記文節領域の識別における例示を継承すると、対象記号対を“（）”、図４の文１を対象テキストデータとすると、意味的に関連のある文節列対は、それぞれ、文節データリストにおける第４文節の文字列と第６文節から第８文節までの文字列であり、第二の文節列は、第６文節から第８文節であるから、これらの文節内の自立語の品詞を判定するとすべて体言系品詞のため、関係は１、すなわち“言い換え”となる。
【００３１】
関連文字列情報記憶手段２５は、文節領域識別手段２３で識別・抽出される意味的関連のある文節列対の情報と文節列間関係同定手段２４で同定・抽出される前記の文節対の関係情報とに基づいて、文節列を文字列に変換し、意味的関連をもつ文字列対をそれらの関係とともに適切な形式で記憶する。
例えば、前記のように例示された図３の文1における意味的関連のある文節対とその関係情報と例示していない図４の文２、文３における意味的関連のある文節対とその関係情報は図５に示すような形式で記憶することができる。なお、前例において、関係を数値化していたが、図５では文字列表記にしている。
【００３２】
この図５に示すデータは、類義語辞書やシソーラス辞書といった関連語辞書として利用することができ、文書検索における関連語展開などを場面で有用である。さらに、図５に示すデータをもとに、各文字列対についての連想配列形式を生成することにより、連想辞書のデータとして応用することも可能である。
このように、関連文字列生成装置１によれば、適切な意味的関連を有する文字列対を自動的に抽出する技術を提供することができる。
特に、文書内で括弧対の直前の文字列をカッコ内の文字列に関するヒューリスティックなルールにより、適切な意味的関連を有する文字列対を自動的に抽出する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の一実施形態である関連文字列生成装置の電気的な接続のブロック図である。
【図２】関連文字列生成装置の機能ブロック図である。
【図３】具体的な文例を示す説明図である。
【図４】文節データの具体例を示す説明図である。
【図５】関連文字列対データの具体例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００３４】
１  関連文字列生成装置
１７  記憶媒体
２２  言語解析手段
２３  文節領域識別手段
２４  文節列関係同定手段
【図１】
2006190044.tif 000003
【図２】
2006190044.tif 000004
【図３】
2006190044.tif 000005
【図４】
2006190044.tif 000006
【図５】
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