(57)【要約】【課題】  対象の文書に依存せず、文書または文書群の管理、閲覧、分析、再利用などを精度よくかつ簡便に実現できる情報抽出方法、情報抽出装置、情報抽出プログラム又は情報抽出プログラムが記録された記録媒体を提供すること。【解決手段】  文書の情報を抽出する情報抽出方法において、自立語の係り受け関係を取得する言語情報取得ステップ（Ｓ２）と、言語情報取得ステップにより該文書から取得された一の自立語と、他の自立語との係り受け関係の強さを表す深さ情報を取得する深さ情報取得ステップ（Ｓ３）と、深さ情報取得ステップにより取得した各自立語の深さ情報に基づき、一の自立語の、所定の値以上の深さ情報を有する自立語から成る部分構造データを生成する部分構造データ生成ステップ（Ｓ４）と、を有することを特徴とする情報抽出方法を提供する。【選択図】  図１
2006053907.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書の情報を抽出する情報抽出方法において、
自立語の係り受け関係を取得する言語情報取得ステップと、
前記言語情報取得ステップにより該文書から取得された一の自立語と、他の自立語との係り受け関係の強さを表す深さ情報を取得する深さ情報取得ステップと、
前記深さ情報取得ステップにより取得した各自立語の深さ情報に基づき、前記一の自立語の、所定の値以上の深さ情報を有する自立語から成る部分構造データを生成する部分構造データ生成ステップと、
を有することを特徴とする情報抽出方法。
【請求項２】
前記言語情報取得ステップは、係り元の自立語毎に係り先の自立語を取得し、
前記深さ情報取得ステップは、
前記自立語のうち所定の用言を抽出キーに選択する抽出キー選択ステップと
選択された抽出キーが係り先となっている自立語を取得して、該自立語に初期値の深さ情報を付与する自立語取得ステップと、
取得された自立語が係り先となっている係り先自立語を取得して、該係り先自立語の深さ情報として、前記取得された自立語の深さ情報の値に所定値加算した値を付与する深さ情報加算ステップと、
を有することを特徴とする請求項１記載の情報抽出方法。
【請求項３】
前記言語情報取得ステップは、係り元の自立語毎に係り先の自立語を取得し、
前記深さ情報取得ステップは、
前記自立語のうち所定の体言を抽出キーに選択する抽出キー選択ステップと
選択された抽出キーが係り先となっている自立語を取得して、該自立語に初期値の深さ情報を付与する自立語取得ステップと、
取得された自立語が係り先となっている係り先自立語を取得して、該係り先自立語の深さ情報として、前記取得された自立語の深さ情報の値に所定値加算した値を付与する深さ情報加算ステップと、
を有することを特徴とする請求項１記載の情報抽出方法。
【請求項４】
前記深さ情報取得ステップは、深さ情報の値を指定する深さ情報指定ステップを有し、
深さ情報の値が前記深さ情報指定ステップにより指定された値以下の深さ情報の自立語を取得する、
ことを特徴とする請求項２又は３記載の情報抽出方法。
【請求項５】
接続助詞又は接続助詞が記載された接続詞／接続助詞辞書を有し、
前記深さ情報取得ステップは、
前記取得された自立語が含まれる文節が有する接続詞又は接続助詞に基づき、前記接続詞／接続助詞辞書を参照し、当該接続詞又は接続助詞の接続の意味を抽出し、
次いで、抽出された接続の意味を、前記取得された自立語の拡張要素に付加する、
ことを特徴とする請求項２ないし４いずれか記載の情報抽出方法。
【請求項６】
意図を表す表現を記載した意図表現辞書を有し、
前記深さ情報取得ステップは、
前記取得された自立語が含まれる文節が有する意図表現に基づき、前記意図表現辞書を参照し、当該意図表現の意味を抽出し、
次いで、抽出された意図表現の意味を、前記取得された自立語の拡張要素に付加する、
ことを特徴とする請求項２ないし４いずれか記載の情報抽出方法。
【請求項７】
前記深さ情報取得ステップは、
前記取得された自立語が、一文中の最後尾の文節に含まれていた場合には、当該自立語の拡張要素に文末であることの表記を付加する、
ことを特徴とする請求項３記載の情報抽出方法。
【請求項８】
前記部分構造データ生成ステップは、
前記深さ情報取得ステップにより取得した自立語が前記抽出キーを修飾する関係を示す修飾関係と、前記取得された自立語の拡張要素に付加されている接続の意味、意図表現の意味又は文末の表記と、
を前記取得された自立語と関連付けて、部分構造データとして生成する、
ことを特徴とする請求項１記載の情報抽出方法。
【請求項９】
文書の情報を抽出する情報抽出装置において、
自立語の係り受け関係を取得する言語情報取得手段と、
前記言語情報取得手段により該文書から取得された一の自立語と、他の自立語との係り受け関係の強さを表す深さ情報を取得する深さ情報取得手段と、
前記深さ情報取得手段により取得した各自立語の深さ情報に基づき、前記一の自立語の、所定の値以上の深さ情報を有する自立語から成る部分構造データを生成する部分構造データ生成手段と、
を有することを特徴とする情報抽出装置。
【請求項１０】
前記言語情報取得手段は、係り元の自立語毎に係り先の自立語を取得し、
前記深さ情報取得手段は、
前記自立語のうち所定の用言を抽出キーに選択する抽出キー選択手段と
選択された抽出キーが係り先となっている自立語を取得して、該自立語に初期値の深さ情報を付与する自立語取得手段と、
取得された自立語が係り先となっている係り先自立語を取得して、該係り先自立語の深さ情報として、前記取得された自立語の深さ情報の値に所定値加算した値を付与する深さ情報加算手段と、
を有することを特徴とする請求項９記載の情報抽出装置。
【請求項１１】
前記言語情報取得手段は、係り元の自立語毎に係り先の自立語を取得し、
前記深さ情報取得手段は、
前記自立語のうち所定の体言を抽出キーに選択する抽出キー選択手段と
選択された抽出キーが係り先となっている係り先自立語を取得して、該自立語に初期値の深さ情報を付与する自立語取得手段と、
取得された自立語が係り先となっている係り先自立語を取得して、該係り先自立語の深さ情報として、前記取得された自立語の深さ情報の値に所定値加算した値を付与する深さ情報加算手段と、
を有することを特徴とする請求項９記載の情報抽出装置。
【請求項１２】
前記深さ情報取得手段は、深さ情報の値を指定する深さ情報指定手段を有し、
深さ情報の値が前記深さ情報指定手段により指定された値以下の深さ情報の自立語を取得する、
ことを特徴とする請求項１０又は１１記載の情報抽出装置。
【請求項１３】
接続助詞又は接続助詞が記載された接続詞／接続助詞辞書を有し、
前記深さ情報取得手段は、
前記取得された自立語が含まれる文節が有する接続詞又は接続助詞に基づき、前記接続詞／接続助詞辞書を参照し、当該接続詞又は接続助詞の接続の意味を抽出し、
次いで、抽出された接続の意味を、前記取得された自立語の拡張要素に付加する、
ことを特徴とする請求項１０ないし１３いずれか記載の情報抽出装置。
【請求項１４】
意図を表す表現を記載した意図表現辞書を有し、
前記深さ情報取得手段は、
前記取得された自立語が含まれる文節が有する意図表現に基づき、前記意図表現辞書を参照し、当該意図表現の意味を抽出し、
次いで、抽出された意図表現の意味を、前記取得された自立語の拡張要素に付加する、
ことを特徴とする請求項１０ないし１３いずれか記載の情報抽出装置。
【請求項１５】
前記深さ情報取得手段は、
取得された自立語が、一文中の最後尾の文節に含まれていた場合には、当該自立語の拡張要素に文末であることの表記を付加する、
ことを特徴とする請求項１１記載の情報抽出装置。
【請求項１６】
前記部分構造データ生成手段は、
前記深さ情報取得手段により取得した自立語が前記抽出キーを修飾する関係を示す修飾関係と、前記取得された自立語の拡張要素に付加されている接続の意味、意図表現の意味又は文末の表記と、
を前記取得された自立語と関連付けて、部分構造データとして生成する、
ことを特徴とする請求項９記載の情報抽出装置。
【請求項１７】
請求項１ないし８記載の情報抽出方法をコンピュータに実行させる情報抽出プログラム。
【請求項１８】
請求項１７記載の情報抽出プログラムが記録された記録媒体。
【請求項１９】
文書の情報を抽出する情報抽出方法において、
自立語の係り受け関係、文節の品詞情報を示す文節品詞又は文節の分類情報を示す文節種を取得する言語情報取得ステップと、
前記文節品詞に対応づけて前記文節種を定めた抽出キー選出規則を参照して、抽出キーを選択する抽出キー選択ステップと、
前記文節品詞、及び、前記係り受け関係に基づいて定められた拡張規則を前記抽出キーに基づき参照し、前記拡張規則に適合する文節を前記文章から抽出して拡張構造要素を生成する拡張構造要素生成ステップと、
を有することを特徴とする情報抽出方法。
【請求項２０】
前記文節品詞は、用言性文節、体言性文節、サ変性文節、コピュラ文節、形容性文節、副詞性文節、連体性文節、接続性文節又は不定文節、のいずれかであり、
前記文節種は、文末、読点、係り、切断又は不定、のいずれか、
であることを特徴とする請求項１９記載の情報抽出方法。
【請求項２１】
前記拡張構造要素は、
用言性文節、体言性文節、サ変性文節、コピュラ文節、形容性文節、副詞性文節、連体性文節、接続性文節、若しくは、不定文節、のいずれかの基本単位、又は、該基本単位の組み合わせにより構成される、
ことを特徴とする請求項１９記載の情報抽出方法。
【請求項２２】
前記基本単位の各文節は、読点、文末、係り無し、係り又は不定、のいずれか一つの文節種を有する、
ことを特徴とする請求項２１記載の情報抽出方法。
【請求項２３】
前記抽出キー選択ステップは、
不定属性を持たない用言性文節、
不定属性を持たないサ変性文節、
コピュラ性文節、
文末、読点、および切断のいずれかの属性を有する形容性文節、
文末か切断の属性を有する副詞性文節、
文末か切断の属性を有する体言性文節、のいずれかを前記抽出キーとして選択する、
ことを特徴とする請求項１９ないし２２いずれか記載の情報抽出方法。
【請求項２４】
前記拡張構造要素生成ステップは、
前記抽出キー選択ステップにより選択された前記抽出キーを前記文章から文節を抽出するための拡張対象文節として、該拡張対象文節が、用言性文節、サ変性文節、コピュラ文節、形容性文節、又は副詞性文節、の場合、
当該拡張対象文節に対し係りの属性を有する、用言性文節、サ変性文節、形容性文節、体言性文節、又は、副詞性文節を該抽出キーに追加して拡張構造要素を生成する前方拡張処理ステップを有し、
前記前方拡張処理ステップにより追加される文節が、用言性文節、サ変性文節、形容性文節、又は、体言性文節の場合、当該文節を前記拡張対象文節として、更に前記前方拡張処理ステップを行う、
ことを特徴とする請求項１９ないし２３いずれか記載の情報抽出方法。
【請求項２５】
前記拡張構造要素生成ステップは、
前記抽出キー選択ステップにより選択された前記抽出キーを前記文章から文節を抽出するための拡張対象文節として、該拡張対象文節が体言性文節の場合、
当該拡張対象文節に対し係りの属性を有する、形容性文節、体言性文節又は副詞性文節、を該抽出キーに追加して拡張構造要素を生成する前方拡張処理ステップを有し、
前記前方拡張処理ステップにより追加される文節が、形容性文節又は体言性文節の場合、当該文節を前記拡張対象文節として、更に前記前方拡張処理ステップを行う、
ことを特徴とする請求項１９ないし２３いずれか記載の情報抽出方法。
【請求項２６】
前記拡張構造要素生成ステップは、
前記抽出キー選択ステップにより選択された前記抽出キーを前記文章から文節を抽出するための拡張対象文節として、該拡張対象文節が係りの属性を有する、用言性文節、サ変性文節、形容性文節又は副詞性文節、の場合であって、
当該拡張対象文節の係り先文節が、体言性文節の場合、前記抽出キーに係り先の文節を追加して拡張構造要素を生成する後方拡張処理ステップを有し、
前記後方拡張処理ステップにより追加される体言性文節が係りの属性を有する場合であって、追加される体言性文節の係り先文節が体言性文節の場合、当該文節を前記拡張対象文節として、更に前記後方拡張処理ステップを行う、
ことを特徴とする請求項１９ないし２３いずれか記載の情報抽出方法。
【請求項２７】
前記拡張構造要素生成ステップは、
前記抽出キー選択ステップにより選択された前記抽出キーを前記文章から文節を抽出するための拡張対象文節として、該拡張対象文節が係りの属性を有する、体言性文節の場合であって、
当該拡張対象文節の係り先文節が、体言性文節又はコピュラ文節の場合、前記抽出キーに係り先の文節を追加して拡張構造要素を生成する後方拡張処理ステップを有し、
前記後方拡張処理ステップにより追加される体言性文節が係りの属性を有する場合であって、追加される体言性文節の係り先文節が体言性文節の場合、当該文節を前記拡張対象文節として、更に前記後方拡張処理ステップを行う、
ことを特徴とする請求項１９ないし２３いずれか記載の情報抽出方法。
【請求項２８】
文書の情報を抽出する情報抽出装置において、
自立語の係り受け関係、文節の品詞情報を示す文節品詞又は文節の分類情報を示す文節種を取得する言語情報取得手段と、
前記文節品詞に対応づけて前記文節種を定めた抽出キー選出規則を参照して、抽出キーを選択する抽出キー選択手段と、
前記文節品詞、及び、前記係り受け関係に基づいて定められた拡張規則を前記抽出キーに基づき参照し、前記拡張規則に適合する文節を前記文章から抽出して拡張構造要素を生成する拡張構造要素生成手段と、
を有することを特徴とする情報抽出装置。
【請求項２９】
前記文節品詞は、用言性文節、体言性文節、サ変性文節、コピュラ文節、形容性文節、副詞性文節、連体性文節、接続性文節又は不定文節、のいずれかであり、
前記文節種は、文末、読点、係り、切断又は不定、のいずれか、
であることを特徴とする請求項２８記載の情報抽出装置。
【請求項３０】
前記拡張構造要素は、
用言性文節、体言性文節、サ変性文節、コピュラ文節、形容性文節、副詞性文節、連体性文節、接続性文節、若しくは、不定文節、のいずれかの基本単位、又は、該基本単位の組み合わせにより構成される、
ことを特徴とする請求項２８記載の情報抽出装置。
【請求項３１】
前記基本単位の各文節は、読点、文末、係り無し、係り又は不定、のいずれか一つの文節種を有する、
ことを特徴とする請求項２９情報抽出装置。
【請求項３２】
前記抽出キー選択手段は、
不定属性を持たない用言性文節、
不定属性を持たないサ変性文節、
コピュラ性文節、
文末、読点、および切断のいずれかの属性を有する形容性文節、
文末か切断の属性を有する副詞性文節、
文末か切断の属性を有する体言性文節、のいずれかを前記抽出キーとして選択する、
ことを特徴とする請求項２８ないし３１いずれか記載の情報抽出装置。
【請求項３３】
前記拡張構造要素生成手段は、
前記抽出キー選択手段により選択された前記抽出キーを前記文章から文節を抽出するための拡張対象文節として、該拡張対象文節が、用言性文節、サ変性文節、コピュラ文節、形容性文節、又は副詞性文節、の場合、
当該拡張対象文節に対し係りの属性を有する、用言性文節、サ変性文節、形容性文節、体言性文節、又は、副詞性文節を該抽出キーに追加して拡張構造要素を生成する前方拡張処理手段を有し、
前記前方拡張処理手段により追加される文節が、用言性文節、サ変性文節、形容性文節、又は、体言性文節の場合、当該文節を前記拡張対象文節として、更に前記前方拡張処理手段を行う、
ことを特徴とする請求項２８ないし３２いずれか記載の情報抽出装置。
【請求項３４】
前記拡張構造要素生成手段は、
前記抽出キー選択手段により選択された前記抽出キーを前記文章から文節を抽出するための拡張対象文節として、該拡張対象文節が体言性文節の場合、
当該拡張対象文節に対し係りの属性を有する、形容性文節、体言性文節又は副詞性文節、を該抽出キーに追加して拡張構造要素を生成する前方拡張処理手段を有し、
前記前方拡張処理手段により追加される文節が、形容性文節又は体言性文節の場合、当該文節を前記拡張対象文節として、更に前記前方拡張処理手段を行う、
ことを特徴とする請求項２８ないし３２いずれか記載の情報抽出装置。
【請求項３５】
前記拡張構造要素生成手段は、
前記抽出キー選択手段により選択された前記抽出キーを前記文章から文節を抽出するための拡張対象文節として、該拡張対象文節が係りの属性を有する、用言性文節、サ変性文節、形容性文節又は副詞性文節、の場合であって、
当該拡張対象文節の係り先文節が、体言性文節の場合、前記抽出キーに係り先の文節を追加して拡張構造要素を生成する後方拡張処理手段を有し、
前記後方拡張処理手段により追加される体言性文節が係りの属性を有する場合であって、追加される体言性文節の係り先文節が体言性文節の場合、当該文節を前記拡張対象文節として、更に前記後方拡張処理手段を行う、
ことを特徴とする請求項２８ないし３２いずれか記載の情報抽出装置。
【請求項３６】
前記拡張構造要素生成手段は、
前記抽出キー選択手段により選択された前記抽出キーを前記文章から文節を抽出するための拡張対象文節として、該拡張対象文節が係りの属性を有する、体言性文節の場合であって、
当該拡張対象文節の係り先文節が、体言性文節又はコピュラ文節の場合、前記抽出キーに係り先の文節を追加して拡張構造要素を生成する後方拡張処理手段を有し、
前記後方拡張処理手段により追加される体言性文節が係りの属性を有する場合であって、追加される体言性文節の係り先文節が体言性文節の場合、当該文節を前記拡張対象文節として、更に前記後方拡張処理手段を行う、
ことを特徴とする請求項２８ないし３２いずれか記載の情報抽出方法。
【請求項３７】
請求項１９ないし２７記載の情報抽出方法をコンピュータに実行させる情報抽出プログラム。
【請求項３８】
請求項３７記載の情報抽出プログラムが記録された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書の要約や文書検索などのために、文書情報を抽出する情報抽出方法、情報抽出装置、情報抽出プログラム及びその記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
大量の電子化文書データが流通するようになり、文書や文書群の簡便な管理、再利用の方法が求められている。こうした電子化文書データの再利用を活性化させる方策の一つに、文書検索、文書分類、文書間比較などの、文書のトピックを抽出して、テキストを処理する技術が提案されている。また、文書の閲覧性を高めるための文書要約やダイジェスト生成などにおいても、文書中のトピック抽出技術が必要である。文書の分析や、文書の閲覧支援の際には、文書のトピック抽出にどのような処理を行うかが、後工程での処理に大きく影響する。
【０００３】
従来、文書処理の際の処理単位として、キーワードや、共起キーワード、係り受けが成立する２文節の情報、などが提案されている。しかし、文書の内容を表現するには、これらから得られる情報では、意味のあるトピックを表現するにはあまりにも情報が少ない。
これに対し、文書検索の単位として構文的機能単位を用いる方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。構文的機能単位とは、具体的には、名詞連続からなる名詞句、格成分と述語からなる動詞句、助詞「の」で連結された名詞などである。
しかしながら、特許文献１記載の方法では、これらの単位の拡張方法について言及がない。実際に文書を処理する場合、規定の単位での処理に加え、さらに拡張した単位での処理が可能であることが望ましい。なぜなら規定の単位で効果が得られない場合でも、拡張単位で効果が得られる場合があるからである。たとえば、文書検索システムにおいて、クエリーとなるキーワードに加えて、その拡張である「関連語」を利用した検索を行う方法は、検索精度を向上させるための施策として有効であることが知られている。ニュース文書間の記事内容の比較を行い、ダイジェストを生成する場合においても、ニュース文書中の基本トピック単位を抽出し、その上で、トピックの展開経緯を示す語句を取得し、基本トピック単位に付加した拡張トピック単位を生成することで、トピック単位間の類似や差異に加え、さらにトピックの展開経緯を見つけ出すことが可能となる。また、基本トピック単位同士では類似度が低かった文書が、拡張トピック単位で扱うことで、付加された情報により類似度が高くなる相乗効果も期待できる。
これに対し、対象文書を係り受け解析して、その結果を構文木や線形リストの形式で記憶し、単語と位置関係の頻出パタンを制約条件やパラメータを用いて自動抽出する方法が提案されている（例えば、特許文献２参照。）。特許文献２記載の方法は、頻出パタン内の語数が多い場合、文書の内容を表現するのに豊富な情報が取得可能となる場合がある。
【特許文献１】特許第3040945号公報
【特許文献２】特許第3353829号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献２記載の方法では、対象文書の種類によっては頻出パタンが抽出できないことがある。例えば、コールセンターなどで蓄積されるテキスト登録作法にぶれの少ない文書データでは、単語と位置関係を用いて有効に頻出パタンを取得できる可能性があるが、ニュースやアンケートなどの文書のように、扱う内容も記述作法も書き手の任意である文書データでは、単語と位置関係の頻度を計量しても頻出パタンが取れない。
【０００５】
また、構文木や線形リストの構築ステップが入るため、処理の際に多くの記憶容量を要することが想定され、実用的ではない。さらに、構文木や線形リストから、分析単位としての頻出パタンを抽出する際には、パタンを指定する制約条件が必要であるが、この制約条件の登録は言語処理分野の専門知識がないと困難である。
【０００６】
本発明は、上記問題に鑑み、対象の文書に依存せず、文書または文書群の管理、閲覧、分析、再利用などを精度よくかつ簡便に実現できる情報抽出方法、情報抽出装置、情報抽出プログラム又は情報抽出プログラムが記録された記録媒体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】
【０００７】
上記問題に鑑み、本発明は、文書の情報を抽出する情報抽出方法において、自立語の係り受け関係を取得する言語情報取得ステップと、言語情報取得ステップにより該文書から取得された一の自立語と、他の自立語との係り受け関係の強さを表す深さ情報を取得する深さ情報取得ステップと、深さ情報取得ステップにより取得した各自立語の深さ情報に基づき、一の自立語の、所定の値以上の深さ情報を有する自立語から成る部分構造データを生成する部分構造データ生成ステップと、を有することを特徴とする。
【０００８】
本発明によれば、対象の文書に依存せず、文書または文書群の管理、閲覧、分析、再利用などを精度よくかつ簡便に実現できる情報抽出方法を提供することができる。
【０００９】
また、本発明の一局面において、言語情報取得ステップは、係り元の自立語毎に係り先の自立語を取得し、深さ情報取得ステップは、自立語のうち所定の用言を抽出キーに選択する抽出キー選択ステップと、選択された抽出キーが係り先となっている自立語を取得して、該自立語に初期値の深さ情報を付与する自立語取得ステップと、取得された自立語が係り先となっている係り先自立語を取得して、該係り先自立語の深さ情報として、取得された自立語の深さ情報の値に所定値加算した値を付与する深さ情報加算ステップと、を有することを特徴とする。「取得された自立語」は抽出キーを修飾する自立語であり、係り先自立語は、「抽出キーを修飾する自立語」を修飾する自立語となる。したがって、深さ情報加算ステップは、修飾関係のある自立語を次々と辿り、深さ情報を所定値加算していく。修飾関係のある自立語を全て辿ったら、当該抽出キーについての深さ情報加算ステップは終了する。なお、「初期値」は例えば０（ゼロ）であり、深さ情報は０から、所定値ずつ加算されていく。所定値は、好適には１であるが、修飾関係に応じて所定値の大きさを一定ではなく変化させてもよい。例えば、用言を修飾する場合は深さ情報を大きく加算し、体言を修飾する場合は深さ情報の加算値を少なくする、などである。
【００１０】
本発明によれば、抽出キーとして用言を用い、該抽出キーを直接連用修飾している自立語、さらに抽出した自立語を修飾している自立語を文中からあるだけ抽出することで、部分構造要素の抽出範囲を自動的に規定でき、情報豊富な文書情報を抽出することができる。なお、抽出キーが直接修飾している自立語を抽出し、抽出した該自立語を修飾している自立語を更に文中からあるだけ抽出する処理を行ってもよい。
【００１１】
また、本発明の一局面において、言語情報取得ステップは、係り元の自立語毎に係り先の自立語を取得し、深さ情報取得ステップは、自立語のうち所定の体言を抽出キーに選択する抽出キー選択ステップと、選択された抽出キーが係り先となっている自立語を取得して、該自立語に初期値の深さ情報を付与する自立語取得ステップと、取得された自立語が係り先となっている係り先自立語を取得して、該係り先自立語の深さ情報として、取得された自立語の深さ情報の値に所定値加算した値を付与する深さ情報加算ステップと、を有することを特徴とする。
【００１２】
本発明によれば、抽出キーとして体言を用い、該抽出キーを直接連体修飾している自立語、さらに抽出した自立語を修飾している自立語を文中からあるだけ抽出することで、部分構造要素の抽出範囲を自動的に規定でき、情報豊富な文書情報を抽出することができる。
【００１３】
また、本発明の一局面において、深さ情報取得ステップは、深さ情報の値を指定する深さ情報指定ステップを有し、深さ情報の値が前記深さ情報指定ステップにより指定された値以下の深さ情報の自立語を取得する、ことを特徴とする。
【００１４】
本発明によれば、ユーザの指定した深さまでの修飾関係解析で解析処理を中止し、次の用言又は体言を抽出キーとした修飾関係解析へ移ることで、全体の解析時間を短縮することが可能になり、効率のよい処理が実現できる。
【００１５】
また、本発明の一局面において、接続助詞又は接続助詞が記載された接続詞／接続助詞辞書を有し、深さ情報取得ステップは、取得された自立語が含まれる文節が有する接続詞又は接続助詞に基づき、接続詞／接続助詞辞書を参照し、当該接続詞又は接続助詞の接続の意味を抽出し、次いで、抽出された接続の意味を、取得された自立語の拡張要素に付加する、ことを特徴とする。
【００１６】
本発明によれば、抽出した自立語に接続の意味を付加することができ、文書処理の際に文書の展開経緯を見つけ出すことが可能となる。
【００１７】
また、本発明の一局面において、意図を表す表現を記載した意図表現辞書を有し、深さ情報取得ステップは、記取得された自立語が含まれる文節が有する意図表現に基づき、意図表現辞書を参照し、当該意図表現の意味を抽出し、次いで、抽出された意図表現の意味を、取得された自立語の拡張要素に付加する、ことを特徴とする。
【００１８】
本発明によれば、抽出した自立語に意図を表す意図表現を付加することができ、文書処理の際に、意図情報を有効に利用した処理が可能となる。
【００１９】
また、本発明の一局面において、深さ情報取得ステップは、取得された自立語が、一文中の最後尾の文節に含まれていた場合には、当該自立語の拡張要素に文末の表記を付加する、ことを特徴とする。
【００２０】
本発明によれば、抽出した自立語が一文中の最後尾の文節に含まれていた場合には、当該自立語の拡張要素に、文末の表記を付加することができ、文書処理の際に、文末体言句を有効に利用した処理が可能となる。
【００２１】
また、本発明の一局面において、部分構造データ生成ステップは、深さ情報取得ステップにより取得した自立語が抽出キーを修飾する関係を示す修飾関係と、取得された自立語の拡張要素に付加されている接続の意味、意図表現の意味又は文末の表記とを、前記取得された自立語と関連付けて部分構造データを生成する、ことを特徴とする。
【００２２】
本発明によれば、抽出された拡張部分構造要素から文書情報を抽出生成する際に、深さ情報を指定して、文書情報の内容量をユーザの任意で増減して文書情報を抽出することができる。
【００２３】
また、本発明は、文書の情報を抽出する情報抽出装置において、自立語の係り受け関係を取得する言語情報取得手段と、言語情報取得手段により該文書から取得された一の自立語と、他の自立語との係り受け関係の強さを表す深さ情報を取得する深さ情報取得手段と、  深さ情報取得手段により取得した各自立語の深さ情報に基づき、一の自立語の、所定の値以上の深さ情報を有する自立語から成る部分構造データを生成する部分構造データ生成手段と、を有することを特徴とする。
【００２４】
また、本発明の一局面において、言語情報取得手段は、係り元の自立語毎に係り先の自立語を取得し、深さ情報取得手段は、自立語のうち所定の用言を抽出キーに選択する抽出キー選択手段と、選択された抽出キーが係り先となっている自立語を取得して、該自立語に初期値の深さ情報を付与する自立語取得手段と、取得された自立語が係り先となっている係り先自立語を取得して、該係り先自立語の深さ情報として、取得された自立語の深さ情報の値に所定値加算した値を付与する深さ情報加算手段と、を有することを特徴とする。
【００２５】
また、本発明の一局面において、言語情報取得手段は、係り元の自立語毎に係り先の自立語を取得し、深さ情報取得手段は、自立語のうち所定の体言を抽出キーに選択する抽出キー選択手段と、選択された抽出キーが係り先となっている係り先自立語を取得して、該自立語に初期値の深さ情報を付与する自立語取得手段と、取得された自立語が係り先となっている係り先自立語を取得して、該係り先自立語の深さ情報として、取得された自立語の深さ情報の値に所定値加算した値を付与する深さ情報加算手段と、を有することを特徴とする。
【００２６】
また、本発明の一局面において、深さ情報取得手段は、深さ情報の値を指定する深さ情報指定手段を有し、深さ情報の値が前記深さ情報指定手段により指定された値以下の深さ情報の自立語を取得する、ことを特徴とする。
【００２７】
また、本発明の一局面において、接続助詞又は接続助詞が記載された接続詞／接続助詞辞書を有し、深さ情報取得手段は、取得された自立語が含まれる文節が有する接続詞又は接続助詞に基づき、前記接続詞／接続助詞辞書を参照し、当該接続詞又は接続助詞の接続の意味を抽出し、次いで、抽出された接続の意味を、取得された自立語の拡張要素に付加する、ことを特徴とする。
【００２８】
また、本発明の一局面において、意図を表す表現を記載した意図表現辞書を有し、深さ情報取得手段は、取得された自立語が含まれる文節が有する意図表現に基づき、意図表現辞書を参照し、当該意図表現の意味を抽出し、次いで、抽出された意図表現の意味を、取得された自立語の拡張要素に付加する、ことを特徴とする。
【００２９】
また、本発明の一局面において、深さ情報取得手段は、取得された自立語が、一文中の最後尾の文節に含まれていた場合には、当該自立語の拡張要素に文末の表記を付加する、ことを特徴とする。
【００３０】
また、部分構造データ生成手段は、深さ情報取得手段により取得した自立語が抽出キーを修飾する関係を示す修飾関係と、取得された自立語の拡張要素に付加されている接続の意味、意図表現の意味又は文末の表記とを、取得された自立語と関連付けて部分構造データを生成する、ことを特徴とする。
【００３１】
また、本発明は、上記の情報抽出方法をコンピュータに実行させる情報抽出プログラムを提供する。また、本発明は、情報抽出プログラムが記録された記録媒体を提供する。
【００３２】
また、本発明は、文書の情報を抽出する情報抽出方法において、自立語の係り受け関係、文節の品詞情報を示す文節品詞又は文節の分類情報を示す文節種を取得する言語情報取得ステップと、文節品詞に対応づけて文節種を定めた抽出キー選出規則を参照して、抽出キーを選択する抽出キー選択ステップと、文節品詞、及び、係り受け関係に基づいて定められた拡張規則を抽出キーに基づき参照し、拡張規則に適合する文節を文章から抽出して拡張構造要素を生成する拡張構造要素生成ステップと、を有することを特徴とする。
【００３３】
本発明によれば、拡張構造要素の抽出キーの選出規則を設け、また、拡張構造要素となる文節を選出する際の拡張規則を設けたことで、網羅的かつ冗長性の小さい拡張構造要素を生成できる。
【００３４】
また、本発明の一形態において、文節品詞は、用言性文節、体言性文節、サ変性文節、コピュラ文節、形容性文節、副詞性文節、連体性文節、接続性文節又は不定文節、のいずれかであり、文節種は、文末、読点、係り、切断又は不定、のいずれか、であることを特徴とする。
【００３５】
また、本発明の一形態において、拡張構造要素は、用言性文節、体言性文節、サ変性文節、コピュラ文節、形容性文節、副詞性文節、連体性文節、接続性文節、若しくは、不定文節、のいずれかの基本単位、又は、該基本単位の組み合わせにより構成される、ことを特徴とする。
【００３６】
また、本発明の一形態において、基本単位の各文節は、読点、文末、係り無し、係り又は不定、のいずれか一つの文節種を有する、ことを特徴とする。
【００３７】
また、本発明の一形態において、抽出キー選択ステップは、不定属性を持たない用言性文節、不定属性を持たないサ変性文節、コピュラ性文節、文末、読点、および切断のいずれかの属性を有する形容性文節、文末か切断の属性を有する副詞性文節、文末か切断の属性を有する体言性文節、のいずれかを前記抽出キーとして選択する、ことを特徴とする。
【００３８】
また、本発明の一形態において、拡張構造要素生成ステップは、抽出キー選択ステップにより選択された前記抽出キーを、文章から文節を抽出するための拡張対象文節として、該拡張対象文節が、用言性文節、サ変性文節、コピュラ文節、形容性文節、又は副詞性文節、の場合、当該拡張対象文節に対し係りの属性を有する、用言性文節、サ変性文節、形容性文節、体言性文節、又は、副詞性文節を該抽出キーに追加して拡張構造要素を生成する前方拡張処理ステップを有し、前方拡張処理ステップにより追加される文節が、用言性文節、サ変性文節、形容性文節、又は、体言性文節の場合、当該文節を拡張対象文節として、更に前記前方拡張処理ステップを行う、ことを特徴とする。
【００３９】
また、本発明の一形態において、部分構造データ生成ステップは、抽出キー選択ステップにより選択された抽出キーを、文章から文節を抽出するための拡張対象文節として、該拡張対象文節が体言性文節の場合、当該拡張対象文節に対し係りの属性を有する、形容性文節、体言性文節又は副詞性文節、を該抽出キーに追加して拡張構造要素を生成する前方拡張処理ステップを有し、前方拡張処理ステップにより追加される文節が、形容性文節又は体言性文節の場合、文節を拡張対象文節として、更に前方拡張処理ステップを行う、ことを特徴とする。
【００４０】
また、本発明の一形態において、部分構造データ生成ステップは、抽出キー選択ステップにより選択された抽出キーを、文章から文節を抽出するための拡張対象文節として、該拡張対象文節が係りの属性を有する、用言性文節、サ変性文節、形容性文節又は副詞性文節、の場合であって、当該拡張対象文節の係り先文節が、体言性文節の場合、抽出キーに係り先の文節を追加して拡張構造要素を生成する後方拡張処理ステップを有し、後方拡張処理ステップにより追加される体言性文節が係りの属性を有する場合であって、追加される体言性文節の係り先文節が体言性文節の場合、当該文節を前記拡張対象文節として、更に前記後方拡張処理ステップを行う、ことを特徴とする。
【００４１】
また、本発明の一形態において、部分構造データ生成ステップは、抽出キー選択ステップにより選択された抽出キーを文章から文節を抽出するための拡張対象文節として、該拡張対象文節が係りの属性を有する、体言性文節の場合であって、当該拡張対象文節の係り先文節が、体言性文節又はコピュラ文節の場合、抽出キーに係り先の文節を追加して拡張構造要素を生成する後方拡張処理ステップを有し、後方拡張処理ステップにより追加される体言性文節が係りの属性を有する場合であって、追加される体言性文節の係り先文節が体言性文節の場合、当該文節を拡張対象文節として、更に後方拡張処理ステップを行う、ことを特徴とする。
【００４２】
また、本発明は、文書の情報を抽出する情報抽出装置において、自立語の係り受け関係、文節の品詞情報を示す文節品詞又は文節の分類情報を示す文節種を取得する言語情報取得手段と、文節品詞に対応づけて文節種を定めた抽出キー選出規則を参照して、抽出キーを選択する抽出キー選択手段と、文節品詞、及び、係り受け関係に基づいて定められた拡張規則を抽出キーに基づき参照し、拡張規則に適合する文節を前記文章から抽出して拡張構造要素を生成する拡張構造要素生成手段と、を有することを特徴とする。
【００４３】
また、本発明の一形態において、文節品詞は、用言性文節、体言性文節、サ変性文節、コピュラ文節、形容性文節、副詞性文節、連体性文節、接続性文節又は不定文節、のいずれかであり、文節種は、文末、読点、係り、切断又は不定、のいずれか、であることを特徴とする。
【００４４】
また、本発明の一形態において、拡張構造要素は、用言性文節、体言性文節、サ変性文節、コピュラ文節、形容性文節、副詞性文節、連体性文節、接続性文節、若しくは、不定文節、のいずれかの基本単位、又は、該基本単位の組み合わせにより構成される、ことを特徴とする。
【００４５】
また、本発明の一形態において、基本単位の各文節は、読点、文末、係り無し、係り又は不定、のいずれか一つの文節種を有する、ことを特徴とする。
【００４６】
また、本発明の一形態において、抽出キー選択手段は、不定属性を持たない用言性文節、不定属性を持たないサ変性文節、コピュラ性文節、文末、読点、および切断のいずれかの属性を有する形容性文節、文末か切断の属性を有する副詞性文節、文末か切断の属性を有する体言性文節、のいずれかを前記抽出キーとして選択する、ことを特徴とする。
【００４７】
また、本発明の一形態において、拡張構造要素生成手段は、抽出キー選択手段により選択された抽出キーを、文章から文節を抽出するための拡張対象文節として、該拡張対象文節が、用言性文節、サ変性文節、コピュラ文節、形容性文節、又は副詞性文節、の場合、当該拡張対象文節に対し係りの属性を有する、用言性文節、サ変性文節、形容性文節、体言性文節、又は、副詞性文節を該抽出キーに追加して拡張構造要素を生成する前方拡張処理手段を有し、前方拡張処理手段により追加される文節が、用言性文節、サ変性文節、形容性文節、又は、体言性文節の場合、当該文節を前記拡張対象文節として、更に前記前方拡張処理手段を行う、ことを特徴とする。
【００４８】
また、本発明の一形態において、部分構造データ生成手段は、抽出キー選択手段により選択された抽出キーを、文章から文節を抽出するための拡張対象文節として、該拡張対象文節が体言性文節の場合、拡張対象文節に対し係りの属性を有する、形容性文節、体言性文節又は副詞性文節、を該抽出キーに追加して拡張構造要素を生成する前方拡張処理手段を有し、前方拡張処理手段により追加される文節が、形容性文節又は体言性文節の場合、当該文節を拡張対象文節として、更に前方拡張処理手段を行う、ことを特徴とする。
【００４９】
また、本発明の一形態において、部分構造データ生成手段は、抽出キー選択手段により選択された抽出キーを、文章から文節を抽出するための拡張対象文節として、該拡張対象文節が係りの属性を有する、用言性文節、サ変性文節、形容性文節又は副詞性文節、の場合であって、当該拡張対象文節の係り先文節が、体言性文節の場合、抽出キーに係り先の文節を追加して拡張構造要素を生成する後方拡張処理手段を有し、後方拡張処理手段により追加される体言性文節が係りの属性を有する場合であって、追加される体言性文節の係り先文節が体言性文節の場合、当該文節を前記拡張対象文節として、更に前記後方拡張処理手段を行う、ことを特徴とする。
【００５０】
また、部分構造データ生成手段は、抽出キー選択手段により選択された抽出キーを文章から文節を抽出するための拡張対象文節として、該拡張対象文節が係りの属性を有する、体言性文節の場合であって、当該拡張対象文節の係り先文節が、体言性文節又はコピュラ文節の場合、前記抽出キーに係り先の文節を追加して拡張構造要素を生成する後方拡張処理手段を有し、後方拡張処理手段により追加される体言性文節が係りの属性を有する場合であって、追加される体言性文節の係り先文節が体言性文節の場合、当該文節を拡張対象文節として、更に後方拡張処理手段を行う、ことを特徴とする。
【００５１】
また、本発明は、請求項１９ないし２７記載の情報抽出方法をコンピュータに実行させる情報抽出プログラムを提供する。また、本発明は、情報抽出プログラムが記録された記録媒体を提供する。
【発明の効果】
【００５２】
対象の文書に依存せず、文書または文書群の管理、閲覧、分析、再利用などを精度よくかつ簡便に実現できる情報抽出方法、情報抽出装置、情報抽出プログラム又は情報抽出プログラムが記録された記録媒体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】
【００５３】
以下、本発明を実施するための最良の形態を図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。
【実施例１】
【００５４】
図１（ａ）は、本実施例における情報抽出処理の全体の流れを示すフローチャート図である。実線は処理の流れを示し、破線は処理対象データの流れを示す。また、各ステップは、各ステップに記載された、文書登録手段３１、言語情報取得手段３２、部分構造要素拡張抽出手段３３、部分構造データ生成手段３４、出力手段３５により実行される。
【００５５】
また、図１（ｂ）は、情報抽出装置の機能構成図を示す。情報抽出装置は、文書登録手段３１、言語情報取得手段３２、部分構造要素拡張抽出手段３３、部分構造データ生成手段３４、出力手段３５を有するように構成される。これらの手段が実行する処理について説明する。まず、情報抽出処理の全体の流れの概略を説明する。
【００５６】
（ステップＳ１）
情報抽出を開始すると、文書登録処理で文書を登録する。文書登録処理は、文書登録手段３１により実行される。
【００５７】
（ステップＳ２）
登録された文書は順に文書記憶手段１１に記憶される。登録対象文書を全て登録すると、記憶された文書から言語情報取得処理を行う。言語情報取得処理は、言語情報取得手段により実行される。
【００５８】
言語情報の取得は、たとえば、言語解析処理を実施して取得する方法、ユーザの指示を受けながら自動ないしは半自動で取得する方法など、既存の方法を用いる。言語情報とは、少なくとも、文書を構成する単語の情報、文節（ひとつの自立語か、ひとつの自立語にひとつ以上の付属語がついた形式の日本語文法上の一単位）情報、文節間係り受け関係情報のことを言う。
【００５９】
文節間係り受け関係とは、文節と文節の間に存在する文法的関係であり、たとえば、「私が食べた林檎。」という文では、体言性文節「私が」は、用言性文節「食べた」を文法的に修飾しており、「私が」が「食べた」に係る、もしくは係り受け関係にある、という。その係り受け関係名は格助詞「ガ」を伴うことから「ガ格連用修飾関係」という。連用修飾とは、ある文節が用言性文節を修飾する現象をさす。また、用言性文節「食べた」は、体言性文節「林檎。」を文法的に修飾しており、その係り受け関係名は「連体修飾関係」という。連体修飾とは、ある文節が体言性文節を修飾する現象をさす。また、係り受け関係名のうち、「並列」は、連体修飾の１バリエーションとして処理する。実施例では、「システムと」→「新システムとの」という文節対の係り受け関係である「並列」を、連体修飾扱いで処理する。ここで、用言とは、単独で文節になりうる自立語のうち、活用がある単語であり、たとえば動詞や形容詞の類を言う。用言性文節とは、用言を含み、述語を形成する文節を言う。実施例では、用言性文節以外は体言性文節としている。体言句は活用しない自立語で構成され、最後に位置する自立語が名詞類である連文節と定義する。サ変名詞の自立語は、用言性文節も体言性文節も生成するが、たとえば直後に助詞や断定の助動詞などがついていれば体言性文節、直後に補助動詞「する」「できる」などがついていれば、用言性文節、と付属語の接続のし方で、係り受け解析処理時にどちらか判断することができる。言語情報が付加された文書は順に言語情報記憶手段１２に記憶される。
【００６０】
（ステップＳ３）
登録文書全部の言語情報取得処理が終了すると、次に、記憶された言語情報が付加された文書に対し、部分構造要素拡張抽出処理を実行する。部分構造要素拡張抽出処理は、部分構造要素拡張抽出手段３３により実行される。
【００６１】
部分構造要素拡張抽出手段３３は、図１（ｂ）に示すように、深さ情報取得手段３３０を有し、深さ情報取得手段３３０は、抽出キー選択手段３３１、自立語取得手段３３２、深さ情報加算手段３３３、深さ情報指定手段３３４とを有する。
【００６２】
深さ情報取得手段３３０は、言語情報取得処理（Ｓ２）により該文書から取得された一の自立語（以下、抽出キーという）と、他の自立語との係り受け関係の強さを表す深さ情報を取得する。深さ情報取得手段３３０により、抽出キーと他の各自立語との係り受け関係の強さが深さ情報で表される。
【００６３】
抽出キー選択手段３３１は、文書を構成する用言又は体言の自立語を、文書の末尾から順に抽出キーとして抽出する。自立語取得手段３３２は、選択された抽出キーが係り先となっている自立語を全て取得する。そして、各自立語に初期値の深さ情報、例えば０を付与する。したがって、抽出キーを直接修飾する自立語の深さ情報は０となる。深さ情報加算手段３３３は、取得された自立語が係り先となっている自立語（以下、係り先自立語という）を取得して、係り先自立語の深さ情報として、取得された自立語の深さ情報の値に所定値加算した値を付与する。したがって、係り先自立語の深さ情報は、係り先自立語が深さ情報０の自立語を修飾するのであれば、所定値（例えば１）を０に加算して１の深さ情報となる。同様に、係り先自立語が、深さ情報１の自立語を修飾するのであれば、深さ情報は２となる。深さ情報指定手段３３４は、深さ情報の値を指定する。深さ情報指定手段３３４により深さ情報の指定があった場合は、指定された値以下の深さ情報の自立語を取得して情報抽出処理を終了する。
【００６４】
一文書の一文毎に、言語情報を用いて、部分構造要素拡張抽出を行う。一文の部分構造要素拡張抽出が終了すると、抽出結果は部分構造要素記憶手段１３に記憶され、また次の文の言語情報が付加された文書から、同様に部分構造要素拡張抽出処理と記憶を実行する。一文書の全文に対して部分構造要素拡張抽出処理と記憶が終了すると、次の文書の先頭文から、同様の拡張部分構造要素抽出処理と記憶を実行する。
【００６５】
（ステップＳ４）
全ての登録文書に対して部分構造要素拡張抽出処理と記憶が終了すると、部分構造要素記憶手段１３に記憶された拡張部分構造要素の先頭から順に、部分構造データを生成する部分構造データ生成処理を実行する。部分構造データ生成処理は、部分構造データ生成手段３４により実行される。
【００６６】
生成された部分構造データを順に部分構造データ記憶手段１４に記憶し、所定の表示手段で表示され、全ての部分構造要素に対して部分構造データ生成処理と記憶と表示が終了すると、情報抽出処理を終了する。
【００６７】
続いて、言語情報取得処理（Ｓ２）、部分構造要素抽出処理（Ｓ３）、部分構造データ生成処理（Ｓ４）について詳細に説明する。
【００６８】
〔言語情報取得処理〕
Ｓ２１）まず、文書の先頭から１文を取り出し、言語解析処理を行ない言語情報を取得する。
Ｓ２２）言語解析処理は、既存の方法を用い、文中の単語の情報、文節の情報、係り受け関係の情報を取得する。例文の言語情報取得結果は上述の図２のようになる。
Ｓ２３）１文の言語解析処理が終了したら、言語情報取得済みの文を言語情報記憶手段１２に記憶する。
Ｓ２４）登録文書に次の文があったら、Ｓ２１）へ戻り次の文を対象に、言語解析を実施する。この操作を文書中の文がなくなるまで行い、全文の言語解析処理を終了したら、部分構造要素拡張抽出処理に進む。
【００６９】
図２は言語解析の結果得られた言語情報取得結果の一例である。図２の言語情報取得結果は、「でもいずれ、現在所有しているシステムと新システムとのパフォーマンスの差が開けば、コンシューマーや企業はこうした新システムを購入したくなるということ。」を例文とした。
【００７０】
言語解析の結果得られる言語情報付き文書は、１文節２行で表現され、第一行は、先頭から、「該当文節の文節番号」、「該当文節の係り先の文節番号」、「係り先文節への係り受け関係名」、「矢印」、「該当文節の表記」、「文節属性」で構成されている。文節属性とは、その文節が体言性か、用言性かの別をいう。
【００７１】
第二行は、該当文節の構成単語情報であり、該当文節の先頭単語から、単語の表記、品詞のペアが、該当文節の構成単語数分、記載されている。図２の文書の最初の文節「でも、」を例に挙げると、文節番号が[0]であり、係り先文節は文節[14]であり、係り先文節への係り受け関係名は、連用修飾であり、この文節の表記は[でも、]であり、文節属性は体言性である。その構成単語は、接続詞「でも」と、読点「、」であることを示している。
【００７２】
〔部分構造要素拡張抽出処理〕
図２の言語情報取得結果を用いて、部分構造要素拡張抽出処理を説明する。まず、全ての深さ階層の拡張部分構造要素を抽出する場合について説明する。
【００７３】
始めに、部分構造要素拡張抽出処理が行われた結果について簡単に説明する。図３及び図４は、図２の言語情報取得結果から拡張部分構造要素を抽出した抽出例である。１抽出キーについて、関係自立語の行が０個以上付帯した形式で、抽出キーの行は、抽出キーの種類（用言か体言）、抽出キーの表記、抽出キーの属性として品詞を抽出している。関係自立語の行は、関係の深さ（０から１ずつ加算の整数値）、抽出した単語の表記、属性としての品詞、抽出キーとの係り受けにおける修飾関係名、拡張要素（０個以上の可変数）を抽出している。拡張要素には、後述するように、意図表現や接続の意味などが付加される。拡張要素は、トピックの展開経緯を示したり、トピック単位間の類似や差異に加える。また、単語の表記や品詞名では類似度の低かった文書が、拡張要素の情報により類似度が高くなる効果も期待できる。
【００７４】
部分構造要素拡張抽出処理は、関係の深さ、単語の表記、属性としての品詞、抽出キーとの係り受けにおける修飾関係名、拡張要素、の各要素を一文から抽出することで部分構造要素拡張抽出を行う。図３又は図４の抽出された拡張部分構造要素に基づき、部分構造データが生成される。
【００７５】
（用言「いう」を抽出キーとする部分構造要素の抽出）
図５（ａ）は、用言を抽出キーとして拡張部分構造要素を抽出する場合の処理の流れを示すフローチャート図である。図５（ａ）のフローチャート図は、下記１）〜１０１）の処理の方針を示す。まず、図３の言語情報取得結果を参照して、文末から順に用言を１つづつ抽出キーとして抽出する（Ｓ１０１）。抽出キーが抽出されたら、抽出キーが意図表現を有するか否か後述の辞書を参照し、意図表現を有すれば抽出する（Ｓ１０２）。次いで、抽出キーを連用修飾する自立語を抽出して、それらの深さ情報を初期値０とし（Ｓ１０３）、また、深さ情報０の自立語が含まれる文節に意図表現があればそれを抽出する（Ｓ１０４）。次いで、深さ情報をカウントするカウント定数ｋに０を入力する。
【００７６】
なお、ステップＳ１０３の処理を、「抽出キー「が」直接修飾する自立語を深さ情報０の自立語として抽出」とすることで、抽出キーが係り元となる係り受け関係についても抽出できる。下記１）〜１０１）では、抽出キーが係り元となる係り受け関係についても抽出する（処理８）、１６３））。
【００７７】
次いで、深さ情報ｋ（＝０）の自立語を修飾する自立語を抽出して、抽出された自立語にｋ＋１（＝１）の深さ情報を付与する。また、深さ情報ｋ＋１の自立語が含まれる文節に意図表現があればそれを抽出する（Ｓ１０７）。
【００７８】
次いで、深さ情報がｋ（＝０）の自立語（抽出キーを連用修飾する自立語）が他にあれば、ステップＳ１０６〜Ｓ１０７を繰り返す（Ｓ１０８）。
【００７９】
次いで、深さ情報ｋ＋１（＝１）の自立語を修飾する自立語があるか否か判定し、あれば（ステップＳ１０９のＮ）、ｋにｋ＋１を入力する（Ｓ１１０）。ここまでの処理で、深さ情報０と１の自立語が抽出され、カウント定数ｋは１になった。ステップＳ１０６〜Ｓ１０７を繰り返すことで、１つの抽出キーについて、係り受け関係がなくなるまでカウント定数ｋがインクリメントされ、係り先となった自立語にカウント定数ｋの値が深さ情報として付与される。
【００８０】
深さ情報ｋ＋１の自立を修飾する自立語がなければ（ステップＳ１０９のＹ）、次の用言を抽出キーとして同様の処理を繰り返す（ステップＳ１１１のＮ）。全ての用言について処理が終了したら（ステップＳ１１１のＹ）、図５（ａ）の処理が終了する。
【００８１】
続いて、図５（ａ）の部分構造要素抽出処理について例文に基づき詳細に説明する。なお、部分構造要素抽出処理では、図６に示す辞書を使用する。図６（ａ）は、接続助詞と接続詞と接続の意味の対応が記述された辞書の例であり、接続助詞、もしくは接続詞の表記と品詞と、対応する接続の意味が記載されている。図６（ｂ）は、意図を示す表現と意図の対応が記述された辞書の例であり、意図を表現する語の表記と品詞と対応する意図が記載されている。
【００８２】
１）まず、言語情報記憶手段１２から、先頭から１文分の言語情報付き図２の文を取り出し、最後尾の文節から、用言を検索する。図２では最後尾の文節は文節番号[16]の文節である。
２）文節番号[16]は、体言性文節であるため、文節番号[15]を検査する。文節番号[15]は、用言性文節であるので、文節番号[15]から用言「いう」を抽出する。
３）抽出キーとして、「いう」の表記と品詞属性「動詞」を抽出、記憶する。また、図５（ｂ）の辞書を参照して同文節内に意図表現があるか否か調べ、ある場合には対応する意図を拡張要素に登録する（以下、意図表現チェックと称す。）。同文節には意図表現はないので、拡張要素には登録しない。
４）次に、文節番号[15]から、先頭文節に向かって順に用言「いう」を直接連用修飾している文節の自立語を検索する。
５）文節番号[14]の係り先文節番号が[15]であることから、文節番号[14]の文節が「いう」を直接連用修飾していることがわかり、「なる」を発見する。「なる」は、抽出キーを直接修飾している自立語なので、深さ０と、「なる」の表記と、品詞属性「動詞」と、係り受け関係名「ト格連用修飾」を記憶する。また、同文節内に意図表現があるか否か意図表現チェックを行う。図６の辞書を参照するが、同文節には意図表現はない。
６）さらに、文節番号[14]から、先頭文節に向かって順に用言「いう」を直接連用修飾している文節の自立語を検索する。この検索のときに、直前文節の係り受け関係名が「並列」であって、その係り先文節番号が該当文節の文節番号であった場合、その直前の文節の自立語も抽出対象とし、係り受け関係は処理対象の文節の係り受け関係名で記憶する。これを並列チェックと呼ぶ。並列チェックを実施すると、文節番号[14]に直接「並列」で修飾する文節はないことがわかるので、先頭文節への検索を進める。
７）文節番号[13]〜先頭文節番号[0]まで検索する。係り先文節番号が[15]である文節はないので、次に「いう」が直接連体修飾している自立語を、文節番号[16]から文末文節に向かって検索する。
８）文節番号[15]の係り先文節番号が[16]であることから、文節番号[15]の文節が文節番号が[16]の「こと。」を直接連体修飾していることがわかり、「こと」を発見する。「こと」は、抽出キーが直接修飾している自立語なので、深さ０と、「こと」の表記と品詞属性「形式名詞」と、係り受け関係「連体修飾」とを記憶する。このとき、先の連用修飾関係の自立語との差異を示すフラグを立てる。図３では、アスタリスクでフラグを表現している。さらに、同文節内の意図表現チェックをするが、同文節には意図表現はない。
９）さらに、文節番号[16]から、文末文節に向かって順に用言「いう」が直接連体修飾している文節の自立語を検索する。この検索のときに、該当文節の係り受け関係名が「並列」であって、その係り先文節番号が直後の文節の文節番号であった場合、その直後の文節の自立語も抽出対象とし、係り受け関係は処理対象の文節の係り受け関係名で記憶する。これも並列チェックと呼ぶ。文節番号[16]に対して並列チェックを実施し、係り受け関係名が「並列」ではなく文末文節であるため、さらなる抽出対象の自立語はないということがわかる。
１０）日本語文法の普遍的な制約「文節の係り先は一つである」により、「いう」が直接連体修飾している自立語が既に存在したため、用言「いう」を抽出キーとする深さ０の部分構造要素の抽出を終了する。
【００８３】
１１）次に、抽出キーと係り受け関係がある自立語に、更に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。抽出キー「いう」に係り受け関係がある自立語は、「なる」と「こと」である。まず、「なる」を含む文節番号[14]を直接修飾する文節を、文節番号[13]から先頭文節に向かって検索する。
１２）文節番号[13]の係り先文節が文節番号[14]であるため、文節番号[13]から自立語「購入」を発見する。「購入」は、深さ０の自立語「なる」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して、深さ１と、「購入」の表記と、品詞属性「サ変」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。同文節内の意図表現チェックを実施すると、図５（ｂ）の要望を示す表現「たい」と合致したため、拡張要素に意図「要望」を登録する。
【００８４】
１３）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[13]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経ると、文節番号[10]から自立語「企業」を発見する。自立語「企業は」深さ０の自立語「なる」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して、深さ１と、「企業」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１４）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[9]から先頭文節に向かって検索する。このとき、並列チェックを実施すると、文節番号[9]の係り受け関係名が「並列」であるので、その係り先文節番号が該当文節[10]の文節番号であることから、その直前の文節[9]の自立語「コンシューマー」も抽出対象となる。したがって、深さ１と「コンシューマー」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名は、処理対象の文節の係り受け関係名「連用修飾」で記憶する。同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１５）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、文節番号[0]から自立語「でも」を発見する。自立語「でも」は、深さ０の自立語「なる」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して、深さ１と、「でも」の表記と、品詞属性「接続詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。品詞が接続詞であっても、該当自立語の深さが０でないため、接続助詞と接続詞と接続の意味の対応が記述された辞書は参照にいかない。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
【００８５】
１６）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[0]から先頭文節に向かって、並列チェックを経て、検索する。先頭文節まで検索すると、文節番号[14] を直接修飾する文節がないので、自立語「なる」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【００８６】
１７）次に自立語「こと」を含む文節番号[16]を直接修飾する文節を、文節番号[15]から先頭文節に向かって検索する。このとき抽出キー「いう」を含む文節番号[15]は検索対象としない。
１８）先頭文節まで検索して、文節番号[16]を直接修飾する文節がないので、自立語「こと」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【００８７】
１９）次に、自立語「こと」を含む文節番号[16]が直接修飾する文節を、文末文節に向かって検索する。
２０）文節番号[16]が文末文節であるため、自立語「こと」を含む文節番号[16]が直接修飾する文節がないので、自立語「こと」が直接修飾する自立語の検索を終了する。
【００８８】
２１）次に、深さ１の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ１の抽出自立語は、「購入」と「企業」と「コンシューマー」と「でも」である。まず、「購入」を含む文節番号[13]を直接修飾する文節を、文節番号[12]から先頭文節に向かって検索する。
【００８９】
２２）文節番号[12]の係り先文節が文節番号[13]であるため、文節番号[12]から自立語「システム」を発見する。自立語「システム」は、深さ１の自立語「購入」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して、深さ２と、「システム」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「ヲ格連用修飾」を記憶する。同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
２３）さらに、文節番号[13] を直接修飾する文節を、文節番号[11]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、文節番号[8]から自立語「開く」を発見する。自立語「開く」は、深さ１の自立語「購入」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して、深さ２と、「開く」の表記と、品詞属性「動詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。さらに図６（ａ）の辞書で、「開く」が含まれる文節中の接続助詞の有無を検査すると、接続助詞「ば」が辞書とマッチするため、拡張要素に接続意味「順接仮定」を登録する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
２４）さらに、文節番号[13] を直接修飾する文節を、文節番号[7]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索するが、文節番号[13] を直接修飾する文節がないので、自立語「購入」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【００９０】
２５）次に「企業」を含む文節番号[10]を直接修飾する文節を、文節番号[9]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[9]の係り先文節が文節番号[10]であるため、文節番号[9]から自立語「コンシューマー」を発見する。自立語「コンシューマー」は、深さ１の自立語「企業」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ２と、「コンシューマー」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「並列」を記憶する。同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
【００９１】
２５）さらに文節番号[10] を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索するが、文節番号[10] を直接修飾する文節がないので、自立語「企業」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【００９２】
２６）次に「コンシューマー」を含む文節番号[9]を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[9] を直接修飾する文節がないので、自立語「コンシューマー」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【００９３】
２７）次に、「でも」を含む文節番号[0]を直接修飾する文節を、先頭文節に向かって検索する。文節番号[0]が先頭文節であることから、文節番号[0] を直接修飾する文節がないので、自立語「でも」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【００９４】
２８）次に、深さ２の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ２の抽出自立語は、「システム」と「開く」と「コンシューマー」である。まず、「システム」を含む文節番号[12]を直接修飾する文節を、文節番号[11]から先頭文節に向かって検索する。
２９）文節番号[11]の係り先文節が文節番号[12]であるため、文節番号[11]から自立語「こうした」を発見、深さ２の自立語「システム」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して、深さ３と、「こうした」の表記と、品詞属性「連体詞」と、係り受け関係名「連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
３０）さらに文節番号[12] を直接修飾する文節を、文節番号[10]から先頭文節に向かって、並列チェックを経て、検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[12] を直接修飾する文節がないので、自立語「システム」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【００９５】
３１）次に、「開く」を含む文節番号[8]を直接修飾する文節を、文節番号[7]から先頭文節に向かって検索する。
３２）文節番号[7]の係り先文節が文節番号[8]であるため、文節番号[7]から自立語「差」を発見する。自立語「差」は、深さ２の自立語「開く」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ３と、「差」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「ガ格連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
３３）さらに文節番号[8]を直接修飾する文節を、文節番号[6]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、文節番号[1]の係り先文節が文節番号[8]であるため、文節番号[1]から自立語「いずれ」を発見する。自立語「いずれ」は、深さ２の自立語「開く」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ３と、「いずれ」の表記と、品詞属性「副詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
３４）さらに文節番号[8] を直接修飾する文節を、文節番号[0]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索して、文節番号[8] を直接修飾する文節がないので、自立語「開く」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【００９６】
３５）次に「コンシューマー」を含む文節番号[9]を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[9] を直接修飾する文節がないので、自立語「コンシューマー」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【００９７】
３６）次に、深さ３の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ３の抽出自立語は、「こうした」と「差」と「いずれ」である。まず、「こうした」を含む文節番号[11]を直接修飾する文節を、文節番号[10]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[11] を直接修飾する文節がないので、自立語「こうした」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【００９８】
３７）次に「差」を含む文節番号[7]を直接修飾する文節を、文節番号[6]から先頭文節に向かって検索する。
３８）文節番号[6]の係り先文節が文節番号[7]であるため、文節番号[6]から自立語「パフォーマンス」を発見する。自立語「パフォーマンス」は、深さ３の自立語「差」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ４と、「パフォーマンス」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「ノ連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
３９）さらに文節番号[7]を直接修飾する文節を、文節番号[5]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、文節番号[5]の係り先文節が文節番号[7]であるため、文節番号[5]から自立語「システム」を発見する。自立語「システム」は、深さ３の自立語「差」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して、深さ４と、「システム」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「ノ連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
４０）さらに文節番号[7]を直接修飾する文節を、文節番号[5]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを実施すると、文節番号[4]の係り受け関係名が「並列」であって、その係り先文節番号が該当文節[5]の文節番号であるため、その直前の文節[4]の自立語「システム」も抽出対象となる。このため、深さ４と「システム」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名は処理対象の文節の係り受け関係名「ノ連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
４１）さらに文節番号[7]を直接修飾する文節を、文節番号[4]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[7] を直接修飾する文節がないので、自立語「差」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【００９９】
４２）次に、「いずれ」を含む文節番号[1]を直接修飾する文節を、文節番号[0]から先頭文節に向かって検索し、先頭文節まで検索する。文節番号[1] を直接修飾する文節がないので、自立語「いずれ」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１００】
４３）次に、深さ４の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ４の抽出自立語は、「パフォーマンス」と「システム」と「システム」である。まず、「パフォーマンス」を含む文節番号[6]を直接修飾する文節を、文節番号[5]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[6] を直接修飾する文節がないので、自立語「パフォーマンス」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１０１】
４４）次に「システム」を含む文節番号[5]を直接修飾する文節を、文節番号[4]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[4]の係り先文節が文節番号[5]であるため、文節番号[4]から自立語「システム」を発見する。自立語「システム」は、深さ４の自立語「システム」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して、深さ５と、「システム」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「並列」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
４５）さらに文節番号[5]を直接修飾する文節を、文節番号[3]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[5] を直接修飾する文節がないので、自立語「システム」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１０２】
４６）次に「システム」を含む文節番号[4]を直接修飾する文節を、文節番号[3]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[3]の係り先文節が文節番号[4]であるため、文節番号[3]から自立語「所有」を発見する。自立語「所有」は、深さ４の自立語「システム」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して、深さ５と、「所有」の表記と、品詞属性「サ変」と、係り受け関係名「連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
４７）さらに文節番号[4]を直接修飾する文節を、文節番号[2]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[4] を直接修飾する文節がないので、自立語「システム」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１０３】
４８）次に、深さ５の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ５の抽出自立語は、「システム」と「所有」である。まず、「システム」を含む文節番号[4]を直接修飾する文節を、文節番号[3]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[3]の係り先文節が文節番号[4]であるため、文節番号[3]から自立語「所有」を発見する。自立語「所有」は、深さ５の自立語「システム」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ６と、「所有」の表記と、品詞属性「サ変」と、係り受け関係名「連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はなかった。
４９）さらに文節番号[4]を直接修飾する文節を、文節番号[2]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[4] を直接修飾する文節がないので、自立語「システム」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１０４】
５０）次に、「所有」を含む文節番号[3]を直接修飾する文節を、文節番号[2]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[2]の係り先文節が文節番号[3]であるため、文節番号[2]から自立語「現在」を発見する。自立語「現在」は、深さ５の自立語「所有」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ６と、「現在」の表記と、品詞属性「副詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
５１）さらに文節番号[3]を直接修飾する文節を、文節番号[1]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索して、文節番号[3] を直接修飾する文節がないので、自立語「所有」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１０５】
５２）次に、深さ６の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ６の抽出自立語は、「所有」と「現在」である。まず、「所有」を含む文節番号[3]を直接修飾する文節を、文節番号[2]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[2]の係り先文節が文節番号[3]であるため、文節番号[2]から自立語「現在」を発見する。自立語「現在」は、深さ６の自立語「所有」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ７と、「現在」の表記と、品詞属性「副詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
５３）さらに文節番号[3]を直接修飾する文節を、文節番号[1]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索して、文節番号[3] を直接修飾する文節がないので、自立語「所有」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１０６】
５４）次に、「現在」を含む文節番号[2]を直接修飾する文節を、文節番号[1]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[2] を直接修飾する文節がないので、自立語「現在」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１０７】
５５）次に、深さ７の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ７の抽出自立語は、「現在」である。「現在」を含む文節番号[2]を直接修飾する文節を、文節番号[1]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[2] を直接修飾する文節がないので、自立語「現在」を直接修飾する自立語の検索を終了する。以上の抽出処理で抽出キー「いう」を抽出キーとする部分構造要素の抽出を終了する。その結果は、図３（ａ）のようになる。
【０１０８】
（用言「なる」を抽出キーとする部分構造要素の抽出）
５６）次に、文節番号[14]から先頭文節に向かって用言を検索すると、文節番号[14]は用言性文節であるので、文節番号[14]から用言「なる」を発見する。
５７）抽出キーとして、「なる」の表記と品詞属性「動詞」を抽出、記憶する。また、意図表現チェックを実施するが、同文節には意図表現はない。
【０１０９】
５８）次に、文節番号[13]から、先頭文節に向かって順に用言「なる」を直接連用修飾している文節の自立語を検索する。
５９）文節番号[13]の係り先文節が文節番号[14]であるため、文節番号[13]から自立語「購入」を発見する。「購入」は、抽出キー「なる」を直接修飾している自立語なので、深さ０と、「購入」の表記と、品詞属性「サ変」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、図５（ｂ）の意図を示す表現と意図の対応が記述された辞書の助動詞「たい」 と合致したため、拡張要素に意図「要望」を登録する。
【０１１０】
６０）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[13]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、文節番号[10]から自立語「企業」を発見する。自立語「企業」は、抽出キー「なる」を直接修飾している自立語なので、深さ０と、「企業」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施するが、同文節内には意図表現はない。
６１）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[10]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを実施すると、文節番号[9]の係り受け関係名が「並列」である。このため、係り先文節番号が該当文節[10]の文節番号であった場合、その直前の文節[9]の自立語「コンシューマー」も抽出対象とし、深さ０と「コンシューマー」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名を記憶する。係り受け関係名は処理対象の文節の係り受け関係名「連用修飾」で記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施するが同文節内には意図表現はない。
６２）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[9]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、文節番号[0]から自立語「でも」を発見する。自立語「でも」は、抽出キー「なる」を直接修飾している自立語なので、深さ０と、「でも」の表記と、品詞属性「接続詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。品詞が接続詞であり、該当自立語の深さが０であるため、接続助詞と接続詞と接続の意味の対応が記述された辞書を参照にいき、一致があったため、抽出キー「なる」の拡張要素に接続意味「逆接」を登録する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
６３）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[0]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[14] を直接修飾する文節がないので、自立語「なる」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１１１】
６４）次に、抽出キーと関係があって抽出した深さ０の自立語に直接係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。抽出キー「なる」に関する自立語は、「購入」と「企業」と「コンシューマー」と「でも」である。まず、「購入」を含む文節番号[13]を直接修飾する文節を、文節番号[12]から先頭文節に向かって検索する。
【０１１２】
６５）文節番号[12]の係り先文節が文節番号[13]であるため、文節番号[12]から自立語「システム」を発見する。「システム」は、深さ０の自立語「購入」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ１と、「システム」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「ヲ格連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施するが同文節内には意図表現はない。
６６）さらに、文節番号[13] を直接修飾する文節を、文節番号[12]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、文節番号[8]から自立語「開く」を発見する。深さ０の自立語「購入」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して、深さ１と、「開く」の表記と、品詞属性「動詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。さらに「開く」が含まれる文節中の接続助詞の有無を検査すると、接続助詞「ば」が辞書とマッチしたため、拡張要素に接続意味「順接仮定」を登録する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
６７）さらに、文節番号[13] を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索して、文節番号[13] を直接修飾する文節がないので、自立語「購入」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１１３】
６８）次に「企業」を含む文節番号[10]を直接修飾する文節を、文節番号[9]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[9]の係り先文節が文節番号[10]であるため、文節番号[9]から自立語「コンシューマー」を発見する。自立語「コンシューマー」は、深さ０の自立語「企業」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ１と、「コンシューマー」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「並列」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
６９）さらに文節番号[10] を直接修飾する文節を、文節番号[9]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[10] を直接修飾する文節がないので、自立語「企業」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１１４】
７０）次に「コンシューマー」を含む文節番号[9]を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[9] を直接修飾する文節がないので、自立語「コンシューマー」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１１５】
７１）次に、「でも」を含む文節番号[0]を直接修飾する文節を、先頭文節に向かって検索する。文節番号[0]が先頭文節であることから、文節番号[0] を直接修飾する文節がないので、自立語「でも」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１１６】
７２）次に、深さ１の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ１の抽出自立語は、「システム」と「開く」と「コンシューマー」である。まず、「システム」を含む文節番号[12]を直接修飾する文節を、文節番号[11]から先頭文節に向かって検索する。
７３）文節番号[11]の係り先文節が文節番号[12]であるため、文節番号[11]から自立語「こうした」を発見する。「こうした」は、深さ１の自立語「システム」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ２と、「こうした」の表記と、品詞属性「連体詞」と、係り受け関係名「連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
７４）さらに文節番号[12] を直接修飾する文節を、文節番号[11]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[12] を直接修飾する文節がないので、自立語「システム」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１１７】
７５）次に、「開く」を含む文節番号[8]を直接修飾する文節を、文節番号[7]から先頭文節に向かって検索する。
７６）文節番号[7]の係り先文節が文節番号[8]であるため、文節番号[7]から自立語「差」を発見する。自立語「差」は、深さ１の自立語「開く」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ２と、「差」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「ガ格連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
７７）さらに文節番号[8]を直接修飾する文節を、文節番号[7]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[1]の係り先文節が文節番号[8]であるため、文節番号[1]から自立語「いずれ」を発見する。自立語「いずれ」は、深さ１の自立語「開く」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ２と、「いずれ」の表記と、品詞属性「副詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
７８）さらに文節番号[8] を直接修飾する文節を、文節番号[1]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[8] を直接修飾する文節がないので、自立語「開く」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１１８】
７９）次に「コンシューマー」を含む文節番号[9]を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[9] を直接修飾する文節がないので、自立語「コンシューマー」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１１９】
８０）次に、深さ２の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ２の抽出自立語は、「こうした」と「差」と「いずれ」である。まず、「こうした」を含む文節番号[11]を直接修飾する文節を、文節番号[10]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[11] を直接修飾する文節がないので、自立語「こうした」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１２０】
８１）次に「差」を含む文節番号[7]を直接修飾する文節を、文節番号[6]から先頭文節に向かって検索する。
８２）文節番号[6]の係り先文節が文節番号[7]であるため、文節番号[6]から自立語「パフォーマンス」を発見する。自立語「パフォーマンス」は、深さ２の自立語「差」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ３と、「パフォーマンス」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「ノ連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
８３）さらに文節番号[7]を直接修飾する文節を、文節番号[6]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[5]の係り先文節が文節番号[7]であるため、文節番号[5]から自立語「システム」を発見する。自立語「システム」は、深さ２の自立語「差」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ３と、「システム」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「ノ連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
８４）さらに文節番号[7]を直接修飾する文節を、文節番号[5]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを実施する。文節番号[4]の係り受け関係名が「並列」であって、その係り先文節番号が該当文節[5]の文節番号であるため、その直前の文節[4]の自立語「システム」も抽出対象とする。深さ３と「システム」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名は処理対象の文節の係り受け関係名「ノ連体修飾」で記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
８５）さらに文節番号[7]を直接修飾する文節を、文節番号[4]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[7] を直接修飾する文節がないので、自立語「差」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１２１】
８６）次に、「いずれ」を含む文節番号[1]を直接修飾する文節を、文節番号[0]から先頭文節に向かって検索し、先頭文節まで検索する。文節番号[1] を直接修飾する文節がないので、自立語「いずれ」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１２２】
８７）次に、深さ３の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ３の抽出自立語は、「パフォーマンス」と「システム」と「システム」である。まず、「パフォーマンス」を含む文節番号[6]を直接修飾する文節を、文節番号[5]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[6] を直接修飾する文節がないので、自立語「パフォーマンス」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１２３】
８８）次に「システム」を含む文節番号[5]を直接修飾する文節を、文節番号[4]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[4]の係り先文節が文節番号[5]であるため、文節番号[4]から自立語「システム」を発見する。自立語「システム」は、深さ３の自立語「システム」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ４と、「システム」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「並列」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
８９）さらに文節番号[5]を直接修飾する文節を、文節番号[3]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[5] を直接修飾する文節がないので、自立語「システム」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１２４】
９０）次に「システム」を含む文節番号[4]を直接修飾する文節を、文節番号[3]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[3]の係り先文節が文節番号[4]であるため、文節番号[3]から自立語「所有」を発見する。自立語「所有」は、深さ３の自立語「システム」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ４と、「所有」の表記と、品詞属性「サ変」と、係り受け関係名「連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
９１）さらに文節番号[4]を直接修飾する文節を、文節番号[2]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[4] を直接修飾する文節がないので、自立語「システム」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１２５】
９２）次に、深さ４の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ４の抽出自立語は、「システム」と「所有」である。まず、「システム」を含む文節番号[4]を直接修飾する文節を、文節番号[3]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[3]の係り先文節が文節番号[4]であるため、文節番号[3]から自立語「所有」を発見する。自立語「所有」は、深さ４の自立語「システム」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ５と、「所有」の表記と、品詞属性「サ変」と、係り受け関係名「連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
９３）さらに文節番号[4]を直接修飾する文節を、文節番号[2]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[4] を直接修飾する文節がないので、自立語「システム」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１２６】
９４）次に、「所有」を含む文節番号[3]を直接修飾する文節を、文節番号[2]から先頭文節に向かって検索し、文節番号[2]の係り先文節が文節番号[3]であるため、文節番号[2]から自立語「現在」を発見する。自立語「現在」は、深さ４の自立語「所有」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ５と、「現在」の表記と、品詞属性「副詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
９５）さらに文節番号[3]を直接修飾する文節を、文節番号[1]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[3] を直接修飾する文節がないので、自立語「所有」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１２７】
９６）次に、深さ５の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ５の抽出自立語は、「所有」と「現在」である。まず、「所有」を含む文節番号[3]を直接修飾する文節を、文節番号[2]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[2]の係り先文節が文節番号[3]であるため、文節番号[2]から自立語「現在」を発見する。自立語「現在」は、深さ５の自立語「所有」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ６と、「現在」の表記と、品詞属性「副詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
９７）さらに文節番号[3]を直接修飾する文節を、文節番号[1]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[3] を直接修飾する文節がないので、自立語「所有」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１２８】
９８）次に、「現在」を含む文節番号[2]を直接修飾する文節を、文節番号[1]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[2] を直接修飾する文節がないので、自立語「現在」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１２９】
９９）次に、深さ６の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ６の抽出自立語は、「現在」である。「現在」を含む文節番号[2]を直接修飾する文節を、文節番号[1]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[2] を直接修飾する文節がないので、自立語「現在」を直接修飾する自立語の検索を終了する。以上の抽出処理で抽出キー「なる」を抽出キーとする部分構造要素拡張抽出処理を終了する。その結果は、図３（ｂ）のようになる。
【０１３０】
１００）続いて次の抽出キーを選択して、部分構造要素拡張抽出処理を行う。文節番号[13]から先頭文節に向かって用言を検索すると、文節番号[13]は用言性文節であるので、文節番号[13]から用言「購入」を発見する。
１０１）抽出キーとして、「購入」の表記と品詞属性「サ変」を抽出、記憶し、同文節内の意図表現チェックを実施すると、図５（ｂ）の意図を示す表現と意図の対応が記述された辞書の助動詞「たい」 と合致したため、拡張要素に意図「要望」を登録する。
【０１３１】
以上の手順に準じて、例文の言語情報取得結果の最後尾の文節から先頭文節に向かって、用言を検索し、用言キーと係り受け関係にある自立語、さらにその自立語と係り受けにある自立語を深さの階層を持たせて抽出し、拡張要素も登録していく。先頭文節まで用言キーの検索と関連自立語と拡張要素の抽出が終了したら、例文中の用言キーでの部分構造要素の拡張抽出を終了する。以降の処理については省略する。
【０１３２】
（体言「こと」を抽出キーとする部分構造要素の抽出）
図５（ｂ）は、体言を抽出キーとして拡張部分構造要素を抽出する場合の処理の流れを示すフローチャート図である。図５（ｂ）のフローチャート図は、下記１０２）〜１５４）の処理の方針を示す。図５（ｂ）のフローチャート図において、図５（ａ）と同様の処理については説明を省略する。図５（ｂ）の処理は、抽出キーとして体言を抽出する点、抽出キーがある文節が文末であるか否かを判断する点で図５（ａ）と異なる。文末であった場合には、拡張要素に「文末」と記憶することで文末体言区を有効に利用した処理が可能となる。
【０１３３】
１０２）まず、同じ先頭から１文分の言語解析処理結果の最後尾の文節から、体言性の文節を検索する。
１０３）文節番号[16]から「こと」を発見する。
１０４）「こと」の表記と品詞属性「形式名詞」を記憶し、同文節が文末文節であることから、拡張要素に「文末」を登録する。さらに同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
【０１３４】
１０５）「こと」の品詞属性が名詞類であり、体言句の最後に位置する体言とみなせるため、次に、文節番号[15]から、先頭文節に向かって順に体言「こと」を直接連体修飾している文節の自立語を検索する。
１０６）文節番号[15]の係り先文節番号が[16]であることから、文節番号[15]の文節が「こと」を直接連体修飾している、「いう」を発見する。「いう」は、抽出キー「こと」を直接就職しているので、深さ０、「いう」の表記と品詞属性「動詞」と、係り受け関係「連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１０７）さらに、文節番号[15]から、先頭文節に向かって順に体言「こと」を直接連体修飾している文節の自立語を、並列チェックを経て検索する。本実施例では、文節[15]を直接「並列」で修飾している文節はない。
１０８）先頭文節まで検索し、「こと」を直接連体修飾している文節の自立語がないので、体言「こと」を抽出キーとする部分構造要素の抽出を終了する。
【０１３５】
１０９）次に、抽出キーを直接修飾して抽出した深さ０の自立語に直接係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。抽出キー「こと」に関する自立語は、「いう」である。まず、「いう」を含む文節番号[15]を直接修飾する文節を、文節番号[14]から先頭文節に向かって検索する。
【０１３６】
１１０）文節番号[14]の係り先文節が文節番号[15]であるため、文節番号[14]から自立語「なる」を発見する。自立語「なる」は、深さ０の自立語「いう」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ１と、「なる」の表記と、品詞属性「動詞」と、係り受け関係名「ト格連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１１１）さらに、文節番号[15] を直接修飾する文節を、文節番号[14]から先頭文節に向かって検索する。その際、１０７）同様の並列チェックを実施する。文節[14]を直接「並列」で修飾している文節はない。
１１２）先頭文節まで検索し、「いう」を直接連体修飾している文節の自立語がないので、自立語「いう」を抽出キーとする部分構造要素の抽出を終了する。
【０１３７】
１１３）次に、深さ１の自立語に直接係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ１の自立語は、「なる」である。まず、「なる」を含む文節番号[14]を直接修飾する文節を、文節番号[13]から先頭文節に向かって検索する。
１１４）文節番号[13]の係り先文節が文節番号[14]であるため、文節番号[13]から自立語「購入」を発見する。自立語「購入」は、深さ１の自立語「なる」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ２と、「購入」の表記と、品詞属性「サ変」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、図５（ｂ）の意図を示す表現と意図の対応が記述された辞書の助動詞「たい」 と合致したため、拡張要素に、意図「要望」を登録する。
【０１３８】
１１５）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[13]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[10]から自立語「企業」を発見する。自立語「企業」は、深さ１の自立語「なる」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ２と、「企業」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１１６）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[9]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを実施すると、文節番号[9]の係り受け関係名が「並列」である。その係り先文節番号が該当文節[10]の文節番号であるから、その直前の文節[9]の自立語「コンシューマー」も抽出対象とし、深さ２と「コンシューマー」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係を記憶する。係り受け関係名は処理対象の文節の係り受け関係名「連用修飾」で記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１１７）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、文節番号[0]から自立語「でも」を発見する。自立語「でも」は、深さ１の自立語「なる」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ２と、「でも」の表記と、品詞属性「接続詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。品詞が接続詞であっても、該当自立語の深さが０でないため、接続助詞と接続詞と接続の意味の対応が記述された辞書は参照にいかない。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１１８）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[0]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[14] を直接修飾する文節がないので、自立語「なる」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１３９】
１１９）次に、深さ２の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ２の抽出自立語は、「購入」と「企業」と「コンシューマー」と「でも」である。まず、「購入」を含む文節番号[13]を直接修飾する文節を、文節番号[12]から先頭文節に向かって検索する。
１２０）文節番号[12]の係り先文節が文節番号[13]であるため、文節番号[12]から自立語「システム」を発見する。自立語「システム」は、深さ２の自立語「購入」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ３と、「システム」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「ヲ格連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１２１）さらに、文節番号[13] を直接修飾する文節を、文節番号[11]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、文節番号[8]から自立語「開く」を発見する。自立語「開く」は、深さ２の自立語「購入」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ３と、「開く」の表記と、品詞属性「動詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。さらに「開く」が含まれる文節中の接続助詞の有無を検査すると、接続助詞「ば」が辞書とマッチしたため、拡張要素に接続意味「順接仮定」を登録する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１２２）さらに、文節番号[13] を直接修飾する文節を、文節番号[7]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[13] を直接修飾する文節がないので、自立語「購入」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１４０】
１２３）次に「企業」を含む文節番号[10]を直接修飾する文節を、文節番号[9]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[9]の係り先文節が文節番号[10]であるため、文節番号[9]から自立語「コンシューマー」を発見する。自立語「コンシューマー」は、深さ２の自立語「企業」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ３と、「コンシューマー」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「並列」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１２４）さらに文節番号[10] を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[10] を直接修飾する文節がないので、自立語「企業」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１４１】
１２５）次に「コンシューマー」を含む文節番号[9]を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[9] を直接修飾する文節がないので、自立語「コンシューマー」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１４２】
１２６）次に、「でも」を含む文節番号[0]を直接修飾する文節を、先頭文節に向かって検索する。文節番号[0]が先頭文節であることから、文節番号[0] を直接修飾する文節がないので、自立語「でも」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１４３】
１２７）次に、深さ３の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ３の抽出自立語は、「システム」と「開く」と「コンシューマー」である。まず、「システム」を含む文節番号[12]を直接修飾する文節を、文節番号[11]から先頭文節に向かって検索する。
１２８）文節番号[11]の係り先文節が文節番号[12]であるため、文節番号[11]から自立語「こうした」を発見する。自立語「こうした」は、深さ３の自立語「システム」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ４と、「こうした」の表記と、品詞属性「連体詞」と、係り受け関係名「連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
【０１４４】
１２９）さらに文節番号[12] を直接修飾する文節を、文節番号[10]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[12] を直接修飾する文節がないので、自立語「システム」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１４５】
１３０）次に、「開く」を含む文節番号[8]を直接修飾する文節を、文節番号[7]から先頭文節に向かって検索する。
１３１）文節番号[7]の係り先文節が文節番号[8]であるため、文節番号[7]から自立語「差」を発見する。自立語「差」は、深さ３の自立語「開く」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ４と、「差」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「ガ格連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１３２）さらに文節番号[8]を直接修飾する文節を、文節番号[6]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[1]の係り先文節が文節番号[8]であるため、文節番号[1]から自立語「いずれ」を発見する。自立語「いずれ」は、深さ３の自立語「開く」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ４と、「いずれ」の表記と、品詞属性「副詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また。同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１３３）さらに文節番号[8] を直接修飾する文節を、文節番号[0]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[8] を直接修飾する文節がないので、自立語「開く」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１４６】
１３４）次に「コンシューマー」を含む文節番号[9]を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[9] を直接修飾する文節がないので、自立語「コンシューマー」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１４７】
１３５）次に、深さ４の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ４の抽出自立語は、「こうした」と「差」と「いずれ」である。まず、「こうした」を含む文節番号[11]を直接修飾する文節を、文節番号[10]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[11] を直接修飾する文節がないので、自立語「こうした」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１４８】
１３６）次に「差」を含む文節番号[7]を直接修飾する文節を、文節番号[6]から先頭文節に向かって検索する。
１３７）文節番号[6]の係り先文節が文節番号[7]であるため、文節番号[6]から自立語「パフォーマンス」を発見する。自立語「パフォーマンス」は、深さ４の自立語「差」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ５と、「パフォーマンス」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「ノ連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１３８）さらに文節番号[7]を直接修飾する文節を、文節番号[5]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[5]の係り先文節が文節番号[7]であるため、文節番号[5]から自立語「システム」を発見する。自立語「システム」は、深さ４の自立語「差」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ５と、「システム」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「ノ連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１３９）さらに文節番号[7]を直接修飾する文節を、文節番号[5]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを実施する。文節番号[4]の係り受け関係名が「並列」であって、その係り先文節番号が該当文節[5]の文節番号であるため、その直前の文節[4]の自立語「システム」も抽出対象とする。深さ５と、「システム」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名は処理対象の文節の係り受け関係名「ノ連体修飾」で記憶する。また、文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１４０）さらに文節番号[7]を直接修飾する文節を、文節番号[4]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[7] を直接修飾する文節がないので、自立語「差」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１４９】
１４１）次に、「いずれ」を含む文節番号[1]を直接修飾する文節を、文節番号[0]から先頭文節に向かって検索し、先頭文節まで検索する。文節番号[1] を直接修飾する文節がないので、自立語「いずれ」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１５０】
１４２）次に、深さ５の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ５の抽出自立語は、「パフォーマンス」と「システム」と「システム」である。まず、「パフォーマンス」を含む文節番号[6]を直接修飾する文節を、文節番号[5]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[6] を直接修飾する文節がないので、自立語「パフォーマンス」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１５１】
１４３）次に「システム」を含む文節番号[5]を直接修飾する文節を、文節番号[4]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[4]の係り先文節が文節番号[5]であるため、文節番号[4]から自立語「システム」を発見する。自立語「システム」は、深さ５の自立語「システム」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ６と、「システム」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「並列」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１４４）さらに文節番号[5]を直接修飾する文節を、文節番号[3]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[5] を直接修飾する文節がないので、自立語「システム」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１５２】
１４５）次に「システム」を含む文節番号[4]を直接修飾する文節を、文節番号[3]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[3]の係り先文節が文節番号[4]であるため、文節番号[3]から自立語「所有」を発見する。自立語「所有」は、深さ５の自立語「システム」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ６と、「所有」の表記と、品詞属性「サ変」と、係り受け関係名「連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１４６）さらに文節番号[4]を直接修飾する文節を、文節番号[2]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[4] を直接修飾する文節がないので、自立語「システム」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１５３】
１４７）次に、深さ６の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ６の抽出自立語は、「システム」と「所有」である。まず、「システム」を含む文節番号[4]を直接修飾する文節を、文節番号[3]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[3]の係り先文節が文節番号[4]であるため、文節番号[3]から自立語「所有」を発見する。自立語「所有」は、深さ６の自立語「システム」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ７と、「所有」の表記と、品詞属性「サ変」と、係り受け関係名「連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１４８）さらに文節番号[4]を直接修飾する文節を、文節番号[2]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[4] を直接修飾する文節がないので、自立語「システム」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１５４】
１４９）次に、「所有」を含む文節番号[3]を直接修飾する文節を、文節番号[2]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[2]の係り先文節が文節番号[3]であるため、文節番号[2]から自立語「現在」を発見する。自立語「現在」は、深さ６の自立語「所有」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ７と、「現在」の表記と、品詞属性「副詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１５０）さらに文節番号[3]を直接修飾する文節を、文節番号[1]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[3] を直接修飾する文節がないので、自立語「所有」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１５５】
１５１）次に、深さ７の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ７の抽出自立語は、「所有」と「現在」である。まず、「所有」を含む文節番号[3]を直接修飾する文節を、文節番号[2]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[2]の係り先文節が文節番号[3]であるため、文節番号[2]から自立語「現在」を発見する。自立語「現在」は、深さ７の自立語「所有」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ８と、「現在」の表記と、品詞属性「副詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１５２）さらに文節番号[3]を直接修飾する文節を、文節番号[1]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[3] を直接修飾する文節がないので、自立語「所有」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１５６】
１５３）次に、「現在」を含む文節番号[2]を直接修飾する文節を、文節番号[1]から先頭文節に向かって検索し、先頭文節まで検索する。文節番号[2] を直接修飾する文節がないので、自立語「現在」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１５７】
１５４）次に、深さ８の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ８の抽出自立語は、「現在」である。「現在」を含む文節番号[2]を直接修飾する文節を、文節番号[1]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[2] を直接修飾する文節がないので、自立語「現在」を直接修飾する自立語の検索を終了する。以上の抽出処理で抽出キー「こと」を抽出キーとする部分構造要素の抽出を終了する。その結果は、図４のようになる。
【０１５８】
以上の手順に準じて、例文の言語情報取得結果の最後尾の文節から先頭文節に向かって、体言性の文節を検索し、その文節の自立語の品詞属性が名詞類であり、体言句の最後に位置する体言とみなせれば抽出キーとして抽出し、係り受け関係にある自立語、さらにその自立語と係り受けにある自立語を深さの階層を持たせて抽出し、拡張要素も登録していく。先頭文節まで抽出キーの検索と関連自立語と拡張要素の抽出が終了したら、例文中の体言キーでの部分構造要素の拡張抽出を終了する。
【０１５９】
１５５）記憶されている言語情報取得結果に次の文の言語情報取得結果があったら、１）へ戻り次の文の言語情報取得結果を対象に、記憶されている言語情報取得結果がなくなるまで、一文毎に部分構造要素拡張抽出を実施する。次の文の言語情報取得結果がなかったら、部分構造要素拡張抽出処理を終了し、部分構造データ生成処理に進む。
【０１６０】
〔ユーザから深さ情報の指定があった場合の部分構造要素拡張抽出処理（用言）〕
次に、ユーザから深さn = 2の指定があった場合の部分構造要素拡張抽出処理を、入力された深さnまでで中止した場合の処理について説明する。
図７は、ユーザから深さの指定があった場合に、拡張部分構造要素を抽出する処理の流れを示すフローチャート図である。なお、図７では用言を抽出キーとする。
【０１６１】
図７のフローチャート図は、下記１５６）〜２１１）の処理の方針を示す。図７のフローチャート図において、図６（ａ）と同様の処理については説明を省略する。図７の処理は、深さを指定するｎの入力設定ステップ（Ｓ３０１）を有する点、カウント定数ｋがｎ以下となった時点で、それ以上の深さの部分構造要素拡張抽出処理を行わない点（Ｓ３０２）で、図６（ａ）と異なる。すなわち、ユーザから指定のあった深さまで達すると、それ以上の深さの係り受け関係を検出せずに、次の用言を抽出キーとした処理が行われる。したがって、全体の解析時間が短縮でき、効率のよい処理が実現できる。ｎ＝２の場合の部分構造要素拡張抽出処理の結果は図８のようになる。
【０１６２】
１５６）言語情報記憶手段から、図２のような先頭から１文分の言語情報付き文を取り出し、最後尾の文節から、用言を検索する。最後尾の文節は文節番号[16]の文節である。
【０１６３】
１５７）文節番号[16]は、体言性文節であるため、次に、文節番号[15]を検査すると、用言性文節であるので、文節番号[15]から用言「いう」を発見する。
【０１６４】
１５８）抽出キーとして、「いう」の表記と品詞属性「動詞」を抽出、記憶し、同文節内に意図表現があれば、図５（ｂ）の辞書を参照して、対応意図を拡張要素に登録する（同文節には意図表現はない）。
１５９）次に、文節番号[15]から、先頭文節に向かって順に用言「いう」を直接連用修飾している文節の自立語を検索する。
１６０）文節番号[14]の係り先文節番号が[15]であることから、文節番号[14]の文節が「いう」を直接連用修飾している「なる」を発見する。「なる」は、抽出キーを直接修飾している自立語なので、深さ０と、「なる」の表記と、品詞属性「動詞」と、係り受け関係名「ト格連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１６１）さらに、文節番号[14]から、先頭文節に向かって順に用言「いう」を直接連用修飾している文節の自立語を検索すると共に、並列チェックを行う。並列チェックを実施すると、文節番号[14]に直接「並列」で修飾する文節はないことがわかり、先頭文節への検索を進める。
【０１６５】
１６２）文節番号[13]〜先頭文節番号[0]まで検索する。係り先文節番号が[15]である文節がないので、次に「いう」が直接連体修飾している自立語を文節番号[16]から文末文節に向かって検索する。
１６３）文節番号[15]の係り先文節番号が[16]であることから、文節番号[15]の文節が、文節番号[16]の「こと。」を直接連体修飾していることがわかる。「こと」は、抽出キーが直接修飾している自立語なので、深さ０と、「こと」の表記と品詞属性「形式名詞」と、係り受け関係「連体修飾」とを記憶する。このとき、先の連用修飾関係の自立語との差異を示すフラグを立てる。図８では、アスタリスクでフラグを表現している。さらに、同文節内の意図表現チェックをし、同文節には意図表現はないことがわかる。
【０１６６】
１６４）さらに、文節番号[16]から、文末文節に向かって順に用言「いう」が直接連体修飾している文節の自立語を検索する。文節番号[16]に対して並列チェックを実施し、係り受け関係名が「並列」ではなく文末文節であるため、さらなる抽出対象の自立語はないということがわかる。
【０１６７】
１６５）日本語文法の普遍的な制約「文節の係り先は一つである」により、「いう」が直接連体修飾している自立語が既に存在したため、用言「いう」を抽出キーとする深さ０の部分構造要素の抽出を終了する。
【０１６８】
１６６）次に、抽出キーと関係があって抽出した自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。抽出キー「いう」に関する自立語は、「なる」と「こと」である。まず、「なる」を含む文節番号[14]を直接修飾する文節を、文節番号[13]から先頭文節に向かって検索する。
１６７）文節番号[13]の係り先文節が文節番号[14]であるため、文節番号[13]から自立語「購入」を発見する。「購入」は、深さ０の自立語「なる」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ１と、「購入」の表記と、品詞属性「サ変」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。同文節内の意図表現チェックを実施すると、図５（ｂ）の意図を示す表現と意図の対応が記述された辞書の助動詞「たい」 と合致したため、拡張要素に、意図「要望」を登録する。
１６８）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[13]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[10]から自立語「企業」を発見する。深さ０の自立語「なる」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して、深さ１と、「企業」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１６９）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[9]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを実施すると、文節番号[9]の係り受け関係名が「並列」である。その係り先文節番号が該当文節[10]の文節番号であるから、その直前の文節[9]の自立語「コンシューマー」も抽出対象とし、深さ１と「コンシューマー」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係を記憶する。係り受け関係名は処理対象の文節の係り受け関係名「連用修飾」で記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
【０１６９】
１７０）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、文節番号[0]から自立語「でも」を発見する。「でも」は、深さ０の自立語「なる」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ１と、「でも」の表記と、品詞属性「接続詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。品詞が接続詞であっても、該当自立語の深さが０でないため、接続助詞と接続詞と接続の意味の対応が記述された辞書は参照にいかない。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１７１）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[0]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[14] を直接修飾する文節がないので、自立語「なる」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１７０】
１７２）次に自立語「こと」を含む文節番号[16]を直接修飾する文節を、文節番号[15]から先頭文節に向かって検索する。このとき抽出キー「いう」を含む文節番号[15]は検索対象としない。
１７３）先頭文節まで検索して、文節番号[16]を直接修飾する文節がないので、自立語「こと」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１７１】
１７４）次に、自立語「こと」を含む文節番号[16]が直接修飾する文節を、文末文節に向かって検索する。
１７５）文節番号[16]が文末文節であるため、自立語「こと」を含む文節番号[16]が直接修飾する文節がないので、自立語「こと」が直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１７２】
１７６）次に、深さ１の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ１の抽出自立語は、「購入」と「企業」と「コンシューマー」と「でも」である。まず、「購入」を含む文節番号[13]を直接修飾する文節を、文節番号[12]から先頭文節に向かって検索する。
１７７）文節番号[12]の係り先文節が文節番号[13]であるため、文節番号[12]から自立語「システム」を発見する。自立語「システム」は、深さ１の自立語「購入」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ２と、「システム」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「ヲ格連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１７８）さらに、文節番号[13] を直接修飾する文節を、文節番号[11]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、文節番号[8]から自立語「開く」を発見する。自立語「開く」は、深さ１の自立語「購入」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ２と、「開く」の表記と、品詞属性「動詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。さらに「開く」が含まれる文節中の接続助詞の有無を検査すると、接続助詞「ば」が辞書とマッチしたため、拡張要素に接続意味「順接仮定」を登録する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１７９）さらに、文節番号[13] を直接修飾する文節を、文節番号[7]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[13] を直接修飾する文節がないので、自立語「購入」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１７３】
１８０）次に「企業」を含む文節番号[10]を直接修飾する文節を、文節番号[9]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[9]の係り先文節が文節番号[10]であるため、文節番号[9]から自立語「コンシューマー」を発見する。自立語「コンシューマー」は、深さ１の自立語「企業」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ２と、「コンシューマー」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「並列」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１８１）さらに文節番号[10] を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[10] を直接修飾する文節がないので、自立語「企業」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１７４】
１８２）次に「コンシューマー」を含む文節番号[9]を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[9] を直接修飾する文節がないので、自立語「コンシューマー」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１７５】
１８３）次に、「でも」を含む文節番号[0]を直接修飾する文節を、先頭文節に向かって検索する。文節番号[0]が先頭文節であることから、文節番号[0] を直接修飾する文節がないので、自立語「でも」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１７６】
１８４）ここで、入力された深さ２までで部分構造要素拡張抽出処理を中止するため、深さ２の抽出自立語「システム」「開く」「コンシューマー」を修飾する自立語の抽出は行なわず、以上の抽出処理で「いう」を抽出キーとする部分構造要素拡張抽出処理を終了する。その結果は、図８（ａ）のようになる。図８（ａ）では、深さ情報２までの自立語が抽出されている。
【０１７７】
１８５）次に、文節番号[14]から先頭文節に向かって用言を検索すると、文節番号[14]は用言性文節であるので、文節番号[14]から用言「なる」を発見する。
１８６）抽出キーとして、「なる」の表記と品詞属性「動詞」を抽出、記憶し、意図表現チェックを実施するが、同文節には意図表現はない。
【０１７８】
１８７）次に、文節番号[13]から、先頭文節に向かって順に用言「なる」を直接連用修飾している文節の自立語を検索する。
１８８）文節番号[13]の係り先文節が文節番号[14]であるため、文節番号[13]から自立語「購入」を発見する。自立語「購入」は、抽出キー「なる」を直接修飾している自立語なので、深さ０と、「購入」の表記と、品詞属性「サ変」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、図５（ｂ）の意図を示す表現と意図の対応が記述された辞書の助動詞「たい」 と合致したため、拡張要素に意図「要望」を登録する。
１８９）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[13]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、文節番号[10]から自立語「企業」を発見する。自立語「企業」は、抽出キー「なる」を直接修飾している自立語なので、深さ０と、「企業」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施するが、同文節内には意図表現はない。
１９０）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[10]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを実施する。文節番号[9]の係り受け関係名が「並列」であって、その係り先文節番号が該当文節[10]の文節番号であるから、その直前の文節[9]の自立語「コンシューマー」も抽出対象とし、深さ０と「コンシューマー」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係を記憶する。係り受け関係名は処理対象の文節の係り受け関係名「連用修飾」で記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施するが同文節内には意図表現はない。
１９１）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[9]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、文節番号[0]から自立語「でも」を発見する。自立語「でも」は、抽出キー「なる」を直接修飾している自立語なので、深さ０と、「でも」の表記と、品詞属性「接続詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。品詞が接続詞であり、該当自立語の深さが０であるため、接続助詞と接続詞と接続の意味の対応が記述された辞書を参照にいき、一致があったため、抽出キー「なる」の拡張要素に接続意味「逆接」を登録する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はなかった。
１９２）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[0]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[14] を直接修飾する文節がないので、自立語「なる」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１７９】
１９３）次に、抽出キーと関係があって抽出した深さ０の自立語に直接係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。抽出キー「なる」に関する自立語は、「購入」と「企業」と「コンシューマー」と「でも」である。まず、「購入」を含む文節番号[13]を直接修飾する文節を、文節番号[12]から先頭文節に向かって検索する。
１９４）文節番号[12]の係り先文節が文節番号[13]であるため、文節番号[12]から自立語「システム」を発見する。自立語「システム」は、深さ０の自立語「購入」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ１と、「システム」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「ヲ格連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施するが同文節内には意図表現はない。
１９５）さらに、文節番号[13] を直接修飾する文節を、文節番号[12]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、文節番号[8]から自立語「開く」を発見する。自立語「開く」は、深さ０の自立語「購入」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ１と、「開く」の表記と、品詞属性「動詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。さらに「開く」が含まれる文節中の接続助詞の有無を検査すると、接続助詞「ば」が辞書とマッチしたため、拡張要素に接続意味「順接仮定」を登録する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１９６）さらに、文節番号[13] を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[13] を直接修飾する文節がないので、自立語「購入」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１８０】
１９７）次に「企業」を含む文節番号[10]を直接修飾する文節を、文節番号[9]から先頭文節に向かって検索する。文節番号[9]の係り先文節が文節番号[10]であるため、文節番号[9]から自立語「コンシューマー」を発見する。自立語「コンシューマー」は、深さ０の自立語「企業」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ１と、「コンシューマー」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「並列」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
１９８）さらに文節番号[10] を直接修飾する文節を、文節番号[9]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[10] を直接修飾する文節がないので、自立語「企業」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１８１】
１９９）次に「コンシューマー」を含む文節番号[9]を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[9] を直接修飾する文節がないので、自立語「コンシューマー」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１８２】
２００）次に、「でも」を含む文節番号[0]を直接修飾する文節を、先頭文節に向かって検索する。文節番号[0]が先頭文節であることから、文節番号[0] を直接修飾する文節がないので、自立語「でも」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１８３】
２０１）次に、深さ１の抽出自立語に係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ１の抽出自立語は、「システム」と「開く」と「コンシューマー」である。まず、「システム」を含む文節番号[12]を直接修飾する文節を、文節番号[11]から先頭文節に向かって検索する。
２０２）文節番号[11]の係り先文節が文節番号[12]であるため、文節番号[11]から自立語「こうした」を発見する。自立語「こうした」は、深さ１の自立語「システム」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ２と、「こうした」の表記と、品詞属性「連体詞」と、係り受け関係名「連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
２０３）さらに文節番号[12] を直接修飾する文節を、文節番号[11]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[12] を直接修飾する文節がないので、自立語「システム」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１８４】
２０４）次に、「開く」を含む文節番号[8]を直接修飾する文節を、文節番号[7]から先頭文節に向かって検索する。
２０５）文節番号[7]の係り先文節が文節番号[8]であるため、文節番号[7]から自立語「差」を発見する。自立語「差」は、深さ１の自立語「開く」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して、深さ２と、「差」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「ガ格連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
２０６）さらに文節番号[8]を直接修飾する文節を、文節番号[7]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、文節番号[1]の係り先文節が文節番号[8]であるため、文節番号[1]から自立語「いずれ」を発見する。自立語「いずれ」は、深さ１の自立語「開く」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ２と、「いずれ」の表記と、品詞属性「副詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記録する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
２０７）さらに文節番号[8] を直接修飾する文節を、文節番号[1]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[8] を直接修飾する文節がないので、自立語「開く」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１８５】
２０８）次に「コンシューマー」を含む文節番号[9]を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索する。先頭文節まで検索して、文節番号[9] を直接修飾する文節がないので、自立語「コンシューマー」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１８６】
２０９）ここで、入力された深さ２までで部分構造要素拡張抽出処理を中止するため、深さ２の抽出自立語「こうした」「差」「いずれ」を修飾する自立語の抽出は行なわず、以上の抽出処理で「なる」を抽出キーとする部分構造要素の抽出を終了する。その結果は、図８（ｂ）のようになる。
【０１８７】
２１０）更に、文節番号[13]から先頭文節に向かって用言を検索すると、文節番号[13]は用言性文節であるので、文節番号[13]から用言「購入」を発見する。
２１１）抽出キーとして、「購入」の表記と品詞属性「サ変」を抽出、記憶し、同文節内の意図表現チェックを実施すると、図５（ｂ）の意図を示す表現と意図の対応が記述された辞書の助動詞「たい」 と合致したため、拡張要素に意図「要望」を登録する。
【０１８８】
以上の手順に準じて、例文の言語情報取得結果の最後尾の文節から先頭文節に向かって、用言を検索し、抽出キーと係り受け関係にある自立語、さらにその自立語と係り受けにある自立語をユーザ指定の深さの階層まで持たせて抽出し、拡張要素も登録していく。先頭文節まで用言キーの検索と関連自立語と拡張要素の抽出が終了したら、用言を抽出キーとした部分構造要素拡張抽出処理を終了する。
【０１８９】
〔ユーザから深さの指定があった場合の部分構造要素拡張抽出処理（体言）〕
２１２）同じ先頭から１文分の言語解析処理結果の最後尾の文節から、体言性の文節を検索する。
２１３）文節番号[16]から「こと」を発見する。
２１４）「こと」の表記と品詞属性「形式名詞」を記憶し、同文節が文末文節であることから、拡張要素に「文末」を登録する。さらに同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
【０１９０】
２１５）「こと」の品詞属性が名詞類であり、体言句の最後に位置する体言とみなせるため、次に、文節番号[15]から、先頭文節に向かって順に体言「こと」を直接連体修飾している文節の自立語を検索する。
２１６）文節番号[15]の係り先文節番号が[16]であることから、文節番号[15]の文節が「こと」を直接連体修飾していることがわかり、「いう」を発見する。「いう」は、抽出キー「こと」を直接就職しているので、深さ０、「いう」の表記と品詞属性「動詞」と、係り受け関係「連体修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
２１７）さらに、文節番号[15]から、先頭文節に向かって順に体言「こと」を直接連体修飾している文節の自立語を検索すると共に、並列チェックを行う。文節[15]を直接「並列」で修飾している文節はない。
２１８）先頭文節まで検索し、「こと」を直接連体修飾している文節の自立語がないので、体言「こと」を抽出キーとする部分構造要素の抽出を終了する。
【０１９１】
２１９）次に、抽出キーを直接修飾して抽出した深さ０の自立語に直接係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。抽出キー「こと」に関する自立語は、「いう」である。まず、「いう」を含む文節番号[15]を直接修飾する文節を、文節番号[14]から先頭文節に向かって検索する。
【０１９２】
２２０）文節番号[14]の係り先文節が文節番号[15]であるため、文節番号[14]から自立語「なる」を発見する。自立語「なる」は、深さ０の自立語「いう」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ１と、「なる」の表記と、品詞属性「動詞」と、係り受け関係名「ト格連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
２２１）さらに、文節番号[15] を直接修飾する文節を、文節番号[14]から先頭文節に向かって検索する。その際、１０７）同様の並列チェックを実施する。文節[14]を直接「並列」で修飾している文節はない。
２２２）先頭文節まで検索し、「いう」を直接連体修飾している文節の自立語がないので、自立語「いう」を抽出キーとする部分構造要素の抽出を終了する。
【０１９３】
２２３）次に、深さ１の自立語に直接係り受け関係がある文節の自立語を抽出する。深さ１の自立語は、「なる」である。まず、「なる」を含む文節番号[14]を直接修飾する文節を、文節番号[13]から先頭文節に向かって検索する。
２２４）文節番号[13]の係り先文節が文節番号[14]であるため、文節番号[13]から自立語「購入」を発見する。自立語「購入」は、深さ１の自立語「なる」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して、深さ２と、「購入」の表記と、品詞属性「サ変」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、図５（ｂ）の意図を示す表現と意図の対応が記述された辞書の助動詞「たい」 と合致したため、拡張要素に意図「要望」を登録する。
２２５）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[13]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、文節番号[10]から自立語「企業」を発見する。自立語「企業」は、深さ１の自立語「なる」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して、深さ２と、「企業」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
２２６）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[9]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを実施すると、文節番号[9]の係り受け関係名が「並列」である。その係り先文節番号が該当文節[10]の文節番号であるから、その直前の文節[9]の自立語「コンシューマー」も抽出対象とし、深さ２と「コンシューマー」の表記と、品詞属性「名詞」と、係り受け関係を記憶する。係り受け関係名は処理対象の文節の係り受け関係名「連用修飾」で記憶する。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
２２７）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[8]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、文節番号[0]から自立語「でも」を発見する。自立語「でも」は、深さ１の自立語「なる」を直接修飾している自立語なので、深さを加算して深さ２と、「でも」の表記と、品詞属性「接続詞」と、係り受け関係名「連用修飾」を記憶する。品詞が接続詞であっても、該当自立語の深さが０でないため、接続助詞と接続詞と接続の意味の対応が記述された辞書は参照にいかない。また、同文節内の意図表現チェックを実施すると、同文節中には対象表現はない。
２２８）さらに、文節番号[14] を直接修飾する文節を、文節番号[0]から先頭文節に向かって検索し、並列チェックを経て、先頭文節まで検索する。文節番号[14] を直接修飾する文節がないので、自立語「なる」を直接修飾する自立語の検索を終了する。
【０１９４】
２２９）ここで、入力された深さ２までで部分構造要素拡張抽出処理を中止するため、深さ２の抽出自立語「購入」「企業」「コンシューマー」「でも」を修飾する自立語の抽出は行なわず、以上の抽出処理で「こと」を抽出キーとする部分構造要素の抽出を終了する。その結果は、図８（ｃ）のようになる。
【０１９５】
以上の手順に準じて、例文の言語情報取得結果の最後尾の文節から先頭文節に向かって、体言性の文節を検索し、その文節の自立語の品詞属性が名詞類であり、体言句の最後に位置する体言とみなせれば抽出キーとして抽出し、係り受け関係にある自立語、さらにその自立語と係り受けにある自立語をユーザ指定の深さの階層まで持たせて抽出し、拡張要素も登録していく。先頭文節まで抽出キーの検索と関連自立語と拡張要素の抽出が終了したら、例文中の体言キーでの部分構造要素の拡張抽出を終了する。
【０１９６】
２３０）記憶されている言語情報取得結果に次の文の言語情報取得結果があったら、１５６）へ戻り次の文の言語情報取得結果を対象に、記憶されている言語情報取得結果がなくなるまで、一文毎に部分構造要素拡張抽出を実施する。次の文の言語情報取得結果がなかったら、部分構造要素拡張抽出処理を終了し、部分構造データ生成処理に進む。以上で、図１のステップＳ３の処理「部分構造要素拡張抽出ステップ」の説明を終了する。
【０１９７】
〔部分構造データ生成処理〕
部分構造要素拡張抽出が行われたら、図１のステップＳ４の部分構造データ生成処理を実行する。部分構造データ生成処理は、各抽出キーについて、指定された値以下の深さ情報を有する自立語を用いて、当該文書の部分構造データを生成する。
【０１９８】
例えば、ユーザから深さの値を指定する入力ｍがあった場合、図３及び図４のすべての拡張部分構造要素から、抽出キーと、深さｍ以下の拡張部分構造要素を選択して部分構造データを生成する。ユーザから深さの値の入力がなかった場合は、全ての深さ階層の拡張部分構造要素を選択して部分構造データを生成する。
【０１９９】
また、図８のように、部分構造要素拡張抽出処理を入力された深さnまでで中止した場合は、ｎ＝＜ｍならば抽出された拡張部分構造要素をすべて選択して部分構造データを生成する（ｎ＞ｍならばｍで指定された深さの自立語で部分構造データを生成する）。
【０２００】
図９は、部分構造要素記憶手段１３に記憶されている図３及び図４の部分構造要素拡張抽出結果から、深さｍ＝２までの部分構造データを生成した生成結果例を示す。図９の生成結果例について説明する。
【０２０１】
ａ）本発明の情報抽出装置を処理精度の高さを要求される文書要約や、精度の高い文書の類似判定を行うアプリケーションに用いる場合、部分構造データ生成処理の際、各抽出キー毎に、抽出キーとその単語属性、拡張要素、その要素として抽出キーと係り受け関係にある自立語の深さと表記とその単語属性、係り受け関係、拡張要素を登録する。深さｍ＝２の入力があったため、深さ２以下の自立語要素が選択される結果、図８の部分構造データ例のような内容が生成される。すなわち、深さ３以上の自立語要素は抽出されない。部分構造データは、抽出キーとその他の自立語が区別され、各単語属性や、係り受け関係、拡張要素などの情報を保持したデータとなる。
【０２０２】
ｂ）一方、本発明の情報抽出装置を処理速度の速さを要求される文書検索や、高速に文書の類似判定を行うアプリケーションに用いる場合、またメモリの少ないコンピュータで処理を実行する場合、各抽出キー毎に、抽出キー、抽出キーと係り受け関係にある自立語の深さと表記を登録する。
【０２０３】
深さｍ＝２の入力があったため、深さ２以下の自立語要素が選択された結果、たとえば図１０の部分構造データ例のような内容を生成する。図１０は、抽出キーとその他の自立語を区別せず、単語表記と拡張要素を保持した部分構造データである。
【０２０４】
ｃ）拡張部分構造要素に対して一文毎に部分構造データ生成を実施した後、図９又は図１０のように生成された部分構造データは、部分構造データ記憶手段１４に記憶される。
【０２０５】
ｄ）全ての拡張部分構造要素に対して、部分構造データ生成処理が終了したら、部分構造データ生成処理を終了する。
【０２０６】
〔解析中止処理がある部分構造データ生成処理〕
次に、ユーザから深さｎ = 2の入力があったため、深さ２で解析が中止された場合の部分構造データ生成処理について説明する。
【０２０７】
５）本発明の情報抽出装置を処理精度の高さを要求される文書要約や、精度の高い文書の類似判定を行うアプリケーションに用いる場合、部分構造データ生成処理の際、各抽出キー毎に、抽出キーとその単語属性、拡張要素、その要素として抽出キーと係り受け関係にある自立語の深さと表記とその単語属性、係り受け関係、拡張要素を登録する。深さｍ＝２の入力があったため、図８のすべての要素が選択された結果、たとえば図１１の部分構造データ例のような内容が生成される。図１１は、抽出キーとその他の自立語が区別され、各単語属性や、係り受け関係、拡張要素などの情報を保持したデータである。
【０２０８】
６）一方、本発明の情報抽出装置を処理速度の速さを要求される文書検索や、高速に文書の類似判定を行うアプリケーションに用いる場合、またメモリの少ないコンピュータで処理を実行する場合、各抽出キー毎に、抽出キー、抽出キーと係り受け関係にある自立語の深さと表記を登録する。深さｍ＝２の入力があったため、図８のすべての要素から各抽出キー毎に、抽出キー、抽出キーと係り受け関係にある自立語の深さと表記が選択され、結果、たとえば図１２の部分構造データ例のような内容が生成される。図１２は、抽出キーとその他の自立語を区別せず、単語表記と拡張要素を保持した部分構造データである。
【０２０９】
７）拡張部分構造要素に対して一文毎に部分構造データ生成を実施した後、図１１又は１２のように生成された部分構造データは、部分構造データ記憶手段１４に記憶される。
【０２１０】
８）全ての拡張部分構造要素に対して、部分構造データ生成処理が終了したら、部分構造データ生成処理を終了する。
【０２１１】
〔出力処理〕
ユーザが任意に設定した出力方法で、部分構造データ記憶手段に記憶されている抽出情報を出力する（ステップＳ５）。出力は、用紙に印刷してもよいし、コンピュータのディスプレーに表示してもよい。また、別のプログラムへ出力してもよい。出力処理が終了すると図１の処理が終了する。
【０２１２】
以上説明したように、本実施例の情報抽出方法は、対象文書の分野が変わっても影響がなく、メンテナンスを要する制約のための辞書が不要である。また、ユーザは言語処理分野の専門的な知識を必要とせず、文書トピックの展開経緯を見つけ出すことが可能で、実用に即した文書情報を精度良く抽出できる。
【０２１３】
〔情報抽出プログラム及びその記録媒体〕
これまで説明した情報抽出方法を実現するプログラム（以下、情報抽出プログラムという）及びその記録媒体について説明する。図１３は、情報抽出プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成図の一例を示す。
【０２１４】
図１３のハードウェア構成図は、それぞれバスで相互に接続されているＣＰＵ２１、入出力装置２２、ドライブ装置２３、通信装置２４、主記憶装置２５、記憶装置２６、表示装置２７を有するように構成される。
【０２１５】
ＣＰＵ２１は、コンピュータが行う処理を統括的に制御する。入出力装置２２は、キーボード及びマウスなどで構成され、ユーザからの様々な操作指示を入力するために用いられる。通信装置２４は、インターネットやＬＡＮなどのネットワークに接続するためのインターフェイスであり、例えばモデム、ルータ等で構成される。主記憶装置２５は、オペレーティングシステムやプログラム、データを一時保管する記憶領域である。記憶装置２６には、情報抽出方法を実現するプログラムがインストールされている。ドライブ装置２３は、ＤＶＤ−ＲＯＭやＣＤ−ＲＯＭが挿入可能であり、記録媒体２０からプログラムやデータを読み込み、また記録媒体２０にプログラムやデータを書き込むことも可能である。表示装置２７は、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｙｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）画面を形成し、操作に必要な各種ウィンドウやデータ等を表示する。
【０２１６】
情報抽出プログラムは、図１の文書登録手段、言語情報取得手段、部分構造要素拡張抽出手段、部分構造データ生成手段、出力手段、の各手段をコンピュータに実行させる。一例としては、図６、７で説明したフローチャート図、１）〜２３０）の処理を所定のプログラム言語でコード化し、コンパイルなどされたものである。
【０２１７】
情報抽出プログラムは、例えばＤＶＤ−ＲＯＭ等の記録媒体２０によって提供される。情報抽出プログラムを記録した記録媒体２０は、ドライブ装置２３にセットされ、記憶装置２６にインストールされる。
【０２１８】
なお、情報抽出プログラムを記録した記憶媒体２０は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク（ＭＯ）等のように、情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることが可能である。また、情報抽出プログラムは、ネットワークを介してダウンロードしてもよい。
【実施例２】
【０２１９】
実施例１では、自立語の係り受け関係を用いて、文法的に限定をかけた部分構造要素を規則的に抽出し、これらの要素の組み合わせをテキスト処理のための基本トピック単位に同定する情報抽出方法において、さらに部分構造要素を拡張する情報抽出方法について説明した。
【０２２０】
ところで、抽出した部分構造要素を、文書検索や文書要約といった高次の文書処理手法における材料（以下、特徴量という）とする場合、特徴量は対象文書全体に対し、網羅的でありかつ冗長性が低いことが望まれる。冗長性は部分構造要素が重複して抽出されるほど増大する。
【０２２１】
例えば、“犬はいるが、猫はいないと思う。”という文は、
（１：犬は：体言性：係り：２）、
（２：いるが、：用言性：係り・読点：４）、
（３：猫は：体言性：係り：４）、
（４：いないと：用言性：係り：５）、
（５：思う：用言性：文末：−１）、
という文節列に分解できる。
【０２２２】
ここでは文を（）内の“：”をセパレータとして５つ組み要素として表現し、それぞれ順に、文節番号、文節表記、文節品詞、文節種、および係り先文節番号を示す。また、係り先文節がない場合、かかり先文節番号を「-1」とした。なお、文節品詞等の定義については後述する。
【０２２３】
この文を実施例１に記載されている抽出手順に従って、拡張部分構造要素を抽出すると、
・抽出キーを文節２とする文節１と文節２からなる拡張部分構造要素、
・抽出キーを文節４とする文節１、文節２、文節３、および文節４からなる拡張部分構造要素、
・抽出キーを文節５とする文節１、文節２、文節３、文節４、および文節５からなる拡張部分構造要素、
の３つの拡張部分構造要素を抽出することができる。
【０２２４】
しかしながら、この拡張部分構造要素は対象の文に対し、網羅的ではあるが、文節１と文節２が三回抽出されるなど冗長性が高いものとなってしまう。
【０２２５】
抽出した拡張部分構造要素が網羅的ではあるが冗長性が高くなる、という実施例１の不都合は、拡張部分構造要素の抽出キーの選出規則が少ないこと、また、拡張部分構造要素メンバである文節を選出する際の規則に制約が少ないこと、が原因であると考えられる。
【０２２６】
そこで、本実施例では、文書中の言語情報を用いて、文法的に限定をかけた所定の拡張部分構造要素を規則的に抽出し、これらの要素の組み合わせをテキスト処理のための基本トピック単位に同定する情報抽出方法を説明する。以下、本実施例で抽出する拡張部分構造要素を、実施例１と区別するため拡張構造要素という。
【０２２７】
本実施例では、読点、文末、係りなし、係り、又は、不定、のいずれか１つの文節種と、用言性、体言性、サ変性、コピュラ、形容性、副詞性、連体性、接続性、又は、不定、のいずれか１つの文節品詞を有する文節を拡張構造要素の基本単位として用い、文節種と文節品詞から成る文節情報をもとに拡張構造要素の抽出キーの選出規則および拡張構造要素の構成規則を記述することで、拡張構造要素の抽出対象である文書、文書集合に対し、網羅的かつ冗長性の低い拡張構造要素を抽出できる情報抽出情報を提供する。なお、コピュラ（copula）については後述するが、英語文におけるbe動詞など、主語と述語をつなぐ「文の構成要素」としての名称であって、品詞名ではない。
【０２２８】
図１４（ａ）は本実施例の情報抽出処理の手順の一例を、図１４（ｂ）は情報抽出装置の機能ブロック図をそれぞれ示す。なお、図１４において、図１と同一部分には同一の符号を付し、その説明は一部省略する。また、各ステップは、各ステップに記載された、文書登録手段３１、言語情報取得手段３２、拡張構造要素生成手段５３０、出力手段３５により実行される。
【０２２９】
（ステップＳ１）
情報抽出を開始すると、文書登録処理で文書を登録する。文書登録処理は、文書登録手段３１により実行される。
【０２３０】
（ステップＳ２）
登録された文書は順に文書記憶手段１１に記憶される。登録対象文書を全て登録すると、記憶された文書から言語情報取得処理を行う。言語情報取得処理は、言語情報取得手段により実行される。
【０２３１】
（ステップＳ３０）
登録文書全部の言語情報取得処理が終了すると、次に、記憶された言語情報が付加された文書に対し、拡張構造要素生成処理を実行する。拡張構造要素生成処理は、拡張構造要素生成手段５３０により実行される。
【０２３２】
拡張構造要素生成手段５３０は、抽出キー選択手段５３１、前方拡張処理手段５３２及び後方拡張処理手段５３３、とを有する。拡張構造要素生成手段５３０は、文節品詞及び言語情報取得ステップで取得された係り受け情報に基づいて定められた拡張規則１３２を参照して、文章から文節を抽出して拡張構造要素を生成する。抽出キー選択手段５３１は、後述する抽出キー選出規則１３１を参照して抽出キーを選択する。前方拡張処理手段５３２は、注目している文節（後述の拡張対象文節）より前にある文節を拡張構造要素に追加する。後方拡張処理手段５３３は、注目している文節（後述の拡張対象文節）より後にある文節を拡張構造要素に追加する。なお、拡張構造要素生成手段５３０が有する各手段についての詳細は後述する。
【０２３３】
（ステップＳ５）
拡張構造要素が生成されると、ユーザが任意に設定した出力方法で、出力装置から拡張構造要素が出力される（ステップＳ５）。出力は、用紙に印刷してもよいし、コンピュータのディスプレーに表示してもよい。
【０２３４】
ステップＳ１からＳ４のうち、文書登録処理（Ｓ１）及び出力処理（Ｓ５）については実施例１と同様であるので説明を省略する。続いて、言語情報取得処理（Ｓ２）及び拡張構造要素生成処理（Ｓ３０）について詳細に説明する。
【０２３５】
〔言語情報取得処理〕
言語情報取得処理における処理は、実施例１と同様であるが、取得された言語情報の表現形式を変える。言語情報の取得は、たとえば、言語解析処理を実施して取得する方法、ユーザの指示を受けながら自動ないしは半自動で取得する方法など、既存の方法を用いる。
【０２３６】
言語情報取得手段３２は、自立語の係り受け関係、文節の品詞情報を示す文節品詞又は文節の分類情報を示す文節種を、文章から取得する。
【０２３７】
図１５は文章の言語解析の結果得られる言語情報の一例である。この文章の本文は、
「大きい熊がゆっくり歩いているが、そばに小熊はいない。そこで、静かに近寄ってみようと思った自分は愚か。」  …  文章Ｓ
である。
【０２３８】
図１５では、 “：”をセパレータとして５つ組み要素として、それぞれ順に、文節番号、文節表記、文節品詞、文節種、およびかかり先文節番号を示す。また、かかり先文節がない場合、かかり先文節番号を「-1」とする。
【０２３９】
例えば、図１５の文節４は、文節番号が４、文節品詞は連用性、文節種は読点、および係り先文節はないことを示している。なお、本実施例では、簡単のため単語情報を別途管理していないが、効率化のため、文節情報と単語情報を独立に管理してもよい。
【０２４０】
〔拡張構造要素生成処理〕
続いて、拡張構造要素生成処理について説明する。はじめに、本実施例における単語と文節を定義する。
ａ）単語
・単語は、すくなくとも実表記、代表表記、および品詞に関する情報を有する。
・単語は、それが有する品詞により自立語と機能語に分類される。
・付属語品詞をもつ単語は付属語とする。
・付属語品詞以外の品詞をもつ単語は自立語とする。
【０２４１】
ｂ）単語品詞
・名詞、記号、数詞、および未登録語に類する品詞を体言系品詞と称する。
・動詞、サ変名詞、形容詞、および形容動詞に類する品詞を用言系品詞と称する。
・副詞に類する品詞を副詞性品詞と称する。
・接続詞に類する品詞を接続性品詞と称する。
・連体詞に類する品詞を連体性品詞と称する。
・助詞、助動詞、補助動詞、補助形容詞、接頭辞、および接尾辞に類する品詞を付属語品詞と称する。
・名詞、記号、数詞、未登録語、動詞、サ変名詞、形容詞、形容動詞、副詞、接続詞、連体詞、助詞、助動詞、補助動詞、補助形容詞、接頭辞、および接尾辞のいずれにも類さない品詞を不定品詞と称する。
【０２４２】
ｃ）文節
・文節とは、１つ以上の自立語に付属語が０個以上付随した、単語で構成される文構成要素の１単位である。ただし、複数の自立語が存在する場合、最初に出現する自立語以外の自立語は付属語として扱われる。
・文節は、少なくとも構成単語、文節品詞、文節種、係り先文節に関する情報を有する。
・文節品詞とは、文節を構成する単語情報に従う情報である。
・文節種とは、文節を構成する単語情報と、係り先文節との修飾関係に従って文節を分類する分類情報である。
【０２４３】
ｄ）文節品詞
・“コピュラ”とは、自立語が体言系品詞であり、断定の助動詞、体言止などで文末文節を形成する文節が有する文節品詞である。
・“サ変性”とは、自立語が体言系品詞のうち、サ変名詞を含む文節が有する文節品詞である。
・“形容性”とは、自立語が用言系品詞のうち、形容詞、形容動詞を含む文節が有する文節品詞である。
・“体言性”とは、自立語が体言系品詞であり、コピュラ文節該当以外の文節が有する文節品詞である。
・“副詞性”とは、自立語が副詞である文節が有する文節品詞である。
・“用言性”とは、自立語が用言系品詞のうち動詞を含む文節が有する文節品詞である。
・“連体性”とは、自立語が連体詞である文節が有する文節品詞である。
・“接続性”とは、自立語が接続詞である文節が有する文節品詞である。
・“不定”とは、上記の文節品詞の成立条件を全く満たさない文節が有する文節品詞である。
【０２４４】
ｅ）文節種
・文節種は、文末、読点、係り、切断、不定の順に降順の優先順位を有する。
・“文末”とは、文節内に句点またはそれに代わる記号が存在する文節が有する属性である。
・“読点”とは、文節内に読点またはそれに代わる記号が存在し、かつ用言性かサ変性の文節品詞を有する文節が有する属性である。
・“係り”とは、係り先文節に対し連体修飾か連用修飾をするか、係り先文節と複合語を形成する文節が有する属性である。
・“切断”とは、他の文節と係り関係を持たない文節が有する属性である。
・“不定”とは、上記の文節種の成立条件を満たさない文節が有する文節種である。
【０２４５】
拡張構造要素生成処理では、拡張構造要素生成手段５３０が、言語情報取得処理により抽出もしくは記憶された言語情報を用いて拡張構造要素を抽出する。
【０２４６】
拡張構造要素の抽出は、
（ｉ）まず文節品詞と文節種で構成される抽出キー選出規則１３１を用いて抽出キーを選出し、
（ｉｉ）選出した抽出キーごとに、文節品詞で構成される拡張規則１３２を用いて、文章から文節を抽出し拡張構造要素を生成する。
【０２４７】
（ｉ）抽出キーの選出
抽出キー選出規則１３１とは、抽出キーを選出するための規則である。図１６は、抽出キー選出規則１３１の一例を示す。図１６において１つの抽出キー選出規則１３１は、1つの括弧対内に記述されており、”：”をセパレータとする２つ組み要素として表現されている。
【０２４８】
２つ組み要素は、それぞれ、文節品詞と文節種であり、文節種は選択の意味をもつ”｜”をセパレータとして1つ以上含むように設定されている。図１６の抽出キー選出規則１３１は、第一要素の文節品詞をもち、かつ第二要素のいずれかの文節種をもつ文節を抽出キーとする規則を意味する。
【０２４９】
例えば、図１６の一行目の規則は、文節品詞が用言性であり、文節種が、文末、読点、係り、又は切断である文節が抽出キーとなる規則を表している。抽出キー選択手段５３１は、図１５に示す言語情報に対し、図１６の一行目に示す抽出キー選出規則を用いて抽出キーを選出すると、文節４、文節７、文節１０、および文節１１が抽出キーとして選出する。
【０２５０】
なお、抽出された抽出キーそれ自体が１つの拡張構造要素となる。本実施例では、拡張規則１３２に基づき抽出した文節を拡張構造要素（ここでは抽出キー。抽出キーに文節が追加された後は抽出キーと文節）に追加していくことで拡張構造要素を生成する。
【０２５１】
（ｉｉ）文章から文節を抽出する拡張構造要素の生成
本実施例では、拡張構造要素生成処理（Ｓ３０）において、抽出キーである文節より文書内位置が前である文節を対象として生成処理を行う処理を「前方拡張」、逆に抽出キーより文書内位置が後ろである文節を対象として生成処理を行う処理を「後方拡張」と称し、拡張規則１３２としては前方拡張と後方拡張とで別のものを用いる。抽出された拡張構造要素は適切な形式で拡張構造要素記憶手段１３０に記憶される。
【０２５２】
図１７は拡張構造要素生成処理における前方拡張の拡張規則１３２（以下、前方拡張処理規則という）の一例を示す。図１７の前方拡張処理規則において、１つの前方拡張処理規則は1つの括弧対内に記述されており、”：”をセパレータとする４つ組み要素として表現されている。各要素は、それぞれ順に、文節品詞、抽出キーからの係り受け深さ、および２つの、文節品詞であり、文節品詞は選択の意味をもつ”｜”をセパレータとして1つ以上設定されている。
【０２５３】
前方拡張処理規則又は後方拡張処理は、処理の対象となる文節を拡張構造文節として処理を行う。前方拡張処理規則に基づいて、前方拡張処理手段５３２が拡張構造要素を生成する処理を図１８のフローチャート図に基づき説明する。
・まず抽出キーを拡張構造文節として、拡張対象文節が第一要素に示される文節品詞である前方拡張処理を抽出する（Ｓ１１）。
・抽出した前方拡張処理の第二要素が、抽出キーからの係り深さであるか否かを判定する（Ｓ１２）。
・次いで、抽出キーに”係り”の文節種をもつ文節が第三要素に示されるいずれかの文節品詞であるか否かを判定する（Ｓ１３）。
・抽出キーに”係り”の文節種をもつ文節が第三要素にある場合、当該文節を拡張構造要素に追加する（Ｓ１４）。
・また、当該文節の文節品詞が第四要素に示されるいずれかの文節品詞であるか否かを判定し（Ｓ1５）、第四要素のいずれかの文節品詞である場合、当該文節を拡張対象文節として、前方拡張処理規則に従い同様の処理を行う（Ｓ１６）。
【０２５４】
ただし、図１７に示す前方拡張処理規則の第二要素において、抽出キーからの係り深さが「０」の場合、明示されないすべての係り深さ（すなわち、一行目と二行目で明示されている「０」「１」以外の全て）を代表するものとする。
【０２５５】
例えば、図１７に示す一行目の規則は、抽出キー又は抽出キーから深さ１以外の拡張対象文節の文節品詞が用言性である場合であって、その文節に”係り”の文節種をもつ文節が用言性、サ変性、形容性、副詞性、もしくは体言性である場合、その文節を拡張構造要素に追加し、さらに用言性、サ変性、もしくは形容性の場合はその文節を拡張対象文節とする、規則を示す。また二行目に示す規則は、 抽出キーから深さ１の拡張対象文節の文節品詞が用言性である場合、その文節に”係り”の文節種をもつ文節が用言性、サ変性、形容性、副詞性、もしくは体言性である場合、その文節を拡張構造要素に追加し、さらに用言性、サ変性、形容性、もしくは体言性の場合はその文節を拡張対象文節とする規則を示している。
【０２５６】
図１５に示す言語情報と図１６の抽出キー選出規則１３１により選出した抽出キーとして文節４とを用い、図１７に示す前方拡張規則に基づき拡張構造要素を生成する処理について説明する。まず、図１５から文節４の文節品詞は用言性であることがわかり、文節４は抽出キーであるので前方拡張規則は図１７の一行目の規則が選択される。次に、図１５より、文節４に”係り”の関係をもつ文節は文節３と文節２であり、また文節２と文節３の文節品詞はそれぞれ体言性と副詞性であることがわかる。選択した拡張規則の第３要素をみると、体言性および副詞性ともに要素に存在するため、文節２と文節３とも拡張構造要素として追加する。さらに、前方拡張処理規則の第４要素に体言性があるため、体言性文節の文節２は拡張対象文節となる。
【０２５７】
文節２は文節品詞が体言性であり、抽出キーからの係り深さは１であるので、前方拡張処理規則は図１７の１１行目の規則が選択される。図１５から、文節２に”係り”の関係をもつ文節は文節１であり、また文節１の文節品詞は形容性であることがわかるので、選択した前方拡張処理規則の第３要素に形容性が存在するため、文節１も拡張構造要素に追加する。また、第４要素にも形容性が存在するため、文節１は拡張対象文節になる。
【０２５８】
文節１は文節品詞が形容性であり、抽出キーからの係り深さは２であるので、前方拡張処理規則は図１７の七行目の規則が選択されるが、図１５より文節１に“係り”の関係をもつ文節は存在しないため処理は終了し、結果として文節１、文節２、文節３、および文節４からなる拡張構造要素が抽出される。
【０２５９】
同様にして、図１５に示す言語情報と、図１６の抽出キー選出規則に基づき選出した抽出キーを用いて、図１７に示す前方拡張処理規則に基づき拡張構造要素を生成した結果を図１９に示す。ただし、図１９において、１つの拡張構造要素は、１つの括弧対内に記述されており、“：”をセパレータとする１つ以上の文節情報からなる。また、各文節情報は“、”をセパレータとする２つ組要素であり、第一要素が文節番号、第二要素が抽出キーからの係り深さを示す。図１９では、文節４、７、１１及び１３を抽出キーとして、各抽出キーより前方にある（文節番号の若い）文節が拡張構造要素として追加されている。なお、図１９では、文節品詞と文節種とが拡張構造要素に含まれていないが、図１５の言語情報を参照すれば、拡張構造要素に文節品詞と文節種を含めることができる（図２１において同じ）。
【０２６０】
続いて、後方拡張処理について説明する。図２０は拡張構造要素生成処理における拡張規則（以下、後方拡張処理規則という）１３２の一例である。図２０において、１つの後方拡張処理規則は、1つの括弧対内に記述されている。なお、第三、第四要素の文節品詞が文字列”無”の場合、候補品詞がないこと、すなわち、拡張構造要素に追加を行わないことを示すものとする。
【０２６１】
後方拡張処理手段５３３が行う後方拡張処理について、図２１のフローチャート図に基づき説明する。
・まず抽出キーを拡張対象文節として、拡張対象文節が第一要素に示される文節品詞である後方拡張処理規則を抽出する（Ｓ２１）。
・抽出した後方拡張処理規則の第二要素が、抽出キーからの係り深さであるか否かを判定する（Ｓ２２）。
・ついで、拡張対象文節が“係り”の文節種を有するか否かを判定する（Ｓ２３）。
・ついで、拡張対象文節の係り先文節が第三要素に示されるいずれかの文節品詞であるか否かを判定する（Ｓ２４）。
・拡張対象文節の係り先文節が第三要素のいずれかの文節品詞である場合、係り先文節を拡張構造要素に追加する（Ｓ２５）。
・また係り先文節の文節品詞が第四要素に示されるいずれかの文節品詞であるか否かを判定し（Ｓ２６）、係り先文節の文節品詞が第四要素のいずれかの文節品詞である場合、係り先文節を拡張対象文節として、後方拡張処理を繰り返す（Ｓ２７）。
【０２６２】
例えば、図２０に示す二行目の規則によれば、抽出キーの文節種が“係り”で、文節品詞が用言性である場合であってその文節の係り先文節が体言性である場合、その文節を拡張構造要素に追加し、さらに追加した文節を拡張対象文節とする。また、一行目に示す規則は、抽出キーではない拡張対象文節の文節種が“係り”で、文節品詞が用言性である場合、拡張処理は行わない規則を示している。
【０２６３】
図１９のように生成された拡張構造要素に、図２０に示す後方拡張処理規則に基づき拡張構造要素を追加する処理について説明する。なお、拡張構造要素の前方拡張処理と後方拡張処理の実行順序により、生成される拡張構造要素に影響はない。したがって、本実施例とは逆に、先に後方拡張処理を実行し、その結果に対し前方拡張処理を実行してもよいし、用途によっては前方拡張処理と後方拡張処理のいずれかひとつのみを実行してもよい。
【０２６４】
図１９において一行目の拡張構造要素の抽出キーは文節４であり、文節４は文節情報が係りでない。また、二行目の拡張構造要素の抽出キーは文節７であり、文節７は文節情報が係りでない。また、三行目の拡張構造要素の抽出キーは文節１０であり、文節１０は係り先の文節１１の文節情報が体言性でない。また、五行目の拡張構造要素の抽出キーは文節１３であり、文節１３の文節情報は係りでない。したがって、図１９の一行目、二行目、三行目及び五行目については後方拡張処理により拡張構造要素に追加されない。
【０２６５】
四行目の拡張構造要素の抽出キーは文節１１であり、図１５より文節種は“係り”、文節品詞は用言性であることがわかるので、後方拡張処理規則は図２０の二行目の規則が選択される。次に、図１５より文節１１の係り先文節は文節１２であり、また文節１２の文節品詞は体言性であることがわかるので、選択した後方拡張処理規則の第３要素をみると、体言性が存在するため、文節１２を拡張構造要素として追加する。さらに、拡張規則の第４要素により体言性文節である文節１２は拡張対象文節となる。
【０２６６】
次に、文節１２は文節品詞が体言性なので、後方拡張処理規則は図２０の九行目の規則が選択される。図１５より文節１２の文節種は”係り”であり係り先文節は文節１３であることがわかる。さらに、図１５より文節１３の文節品詞は形容性であるが、選択した後方拡張処理規則の第３要素に形容性は存在しないため、処理を終了し、結果として拡張構造要素には文節１２が追加される。
【０２６７】
図２２は、図１９に示す拡張構造要素に対し、後方拡張処理規則に基づき生成した拡張構造要素を示す。表現形式は、図１９の拡張構造要素と同一である。
【０２６８】
図２３は、図２１に示す拡張構造要素を文章Ｓの文字により表示した拡張構造要素を示す。図２３によれば、抽出した拡張構造要素は、網羅的であり、かつ、冗長性の小さくなるように抽出できていることがわかる。
【０２６９】
したがって、拡張構造要素の抽出キーの選出規則を設け、また、拡張構造要素となる文節を選出する際の拡張規則１３２を設けたことで、網羅的かつ冗長性の小さい拡張構造要素を生成できる。
【０２７０】
〔情報抽出プログラム及びその記録媒体〕
これまで説明した情報抽出方法を実現するプログラム（以下、情報抽出プログラムという）及びその記録媒体について説明する。なお、情報抽出プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成図は図１３と同様であるので説明を省略する。
【０２７１】
情報抽出プログラムは、図１の文書登録手段３１、言語情報取得手段３２、拡張構造要素生成手段５３０、出力手段３５、の各手段をコンピュータに実行させる。一例としては、図１８、２１で説明したフローチャート図の処理を所定のプログラム言語でコード化し、コンパイルなどされたものである。
【０２７２】
情報抽出プログラムは、例えばＤＶＤ−ＲＯＭ等の記録媒体２０やネットワークを介して提供される。情報抽出プログラムを記録した記録媒体２０は、ドライブ装置２３にセットされ、記憶装置２６にインストールされる。
【０２７３】
なお、情報抽出プログラムを記録した記憶媒体２０は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク（ＭＯ）等のように、情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることが可能である。
【０２７４】
以上説明したように、本実施例の情報抽出方法は、対象文書の分野が変わっても影響がなく、メンテナンスを要する制約のための辞書が不要である。また、ユーザは言語処理分野の専門的な知識を必要とせず、文書トピックの展開経緯を見つけ出すことが可能で、実用に即した文書情報を精度良く抽出できる。また、拡張構造要素の抽出キーの選出規則を設け、また、拡張構造要素となる文節を選出する際の拡張規則を設けたことで、網羅的かつ冗長性の小さい拡張構造要素を生成できる。
【図面の簡単な説明】
【０２７５】
【図１】情報抽出処理の全体の流れを示すフローチャート図である。
【図２】言語情報取得結果の一例を示す図である。
【図３】用言の拡張部分構造要素を抽出した抽出例である。
【図４】体言の拡張部分構造要素を抽出した抽出例である。
【図５】部分構造要素抽出処理のフローチャート図の一例である。
【図６】接続助詞又は接続詞について接続の意味、及び、意図表現が記載された辞書である。
【図７】深さ情報の指定がある部分構造要素抽出処理のフローチャート図の一例である。
【図８】深さ情報の指定がある場合の拡張部分構造要素を抽出した抽出例である。
【図９】図３又は４の部分構造要素拡張抽出結果から深さｎ＝２までの部分構造データを生成した生成結果例である。
【図１０】抽出キーとその他の自立語を区別せず、単語表記と拡張要素を保持した部分構造データである。
【図１１】図８の部分構造要素拡張抽出結果から深さｎ＝２までの部分構造データを生成した生成結果例である。
【図１２】抽出キーとその他の自立語を区別せず、単語表記と拡張要素を保持した部分構造データである。
【図１３】情報抽出プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成図の一例である。
【図１４】実施例２の情報抽出処理の手順の一例を示すフローチャート図である。
【図１５】文章の言語解析の結果得られる言語情報の一例である。
【図１６】抽出キー選出規則の一例である。
【図１７】拡張規則（前方拡張処理規則）の一例である。
【図１８】前方拡張処理手段が拡張構造要素を生成する処理の手順を示すフローチャート図の一例である。
【図１９】前方拡張処理規則に基づき生成した拡張構造要素の一例である。
【図２０】拡張規則（後方拡張処理規則）の一例である。
【図２１】後方拡張処理手段が拡張構造要素を生成する処理の手順を示すフローチャート図の一例である。
【図２２】後方拡張処理規則に基づき生成した拡張構造要素の一例である。
【図２３】図２１の拡張構造要素を文章の文字により表示した拡張構造要素である。
【符号の説明】
【０２７６】
１１      文書記憶手段
１２      言語情報記憶手段
１３      部分構造要素記憶手段
１４      部分構造データ記憶手段
３１      文書登録手段
３２      言語情報取得結果
３３      部分構造要素拡張抽出手段
３４      部分構造データ生成手段
３５      出力手段
１３１    抽出キー選出規則
１３２    拡張規則
３３０    深さ情報取得手段
３３１    抽出キー選択手段
３３２    自立語取得手段
３３３    深さ情報加算手段
３３４    深さ情報指定手段
５３０    拡張構造要素生成手段
５３１    抽出キー選出手段
５３２    前方拡張処理手段
５３３    後方拡張処理手段
【図１】
2006053907.tif 000003
【図２】
2006053907.tif 000004
【図３】
2006053907.tif 000005
【図４】
2006053907.tif 000006
【図５】
2006053907.tif 000007
【図６】
2006053907.tif 000008
【図７】
2006053907.tif 000009
【図８】
2006053907.tif 000010
【図９】
2006053907.tif 000011
【図１０】
2006053907.tif 000012
【図１１】
2006053907.tif 000013
【図１２】
2006053907.tif 000014
【図１３】
2006053907.tif 000015
【図１４】
2006053907.tif 000016
【図１５】
2006053907.tif 000017
【図１６】
2006053907.tif 000018
【図１７】
2006053907.tif 000019
【図１８】
2006053907.tif 000020
【図１９】
2006053907.tif 000021
【図２０】
2006053907.tif 000022
【図２１】
2006053907.tif 000023
【図２２】
2006053907.tif 000024
【図２３】
2006053907.tif 000025