(57)【要約】【課題】  知的労働者が記述したテキストをプラクティスを構成する活動毎に分類して、知的労働者の活動の実態を把握する。【解決手段】  知的労働者が記述したテキストなどの自然言語文に対し構文意味解析処理を適用し、動詞と格関係、及び動詞の様相や態などの構文意味解析結果を得る。そして、プラクティスの各分類を表現する属性値をこの構文意味解析結果から検索して、得られた属性値に基づいて自然言語文を各プラクティス活動の種類に分類するとともに、得られた属性値の属性名に基づいて、ＷｈａｔやＨｏｗに関する重要語句を抽出する。【選択図】  図１
2006065508.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
仮説を形成するために必要な複数の活動からなるプラクティスに基づいて自然言語文を処理する情報処理システムであって、
処理対象となる自然言語文を入力する文入力部と、
入力された自然言語文を構文意味解析して、動詞と格関係、助詞又は助動詞の意味、句の属性などからなる属性値を構文意味解析結果として得る構文意味解析部と、
構文意味解析結果からプラクティスの各分類を表現する属性値を検索し、得られた属性値に基づいて自然言語文を各プラクティス活動の種類に分類するとともに、得られた属性値の属性名に基づいて自然言語文から重要語句を抽出する分類・抽出部と、
を具備することを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
プラクティスは、「仮説形成のための情報の収集・分類」、「該情報の分析」、「仮説の生成と検証」、及び「該検証結果に基づく知識の共有」の活動のうち、すくなくとも２以上含む活動群により構成され、活動と、活動の態度、心情及び状態の少なくとも１つを含む活動の状況を表す情報とによって規定される、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記文入力部は、知的労働者が記述したテキストを処理対象として入力し、
入力文をプラクティス活動毎に分類した結果及び抽出された重要語句を外部出力し、又はこの分類・抽出結果に基づいて知的労働者の活動の実態を把握した結果を出力する結果出力部をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記分類・抽出部は、プラクティスを構成する各活動に対する５Ｗ１Ｈなどを表現する重要語句を入力文から抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記分類・抽出部は、構文意味解析により得られる各属性値とプラクティスの各活動との関係を記述した分類ルールと、重要語句を各属性値が持つ属性名に応じて抽出する抽出ルールを備え、構文意味解析結果に対し分類ルールや抽出ルールを適用して、入力された自然言語文を各プラクティス活動の種類に応じて分類するとともに、関係する重要語句を抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記分類・抽出部は、前記分類ルール及び前記抽出ルールを適用する優先順位を定める、
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記分類・抽出部は、機械学習により前記分類ルール及び前記抽出ルールを生成する、
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記構文意味解析部は、入力文に対する構文意味解析結果をＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｄｅｄ  ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式で出力する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項９】
仮説を形成するために必要な複数の活動からなるプラクティスに基づいて自然言語文を処理する情報処理方法であって、
処理対象となる自然言語文を入力する文入力ステップと、
入力された自然言語文を構文意味解析して、動詞と格関係、助詞又は助動詞の意味、句の属性などからなる属性値を構文意味解析結果として得る構文意味解析ステップと、
構文意味解析結果からプラクティスの各分類を表現する属性値を検索し、得られた属性値に基づいて自然言語文を各プラクティス活動の種類に分類するとともに、得られた属性値の属性名に基づいて自然言語文から重要語句を抽出する分類・抽出ステップと、
を具備することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
プラクティスは、「仮説形成のための情報の収集・分類」、「該情報の分析」、「仮説の生成と検証」、及び「該検証結果に基づく知識の共有」の活動のうち、すくなくとも２以上含む活動群により構成され、活動と、活動の態度、心情及び状態の少なくとも１つを含む活動の状況を表す情報とによって規定される、
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理方法。
【請求項１１】
前記文入力ステップでは、知的労働者が記述したテキストを処理対象として入力し、
入力文をプラクティス活動毎に分類した結果及び抽出された重要語句を外部出力し、又はこの分類・抽出結果に基づいて知的労働者の活動の実態を把握した結果を出力する結果出力ステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理方法。
【請求項１２】
前記分類・抽出ステップでは、プラクティスを構成する各活動に対する５Ｗ１Ｈなどを表現する重要語句を抽出する、
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理方法。
【請求項１３】
前記分類・抽出ステップでは、構文意味解析により得られる各属性値とプラクティスの各活動との関係を記述した分類ルールと、重要語句を各属性値が持つ属性名に応じて抽出する抽出ルールを利用し、構文意味解析結果に対し分類ルールや抽出ルールを適用して、入力された自然言語文を各プラクティス活動の種類に応じて分類するとともに、関係する重要語句を抽出する、
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理方法。
【請求項１４】
前記分類・抽出ステップでは、前記分類ルール及び前記抽出ルールを適用する優先順位を定める、
ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理方法。
【請求項１５】
前記分類・抽出ステップでは、機械学習により前記分類ルール及び前記抽出ルールを生成する、
ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理方法。
【請求項１６】
前記構文意味解析部は、入力文に対する構文意味解析結果をＸＭＬ形式で出力する、
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理方法。
【請求項１７】
仮説を形成するために必要な複数の活動からなるプラクティスに基づいて知的労働者の活動の実態を把握するための処理をコンピュータ・システム上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、
知的労働者が記述したテキストを入力する文入力ステップと、
入力されたテキストを構文意味解析して、動詞と格関係、助詞又は助動詞の意味、句の属性などからなる属性値を構文意味解析結果として得る構文意味解析ステップと、
構文意味解析結果からプラクティスの各分類を表現する属性値を検索し、得られた属性値に基づいて自然言語文を各プラクティス活動の種類に分類するとともに、得られた属性値の属性名に基づいて入力されたテキストから重要語句を抽出する分類・抽出ステップと、
を具備することを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、知的生産性の向上を支援する情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、知的労働者が仮説を形成して問題を解決していくといった非定型的な業務活動を支援する情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【０００２】
さらに詳しくは、本発明は、知的労働者が記述したテキストに基づいて知的労働者の活動の実態を把握する情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、プラクティスを仮説を形成するために必要となる複数の活動からなる活動群として捉え、知的労働者が記述したテキストをプラクティスを構成する活動毎に分類して、知的労働者の活動の実態を把握する情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００３】
昨今の技術革新に伴い、情報処理並びに情報通信技術が各種の産業活動や日常生活の中に深く浸透してきている。現在、多くの組織において、知的生産性の向上を目指して、情報システムの導入がなされ、ワークフローの最適化や知識や情報の共有が進められている。例えば、伝票処理などの定型的な業務に対しては、ドキュメント上でデータの流れをあらかじめ規定し、処理を自動化する情報システムが実用化されている。
【０００４】
ところが、研究・開発業務や、営業担当者が顧客に対して提案を作成するといったような、知的労働者が仮説を形成し問題を解決していく業務活動は、非定型であり、処理を自動化することのみならず、情報システムがその活動実態を把握することも困難である。
【０００５】
ジョン・シーリー・ブラウンらは、知的労働者が仮説を形成していく業務活動を、業務活動の中で入出力が規定されている機能のつながりとして構成されるプロセスと対比させ、プラクティスとして定義している。また、ジョン・シーリー・ブラウンらは、人間の創造力を必要とする、非定型、即興的、ネットワーク的関係などをプラクティスの特徴として挙げ、仮説形成のための情報の収集、該情報・知識の分析、仮説の生成と検証、並びにその検証結果に基づく知識の共有の各活動をプラクティスに関わる行為として、事例を挙げて説明している（例えば、非特許文献１を参照のこと）。
【０００６】
ここで、プロセスとは、マニュアル通りにやれば誰でもできる作業のことであり、コンピュータによる効率化を容易に実現することができる。これに対し、プラクティスとは、人間の創造的な能力が関与する作業のことであり、発想するなど柔軟で臨機応変な頭脳が重要である。
【０００７】
知的労働者が仮説を形成していく業務活動と、業務活動の中で入出力が規定されている機能のつながりとして構成されるプロセスとの対比により、プラクティスが定義される。また、プラクティスは、仮説を形成するために必要な活動群として捉えられる。そして、知的労働者が記述したテキストを該プラクティスを構成する活動を用いて分類することで、知的労働者の活動の実態を把握することができる。このような知的労働者が記述したテキストの分類を行なうためには、該活動に対する５Ｗ１Ｈなどを表現する重要語句からなる文脈情報を分類する必要がある。
【０００８】
しかしながら、上述のように仮説を形成する活動群は、「仮説形成のための情報の収集・分類」、「該情報の分析」、「仮説の生成と検証」、「該検証結果に基づく知識の共有」活動などの活動群により構成されるため、形態素解析などにより得られるキーワードなどの単語（列）情報のみで、プラクティス活動によって文を分類することは困難である。何故ならば、プラクティスとは、「情報の収集・分類」、「情報の分析」、「仮説の生成」、「仮説の検証」など、活動や活動の態度・心情・状態などによって規定されるため、同じ語が現れたとしても、違うプラクティス活動に分類すべき場合が起こるからである。さらに、それらのプラクティスに関連する重要語句は、それらの動詞との関係によって異なるため、あらかじめ辞書などに登録しておくことが難しい。
【０００９】
例えば、組織活動に必要な種々の事象に関する情報、又はそれによって発生する成果物の情報などを統合したデータベースの構築方法や、そのために使用する分析シート及び組織活動管理システムについて提案がなされている（例えば、特許文献１を参照のこと）。この場合、事前に、組織活動を扱う動作の概念を定義して現実モデルを作成し、且つ組織活動に伴う、人・物・組織・書類・会合・事物を含む基本動作概念を、動作概念を規定する動詞の意味と動詞が取り得る用例を基本概念で整理・統合・階層化するので、組織・文書・人の関係で分析把握し、プラクティスを含めて組織活動状況を把握することが可能となる。
【００１０】
また、５Ｗ１Ｈという意味のある視点から文書を分類する文書分類装置について提案がなされている（例えば、特許文献２を参照のこと）。この場合、５Ｗ１Ｈをキーワードとして抽出する際に、文中でキーワードに相当する語に続く単語列やキーワード自身が含む文字、キーワード自身の品詞などによって判別を行なっている。この判別により、プラクティスと関連する５Ｗ１Ｈ情報を抽出し、プラクティスを５Ｗ１Ｈという観点で二元表として分類することが可能である。
【００１１】
しかしながら、これらの方法では、単語や単語の出現順序を基に分類を実施しており、プラクティス活動を正確に抽出することや、受身や推測など複雑な文から分類できない。
【００１２】
また、日本語メッセージに記述された問題解決者の問題解決構造の特定を領域知識なしに復元することが可能な日本語メッセージ構造化方法及び装置について提案がなされている（例えば、特許文献３を参照のこと）。この方法では、局所的問題解決辞書を参照して局所的な問題解決状況を記述した日本語文を抽出し、この日本語文に有向グラフで表現される局所的問題解決構造を割り当て、有向グラフ集合を生成して統合し、大局的な問題解決構造を有向グラフとして解析し、有向グラフの冗長性を除去して問題解決構造を整形する。この場合、プラクティスの対象となる問題解決の状況が記述されたテキストを構文解析し、有向グラフで構成されるあらかじめ登録された問題解決パターンと対応付け、問題解決構造を特定している。
【００１３】
しかしながら、この手法では、活動を表す動詞のみを単語として取り扱っているため、「…であろう」「…であるべきだ。」など統語的な特徴で活動を分類すること、さらに５Ｗ１Ｈ情報などの重要語句を特定し、プラクティス活動を分類することは困難である。
【００１４】
【特許文献１】特開平８−２８７１６３号公報
【特許文献２】特許第３００１４６０号公報
【特許文献３】特開平８−３０５７０７号公報
【非特許文献１】ジョン・シーリー・ブラウン著「なぜＩＴは社会を変えないのか」（日本経済新聞社  ＩＳＢＮ４−５３２−１４９３１−２  ２００２）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
本発明の目的は、知的労働者が仮説を形成して問題を解決していくといった非定型的な業務活動を好適に支援することができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００１６】
本発明のさらなる目的は、知的労働者が記述したテキストに基づいて知的労働者の活動の実態を好適に把握することができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００１７】
本発明のさらなる目的は、プラクティスを仮説を形成するために必要となる複数の活動からなる活動群として捉え、知的労働者が記述したテキストをプラクティスを構成する活動毎に分類して、知的労働者の活動の実態を把握することができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００１８】
本発明のさらなる目的は、プラクティスを構成する各活動に対する５Ｗ１Ｈなどを表現する重要語句からなる文脈情報を分類し、知的労働者が記述したテキストをプラクティス活動によって分類して、知的労働者の活動の実態を把握することができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明は、上記課題を参酌してなされたものであり、その第１の側面は、仮説を形成するために必要な複数の活動からなるプラクティスに基づいて自然言語文を処理する情報処理システムであって、処理対象となる自然言語文を入力する文入力部と、入力された自然言語文を構文意味解析して、動詞と格関係、助詞又は助動詞の意味、句の属性などからなる属性値を構文意味解析結果として得る構文意味解析部と、構文意味解析結果からプラクティスの各分類を表現する属性値を検索し、得られた属性値に基づいて自然言語文を各プラクティス活動の種類に分類するとともに、得られた属性値の属性名に基づいて自然言語文から重要語句を抽出する分類・抽出部とを具備することを特徴とする情報処理システムである。
【００２０】
本発明に係る情報処理システムは、知的労働者が記述したテキストに基づいて知的労働者の活動の実態を好適に把握するものである。一般に、知的労働者が仮説を形成し問題を解決していく業務活動は、非定型であり、処理を自動化することのみならず、情報システムがその活動実態を把握することも困難である。本発明では、仮説を形成していく業務活動は、「仮説形成のための情報の収集・分類」、「該情報の分析」、「仮説の生成と検証」、「該検証結果に基づく知識の共有」といった複数のプラクティス活動により構成されることに鑑み、知的労働者が記述したテキストを該プラクティスを構成する活動を用いて分類することで、知的労働者の活動の実態を把握するものである。
【００２１】
ここで、プラクティスは、「情報の収集・分類」、「情報の分析」、「仮説の生成」、「仮説の検証」といった、活動や活動の態度・心情・状態などによって規定されており、同じ語が現れたとしても違うプラクティス活動に分類すべき場合が起こり得ることから、形態素解析などにより得られるキーワードなどの単語（列）情報のみで、プラクティス活動によって文を分類することは困難である、という問題がある。
【００２２】
そこで、本発明では、入力された自然言語文を構文意味解析して、動詞と格関係、助詞又は助動詞の意味、句の属性などからなる属性値を構文意味解析結果として獲得し、さらに、構文意味解析結果からプラクティスの各分類を表現する属性値を検索し、得られた属性値に基づいて自然言語文を各プラクティス活動の種類に分類するとともに、得られた属性値の属性名に基づいて自然言語文から重要語句を抽出するようにした。具体的には、知的労働者が記述したテキストなどの自然言語文に対し構文意味解析処理を適用し、動詞と格関係、及び動詞の様相や態などの構文意味解析結果に対し分類ルールや重要語句抽出ルールを適用して、入力された自然言語文を各プラクティス活動の種類に応じて分類するとともに、関係する重要語句を抽出する。
【００２３】
したがって、本発明によれば、知的労働者が記述したテキストをプラクティス活動によって分類するとともに、プラクティスを構成する各活動に対する５Ｗ１Ｈなどを表現する重要語句からなる文脈情報を分類し、知的労働者の活動の実態を把握することができる。
【００２４】
なお、前記分類・抽出部は、前記分類ルール及び前記抽出ルールを適用する優先順位を定めるようにしてもよい。優先順位を付けることによって、入力文を単一のカテゴリに絞って分類することができる。
【００２５】
また、前記分類・抽出部は、機械学習により前記分類ルール及び前記抽出ルールを生成することができる。現在、Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）や、Ｍａｘｉｍｕｍ Ｅｎｔｏｒｐｙ（ＭＥ）などさまざまな機械学習手法が提案され、自然言語処理や生物情報学などのさまざまな分野で実用的に使用されている。機械学習手法の詳細については、例えば、Ｆａｂｒｉｚｉｏ Ｓｅｂａｓｔｉａｎｉ著“Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｉｎ Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｔｅｘｔ Ｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ”（ＡＣＭ Ｃｏｍｐｕｒｔｉｎｇ Ｓｕｒｖｅｙｓ Ｖｏｌ．３４， Ｎｏ．１，ｐｐ．１−４７，２００２）に記載されている。
【００２６】
また、前記構文意味解析部は、入力文に対する構文意味解析結果をＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｄｅｄ  ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式で出力するようにしてもよい。出力を汎用性のあるＸＭＬ形式にすることによって、本発明の実装に既存のＸＭＬ用ツールキットを用いることができるため、本発明を低コストで実施することが可能になる。
【００２７】
また、本発明に係る情報処理システムは、前記分類・抽出部により入力文をプラクティス活動毎に分類した結果及び抽出された重要語句を外部出力する結果出力部をさらに備えていてもよい。あるいは、この分類・抽出結果に基づいて知的労働者の活動の実態を把握し、その結果を出力するようにしてもよい。
【００２８】
また、本発明の第２の側面は、仮説を形成するために必要な複数の活動からなるプラクティスに基づいて知的労働者の活動の実態を把握するための処理をコンピュータ・システム上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、知的労働者が記述したテキストを入力する文入力ステップと、入力されたテキストを構文意味解析して、動詞と格関係、助詞又は助動詞の意味、句の属性などからなる属性値を構文意味解析結果として得る構文意味解析ステップと、構文意味解析結果からプラクティスの各分類を表現する属性値を検索し、得られた属性値に基づいて自然言語文を各プラクティス活動の種類に分類するとともに、得られた属性値の属性名に基づいて入力されたテキストから重要語句を抽出する分類・抽出ステップとを具備することを特徴とするコンピュータ・プログラムである。
【００２９】
本発明の第２の側面に係るコンピュータ・プログラムは、コンピュータ・システム上で所定の処理を実現するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムを定義したものである。換言すれば、本発明の第２の側面に係るコンピュータ・プログラムをコンピュータ・システムにインストールすることによって、コンピュータ・システム上では協働的作用が発揮され、本発明の第１の側面に係る情報処理システムと同様の作用効果を得ることができる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、知的労働者が仮説を形成して問題を解決していくといった非定型的な業務活動を好適に支援することができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００３１】
また、本発明によれば、知的労働者が記述したテキストに基づいて知的労働者の活動の実態を好適に把握することができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００３２】
また、本発明によれば、プラクティスを仮説を形成するために必要となる複数の活動からなる活動群として捉え、知的労働者が記述したテキストをプラクティスを構成する活動毎に分類して、知的労働者の活動の実態を把握することができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００３３】
また、本発明によれば、知的労働者が記述したテキストをプラクティス活動によって分類するとともに、プラクティスを構成する各活動に対する５Ｗ１Ｈなどを表現する重要語句からなる文脈情報を分類し、知的労働者の活動の実態を把握することができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００３４】
本発明によれば、知的労働者が記述したテキストなどの自然言語文に対し構文意味解析処理を適用し、動詞と格関係、及び動詞の様相や態などの構文意味解析結果に対し分類ルールや重要語句抽出ルールを適用して、入力された自然言語文を各プラクティス活動の種類に応じて分類するとともに、関係する重要語句を抽出することができる。
【００３５】
本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施形態や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳解する。
【００３７】
本発明に係る情報処理システムは、知的労働者が記述したテキストに基づいて知的労働者の活動の実態を好適に把握するものである。
【００３８】
一般に、知的労働者が仮説を形成し問題を解決していく業務活動は、非定型であり、処理を自動化することのみならず、情報システムがその活動実態を把握することも困難とされている。本発明では、仮説を形成していく業務活動は、「仮説形成のための情報の収集・分類」、「該情報の分析」、「仮説の生成と検証」、「該検証結果に基づく知識の共有」といった複数のプラクティス活動により構成されることに鑑み、知的労働者が記述したテキストを該プラクティスを構成する活動を用いて分類することで、知的労働者の活動の実態を把握するものである。
【００３９】
プラクティスは、「情報の収集・分類」、「情報の分析」、「仮説の生成」、「仮説の検証」といった、活動や活動の態度・心情・状態などによって規定されており、同じ語が現れたとしても違うプラクティス活動に分類すべき場合が起こり得ることから、形態素解析などにより得られるキーワードなどの単語（列）情報のみで、プラクティス活動によって文を分類することは困難である。
【００４０】
そこで、本発明では、入力された自然言語文を構文意味解析して、動詞と格関係、助詞又は助動詞の意味、句の属性などからなる属性値を構文意味解析結果として獲得し、さらに、構文意味解析結果からプラクティスの各分類を表現する属性値を検索し、得られた属性値に基づいて自然言語文を各プラクティス活動の種類に分類するとともに、得られた属性値の属性名に基づいて自然言語文から重要語句を抽出するようにしている。
【００４１】
図１には、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの機能構成を模式的に示している。図示の情報処理システム１００は、テキスト入力部１０１と、構文意味解析部１０２と、分類・抽出部１０３と、分類・抽出ルール保持部１０４と、結果出力部１０５を備えている。この情報処理システム１００は、例えば、プロセッサとメイン・メモリとユーザ・インターフェースと外部記憶装置などを備えた一般的なコンピュータ・システム上に、プラクティスに基づいて文章分類を行なう所定のプログラムをインストールすることにより実現され、上記の各機能モジュールはコンピュータ・システム上におけるハードウェアとソフトウェアの有機的結合により構成される。
【００４２】
テキスト入力部１０１は、例えば、仮説を形成し問題を解決していく業務活動を行なう知的労働者により記載されたテキストなどの自然言語文を入力し、必要に応じて形態素解析処理を施して、入力テキストに対して単語区切りや品詞付けを行なう。
【００４３】
構文意味解析部１０２は、テキスト入力部１０１から受け取った文に対して構文意味解析処理を施し、係り受け関係の抽出と各フレームなどの関係の種類、文の時制・様相・態などを特定し、あるいは動詞と格関係、助詞又は助動詞の意味、句の属性などからなる属性値を構文意味解析結果として得る。構文意味解析部１０２は、入力文に対する構文意味解析結果をＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｄｅｄ  ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式で出力するようにしてもよい。出力を汎用性のあるＸＭＬ形式にすることによって、本発明の実装に既存のＸＭＬ用ツールキットを用いることができるため、本発明を低コストで実施することが可能になる。
【００４４】
分類・抽出部１０３は、構文意味解析結果からプラクティスの各分類を表現する属性値を検索し、得られた属性値に基づいて自然言語文を各プラクティス活動の種類に分類するとともに、得られた属性値の属性名に基づいて自然言語文から重要語句を抽出する。具体的には、知的労働者が記述したテキストなどの自然言語文に対し構文意味解析処理を適用し、動詞と格関係、及び動詞の様相や態などの構文意味解析結果に対し分類ルールや重要語句抽出ルールを適用して、入力された自然言語文を各プラクティス活動の種類に応じて分類するとともに、関係する重要語句を抽出する。
【００４５】
分類・抽出ルール保持部１０４は、分類・抽出部において使用する分類ルール、並びに抽出ルールを格納している。分類ルールは、構文意味解析により得られる各属性値とプラクティスの各活動との関係を記述し、また、抽出ルールは重要語句を各属性値が持つ属性名に応じて抽出するルールを記述する。以下で説明するように、本実施形態では、これらのルールを分類・抽出ルールとして一体化し、見出し語毎に分類カテゴリと重要語句を特定することができる構造にしている。分類・抽出部１０３は、分類・抽出ルール保持部１０４に問い合わせて合致するルールを適用し、入力された自然言語文を分類するとともに、文から重要語句とプラクティス活動を抽出する。
【００４６】
分類・抽出ルールは、見出し語毎に分類カテゴリ並びに重要語句の関係を記述した複数のルールで構成される。分類抽出部１０３は、各ルールに優先順位を割り振り、優先順位に従って入力文に適用していき、合致するルールに基づいて入力された自然言語文を分類するとともに、文から重要語句とプラクティス活動を抽出する。
【００４７】
また、分類・抽出部１０３は、分類・抽出ルールを機械学習により生成することができる。ここで言う機械学習として、Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｅｎｔｒｏｐｙ（ＭＥ：最大エントロピー法）やＳｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）を挙げることができる。
【００４８】
ＭＥでは、制約を満たす範囲で確率モデルのエントピーが最大になるようにモデルのパラメータを推定する。ＭＥに関しては、例えば、Ａｄａｍ Ｌ． Ｂｅｒｇｅｒ、Ｓｔｅｐｈｅｎ Ａ．Ｄｅｌｌａ Ｐｉｅｔｒａ、及びＶｉｎｃｅｎｔ Ｊ．Ｄｅｌｌａ Ｐｉｅｔｒ共著“Ａ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｅｎｔｒｏｐｙ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ”， Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，２２（１）：３９−７１， １９９６）に記載されている。
【００４９】
また、ＳＶＭは、ノンパラメトリックなパターン分類器の１つであり、学習の最適解として求められた分離超平面による線形識別を行ない、学習資料を線形分離することが不適切な場合には学習資料を元のパターン空間からより高次のパターン空間に非線形写像し高次元空間で分離超平面を構築し線形識別を行なう。ＳＶＭは、テキスト分類などの分類予測精度が高いとされている機械学習手法であるる。Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅの学習結果に基づく分類処理の詳細については、例えば、Ｆａｂｒｉｚｉｏ Ｓｅｂａｓｔｉａｎｉ著“ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｉｎ Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｔｅｘｔ Ｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ”（ＡＣＭ Ｃｏｍｐｕｒｔｉｎｇ Ｓｕｒｖｅｙｓ Ｖｏｌ．３４，Ｎｏ．１，ｐｐ．１−４７，２００２）などに記載されている。
【００５０】
結果出力部１０５は、分類・抽出部１０３により入力文をプラクティス活動毎に分類した結果及び抽出された重要語句を、例えばディスプレイ（図示しない）などを用いて外部出力するユーザ・インターフェースである。ここで、分類・抽出結果に基づいて知的労働者の活動の実態を把握し、その結果を出力するようにしてもよい。
【００５１】
本発明に係る情報処理システム１００は、知的労働者が記述したテキストに対してプラクティス活動毎の分類や重要語句の抽出を行なうものであるが、形態素解析などにより得られるキーワードなどの単語（列）情報のみではこのような処理が困難であるという技術的課題に鑑み、上述したように構文意味解析結果を利用して分類及び抽出処理を行なう点に特徴がある。
【００５２】
この構文意味解析部１０２は、例えば、Ｌｅｘｉｃａｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ（ＬＦＧ：語彙機能文法）理論に基づく構文意味解析処理システムを組み込んで実装することができる。
【００５３】
ＬＦＧ理論では、自然言語文を解析し、解析結果として文の意味内容をｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ （ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ：機能構造）と呼ばれる属性−属性値ペアの入れ子構造（マトリックス構造）で表現する。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは入力文の意味内容を抽象化したものである。いかなる言語であっても文の表現する意味が同じであれば等しい構造を持つｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを出力する。すなわち、ＬＦＧによれば、ネイティブ・スピーカの言語知識すなわち文法を、コンピュータ処理や、コンピュータの処理動作に影響を及ぼすその他の非文法的な処理パラメータとは切り離したコンポーネントとして構成する。なお、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの言語普遍性の詳細については、例えばＤａｌｒｙｍｐｌｅ，Ｍ．著“Ｓｙｎｔａｘ ａｎｄ Ｓｅｍａｎｔｉｃｓ:Ｌｅｘｉｃａｌ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ”（Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ（２００１））に記載されている。
【００５４】
図２には、ＬＦＧに基づく構文意味解析システムの構成を模式的に示している。但し、図示の例では、構文意味解析部１０２に相当する処理を行なう統語・意味解析部２０３の他に、テキスト入力部１０１で行なわれる入力文の形態素解析を行なう形態素解析部２０２を含んだ構成となっている。
【００５５】
形態素解析部２０２は、日本語など特定の言語に関する形態素ルール２０２Ａと形態素辞書２０２Ｂを持ち、入力文を意味的最小単位である形態素に分節して品詞の認定処理を行なう。例えば、「私の犬は林檎を食べる。」という文が入力された場合、形態素解析結果として、「私｛名詞｝の｛連体化助詞｝犬｛名詞｝は｛係助詞｝林檎｛名詞｝を｛格助詞｝食べる｛動詞｝。｛句点｝」が出力される。
【００５６】
なお、形態素解析システムとして、例えば「茶筌（Ｃｈａｓｅｎ）」など日本語形態素解析システムを適用することができるが、本発明の要旨はこれに限定されるものではない。茶筌による形態素解析システムについては、例えば、松本裕治、北内啓、山下達雄、平野善隆、松田寛、高岡一馬、浅原正幸共著「日本語形態素解析システム 茶筌 ｖｅｒｓｉｏｎ  ２．２．１ 使用説明書」（奈良先端科学技術大学院大学，２０００）を参照されたい。
【００５７】
形態素解析結果は、次いで、統語・意味解析部２０３に入力される。構文意味解析部２０３は、文法ルール２０３Ａや格フレーム辞書２０３Ｂなどの辞書を持ち、文法ルールなどに基づく句構造の解析や、文中の語の語義や語と語の間の意味関係などに基づいて文が伝える意味を表現する意味構造の解析を行なう。格フレーム辞書は動詞と主語などの文中の他の構成要素との関係を記述したものであり、述部とそれに係る語の意味関係を抽出することができる。
【００５８】
そして、構文解析した結果として、単語や形態素などからなる文章の句構造を木構造として表した“ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ：）”を得て、さらに主語、目的語などの格構造に基づいて入力文を疑問文、過去形、丁寧文など意味的・機能的に解析した結果として“ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）”を出力する。
【００５９】
図３及び図４には、入力文「私の犬は林檎を食べる。」を統語・意味解析部２０３により処理した結果として得られるｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ及びｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅをそれぞれ示している。
【００６０】
ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、文中の単語や句の構造を木構造形式で表したものであり、構文カテゴリによって定義される。例えば音素列を生成するための音韻学的な解釈を、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを基に行なうことができる。一方、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、文法的な機能を明確に表現したものであり、文法的な機能名、意味的形式、並びに特徴シンボルにより構成される。このようなｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを参照することにより、主語（ｓｕｂｊｅｃｔ）、目的語（ｏｂｊｅｃｔ）、補語（ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔ）、修飾語（ａｄｊｕｎｃｔ）といった意味理解を得ることができる。ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、ｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの各節点に付随する素性の集合であり、図３に示すように属性−属性値のマトリックスの形で表現される。すなわち、［］で囲まれた中の左側は素性（属性）の名前であり、右側は素性の値（属性値）である。
【００６１】
なお、ＬＦＧの詳細に関しては、例えばＲ．Ｍ．Ｋａｐｌａｎ及びＪ．Ｂｒｅｓｎａｎ共著の論文“Ｌｅｘｉｃａｌ−Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍａｒ： Ａ Ｆｏｒｍａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｇｒａｍｍａｔｉｃａｌ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ”（Ｔｈｅ ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  （１９８２）． Ｒｅｐｒｉｎｔｅｄ ｉｎ Ｆｏｒｍａｌ Ｉｓｓｕｅｓ ｉｎ Ｌｅｘｉｃａｌ−Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｇｒａｍｍａｒ，ｐｐ．２９−１３０．ＣＳＬＩ ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｓｔａｎｆｏｒｄ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（１９９５）．）などに記述されている。
【００６２】
以下では、本実施形態に係る情報処理システム１００により入力文を分類し、重要語句の抽出を行なう処理の具体例について説明する。なお、本明細書では日本語を対照として説明を行なうが、構文意味解析処理が適用可能な言語であればいかなる言語であっても同様の効果を得ることができる。
【００６３】
まず、プラクティスに基づいて分類及び重要語句の抽出を行なう処理の対象として、図５に示されるような営業活動の日報のテキストを仮定する。図示の例では、日報に＃１−＃５の合計５つの文が含まれている。これらの文をテキスト入力部１０１に入力し、形態素解析処理を施して、単語区切りや品詞付けを行なう。まず＃１の自然言語文「今日はＦ社の総務部を訪問した。」が入力される。
【００６４】
次に、構文意味解析部１０２において、構文意味解析を行ない、係り受け関係の抽出と各フレームなどの関係の種類、文の時制・様相・態などを特定し、あるいは動詞と格関係、助詞又は助動詞の意味、句の属性などからなる属性値を構文意味解析結果として得る。
【００６５】
次に、分類・抽出部１０３において、プラクティス活動による文の分類と重要語句の抽出を行なう。図６には、分類・抽出部１０３において実行される文の分類と重要語句の抽出処理の手順をフローチャートの形式で示している。
【００６６】
まず、ステップＳ６０１では、ステップＳ６０２の構文意味解析処理により得られた構文意味解析結果としてｆ−ｓｔｒｕｃｕｔｒｅを取得する。そして、変数ｉの初期値を１に設定する（ステップＳ６０３）。
【００６７】
次いで、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに含まれる属性値が分類・抽出ルール保持部１０４に保持されているルールのエントリに存在するかどうかを調べる。
【００６８】
図７には、分類・抽出ルールの例を示している。同図に示す例では、重要語句の種別として、ｗｈａｔとｈｏｗを用いているが、この他にもｗｈｅｎやｗｈｅｒｅなどの５Ｗ１Ｈの他の要素を用いることも可能できる。自然言語文＃１のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅのどの属性値ともエントリが合致しないので、この入力文＃１は何処にも分類されず、また何も抽出されずに分類及び抽出処理は終了する。
【００６９】
次に、＃２の自然言語文「現在、競合機を使っているが、印刷待ちの行列が絶えないそうだ。」をテキスト入力部１０１に入力し、形態素解析処理を施して、単語区切りや品詞付けを行なう。そして、構文意味解析部１０２において、構文意味解析を行なう。
【００７０】
続いて、分類・抽出部１０３では、図６に示した処理手順に従い、プラクティス活動による文の分類と重要語句の抽出を行なう。
【００７１】
まず、ステップＳ６０１では、ステップＳ６０２の構文意味解析処理により得られた構文意味解析結果としてｆ−ｓｔｒｕｃｕｔｒｅを取得する。図８には、入力文＃２についてのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを示している。また、構文意味解析結果を汎用性のあるＸＭＬ形式で出力することによって、既存のＸＭＬ用ツールキットを用いて、システムを低コストで実施することが可能になる。ＸＭＬ形式で記述されたｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを以下に示す。
【００７２】
- <xle>
<sentence>現在 競合 機 を 使う て いる が 印刷 待ち の 行列 が 絶える ない そう_ だ 。</sentence> 
<xle_version>XLE release of Jul 1, 2004 10:46.</xle_version> 
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</fs>
</xle>
【００７３】
次いで、変数ｉの初期値を１に設定する（ステップＳ６０３）。そして、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに含まれる属性値１から属性値１４が分類・抽出ルール保持部１０４に保持されている分類・抽出ルールのエントリに存在するかを調べる（ステップＳ６０４）。
【００７４】
図７に示した分類・抽出ルールに問い合わせると、属性値１４「ｒｕｍｏｒ（伝聞）」はエントリとして存在するので、ステップＳ６０４における判定結果はｙｅｓになる。
【００７５】
次いで、入力文＃２の分類先を決定する（ステップＳ６０５）。図７における「ｒｕｍｏｒ（伝聞）」の分類カテゴリは「情報の収集・分類」なので、入力文＃２の分類先は「情報の収集・分類」に決定される。
【００７６】
次いで、抽出ルールを参照し、重要語句を抽出する（ステップＳ６０６）。ここで、ｗｈａｔの抽出ルールはＰＲＥＤ全体なので、ｒｕｍｏｒのＰＲＥＤ、及びその下位範疇、すなわち「現在、競合機を使っているが、印刷待ちの行列が絶えない」が入力文＃２のｗｈａｔとして抽出される。さらに、残りの属性値もルールに照らして、本処理は終了する。
【００７７】
次に＃３の自然言語文「その後、インターネットを使って、競合を調査した。」をテキスト入力部１０１に入力し、形態素解析処理を施して、単語区切りや品詞付けを行なう。そして、構文意味解析部１０２において、構文意味解析を行なう。
【００７８】
次に、分類・抽出部１０３において、図６に示した処理手順に従い、プラクティス活動による文の分類と重要語句の抽出を行なう。
【００７９】
まず、ステップＳ６０１では、ステップＳ６０２の構文意味解析処理により得られた構文意味解析結果としてｆ−ｓｔｒｕｃｕｔｒｅを取得する。図９には、入力文＃３についてのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを示している。また、ＸＭＬ形式で記述されたｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを以下に示す。
【００８０】
- <xle>
<sentence>その後 インターネット を 使う て 競合 を 調査する た 。</sentence> 
<xle_version>XLE release of Jul 1, 2004 10:46.</xle_version> 
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</xle>
【００８１】
次いで、変数ｉの初期値を１に設定する（ステップＳ６０３）。そして、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに含まれる属性値１から属性値１１が分類・抽出ルール保持部１０４のエントリに存在するかを調べる（ステップＳ６０４）。
【００８２】
図７に示した分類・抽出ルールに問い合わせると、属性値１「調査する」はエントリとして存在するので、ステップＳ６０４における判定結果はｙｅｓになる。
【００８３】
次いで、入力文＃３の分類先を決定する（ステップＳ６０５）。図７における「調査する」の分類カテゴリは「情報の収集・分類」なので、入力文＃３の分類先は「情報の収集・分類」に決定される。
【００８４】
次いで、抽出ルールを参照し、重要語句を抽出する（ステップＳ６０６）。ここで、ｗｈａｔの抽出ルールはＯＢＪなので、「競合」が入力文＃３のｗｈａｔとして抽出される。さらに、ｈｏｗの抽出ルールはＡＤＪＵＮＣＴの「使う」のＯＢＪなので、「インターネット」がｈｏｗとして抽出される。残りの属性値もルールに照らして、本処理は終了する。
【００８５】
次に＃４の自然言語文「調査した結果、自社製品より印刷速度が遅いことが分かった。」をテキスト入力部１０１に入力し、形態素解析処理を施して、単語区切りや品詞付けを行なう。そして、構文意味解析部１０２において、構文意味解析を行なう。
【００８６】
次に、分類・抽出部１０３において、図６に示した処理手順に従い、プラクティス活動による文の分類と重要語句の抽出を行なう。
【００８７】
まず、ステップＳ６０１では、ステップＳ６０２の構文意味解析処理により得られた構文意味解析結果としてｆ−ｓｔｒｕｃｕｔｒｅを取得する。図１０には、入力文＃４についてのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを示している。また、ＸＭＬ形式で記述されたｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを以下に示す。
【００８８】
- <xle>
<sentence>調査 の 結果 自社 製品 より 印刷 速度 が 遅い こと が 分る た 。</sentence> 
<xle_version>XLE release of Jul 1, 2004 10:46.</xle_version> 
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<string>より</string> 
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<CASE>nom</CASE> 
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- <NTYPE>
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<string>印刷</string> 
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<string>速度</string> 
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</fs>
</xle>
【００８９】
次いで、変数ｉの初期値を１に設定する（ステップＳ６０３）。そして、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに含まれる属性値１から属性値１２が分類・抽出ルール保持部１０４のエントリに存在するかを調べる（ステップＳ６０４）。
【００９０】
図７に示した分類・抽出ルールに問い合わせると、属性値１「分かる」はエントリとして存在するので、ステップＳ６０４における判定結果はｙｅｓになる。
【００９１】
次いで、入力文＃４の分類先を決定する（ステップＳ６０５）。図７における「分かる」の分類カテゴリは「情報の分析」なので、入力文＃４の分類先は「情報の分析」に決定される。
【００９２】
次いで、抽出ルールを参照し、重要語句を抽出する（ステップＳ６０６）。ここで、ｗｈａｔの抽出ルールはＳＵＢＪなので、「自社製品より速度が遅いこと」が入力文＃４のｗｈａｔとして抽出される。しかし、ｈｏｗの抽出ルールを満たす語句がないので、このエントリに関する処理は終了する。
【００９３】
さらに、残りの属性値をルールに問い合わせる。すると、属性値６「調査する」はエントリとして存在するので、ステップＳ６０４における判定結果はｙｅｓになる。
【００９４】
次いで、入力文＃３の分類先を決定する（ステップＳ６０５）。図７における「調査する」の分類カテゴリは「情報の収集・分類」なので、入力文＃４の分類先は上記に加えて「情報の収集・分類」に決定される。
【００９５】
次いで、抽出ルールを参照し、重要語句を抽出する（ステップＳ６０６）。しかし、ｗｈａｔに該当するＯＢＪは省略を示すＮＵＬＬなので、ここでは何も抽出されない。また、ｈｏｗに該当する語句も存在しないので、何も抽出されずに処理が終了する。
【００９６】
次に＃５の自然言語文「ＤｏｃｕＳｕｐｅｒを導入して、行列を解消すべきだ。」をテキスト入力部１０１に入力し、形態素解析処理を施して、単語区切りや品詞付けを行なう。そして、構文意味解析部１０２において、構文意味解析を行なう。
【００９７】
次に、分類・抽出部１０３において、図６に示した処理手順に従い、プラクティス活動による文の分類と重要語句の抽出を行なう。
【００９８】
まず、ステップＳ６０１では、ステップＳ６０２の構文意味解析処理により得られた構文意味解析結果としてｆ−ｓｔｒｕｃｕｔｒｅを取得する。図１１には、入力文＃５についてのｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを示している。また、ＸＭＬ形式で記述されたｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを以下に示す。
【００９９】
- <xle>
<sentence>ＤｏｃｕＳｕｐｅｒ を 導入する て 行列 を 解消する べし だ 。</sentence> 
<xle_version>XLE release of Jul 1, 2004 10:46.</xle_version> 
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<string>ＤｏｃｕＳｕｐｅｒ</string> 
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<string>導入する</string> 
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</xle>
【０１００】
次いで、変数ｉの初期値を１に設定する（ステップＳ６０３）。そして、ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに含まれる属性値１から属性値１０が分類・抽出ルール保持部１０４のエントリに存在するかを調べる（ステップＳ６０４）。
【０１０１】
図７に示した分類・抽出ルールに問い合わせると、属性「ａｄｄｒｅｓｓ」の属性値「ｓｈｏｕｌｄ（当然）」はエントリとして存在するので、ステップＳ６０４における判定結果はｙｅｓになる。
【０１０２】
次いで、入力文＃３の分類先を決定する（ステップＳ６０５）。図７における「ｓｈｏｕｌｄ（当然）」の分類カテゴリは「仮説の生成・検証」なので、入力文＃５の分類先は「仮説の生成・検証」に決定される。
【０１０３】
次いで、抽出ルールを参照し、重要語句を抽出する（ステップＳ６０６）。ここで、ｗｈａｔの抽出ルールはＰＲＥＤ全体なので、ｓｈｏｕｌｄのＰＲＥＤ、及び下位範疇、すなわち「ＤｏｃｕＳｕｐｅｒを導入して、行列を解消すべきだ」が入力文＃５のｗｈａｔとして抽出される。さらに、残りの属性値もルールに照らして、本処理は終了する。
【０１０４】
以上のようにして、各入力文＃１〜＃５に対し構文解析結果を利用したプラクティス活動による文の分類と重要語句の抽出処理を行なった結果、図５に示した日報から図１２に示すようなテキストの分類結果と重要語句を出力結果として得ることができる。
【０１０５】
図１３には、分類・抽出部１０３において実行される文の分類と重要語句の抽出処理についての他の手順をフローチャートの形式で示している。この場合、各ルールに優先順位が付加された分類・抽出ルールが使用される。以下では、この場合の文の分類と重要語句の抽出処理について説明する。ここでは、図５に示した日報のうち＃４の自然言語文「調査した結果、自社製品より印刷速度が遅いことが分かった。」が入力されたと仮定する。
【０１０６】
まず、ステップＳ１３０１では、ステップＳ１３０２の構文意味解析処理により得られた構文意味解析結果としてｆ−ｓｔｒｕｃｕｔｒｅを取得する。この場合のｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは図１０に示した通りである。
【０１０７】
次いで、変数ｉの初期値を１に設定する（ステップＳ１３０３）。そして、優先順位付き分類・抽出ルールに記載されているエントリ数を変数ｐに代入する（ステップＳ１３０４）。図１４には、各ルールに優先順位が付加されている優先順位付き分類・抽出ルールの例を示している。同図に示す例では、１０のエントリ数があるので、ｐに１０が代入される。
【０１０８】
ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅに含まれる属性値１から属性値１２が分類・抽出ルール保持部１０４のエントリに存在するかを調べる（ステップＳ１３０５）。
【０１０９】
図１４に示した優先順位付き分類・抽出ルールに問い合わせると、属性値１「分かる」はエントリとして存在するので、ステップＳ１３０５における判定結果はｙｅｓになる。このエントリの優先度は６なので、ｐより小さい。したがって、ステップＳ１３０６の判定結果はｙｅｓになる。
【０１１０】
次いで、入力文＃４の分類先を決定する（ステップＳ１３０７）。図１４における「分かる」の分類カテゴリは「情報の分析」なので、入力文＃４の分類先を「情報の分析」に設定する。変数ｐにはこのエントリの優先度６が代入される。
【０１１１】
さらに、残りの属性値をルールに問い合わせる。すると、属性値６「調査する」はエントリとして存在するので、ステップＳ１３０５における判定結果はｙｅｓになる。このエントリの優先度は８なので、変数ｐより大きい。したがって、ステップＳ１３０６の判定結果はｎｏになる。
【０１１２】
さらに、残りの属性値をルールに問い合わせる。他の属性値はいずれもエントリに存在しないので、ループを終了する。
【０１１３】
次いで、抽出ルールを参照し、重要語句を抽出する（ステップＳ１３０９）。しかし、ｗｈａｔに該当するＯＢＪは省略を示すＮＵＬＬなので、ここでは何も抽出されない。また、ｈｏｗに該当する語句も存在しないので、何も抽出されずに本処理が終了する。
【０１１４】
以上と同様の処理を他の文＃１、＃３、＃４、＃５にも実施して得られるテキストの分類結果と重要語句の出力結果を図１５に示している。ルールに優先順位を付けない分類・抽出ルールを適用してテキストの分類結果と重要語句の抽出を行なった場合における出力結果（図１２を参照のこと）では、入力文＃２のテキストが「情報の収集・分類」と「情報の分析」の２つのカテゴリに分類されていた。これに対し、優先順位付き分類・抽出ルールを適用してテキストの分類結果と重要語句の抽出を行なった場合には、優先順位によって、入力文＃２は１つのカテゴリ「情報の分析」に分類されている。
【産業上の利用可能性】
【０１１５】
以上、特定の実施形態を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施形態の修正や代用を成し得ることは自明である。
【０１１６】
本明細書では、日本語文を入力して扱った例を中心に説明したが、勿論、他の言語で記述されたテキストに対して適用することも可能であり、本発明に係る情報処理システムは言語普遍性を持つ。
【０１１７】
また、本明細書では、知的労働者が記述したテキストを入力文とし、文章をプラクティスに基づいて分類し重要語句を抽出する場合を例にとって本発明の実施形態について説明してきたが、本発明の要旨はこれに限定されるものではない。例えば、知的労働者以外の者が記述したテキストを取り扱ったり、あるいはプラクティス以外の規定に従って文章を分類し重要語句を抽出したりすることも可能である。
【０１１８】
要するに、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、本明細書の記載内容を限定的に解釈するべきではない。本発明の要旨を判断するためには、特許請求の範囲を参酌すべきである。
【図面の簡単な説明】
【０１１９】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの機能構成を模式的に示した図である。
【図２】図２は、ＬＦＧに基づく構文意味解析システムの構成を模式的に示した図である。
【図３】図３は、入力文を統語・意味解析部２０３により処理した結果として得られるｃ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを示した図である。
【図４】図４は、入力文を統語・意味解析部２０３により処理した結果として得られるｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを示した図である。
【図５】図５は、日報のテキストを示した図である。
【図６】図６は、分類・抽出部１０３における処理手順を示したフローチャートである。
【図７】図７は、分類・抽出ルールの例を示した図である。
【図８】図８は、構文意味解析結果を示した図である。
【図９】図９は、構文意味解析結果を示した図である。
【図１０】図１０は、構文意味解析結果を示した図である。
【図１１】図１１は、構文意味解析結果を示した図である。
【図１２】図１２は、テキストの分類・抽出結果を示した図である。
【図１３】図１３は、分類・抽出部１０３における処理手順を示したフローチャートである。
【図１４】図１４は、優先順位付き分類・抽出ルールの例を示した図である。
【図１５】図１５は、テキストの分類・抽出結果を示した図である。
【符号の説明】
【０１２０】
１０１…文入力部
１０２…構文意味解析部
１０３…分類・抽出部
１０４…分類・抽出ルール保持部
１０５…結果出力部
２０２…形態素解析部
２０２Ａ…形態素ルール
２０２Ｂ…形態素辞書
２０３…統語・意味解析部
２０３Ａ…文法ルール
２０３Ｂ…格フレーム辞書
【図１】
2006065508.tif 000003
【図２】
2006065508.tif 000004
【図３】
2006065508.tif 000005
【図４】
2006065508.tif 000006
【図５】
2006065508.tif 000007
【図６】
2006065508.tif 000008
【図７】
2006065508.tif 000009
【図８】
2006065508.tif 000010
【図９】
2006065508.tif 000011
【図１０】
2006065508.tif 000012
【図１１】
2006065508.tif 000013
【図１２】
2006065508.tif 000014
【図１３】
2006065508.tif 000015
【図１４】
2006065508.tif 000016
【図１５】
2006065508.tif 000017