(57)【要約】【課題】テストデータを用いた知識辞書の編集作業を効果的に支援し、辞書編集者の作業負担を軽減できる知識辞書洗練装置を提供する。【解決手段】テストデータに知識辞書を適用し、該テストデータの各レコードからそれぞれ概念を抽出するマイニングエンジンと、マイニングエンジンにより抽出された概念が誤りであることを意味する辞書編集者からの評価内容を入力し、該評価内容に対応するラベルをテストデータのレコードに付加することによりラベル付テストデータを生成する評価入力手段と、マイニングエンジンにより抽出された概念と同一の概念に関連付けられている知識辞書内の表現と、評価内容に対応するラベルが付加されたレコードに含まれる表現とを比較することにより、知識辞書から削除すべき表現を同定する削除表現同定手段と、削除表現同定手段により同定された表現を知識辞書から削除する辞書更新手段と、を具備する。【選択図】図1
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
表現を関連付けることにより概念を定義する知識辞書をテキストのレコードからなるテストデータに基づいて洗練するための知識辞書洗練装置において、
前記テストデータに前記知識辞書を適用し、該テストデータの各レコードからそれぞれ概念を抽出するマイニングエンジンと、
前記マイニングエンジンにより抽出された概念が誤りであることを意味する辞書編集者からの評価内容を入力し、該評価内容に対応するラベルを前記テストデータのレコードに付加することによりラベル付テストデータを生成する評価入力手段と、
前記マイニングエンジンにより抽出された概念と同一の概念に関連付けられている前記知識辞書内の表現と、前記評価内容に対応するラベルが付加されたレコードに含まれる表現とを比較することにより、前記知識辞書から削除すべき表現を同定する削除表現同定手段と、
前記削除表現同定手段により同定された表現を前記知識辞書から削除する辞書更新手段と、を具備する知識辞書洗練装置。
【請求項２】
前記削除表現同定手段により同定された表現と、前記マイニングエンジンにより抽出された概念とを組にし、再利用のために記憶する表現プールを具備する請求項１に記載の知識辞書洗練装置。
【請求項３】
表現を関連付けることにより概念を定義する知識辞書をテキストのレコードからなるテストデータに基づいて洗練するための知識辞書洗練装置において、
前記テストデータに前記知識辞書を適用し、該テストデータの各レコードからそれぞれ概念を抽出するマイニングエンジンと、
前記マイニングエンジンにより抽出された概念が適正であること又は誤りであることのいずれかを意味する辞書編集者からの評価内容を入力し、該評価内容に対応するラベルを前記テストデータのレコードに付加し、該評価内容に基づいて分割された第１、第２のラベル付テストデータを生成する評価入力手段と、
前記テストデータに含まれる表現について、前記第１のラベル付テストデータにおいて出現する第１の出現頻度と、前記第２のラベル付テストデータにおいて出現する第２の出現頻度とを算出し、該第１、第２の出現頻度を追加条件に照らすことにより、前記知識辞書に追加すべき表現を同定する追加表現同定手段と、
前記追加表現同定手段により同定された表現を前記知識辞書に追加する辞書更新手段と、を具備する知識辞書洗練装置。
【請求項４】
前記第２の出現頻度がゼロであって、かつ前記第１の出現頻度が最大となる表現を前記知識辞書に追加すべき表現として同定する請求項３に記載の知識辞書洗練装置。
【請求項５】
前記知識辞書に追加すべき表現の候補を提示する候補提示手段と、
前記候補提示手段による候補の提示をもとに辞書編集者から入力された表現を前記知識辞書に追加する手段を具備する請求項３または４に記載の知識辞書洗練装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、知識工学的手法に基づき、知識辞書の形式で定義された概念をテキストデータ中から抽出することによってテキストデータを分析するテキストマイニングシステムに好適な知識辞書洗練装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報化技術の発展に伴い、扱われる情報は多様化し、日々、様々な場所で情報の蓄積が行われている。これらの情報の８割以上は文書データであると言われている。文書データの作成時には種々の電子辞書が利用される。例えば日本語の文書データの作成時には、仮名漢字変換辞書が用いられ、仮名や英文字で入力された文字列を漢字仮名まじりの和文に変換することができる。また、日本語の文書データの形態素解析を行う場合には、形態素解析辞書が用いられ、文書データの構文解析を行う際には構文解析辞書が用いられる。このような電子辞書は、基本的には明確に定義された不変的な規則が存在していることから、あらかじめ製品メーカ側で作成されて供給される。したがって、エンドユーザはこのような電子辞書の内容を特に意識することなく利用している。
【０００３】
近年、自然言語テキストで記述された文書データから有用な情報を抽出する技術として、テキストマイニング技術が注目を集めている。下記特許文献１は、対象となるテキスト（文書）データ中に含まれる重要な情報を知識辞書を利用して抽出するテキストマイニング技術の一例を開示している。下記特許文献１に記載された知識辞書は、概念と表現とを対応づけて保持する。ある概念に対応付けられる表現は様々であり、一つの概念について複数の表現が対応付けられるのが一般的である。具体的には、知識辞書に保持される「表現」とは、例えば、単語、句、共起関係にある単語の組等のことをいう。同様に、「概念」とは、このような表現のそれぞれに共通する上位の意味のことである。例えば、「オーナー」「トレーナー」「バイヤー」等が個々の表現であるとすると、これら「オーナー」「トレーナー」「バイヤー」等の上位の意味を持つ概念は、例えば「人」である。このような知識辞書における概念と表現との対応付けには、普遍的な規則が必ずしも存在しておらず、対象とする文書データが属する分野や分析の視点に依存する。
【０００４】
上述した電子辞書の場合と同様に、製品メーカが知識辞書をあらかじめ準備してエンドユーザに提供している。現状では、テキストマイニング技術を導入しようとするエンドユーザが当該技術をどのように利用するかを製品メーカが事前に調査し、利用形態に沿うように製品メーカ側の辞書編集者が知識辞書を構築している。さらに、辞書編集者はテキストマイニング技術の利用結果を検証し、知識辞書への新語の登録や不適語の削除、修正等のメンテナンスを行って知識辞書を洗練している。
【０００５】
テキストマイニング技術に用いられる知識辞書の構築及び洗練は、テキストマイニング技術を適用する対象領域（例えば業務）において発生する大量のテキストを辞書編集者自らが読み解く編集作業を通じて行われる。これは、エンドユーザに比べて対象領域に関する充分な知識を持ち合わせていない製品メーカ側の辞書編集者にとって、多大な時間を要する困難な作業である。辞書編集者は大量のテキストを読み解き、試行錯誤しながら、概念を形成する表層表現の集合を同定する。知識辞書の良し悪しは情報抽出精度に多大な影響を与えることから、このような作業は重要である。
【０００６】
知識辞書編集における作業負荷の問題を解決する方法として、様々な業種や業務で用いられる概念や表現を標準辞書の形で整理しておき、再利用を図ることによって辞書構築の作業量を減らすという自明な対策が考えられる。
【０００７】
知識辞書の編集作業を支援する辞書エディタも公知である。例えば、下記特許文献２に記載の辞書エディタが備える検証機能によれば、編集中の知識辞書をテストデータに対し適用し、どのような概念が抽出されるかを検証することができる。
【特許文献１】特開２００１−１４７９３７公報
【特許文献２】特開２００３−１７３３３８公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
標準辞書の再利用により辞書構築の作業量を減らすという自明な対策では、全く同じ業務や業種に対して全く同じ観点から分析を行うという稀な場合を除き、標準辞書に対する追加部分が必ず発生する。この追加部分に関して、依然として上述したような作業負担の問題が解消されないという問題点がある。
【０００９】
また、下記特許文献２に記載の辞書エディタによれば、どのような概念が抽出されるかを検証することができることから、試行錯誤を幾分は削減できる。しかしながら、知識辞書に対しどのような修正を行えばよいかといった具体的な編集支援までは行えない。
【００１０】
本発明は、テストデータを用いた知識辞書の編集作業を効果的に支援し、辞書編集者の作業負担を軽減できる知識辞書洗練装置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】
【００１１】
本発明の一観点に係る知識辞書洗練装置は、表現を関連付けることにより概念を定義する知識辞書をテキストのレコードからなるテストデータに基づいて洗練するための知識辞書洗練装置において、前記テストデータに前記知識辞書を適用し、該テストデータの各レコードからそれぞれ概念を抽出するマイニングエンジンと、前記マイニングエンジンにより抽出された概念が誤りであることを意味する辞書編集者からの評価内容を入力し、該評価内容に対応するラベルを前記テストデータのレコードに付加することによりラベル付テストデータを生成する評価入力手段と、前記マイニングエンジンにより抽出された概念と同一の概念に関連付けられている前記知識辞書内の表現と、前記評価内容に対応するラベルが付加されたレコードに含まれる表現とを比較することにより、前記知識辞書から削除すべき表現を同定する削除表現同定手段と、前記削除表現同定手段により同定された表現を前記知識辞書から削除する辞書更新手段と、を具備する。
【００１２】
本発明の別の観点に係る知識辞書洗練装置は、表現を関連付けることにより概念を定義する知識辞書をテキストのレコードからなるテストデータに基づいて洗練するための知識辞書洗練装置において、前記テストデータに前記知識辞書を適用し、該テストデータの各レコードからそれぞれ概念を抽出するマイニングエンジンと、前記マイニングエンジンにより抽出された概念が適正であること又は誤りであることのいずれかを意味する辞書編集者からの評価内容を入力し、該評価内容に対応するラベルを前記テストデータのレコードに付加し、該評価内容に基づいて分割された第１、第２のラベル付テストデータを生成する評価入力手段と、前記テストデータに含まれる表現について、前記第１のラベル付テストデータにおいて出現する第１の出現頻度と、前記第２のラベル付テストデータにおいて出現する第２の出現頻度とを算出し、該第１、第２の出現頻度を追加条件に照らすことにより、前記知識辞書に追加すべき表現を同定する追加表現同定手段と、前記追加表現同定手段により同定された表現を前記知識辞書に追加する辞書更新手段と、を具備する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、テストデータを用いた知識辞書の編集作業を効果的に支援し、辞書編集者の作業負担を軽減できる知識辞書洗練装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。  
図１及び図２は、本発明の実施形態に係る知識辞書洗練装置を示すブロック図である。図１に示されるように、知識辞書洗練装置１にはテストデータＴ０が入力される。知識辞書洗練装置１は、入力されたテストデータＴ０に知識辞書Ｄ０を適用し、辞書編集における検証のためのテキストマイニングを実施する。これにより得られるテキストマイニング結果を辞書編集者２が評価する。知識辞書洗練装置１は、辞書編集者２から与えられた評価結果をユーザインタフェースを通じて受け取るとともに、以下で詳しく説明する辞書洗練処理を実行し、知識辞書Ｄ０を更新して新たな知識辞書Ｄ１を生成する。
【００１５】
図１及び図２に示された知識辞書洗練装置１は、例えばサーバ用途のコンピュータやパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等からなり、本発明に係る機能を実現するためのプログラムが図示しないプログラム記憶装置に格納される。プログラム記憶装置は、例えば、磁気ディスク装置や光ディスク装置等からなる。上記プログラムが図示しないＣＰＵからの制御でランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）に読み込まれ、同ＣＰＵにより実行されることにより、コンピュータを知識辞書洗練装置１として機能させることができる。なお、知識辞書洗練装置１には、各種コンピュータ資源を管理し、ファイルシステムやネットワーク通信機能、ならびにグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）等を提供するオペレーティングシステムも導入されている。
【００１６】
図２の機能ブロック図に示されるように、知識辞書洗練装置１は、検証機能用テキストマイニングエンジン１０、マイニング結果表示部１２、評価入力部１３、洗練処理部１５、辞書更新処理部２０を具備する。
【００１７】
検証機能用テキストマイニングエンジン１０は、テストデータに対し知識辞書を適用して概念抽出（テキストマイニング）を行うことによりマイニング結果を生成する。テストデータは、自然言語で記述された任意のテキストからなり、該テキストは文や段落等に対応するレコードの集まりで構成される。各レコードには後述する洗練作業においてラベルが付加される（ラベル付テストデータ）。マイニング結果は、テストデータを構成する各レコードから、それぞれどのような概念が抽出されたかを表す。抽出された概念は、マイニング結果表示部１２によりディスプレイ装置等の表示デバイスに表示される。マイニング結果表示部１２はＧＵＩ（グラフィカルユーザインタフェース）やコマンドラインインタフェースの一部を構成している。
【００１８】
後述するように、テストデータＴ０に対し知識辞書Ｄ０を適用して概念抽出を行うことによりマイニング結果１１ａが得られ、ラベル付テストデータＴ１に対し知識辞書Ｄ０’を適用して概念抽出を行うことによりマイニング結果１１ｂが得られる。
【００１９】
評価入力部１３は、マイニング結果表示部１２に関連付けられており、マイニング結果表示部１２に表示されたマイニング結果に対する、辞書編集者２からの評価内容の入力を受け付けるインタフェースである。評価内容としては、概念抽出がなされたレコードの各々について、該レコードの内容に鑑み、適正な概念が抽出されたか否か（正抽出）であるとか、該レコードの内容に鑑み、適正でない概念が抽出されたか否か（誤抽出）であるとか、ある概念が抽出されるべきであったが抽出されなかったといった、事前に規定された内容である。評価入力部１３は、辞書編集者２から受け付けた評価内容に基づいてテストデータにラベルを付加し、ラベル付テストデータを生成する。
【００２０】
すなわち、評価入力部１３を通じて辞書編集者２が与えた評価内容は、ラベル付テストデータを構成する各レコードに付加されるラベルに対応する。後述するように、テストデータＴ０に対し知識辞書Ｄ０を適用するマイニングにより得られたマイニング結果１１ａに対する辞書編集者２からの評価入力によって、ラベル付テストデータＴ１が得られる。また、ラベル付テストデータＴ１に知識辞書Ｄ０’を適用するマイニングにより得られたマイニング結果１１ｂに対する辞書編集者２からの評価入力によって、ラベル付テストデータＴ２が得られる。さらに、ラベル付テストデータＴ２は、レコードに付加されたラベルの値に応じて２つに分割され、ラベル付テストデータＴＡ、ＴＢとする。
【００２１】
洗練処理部１５は、削除表現同定部１６と追加表現同定部１７を具備する。  
削除表現同定部１６は、ラベル付テストデータＴ１に基づき、知識辞書Ｄ０から削除すべき表現を同定する。削除すべき表現をいかに同定するかについては後述する。同定された削除対象の表現は知識辞書Ｄ０から自動的に削除される一方、再利用に備えて表現プール１８に保持される。
【００２２】
追加表現同定部１７は、ラベル付テストデータＴＡおよびＴＢのそれぞれにおける語ないしフレーズの出現頻度に由来する統計量を算出し、知識辞書Ｄ０に追加すべき表現を同定する。追加すべき表現をいかに同定するかについては後述する。追加表現同定部１７には候補提示／入力部１９が関連付けられている。候補提示／入力部１９は、マイニング結果表示部１２や評価入力部１３とともにＧＵＩ（グラフィカルユーザインタフェース）やコマンドラインインタフェースの一部を構成しており、ディスプレイ等を通じて自動追加に準ずる表現を候補として提示し、キーボード等の入力デバイスを通じて辞書編集者２が入力した追加表現の文字列を受け付ける。
【００２３】
辞書更新処理部２０は、削除表現同定部１６により同定された削除表現を知識辞書Ｄ０から削除したり、追加表現同定部１７により同定された追加表現を知識辞書Ｄ０に追加するなどして、知識辞書Ｄ０の更新処理を行う。
【００２４】
（テキストマイニングと知識辞書）  
検証機能用テキストマイニングエンジン１０が備えるテキストマイニング機能については、知識工学の分野で既に知られている技術を利用して実現できる。テキストマイニングとは、概略的には、テキストを分析するために知識辞書を適用し、該知識辞書に定義されている概念を当該テキスト中から抽出する技術のことをいう。テキストマイニングの応用例としては、テキストを含む文書を自動的に分類する文書分類システム等が想定される。
【００２５】
テキストマイニングに用いられる知識辞書は、一般には、ある概念を複数の表層表現に関連付けて定義する。本実施形態では、抽出すべき概念には何があるか（概念体系）が明らかであり、幾つかの概念に対する表層表現の一部が知識辞書（初期辞書）Ｄ０として与えられている状況を想定している。
【００２６】
図３は、初期辞書として与えられた知識辞書Ｄ０の内容の一部を示した模式図である。図３に示されるように、例えば「売上」「販促」といった概念クラス３０が知識辞書Ｄ０に定義されている。「売上」という概念クラス３０には、「売行き良好」「売行き低迷」という２つのキー概念３１がある。さらに、「売行き良好」というキー概念３１には、「動きは順調」という表層表現３２が関連付けられている。「売行き低迷」というキー概念３１には、「売れていない」「動きがない」という２つの表層表現３２が関連付けられている。また、「販促」という概念クラス３０には、「景品をつける」というキー概念があり、「景品をつける」「おまけをつける」という２つの表層表現３２が関連付けられている。尚、以下の説明では、概念クラス３０とキー概念３１とを纏めて「概念」と称して両者を区別しない。また、表層表現３２のことを以下の説明では単に「表現」と称する。
【００２７】
図４は本発明の実施形態に係る知識辞書洗練装置の処理手順を示すフローチャートである。知識辞書洗練装置１にテストデータＴ０が入力されると、検証機能用テキストマイニングエンジン１０が起動され、テストデータＴ０に対し知識辞書Ｄ０を適用する概念抽出（テキストマイニング）が実施される（ステップＳ０１）。これによりマイニング結果１１ａが得られ、マイニング結果表示部１２に表示される（ステップＳ０２）。
【００２８】
ここで辞書編集者２は、マイニング結果表示部１２により表示されたマイニング結果１１ａを評価し、概念抽出がなされたレコードの各々について、評価入力部１３を通じて評価内容を入力する。評価入力部１３は、辞書編集者２から受け付けた評価内容に基づいてテストデータＴ０にラベルを付加し、ラベル付テストデータＴ１を生成する。例えば、概念抽出結果を表すあるレコードについて、概念Ｘが正しく抽出されたならば当該レコードにラベルｃＸが付与され、概念Ｘが誤抽出されたならばラベルｗＸが付与され、概念Ｘの出力が望まれるならばラベルｅＸが付与される（ステップＳ０３）。
【００２９】
次に、ラベル付テストデータＴ１を構成する全てのレコードに付与されたラベルを検査する（ステップＳ０４）。ここでは、ラベルｃＸ以外のラベルが付加されたレコードが存在するか否かを判定する。ラベルｃＸ以外のラベルが付加されたレコードが存在しないならば、それは、誤抽出された概念が存在せず、概念抽出が全て適正に行われたことを意味するので、処理を終了する。一方、ラベルｃＸ以外のラベルが付加されたレコードが一つでも存在する場合（ステップＳ０４＝Ｎ）、以下に説明するステップＳ０５からステップＳ１６をすべての概念Ｘに関して行った後、ステップＳ０１に戻る。
【００３０】
（自動削除する表現の同定）  
まず、ラベルｗＸを持つすべてのレコードについて、ステップＳ０５及びステップＳ０６の処理を行う。ラベルｗＸを持つレコードは、同レコードに対し知識辞書Ｄ０を適用して概念抽出を行った結果、概念Ｘが誤って抽出されたレコードに相当する。図５に示されるように、このようなラベルｗＸを持つレコードに対し、誤抽出の原因となった表現Ｅを知識辞書Ｄ０中の概念Ｘから削除する（ステップＳ０５）。次に、表現Ｅと概念Ｘとの組に相当する＜Ｅ，Ｘ＞を表現プール１８に格納する（ステップＳ０６）。この際、＜Ｅ，Ｘ＞には、再利用の際に有用なメタ情報を付加することが好ましい。
【００３１】
削除する表現Ｅの同定は、知識辞書Ｄ０に定義された概念Ｘに属する表現のうち、どの表現がラベルｗＸを持つレコードに出現したかを判定することにより行う。言い換えれば、知識辞書Ｄ０における検証機能用テキストマイニングエンジンにより抽出された概念Ｘと同一の概念に関連付けられている表現と、ラベルｗＸが付加されたレコードに含まれる表現とを比較することにより、知識辞書Ｄ０から削除すべき表現を同定する。すなわち、知識辞書Ｄ０に定義された概念Ｘに対しある表現が関連付けられており、この表現がラベルｗＸを持つレコードにも含まれているとき、この表現は概念Ｘの誤抽出の原因になるので、この表現を削除すべき表現Ｅ（過剰な表現）とする。
【００３２】
ステップＳ０５およびステップＳ０６をラベルｗＸを持つすべてのレコードについて行った時点の新たな知識辞書を知識辞書Ｄ０’とする（ステップＳ０７）。
【００３３】
次に、ラベルｃＸを持つすべてのレコードについて、ステップＳ０８〜ステップＳ１０の処理を行う。ラベルｃＸを持つレコードは、同レコードに対し知識辞書Ｄ０を適用して概念抽出を行った結果、適切な概念Ｘが正しく抽出されたレコードに相当する。
【００３４】
図６に示されるように、ラベル付テストデータＴ１においてラベルｃＸを持つすべてのレコードに対し、ここでは知識辞書Ｄ０’が適用され、検証機能用テキストマイニングエンジン１０による概念抽出が実施される（ステップＳ０８）。これによりマイニング結果１１ｂが得られ、マイニング結果表示部１２に表示される。知識辞書Ｄ０’は、ステップＳ０７において生成され、削除表現同定部１６により同定された表現が自動削除されたものである。
【００３５】
ここで、概念Ｘが正しく抽出されたか否かを判定する（ステップＳ０９）。判定は、ステップＳ０８の概念抽出の結果に相当するマイニング結果１１ｂが概念Ｘを含むか否かに基づいて行うことができる。そして、概念Ｘが抽出されなかったレコードに関し、当初のラベルｃＸを削除し、代わりにラベルｅＸを与える（ステップＳ１０）。このラベルｅＸを持つレコードは、概念Ｘが抽出されるべきであるが、上述した表現の自動削除が原因で、概念Ｘが抽出されなくなってしまったレコードに相当する。
【００３６】
（自動追加する表現の同定）  
次に、自動追加する表現の同定を行う（ステップＳ１１〜ステップＳ１６）。図７に示されるように、テストデータＴ０に含まれる語やフレーズなど、表現Ｆの候補となる対象文字列を求める。対象文字列は、例えば、  
・あらかじめ決められた語やフレーズ、およびこれらの集合
・形態素解析結果のすべての語
・形態素解析結果の語のならび
・上記のうち、出現頻度がある条件を満たすもの
などとすることができ、テストデータＴ０の特性により適宜に決めてもよい。
【００３７】
表現Ｆの候補となる対象文字列は、表現プール１８から選定してもよい。但し、表現プール１８から選定される表現Ｆは、＜Ｆ，Ｙ＞（Ｙ≠Ｘ）の条件を満たすものとする。つまり、表現プール１８から選定される表現Ｆは、処理中の概念Ｘに関連付けられていないものに相当する。因みに、＜Ｆ，Ｙ＞（Ｙ＝Ｘ）の条件を満たす表現Ｆは誤抽出の原因となった表現に相当する。
【００３８】
以上のように選定された表現Ｆ（の候補）について、追加表現同定部１７は、ラベルｃＸ又はラベルｅＸを持つレコードからなるラベル付テストデータＴＡにおいて、表現Ｆが出現する頻度を出現頻度Ａ算出器１７０により算出する。また、追加表現同定部１７は、ラベルｗＸを持つレコードからなるラベル付テストデータＴＢにおいて、表現Ｆが出現する頻度を出現頻度Ｂ算出器１７１により算出する（ステップＳ１１）。尚、ラベル付テストデータＴＡ、ＴＢは、ステップＳ１０において生成されたラベル付テストデータＴ２をレコードに付加されたラベルの値に応じて２つに分割することにより準備される。
【００３９】
次に、条件判定器１７２は、算出された２つの出現頻度Ａ，Ｂを自動追加の条件に照らし、知識辞書Ｄ０の概念Ｘに追加すべき表現Ｆが存在するか否かを判定する（ステップＳ１２）。具体的には、出現頻度Ａと出現頻度Ｂが、自動追加のための例えば次のような条件、すなわち「表現Ｆは出現頻度Ｂがゼロであって、かつ最大の出現頻度Ａを持つ」を満たす表現Ｆを概念Ｘに追加すべき表現として同定する（ステップＳ１３）。
【００４０】
逆に、自動追加の条件を満たす表現が存在しない場合には、該条件を満たす表現に準ずる特性を持つ表現、例えば「出現頻度Ａ＞＞出現頻度Ｂ」であるような表現を候補提示／入力部１９により提示し（ステップＳ１４）、追加すべき表現を辞書編集者２に入力させる（ステップＳ１５）。候補提示／入力部１９により提示される表現は、自動追加される表現ではないが、知識辞書Ｄ０に不足している表現を辞書編集者２が想起するのに有効である。
【００４１】
同定された追加表現Ｆは辞書更新処理部２０により処理され、知識辞書Ｄ０の概念Ｘに追加される。また、ステップＳ１５において辞書編集者２により入力された表現も同様に追加される。以上のようにして全ての概念Ｘについて処理が行われた結果、知識辞書Ｄ０は洗練され、これを新たな知識辞書をＤ１として出力する（ステップＳ１６）。
【００４２】
以上説明した本発明の実施形態によれば、テキストマイニングシステムにおいて用いられる知識辞書Ｄ０をテストデータＴ０を用いて洗練する作業において、辞書編集者２の作業は、知識辞書洗練装置１からの問い合わせに対して概念抽出が正しいかどうかを答えることにより進むので、辞書編集者２が大量のテキストを読む際の煩わしさが軽減される。また、知識辞書洗練装置１は、概念抽出が誤っている場合、削除や追加を自動的に行ったり、追加対象の表現の候補を提示するので、表現を想起してテストするという試行錯誤の作業を軽減できる。したがって、辞書編集者２が知識辞書を容易に洗練し拡張を行なうことができるようになる。なお、図４に示した処理順序はあくまで一例であり、同様の効果が得られるよう適宜変形してもよい。
【００４３】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の実施形態に係る知識辞書洗練装置を示すブロック図
【図２】本発明の実施形態に係る知識辞書洗練装置の機能ブロック図
【図３】本発明の実施形態に係る知識辞書洗練装置の処理手順を示すフローチャート
【図４】知識辞書の内容の一部を示す模式図
【図５】自動削除する表現の同定を説明するための図
【図６】表現削除後の再抽出を説明するための図
【図７】自動追加する表現の同定を説明するための図
【符号の説明】
【００４５】
１…知識辞書洗練装置、２…辞書編集者、１０…検証機能用テキストマイニングエンジン、１１…マイニング結果、１２…マイニング結果表示、１３…評価入力、１４…ラベル付テストデータ、１５…洗練処理部、Ｄ０…知識辞書、Ｄ１…洗練後の知識辞書。
【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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