(57)【要約】【課題】利用者が未知語を専門語辞書に登録することなく、多くの利用者で使用される未知語を広く登録した専門語辞書を使用する専門家抽出装置および辞書サーバを提供する。【解決手段】専門家抽出装置は専門語辞書に登録されていない未知語を抽出し（Ｓ１０１）、当該未知語を含む文や文節を切り出して未知語とともに未知語データとして辞書サーバへ送る（Ｓ１０２）。辞書サーバは専門語辞書に登録されているか（Ｓ１０３）、また専門語とすべきかを判定し（Ｓ１０４）、新たな専門語とすべき場合には分類する（Ｓ１０５）。これらは全未知語データの処理が終了するまで（Ｓ１０６）繰り返される。その後、専門語とされた未知語を専門語辞書等に登録し管理を行い（Ｓ１０７）、未知語データ量に応じて課金評価を行い（Ｓ１０８）、新しい専門語辞書を専門家抽出装置に送り課金する（Ｓ１０９）。このことにより未知語を広く収録した専門語辞書が作成される。【選択図】図５
2006331001.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の電子文書に基づき、所定の専門語に詳しいと推測される専門家を抽出する専門家抽出装置であって、
複数の専門語が登録された辞書と、
前記辞書を参照することにより、前記電子文書に含まれる前記専門語を抽出するとともに、前記辞書に登録されていない未知語を抽出する専門語抽出手段と、
前記専門語抽出手段により抽出された専門語の抽出回数と当該抽出回数に相当する値との少なくとも一方を含む関連度数を、前記電子文書に関連する者と対応づけて集計する集計手段と、
所定の利用者により指定された専門語または専門分野を受け付ける入力手段と、
前記入力手段により受け付けられた専門語または前記入力手段により受け付けられた専門分野に対応する専門語に対して、前記集計手段によって最も高い関連度数で対応づけられた者を検索することにより前記専門家を抽出する検索手段と、
前記専門語抽出手段により抽出された前記未知語を装置外部の所定の辞書提供装置へ与える未知語提供手段と
を備えることを特徴とする、専門家抽出装置。
【請求項２】
前記専門語抽出手段は、前記未知語を含む複数の文字列を抽出し、
前記未知語提供手段は、前記専門語抽出手段により抽出された前記複数の文字列のうちの一部または全部を前記辞書提供装置へ与えることを特徴とする、請求項１に記載の専門家抽出装置。
【請求項３】
前記複数の文字列のうち前記辞書提供装置へ与えるべき範囲を、予め定められた複数の区切り方法から前記利用者により択一的に選択された区切り方法に基づき設定する区切り設定手段をさらに備えることを特徴とする、請求項２に記載の専門家抽出装置。
【請求項４】
前記複数の文字列のうち前記辞書提供装置へ与えるべき文字列を、前記利用者により選択させる文字列選択手段をさらに備えることを特徴とする、請求項２に記載の専門家抽出装置。
【請求項５】
前記専門語抽出手段は、既に抽出された前記未知語を参照することにより、前記電子文書に含まれる既に抽出された未知語を前記専門語として抽出することを特徴とする、請求項１に記載の専門家抽出装置。
【請求項６】
前記辞書に代わるべき新たな辞書を前記辞書提供装置から受け取るとともに、前記未知語が前記新たな辞書に登録されている場合、前記未知語の関連度数および対応づけられた者を、前記新たな辞書に登録されている前記未知語に相当する専門語の関連度数および対応づけられた者として引き継ぐ辞書受け取り手段をさらに備えることを特徴とする、請求項１に記載の専門家抽出装置。
【請求項７】
前記専門分野と前記専門語との対応関係が登録された専門分野データをさらに備え、
前記辞書受け取り手段は、前記専門分野データに代わるべき新たな専門分野データを前記辞書提供装置から受け取るとともに、前記未知語が前記新たな専門分野データに登録されている場合、前記未知語の関連度数および対応づけられた者を、前記新たな専門分野データに登録されている専門分野に対応する前記未知語に相当する専門語の関連度数および対応づけられた者として引き継ぐことを特徴とする、請求項６に記載の専門家抽出装置。
【請求項８】
前記未知語提供手段は、前記辞書提供装置へ与えられるべき前記未知語を含むデータを暗号化する暗号処理手段を含むことを特徴とする、請求項１に記載の専門家抽出装置。
【請求項９】
前記暗号処理手段は、公開鍵暗号方式を使用することにより、前記辞書提供装置に対応する所定の公開鍵に基づき前記データを暗号化することを特徴とする、請求項８に記載の専門家抽出装置。
【請求項１０】
複数の専門語が登録された辞書と、前記辞書を参照することにより所定の電子文書に含まれる前記専門語を抽出するとともに前記辞書に登録されていない未知語を抽出する専門語抽出手段と、前記専門語抽出手段により抽出された前記未知語を装置外部へ与える未知語提供手段とを備える専門家抽出装置から前記未知語を受け取り、新たに作成された辞書を前記専門家抽出装置に与える辞書提供装置であって、
前記専門家抽出装置から前記未知語を受け取る未知語受け取り手段と、
受け取られた前記未知語の一部または全部を含む新たな辞書を作成する辞書作成手段と、
前記辞書作成手段により作成された新たな辞書を前記専門家抽出装置に与える辞書提供手段とを備えることを特徴とする、辞書提供装置。
【請求項１１】
前記辞書作成手段は、前記未知語受け取り手段により受け取られた未知語が専門語であるか否か判定し、専門語であると判定された場合にのみ前記新たな辞書に登録する専門語解析手段を含むことを特徴とする、請求項１０に記載の辞書提供装置。
【請求項１２】
前記未知語受け取り手段により受け取られた未知語に対応する量に応じて、前記新たな辞書を提供する料金に対する割引評価を行う顧客データ評価手段をさらに備えることを特徴とする、請求項１０に記載の辞書提供装置。
【請求項１３】
前記未知語受け取り手段は、前記未知語を含む複数の文字列を受け取り、
前記顧客データ評価手段は、前記複数の文字列に対応する量に応じて、前記割引評価を行うことを特徴とする、請求項１２に記載の辞書提供装置。
【請求項１４】
前記顧客データ評価手段は、前記未知語受け取り手段により受け取られた未知語のうち、前記辞書作成手段により専門語であると判定された未知語に対応する量に応じて前記割引評価を行うことを特徴とする、請求項１２または請求項１３に記載の辞書提供装置。
【請求項１５】
所定の電子文書に基づき、所定の専門語に詳しいと推測される専門家を抽出する専門家抽出装置であって、複数の専門語が登録された辞書と、前記辞書を参照することにより、前記電子文書に含まれる前記専門語を抽出するとともに、前記辞書に登録されていない未知語を抽出する専門語抽出手段と、前記専門語抽出手段により抽出された専門語の抽出回数と当該抽出回数に相当する値との少なくとも一方を含む関連度数を、前記電子文書に関連する者と対応づけて集計する集計手段と、所定の利用者により指定された専門語または専門分野を受け付ける入力手段と、前記入力手段により受け付けられた専門語または前記入力手段により受け付けられた専門分野に対応する専門語に対して、前記集計手段によって最も高い関連度数で対応づけられた者を検索することにより前記専門家を抽出する検索手段と、前記専門語抽出手段により抽出された前記未知語を装置外部の所定の辞書提供装置へ所定の通信回線を介して与える未知語提供手段とを備える専門家抽出装置と、
複数の専門語が登録された辞書と、前記辞書を参照することにより所定の電子文書に含まれる前記専門語を抽出するとともに前記辞書に登録されていない未知語を抽出する専門語抽出手段と、前記専門語抽出手段により抽出された前記未知語を装置外部へ与える未知語提供手段とを備える専門家抽出装置から前記未知語を受け取り、新たに作成された辞書を前記専門家抽出装置に与える辞書提供装置であって、前記専門家抽出装置から前記通信回線を介して前記未知語を受け取る未知語受け取り手段と、受け取られた前記未知語の一部または全部を含む新たな辞書を作成する辞書作成手段と、前記辞書作成手段により作成された新たな辞書を前記通信回線を介して前記専門家抽出装置に与える辞書提供手段とを備える辞書提供装置と
を備えることを特徴とする、辞書更新システム。
【請求項１６】
所定の電子文書に基づき、所定の専門語に詳しいと推測される専門家を抽出する専門家抽出装置の制御方法であって、
複数の専門語が登録された辞書を参照することにより、前記電子文書に含まれる前記専門語を抽出するとともに、前記辞書に登録されていない未知語を抽出する専門語抽出ステップと、
前記専門語抽出ステップにおいて抽出された専門語の抽出回数と当該抽出回数に相当する値との少なくとも一方を含む関連度数を、前記電子文書に関連する者と対応づけて集計する集計ステップと、
所定の利用者により指定された専門語または専門分野を受け付ける入力ステップと、
前記入力ステップにおいて受け付けられた専門語または前記入力ステップにおいて受け付けられた専門分野に対応する専門語に対して、前記集計ステップによって最も高い関連度数で対応づけられた者を検索することにより前記専門家を抽出する検索ステップと、
前記専門語抽出ステップにおいて抽出された前記未知語を装置外部の所定の辞書提供装置へ与える未知語提供ステップと
を含むことを特徴とする、制御方法。
【請求項１７】
所定の電子文書に基づき、所定の専門語に詳しいと推測される専門家を抽出する専門家抽出装置に、
複数の専門語が登録された辞書を参照することにより、前記電子文書に含まれる前記専門語を抽出するとともに、前記辞書に登録されていない未知語を抽出する専門語抽出ステップと、
前記専門語抽出ステップにおいて抽出された専門語の抽出回数と当該抽出回数に相当する値との少なくとも一方を含む関連度数を、前記電子文書に関連する者と対応づけて集計する集計ステップと、
所定の利用者により指定された専門語または専門分野を受け付ける入力ステップと、
前記入力ステップにおいて受け付けられた専門語または前記入力ステップにおいて受け付けられた専門分野に対応する専門語に対して、前記集計ステップによって最も高い関連度数で対応づけられた者を検索することにより前記専門家を抽出する検索ステップと、
前記専門語抽出ステップにおいて抽出された前記未知語を装置外部の所定の辞書提供装置へ与える未知語提供ステップと
を実行させる、制御プログラム。
【請求項１８】
所定の電子文書に基づき、所定の専門語に詳しいと推測される専門家を抽出する専門家抽出装置に、
複数の専門語が登録された辞書を参照することにより、前記電子文書に含まれる前記専門語を抽出するとともに、前記辞書に登録されていない未知語を抽出する専門語抽出ステップと、
前記専門語抽出ステップにおいて抽出された専門語の抽出回数と当該抽出回数に相当する値との少なくとも一方を含む関連度数を、前記電子文書に関連する者と対応づけて集計する集計ステップと、
所定の利用者により指定された専門語または専門分野を受け付ける入力ステップと、
前記入力ステップにおいて受け付けられた専門語または前記入力ステップにおいて受け付けられた専門分野に対応する専門語に対して、前記集計ステップによって最も高い関連度数で対応づけられた者を検索することにより前記専門家を抽出する検索ステップと、
前記専門語抽出ステップにおいて抽出された前記未知語を装置外部の所定の辞書提供装置へ与える未知語提供ステップと
を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書に含まれる単語を抽出・解析することにより、ある知識や情報に詳しい人物を抽出する専門家抽出装置、および当該装置に使用される辞書を与える辞書提供装置（辞書サーバ）に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、多人数で共同して作業を行うことにより得られる知識や情報は、集約的に管理されることが少なく、個人や小さなグループで断片的に保持されていることが多い。ここで、各個人が作成した文書ファイルをデータベース化しておき、ある知識や情報に関連する特定の用語でこれらの文書ファイルを検索し得るように構成すれば、文書ファイルの所有者や作成・編集者等を参照することにより、当該知識や情報に詳しい人の情報を得ることができるはずである。しかしながら、多数の文書ファイルが蓄積されるようになると、検索の結果得られる特定の用語が記載された文書ファイルの所有者等が所望の知識や情報に対する見識の深い人物であるか否かを判断することは、実際には難しい場合が多い。そこで、従来より、単語や分野を指定することによって、所望の知識や情報に詳しい人物（専門家）をその詳しさを判断し得るように検索することができる専門家抽出装置が提案されている（特許文献１を参照）。また、従来より、電子メールなどの文書の内容に基づいて、その文書の内容に精通している人を自動抽出する精通者抽出装置が提案されている（特許文献２を参照）。
【特許文献１】特開２００２−１４９７１号公報
【特許文献２】特開２００２−５６００１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記のような従来の専門家抽出装置は、知識や情報に関連する特定の専門用語を多数収録した専門語辞書を備えており、この専門語辞書に基づき検索が行われる。そのため、この専門語辞書に収録されていない新しい専門語(以下「未知語」という)は、専門語辞書に新たに登録しなければならない。しかし、この未知語を自動的に専門語辞書に登録するならば、誤字等であったとしても登録されてしまう不都合がある。また、この未知語が抽出される度にまたはある時点で一括して、利用者がこの登録作業を行わなければならないとすれば利用者にとって非常に煩わしいものとなる。さらに、このように登録される未知語は、ある組織内でのみ頻繁に使用されるものであることが多く、偏った専門語辞書になる可能性がある。
【０００４】
そこで、本発明は、利用者が未知語を専門語辞書に登録することなく、多くの利用者で使用される未知語を広く登録した専門語辞書を使用する専門家抽出装置および当該専門語辞書を与える辞書提供装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
第１の発明は、所定の電子文書に基づき、所定の専門語に詳しいと推測される専門家を抽出する専門家抽出装置であって、
複数の専門語が登録された辞書と、
前記辞書を参照することにより、前記電子文書に含まれる前記専門語を抽出するとともに、前記辞書に登録されていない未知語を抽出する専門語抽出手段と、
前記専門語抽出手段により抽出された専門語の抽出回数と当該抽出回数に相当する値との少なくとも一方を含む関連度数を、前記電子文書に関連する者と対応づけて集計する集計手段と、
所定の利用者により指定された専門語または専門分野を受け付ける入力手段と、
前記入力手段により受け付けられた専門語または前記入力手段により受け付けられた専門分野に対応する専門語に対して、前記集計手段によって最も高い関連度数で対応づけられた者を検索することにより前記専門家を抽出する検索手段と、
前記専門語抽出手段により抽出された前記未知語を装置外部の所定の辞書提供装置へ与える未知語提供手段と
を備えることを特徴とする。
【０００６】
第２の発明は、第１の発明において、
前記専門語抽出手段は、前記未知語を含む複数の文字列を抽出し、
前記未知語提供手段は、前記専門語抽出手段により抽出された前記複数の文字列のうちの一部または全部を前記辞書提供装置へ与えることを特徴とする。
【０００７】
第３の発明は、第２の発明において、
前記複数の文字列のうち前記辞書提供装置へ与えるべき範囲を、予め定められた複数の区切り方法から前記利用者により択一的に選択された区切り方法に基づき設定する区切り設定手段をさらに備えることを特徴とする。
【０００８】
第４の発明は、第２の発明において、
前記複数の文字列のうち前記辞書提供装置へ与えるべき文字列を、前記利用者により選択させる文字列選択手段をさらに備えることを特徴とする。
【０００９】
第５の発明は、第１の発明において、
前記専門語抽出手段は、既に抽出された前記未知語を参照することにより、前記電子文書に含まれる既に抽出された未知語を前記専門語として抽出することを特徴とする。
【００１０】
第６の発明は、第１の発明において、
前記辞書に代わるべき新たな辞書を前記辞書提供装置から受け取るとともに、前記未知語が前記新たな辞書に登録されている場合、前記未知語の関連度数および対応づけられた者を、前記新たな辞書に登録されている前記未知語に相当する専門語の関連度数および対応づけられた者として引き継ぐ辞書受け取り手段をさらに備えることを特徴とする。
【００１１】
第７の発明は、第６の発明において、
前記専門分野と前記専門語との対応関係が登録された専門分野データをさらに備え、
前記辞書受け取り手段は、前記専門分野データに代わるべき新たな専門分野データを前記辞書提供装置から受け取るとともに、前記未知語が前記新たな専門分野データに登録されている場合、前記未知語の関連度数および対応づけられた者を、前記新たな専門分野データに登録されている専門分野に対応する前記未知語に相当する専門語の関連度数および対応づけられた者として引き継ぐことを特徴とする。
【００１２】
第８の発明は、第１の発明において、
前記未知語提供手段は、前記辞書提供装置へ与えられるべき前記未知語を含むデータを暗号化する暗号処理手段を含むことを特徴とする。
【００１３】
第９の発明は、第８の発明において、
前記暗号処理手段は、公開鍵暗号方式を使用することにより、前記辞書提供装置に対応する所定の公開鍵に基づき前記データを暗号化することを特徴とする。
【００１４】
第１０の発明は、複数の専門語が登録された辞書と、前記辞書を参照することにより所定の電子文書に含まれる前記専門語を抽出するとともに前記辞書に登録されていない未知語を抽出する専門語抽出手段と、前記専門語抽出手段により抽出された前記未知語を装置外部へ与える未知語提供手段とを備える専門家抽出装置から前記未知語を受け取り、新たに作成された辞書を前記専門家抽出装置に与える辞書提供装置であって、
前記専門家抽出装置から前記未知語を受け取る未知語受け取り手段と、
受け取られた前記未知語の一部または全部を含む新たな辞書を作成する辞書作成手段と、
前記辞書作成手段により作成された新たな辞書を前記専門家抽出装置に与える辞書提供手段とを備えることを特徴とする。
【００１５】
第１１の発明は、第１０の発明において、
前記辞書作成手段は、前記未知語受け取り手段により受け取られた未知語が専門語であるか否か判定し、専門語であると判定された場合にのみ前記新たな辞書に登録する専門語解析手段を含むことを特徴とする。
【００１６】
第１２の発明は、第１１の発明において、
前記未知語受け取り手段により受け取られた未知語に対応する量に応じて、前記新たな辞書を提供する料金に対する割引評価を行う顧客データ評価手段をさらに備えることを特徴とする。
【００１７】
第１３の発明は、第１０の発明において、
前記未知語受け取り手段は、前記未知語を含む複数の文字列を受け取り、
前記顧客データ評価手段は、前記複数の文字列に対応する量に応じて、前記割引評価を行うことを特徴とする。
【００１８】
第１４の発明は、第１２または第１３の発明において、
前記顧客データ評価手段は、前記未知語受け取り手段により受け取られた未知語のうち、前記辞書作成手段により専門語であると判定された未知語に対応する量に応じて前記割引評価を行うことを特徴とする。
【００１９】
第１５の発明は、所定の電子文書に基づき、所定の専門語に詳しいと推測される専門家を抽出する専門家抽出装置であって、複数の専門語が登録された辞書と、前記辞書を参照することにより、前記電子文書に含まれる前記専門語を抽出するとともに、前記辞書に登録されていない未知語を抽出する専門語抽出手段と、前記専門語抽出手段により抽出された専門語の抽出回数と当該抽出回数に相当する値との少なくとも一方を含む関連度数を、前記電子文書に関連する者と対応づけて集計する集計手段と、所定の利用者により指定された専門語または専門分野を受け付ける入力手段と、前記入力手段により受け付けられた専門語または前記入力手段により受け付けられた専門分野に対応する専門語に対して、前記集計手段によって最も高い関連度数で対応づけられた者を検索することにより前記専門家を抽出する検索手段と、前記専門語抽出手段により抽出された前記未知語を装置外部の所定の辞書提供装置へ所定の通信回線を介して与える未知語提供手段とを備える専門家抽出装置と、
複数の専門語が登録された辞書と、前記辞書を参照することにより所定の電子文書に含まれる前記専門語を抽出するとともに前記辞書に登録されていない未知語を抽出する専門語抽出手段と、前記専門語抽出手段により抽出された前記未知語を装置外部へ与える未知語提供手段とを備える専門家抽出装置から前記未知語を受け取り、新たに作成された辞書を前記専門家抽出装置に与える辞書提供装置であって、前記専門家抽出装置から前記通信回線を介して前記未知語を受け取る未知語受け取り手段と、受け取られた前記未知語の一部または全部を含む新たな辞書を作成する辞書作成手段と、前記辞書作成手段により作成された新たな辞書を前記通信回線を介して前記専門家抽出装置に与える辞書提供手段とを備える辞書提供装置と
を備えることを特徴とする、辞書更新システムである。
【００２０】
第１６の発明は、所定の電子文書に基づき、所定の専門語に詳しいと推測される専門家を抽出する専門家抽出装置の制御方法であって、
複数の専門語が登録された辞書を参照することにより、前記電子文書に含まれる前記専門語を抽出するとともに、前記辞書に登録されていない未知語を抽出する専門語抽出ステップと、
前記専門語抽出ステップにおいて抽出された専門語の抽出回数と当該抽出回数に相当する値との少なくとも一方を含む関連度数を、前記電子文書に関連する者と対応づけて集計する集計ステップと、
所定の利用者により指定された専門語または専門分野を受け付ける入力ステップと、
前記入力ステップにおいて受け付けられた専門語または前記入力ステップにおいて受け付けられた専門分野に対応する専門語に対して、前記集計ステップによって最も高い関連度数で対応づけられた者を検索することにより前記専門家を抽出する検索ステップと、
前記専門語抽出ステップにおいて抽出された前記未知語を装置外部の所定の辞書提供装置へ与える未知語提供ステップと
を含むことを特徴とする。
【００２１】
第１７の発明は、所定の電子文書に基づき、所定の専門語に詳しいと推測される専門家を抽出する専門家抽出装置に、
複数の専門語が登録された辞書を参照することにより、前記電子文書に含まれる前記専門語を抽出するとともに、前記辞書に登録されていない未知語を抽出する専門語抽出ステップと、
前記専門語抽出ステップにおいて抽出された専門語の抽出回数と当該抽出回数に相当する値との少なくとも一方を含む関連度数を、前記電子文書に関連する者と対応づけて集計する集計ステップと、
所定の利用者により指定された専門語または専門分野を受け付ける入力ステップと、
前記入力ステップにおいて受け付けられた専門語または前記入力ステップにおいて受け付けられた専門分野に対応する専門語に対して、前記集計ステップによって最も高い関連度数で対応づけられた者を検索することにより前記専門家を抽出する検索ステップと、
前記専門語抽出ステップにおいて抽出された前記未知語を装置外部の所定の辞書提供装置へ与える未知語提供ステップと
を実行させる制御プログラムである。
【００２２】
第１８の発明は、所定の電子文書に基づき、所定の専門語に詳しいと推測される専門家を抽出する専門家抽出装置に、
複数の専門語が登録された辞書を参照することにより、前記電子文書に含まれる前記専門語を抽出するとともに、前記辞書に登録されていない未知語を抽出する専門語抽出ステップと、
前記専門語抽出ステップにおいて抽出された専門語の抽出回数と当該抽出回数に相当する値との少なくとも一方を含む関連度数を、前記電子文書に関連する者と対応づけて集計する集計ステップと、
所定の利用者により指定された専門語または専門分野を受け付ける入力ステップと、
前記入力ステップにおいて受け付けられた専門語または前記入力ステップにおいて受け付けられた専門分野に対応する専門語に対して、前記集計ステップによって最も高い関連度数で対応づけられた者を検索することにより前記専門家を抽出する検索ステップと、
前記専門語抽出ステップにおいて抽出された前記未知語を装置外部の所定の辞書提供装置へ与える未知語提供ステップと
を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２３】
上記第１の発明によれば、利用者が未知語を専門語辞書に登録することなく、専門語抽出手段により抽出された未知語を未知語提供手段により装置外部の辞書提供装置に与えるので、当該辞書提供装置により作成された多くの利用者で使用される未知語を広く登録した専門語辞書を使用することができる。
【００２４】
上記第２の発明によれば、専門語抽出手段により抽出された未知語を含む複数の文字列のうちの一部または全部を、未知語提供手段により辞書提供装置へ与えるので、当該辞書提供装置において受け取られた文字列を参照することにより正確な専門語辞書を作成することができる。
【００２５】
上記第３の発明によれば、区切り設定手段により、辞書提供装置へ与えるべき範囲を利用者により択一的に選択された区切り方法に基づき設定するので、未知語を含む文字列のうち辞書提供装置へ与えることを許可すべき文字列を装置の利用者にとって簡便に選択することができ、そのことにより、例えば守秘を要する文章などが装置外部の辞書提供装置へ与えられることを防止することができる。
【００２６】
上記第４の発明によれば、文字列選択手段により、辞書提供装置へ与えるべき文字列を利用者により選択させるので、未知語を含む文字列のうち辞書提供装置へ与えることを許可すべき文字列を装置の利用者にとって簡便に選択することができ、そのことにより例えば守秘を要する文章などが装置外部の辞書提供装置へ与えられることを防止することができる。
【００２７】
上記第５の発明によれば、既に抽出された未知語を参照することにより、未知語を専門語として抽出するので、専門語辞書の更新を待つことなく、未知語を専門語と同様に取り扱うことができる。すなわち例えば、当該未知語を集計手段により集計し、検索手段により検索することができる。
【００２８】
上記第６の発明によれば、未知語が新たな辞書に登録されている場合、未知語の関連度数および対応づけられた者を、新たな辞書に登録されている未知語に相当する専門語の関連度数および対応づけられた者として引き継ぐので、重複登録が防がれるとともに、既に集計された未知語の関連度数および対応づけられた者の情報を無駄なく活用することができる。
【００２９】
上記第７の発明によれば、未知語が新たな専門分野データに登録されている場合、未知語の関連度数および対応づけられた者を、新たな専門分野データに登録されている専門分野に対応する未知語に相当する専門語の関連度数および対応づけられた者として引き継ぐので、重複登録が防がれるとともに、既に集計された未知語の関連度数および対応づけられた者の情報を無駄なく活用することができる。
【００３０】
上記第８の発明によれば、辞書提供装置へ与えられるべき未知語を含むデータが暗号化されるので、守秘を要する文章などが辞書提供装置以外の（第三者の）装置に解読可能な形で与えられることがなく、情報の漏洩を防止することができる。
【００３１】
上記第９の発明によれば、公開鍵暗号方式を使用することにより、簡易な方法で極めて安全に情報の伝達を行うことができ、特に、複数の専門家抽出装置においてすべて同じ（辞書提供装置に対応する）公開鍵を使用することができるので、各専門家抽出装置に応じて個別に異なる公開鍵を設定することなく上記同一の公開鍵を予め設定すれば足り、また辞書提供装置における鍵の管理も容易なものにすることができる。
【００３２】
上記第１０の発明によれば、利用者が未知語を専門語辞書に登録することなく、これらの未知語を含む多くの利用者において使用される未知語を広く登録した専門語辞書を作成し、専門家抽出装置に与えることができる。
【００３３】
上記第１１の発明によれば、受け取られた未知語が専門語であると判定された場合にのみ新たな辞書に登録するので、誤字や勘違いなどによる誤った用語や、非常に狭い範囲でしか通用しない用語など、専門語としてふさわしくないものが新たな辞書に登録されることを防止することができる。
【００３４】
上記第１２の発明によれば、受け取られた未知語に対応する量に応じて、新たな辞書を提供する料金に対する割引評価を行うので、未知語（および関連する文章）を多く送った顧客ほど大きい課金割引が受けられることになる。よって、専門家抽出装置からのこれらの未知語の送信を促進することができ、そのことにより辞書提供装置から多くの専門語を登録した専門語辞書を提供することができる。
【００３５】
上記第１３の発明によれば、未知語を含む（例えばその前後の）複数の文字列に対応する量に応じて割引評価を行うので、専門家抽出装置からのこれらの文字列の送信を促進することができ、そのことにより辞書提供装置から正確な専門語を数多く登録した専門語辞書を提供することができる。
【００３６】
上記第１４の発明によれば、受け取られた未知語のうち、専門語であると判定された未知語に対応する量に応じて割引評価を行うので、誤字や勘違いなどによる誤った用語や、非常に狭い範囲でしか通用しない用語など、専門語としてふさわしくない（辞書の更新に役立たない）未知語を大量に送ってきた顧客に対する不要な割引評価を回避することができる。また、古い（バージョンの）辞書を備える専門家抽出装置からは、新しい辞書において既に専門語であると判定された登録済みの未知語が大量に送られることになるので、このような辞書の更新（購入）を怠っている顧客に対する不要な割引評価を回避することができる。
【００３７】
上記第１５の発明によれば、利用者が未知語を専門語辞書に登録することなく、専門家抽出装置において抽出された未知語が辞書提供装置に与えられ、この辞書作成装置において多くの利用者で使用される未知語を広く登録した専門語辞書が作成され、この専門語辞書が専門家抽出装置に与えられることによりその専門語辞書が更新される辞書更新システムを提供することができる。
【００３８】
上記第１６の発明によれば、第１の発明の効果と同様の効果を奏する専門家抽出装置の制御方法を実現することができる。
【００３９】
上記第１７の発明によれば、第１の発明の効果と同様の効果を奏する専門家抽出装置の制御プログラムを実現することができる。
【００４０】
上記第１８の発明によれば、第１の発明の効果と同様の効果を奏するコンピュータ読み取り可能な記録媒体を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
以下、添付図面を参照して本発明の一実施形態について説明する。
【００４２】
＜１．  専門家抽出装置の構成および動作＞
図１は、本発明の一実施形態に係る専門家抽出装置および辞書サーバ（辞書提供装置）の構成を示すブロック図である。これらの専門家抽出装置５および辞書サーバ６により辞書更新システムが構成される。この辞書更新システムのうち、まず専門家抽出装置５の構成について説明する。
【００４３】
専門家抽出装置５は、ユーザインタフェース（ユーザＩ／Ｆ）装置１、演算処理部２、記憶部３、および通信部４などの一般的な構成を有するコンピュータにより実現される。このコンピュータである専門家抽出装置５における演算処理部２は、所定のプログラムによる制御に従って、専門語抽出部２１、使用者特定部２２、集計部２３、検索部２４、文字認識部２５、ネットワークモニタ２６、文書管理サーバ２７、未知語切り出し箇所設定部２８、未知語最適化処理部２９、および暗号処理部４１として機能する。
【００４４】
また、記憶部３には、使用者別単語データベース（使用者別単語ＤＢ）３１、専門分野データベース（専門分野ＤＢ）３２、および文書データベース（文書ＤＢ）３３が構築されており、また一般単語辞書３４、専門語辞書３５、および未知語データ３６などが記憶されている。この記憶部３は、典型的にはハードディスクドライブ装置である。なお、記憶部３はこれに限られるものではないが、比較的大容量で高速動作が可能な記憶装置であることが好ましい。
【００４５】
ユーザＩ／Ｆ装置１は、例えばキーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタなどであって、装置の利用者がコンピュータである専門家抽出装置５を操作したり、その処理結果を確認するために使用される。
【００４６】
演算処理部２は、例えばコンピュータのＣＰＵとして動作するマイクロプロセッサである。このマイクロプロセッサには、各種演算処理の際に使用されるメモリが接続される。演算処理部２における上記各機能を実現するプログラムは、記憶部３を構成するハードディスク（またはその他の記憶装置）から上記メモリに読み込まれることにより、マイクロプセッサを制御する。このハードディスクに上記プログラムを導入する場合、図示されないＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体が使用される。例えば圧縮された状態でＣＤ−ＲＯＭに格納されている上記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭに実行可能な状態で格納されているセットアッププログラムを動作させることによって、ハードディスクにを実行可能な状態で導入される（インストールされる）。
【００４７】
通信部４は、辞書サーバ６やその他の複数のコンピュータ（典型的には電子文書である文書ファイルの作成や印刷等を行う装置、以下「文書作成装置」という）、または図示されないネットワークプリンタ等と通信するために使用されるＮＩＣ（Network Interface Card）などであり、ＬＡＮ（Local Area Network）９に対して相互通信可能に接続される。ここで、他のコンピュータである文書作成装置において作成された文書ファイルは、通信部４を介して記憶部３に蓄積され、文書管理サーバ２７によって管理される。
【００４８】
なお、ＬＡＮ９に代えて他の周知の通信ネットワーク（例えばインターネットや専用通信回線など）が使用されてもよく、また通信ネットワークを介することなく辞書などのデータをＣＤ−Ｒなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体等を介することにより、専門家抽出装置５、辞書サーバ６、または他のコンピュータである文書作成装置などの間でデータがやりとりされてもよい。このように、通信部４はデータの提供手段および受け取り手段として機能する。
【００４９】
暗号処理部４１は、上記通信部４およびＬＡＮ９を介して、辞書サーバ６へ後述する未知語データ等を送信しまたは辞書サーバ６から最新の専門語辞書および専門分野データベース（以下「専門語辞書等」という）を受信する際に所定の暗号化処理または復号化処理を行う。詳しくは後述する。なお、辞書サーバ６等とのデータのやりとりは、各種記録媒体等を介してなされもよいことは前述したとおりである。この暗号処理部４１も、データの提供手段および受け取り手段として機能する。
【００５０】
ネットワークモニタ２６は、通信部４が接続されているネットワークであるＬＡＮ９を流れる文書ファイルや、文書のイメージファイルなどの電子文書を取得する。通信部４により取得されたパケットが文書ファイルに関するパケットである場合、ネットワークモニタ２６は、文書ファイルに関する各パケットのデータロード部から文字コードを抽出し、対応する文書ファイル（すなわち文書データ自体の情報や当該ファイルの作成・編集者などを表す情報を含む文書データの付随情報を含むファイル）を再構成する。再構成された文書ファイルは、専門語抽出部２１、使用者特定部２２、および文書管理サーバ２７などに出力される。この文書ファイルに関するパケットは、例えば上記文書作成装置で作成された文書ファイルを専門家抽出装置の記憶部３に格納しようとする際にＬＡＮ９に流れるパケットや、作成されたメールをメールサーバにスプールしようとする際に流れるパケットなどである。
【００５１】
また、通信部４により取得されたパケットが文書のイメージファイルに関するパケットである場合、ネットワークモニタ２６は、イメージファイルに関する各パケットのデータロード部から文書のイメージデータを抽出し、対応するイメージファイル（すなわちイメージデータ自体や当該イメージデータの作成・編集者を表す情報などの付随情報を含むファイル）を再構成する。再構成されたイメージファイルは、文字認識部２５および使用者特定部２２に出力される。イメージファイルに関するパケットは、例えば上記文書作成装置で作成されたイメージファイルを専門家抽出装置５の記憶部３に格納しようとする際に流れるパケットや、文書作成装置で作成されたイメージファイルを図示されないネットワークプリンタにより印刷しようとする際に流れるパケット、図示されないネットワークスキャナにより読み込まれたイメージファイルを専門家抽出装置５の記憶部３に格納しようとする際に流れるパケットなどである。
【００５２】
文字認識部２５は、所定の文字切出モジュールおよび文字認識用辞書を備え、所定の文字認識エンジンにより文字認識を行う周知の構成である。この文字認識部２５に文書のイメージファイルが供給されると、文字切出モジュールによってイメージファイルのうち文字と想定される部分が文字イメージとして切り出される。文字認識エンジンは、文字切出モジュールによって切り出された文字イメージに対して、文字認識用辞書を参照して文字認識を行うことにより、イメージデータを文字コードに変換する。こうしてイメージファイルから文書ファイルが構築される。構築された文書ファイルは、専門語抽出部２１や、文書管理サーバ２７に供給される。なお、文字認識部２５に供給されるイメージファイルは、ネットワークモニタ２６から取得されるが、専門家抽出装置５に（ローカル）接続されたスキャナ５１等から取り込まれたものであってもよい。
【００５３】
専門語抽出部２１は、ネットワークモニタ２６や文字認識部２５から供給された文書ファイルに含まれる専門語を、記憶部３に登録されている一般単語辞書３４や専門語辞書３５を参照することにより抽出する。なお、この文書ファイルは専門家抽出装置５において作成されたものであってもよく、必ずしもネットワークモニタ２６や文字認識部２５などを介して得られるものでなくてよい。例えば、本専門家抽出装置５がネットワークなどに接続されない場合、この文書ファイルは専門家抽出装置５において作成され、または他の文書作成装置から所定の記憶媒体を介して与えられる。
【００５４】
専門語抽出部２１により参照される上記一般単語辞書３４や専門語辞書３５は、所定の見出し語やその品詞などが、各単語を識別するための固有のキー（Ｋｅｙ）を付されて登録されている。この一般単語辞書３４には、例えば、「さらに」、「ディスク」、「家電」、「漢字」、「表現」などといった日常的に用いられる単語が登録される。これらの単語は、社会生活上必要な知識があればそれほど理解に困難性がない単語などであるため、一般単語辞書３４は専門語でない単語の集まりとなるが、専門語を含んでいてもよい。また、これらの単語は、文章を構成する上で必要となる接続詞なども含まれている。次に専門語辞書３５について説明する。
【００５５】
図２は専門語辞書に対して或る未知語が登録される例を説明するための図であり、より詳細には、図２（ａ）は未知語が登録される前の専門語辞書の一部を例示する図であり、図２（ｂ）は、図２（ａ）に示される専門語に対して、未知語が登録された後の専門語辞書を示す図である。
【００５６】
図２（ａ）に示されるように、この専門語辞書３５には、例えば、「ＥＵＣ」、「ＳＥＤ／ｓｅｄ」、「ディスクアレイ」、「ユニコード」、「情報家電」、「正規表現」といった専門語が登録されている。これらの専門語は、コンピュータや半導体など技術に関わる専門語や、絵画や音楽など芸術に関わる専門語など、日常的に用いられることが少ない専門的な知識を前提として使用される単語である。この専門語は、装置の利用者が所望する専門知識を考慮して予め設定される。したがって、専門語辞書３５は、専門家を抽出するために役立つ一般単語等を含んでいてもよく、その内容に特別な限定はない。
【００５７】
専門語抽出部２１は、以上のような一般単語辞書３４および専門語辞書３５を参照して周知の形態素解析を行うことにより、文書ファイルから専門語辞書３５に登録されている専門語を抽出し、または一般単語辞書３４および専門語辞書３５のいずれにも登録されていない未知語を抽出する。
【００５８】
専門語抽出部２１は、抽出された未知語を専門語辞書３５および後述する使用者別単語データベース３１に登録する。すなわち、未知語は、自動的に専門語であるとみなされる。これによって、新たに生まれてくる単語を専門語として登録する利用者の作業負担が軽減される。
【００５９】
図２（ｂ）では、図２（ａ）に示される専門語に対して、新たに「第３水準」という未知語が登録された専門語辞書が示されている。この図に示されるように、未知語は予め登録された専門語と同様に登録される。なお、未知語は、専門語として取り扱われるような形式すなわち専門語として抽出され集計対象となる形式であれば、専門辞書以外のデータ形式（例えば未知語辞書などの形式）で登録されてもよい。
【００６０】
また、専門語抽出部２１は、この未知語を、当該未知語を含む文章（ここでは未知語を包含する一文を含む段落全体の文字列）とともに未知語データ３６として専門語辞書３５とは別に記憶部３に記憶され、未知語切り出し箇所設定部２８により所定のタイミングで辞書サーバ６に送信される。なお、上記のように記憶される未知語を含む文章は、未知語の意味を解析するために使用可能であれば、その範囲に限定はない。
【００６１】
未知語切り出し箇所設定部２８は、上記未知語データ３６に含まれる文章（文字列）のうち利用者の選択により辞書サーバ６への送信が許可された部分と、当該未知語とを新たな未知語データ３６として切り出し、切り出された未知語データ３６を辞書サーバ６に送信する。このように、未知語切り出し箇所設定部２８は、通信部４とともにデータの提供手段として機能する。この未知語切り出し箇所設定部２８の詳しい動作については後述する。
【００６２】
未知語最適化処理部２９は、辞書サーバ６から最新の専門語辞書等を受け取り、受け取った専門語辞書等に基づき、未知語（新たな専門語）および当該未知語に対応づけられた集計値を使用者別単語データベース３１に反映させる最適化処理を行う。このように、未知語最適化処理部２９は、通信部４とともにデータの受け取り手段として機能する。この未知語最適化処理部２９の詳しい動作についても後述する。
【００６３】
使用者特定部２２は、専門語抽出部２１により専門語が抽出される文書ファイルまたは対応する文書のイメージファイルから、当該ファイルの作成者や編集者、所有者など、当該ファイルに関連がある者、すなわち専門語抽出部２１により抽出される専門語に関連が認められる者（以下、この者を「専門語の使用者」または単に「使用者」という）を特定する。なお、この専門語の使用者の特定は、当該ファイルの付随情報に基づき行われるが、当該ファイルを作成した文書作成装置の利用者を検知することにより行われてもよいし、文書の内容を解析することにより行われてもよい。このように使用者特定部２２により特定された（専門語の）使用者と、専門語抽出部２１により抽出された当該専門語とは、互いに対応付けられた状態で記憶部３に登録される。
【００６４】
集計部２３は、記憶部３に登録された専門語とその使用者との対応関係を参照しながら、専門語抽出部２１により抽出された各専門語が、使用者特定部２２により特定された各使用者に関係付けられた回数（抽出回数）を集計することにより、記憶部３に使用者別単語データベース３１を構築する。
【００６５】
なお、集計部２３は、使用者特定部２２により特定された各使用者に関係付けられる割合（または頻度）を集計してもよいし、関連性の度合いを示す指数や順位などを付してもよい。このような集計部２３は、抽出回数、抽出割合、指数、順位などおよそ専門語とその使用者との関連性を示す数値、すなわち専門語の使用者が当該専門語についてどの程度の専門家であるかを示すまたは推測させる数値（以下「関連度数」という）を決定すればよい。
【００６６】
図３は、集計部２３により記憶部３に構築される使用者別単語データベース３１の具体例を示す図である。図３に示すように、使用者別単語データベース３１の見出しは、専門語またはそれに相当する語や記号などによって与えられる。各専門語に対して、「田中」、「高橋」、「中村」といった各使用者毎に、各専門語と各使用者とが文書ファイルやイメージファイルによって対応付けられた回数（抽出回数）が集計されている。例えば、「ミラーディスク」という専門語は、「田中」によって１８０回、「高橋」によって１８回、「中村」によって８回使用されていることが示されている。また、「ＥＵＣ」という専門語は、「田中」によって８回、「高橋」によって１４９回、「中村」によって１００回使用されていることが示されている。さらに、「正規表現」という専門語は、「田中」によって６回、「高橋」によって１８回、「中村」によって１１６回使用されていることが示されている。
【００６７】
なお、このような使用者別単語データベース３１を構築する際、記憶部３に記憶される専門語とその使用者との上述した対応関係とは、例えば専門語の使用者が「田中」である文書ファイルにおいて、「ミラーディスク」という専門語が４回、「ＲＡＩＤ」という専門語が５回抽出されたという事項を示すものである。
【００６８】
集計部２３は、このような対応関係に基づき、「ミラーディスク」という専門語に対応する使用者「田中」の回数を４つ増加させ、「ＲＡＩＤ」という専門語に対応する使用者「田中」の回数を５つ増加させるといった集計動作を行うことにより、使用者別単語データベース３１を構築する。また、抽出回数以外の関連度数が使用される場合であっても同様に、所定の計算を行うことにより容易に集計できる。なお、この使用者別単語データベース３１には、新たに専門語して取り扱われる未知語が含まれることについては前述したとおりである。また、辞書が更新（バージョンアップ）される場合における未知語の取り扱いについては後述する。
【００６９】
文書管理サーバ２７は、専門語抽出部２１および使用者特定部２２によって、或る文書ファイルについての専門語とその使用者との対応関係が定められたとき、文書ファイルおよびイメージファイルのデータまたはその付随情報などに含まれる文書ファイルやイメージファイルの所在を示す原典ポインタを作成することにより、文書データベース３３を構築する。なお、原典にあたる必要がないときには上記原点ポインタを作成する必要はなく、さらに文書管理サーバ２７を省略してもよい。
【００７０】
図４は、専門分野データベース３２の構成を説明するための図である。図４に示されるように、この専門分野データベース３２には、専門知識の種類等を示す専門分野と専門語の見出しとの予め定められた対応関係が登録されている。例えば、「ＨＤＤ分散多重化」という専門分野には、「ＲＡＩＤ」、「ディスクアレイ」、「ミラーディスク」といった専門語が対応づけられて分類されている。また、「文字コード標準化」という専門分野には、「ＥＵＣ」、「シフトＪＩＳ」、「ユニコード」、「外字登録」、「第３水準」といった専門語が分類されている。
【００７１】
ここで集計部２３は、専門語についてだけでなく、専門分野データベース３２に登録されている各専門分野についても集計を行うことにより、使用者別単語データベース３１を構築する。専門分野データベース３２では、前述のように「ＲＡＩＤ」、「ディスクアレイ」などといった専門語が「ＨＤＤ分散多重化」という専門分野に分類されており、「ＲＡＩＤ」、「ディスクアレイ」などといった各専門語に対応する各使用者毎に抽出回数がわかることから、各専門分野に分類される各専門語についての上記抽出回数の総和を求めることにより、各専門分野に対応する各使用者別の抽出回数を定めることができる。
【００７２】
なお、使用者別単語データベース３１や文書データベース３３は、比較的頻繁に更新されることが好ましい。更新回数が増加するほど、専門知識の深さや経験の多さといった専門家として専門語に対する詳しさの程度と抽出回数（関連度数）との対応関係が明確になり、また新たな人物が加わったり、増加する未知語への対応が可能となるからである。これに比べて、専門分野データベース３２を更新する頻度は少なくてよい。専門分野と専門語との対応関係はある程度安定しているからである。この更新は、例えば未知語が現れたり、用法が変わった場合に行えば足りる。
【００７３】
＜２．  専門家抽出装置の検索動作＞
次に、装置の利用者により専門語や専門分野が指定され検索が行われる場合の専門家抽出装置５の動作について説明する。なお、指定された専門語が未知語である場合、この未知語は所定のタイミングで専門家抽出装置５から辞書サーバ６に送信されるが、この動作については後述する。まず、装置の利用者は、ユーザＩ／Ｆ装置１に含まれるキーボードやマウスなどを使用することにより、所望する専門知識や経験に関する情報に対応した専門語（または専門分野）を入力する。この場合、ユーザＩ／Ｆ装置１は入力手段として機能する。
【００７４】
装置の利用者によって入力された専門語は、検索部２４に供給される。専門語が供給されると、検索部２４は、使用者別単語データベース３１の検索を行う。すなわち使用者別単語データベース３１において、供給された専門語と一致しまたは類似する専門語を探索し、専門語と一致しまたは類似する専門語が探索された場合、当該専門語に関連付けられた使用者を抽出する。例えば装置の利用者によって「ＰＥＲＬ」という専門語が入力された場合、検索部２４は、「…、使用者「田中」０回、…、使用者「高橋」１５回、使用者「中村」１６３回、…」というような検索結果を得る。このような検索結果が得られると、検索部２４は、例えば回数の多い順に上記検索結果をソートし、ユーザＩ／Ｆ装置１のディスプレイにソートされた検索結果を表示させる。上記の例において、ユーザＩ／Ｆ装置１のディスプレイに表示される検索結果は、「使用者「中村」１６３回、…使用者「高橋」１５回、…、使用者「田中」０回、…」というようなものである。この結果を参照すれば、入力された専門語に対して専門知識が深く経験が多いのは使用者「中村」である可能性が高いということを、装置の利用者は容易に判断することができる。よって、装置の利用者は、後にこの使用者「中村」に直接尋ねるなどすれば、高い確率で所望の知識や情報などを得ることができる。
【００７５】
もっとも、上記のように特定した使用者の都合などにより、装置の利用者はこの使用者に直接尋ねることができない場合も考えられ、また使用者だけでなく、使用者が専門語を使用した文書ファイル自体を知りたい場合も考えられる。この場合、装置の利用者が専門語を入力する際、ユーザＩ／Ｆ装置１において、文書ファイル自体の所在を知りたい旨を指定することが可能なように構成される。例えば、文書ファイル自体の所在を知りたいか否かについて装置の利用者による二者択一の選択が可能なオブジェクト画面が検索画面などに表示されるよう構成される。このように専門語が入力される際、装置の利用者によって文書ファイル自体の所在を知りたい旨が指定されている場合、専門語によって特定された使用者と、専門語とに基づき、検索部２４は、文書データベース３３を検索する。この文書データベース３３には、専門語に対応付けられて、使用者や文書ファイル自体の所在を示す原典ポインタが記憶されている。したがって、検索部２４は、特定された使用者と、専門語とに基づき、対応する原典ポインタを抽出することができる。そして、例えば使用者「田中」が「ディスクアレイ」という専門語を使用した文書ファイルの原典が「週報１９９９／０２／１８」であることが、ユーザＩ／Ｆ装置１のディスプレイに表示される。装置の利用者は、この原典ポインタを参考にすることにより、文書ファイル自体の所在を容易に把握することができ、特定した使用者に直接知識や情報を尋ねる必要性も少なくなる。
【００７６】
また、装置の利用者がそれほど専門語を知らない場合には、専門分野を用いて検索を行うことも可能である。専門分野の概念は、各専門語よりも広く、専門語の数よりも専門分野の数の方がかなり少なくなるため、「ＨＤＤ分散多重化」といった専門分野を装置の利用者に入力させるのではなく、複数の専門分野を選択肢として表示し、装置の利用者にいずれかを選択させるようにすることも容易である。この場合、専門分野を規定する特定の用語を知らなくても、言葉の意味から所望の知識や情報に近い専門分野を指定することが可能となる。例えばこの場合、装置の利用者は、ユーザＩ／Ｆ装置１に含まれるキーボードやマウスなどを使用することにより、所望する専門知識や経験に関する情報に対応した専門分野を表示された選択肢から選択する。
【００７７】
なお、ＬＡＮ９上では、同じ文書が何回も通信されることがある。このような同じ文書について繰り返し専門語の集計処理を行うと、使用者が実際に専門語を使用した回数と集計処理した回数との間に乖離が生じてしまい、ある専門語に対応する深い見識を持つ人物について装置の利用者の判断を誤らせる可能性が高くなる。例えば、文書作成装置からメールを送信して図示されないメールサーバにスプールし、スプールされた同じメールが他の文書作成装置に受信されるような場合である。そこで、例えばネットワークモニタ２６は、文書ファイルやイメージファイルの発信元の情報（例えばＩＰアドレス）を取得し、その発信元がメールサーバなどの各種サーバである場合には、集計処理を行う対象としての文書ファイルとして取得しない。そして文書ファイルがクライアントから送信された場合にのみ文書ファイルの取得を行えば、同じ文書について集計を重複して行うことが防止され、検索結果の信頼性をより高めることができる。
【００７８】
以上のようにネットワークモニタ２６は、ＬＡＮ９を流れる文書ファイル等を取得するが、この文書ファイル等に専門語辞書３５にない未知語が含まれる場合、この未知語は、専門語抽出部２１により抽出されて未知語データ３６として記憶され、所定のタイミングで未知語切り出し箇所設定部２８により辞書サーバ６に送信される。この専門家抽出装置５から送信される未知語は、辞書サーバ６において受信され、辞書サーバ６はこの未知語について所定の処理を行った後、新しいバージョンの専門語辞書等を作成し、専門家抽出装置５に送信する。この辞書サーバ６の構成について再び図１を参照して説明する。
【００７９】
＜３．  辞書サーバの構成および動作＞
図１に示される辞書提供装置である辞書サーバ６は、演算処理部、記憶部７、および通信部８などの一般的な構成を有するコンピュータにより実現される。このコンピュータである辞書サーバ６の演算処理部は、所定のプログラムの制御に従って、顧客データ評価部６１、専門語解析部６２、データ管理部６３、データ配布部６４、および暗号処理部８１として機能する。なお、辞書サーバ６は、辞書を提供する機能を有する装置であれば、クライアントサーバシステムにおけるサーバに限定されない。
【００８０】
この演算処理部は、専門家抽出装置５における演算処理部２と同様、例えばコンピュータのＣＰＵとして動作するマイクロプロセッサであり、このマイクロプロセッサには、各種演算処理の際に用いられるメモリが接続される。演算処理部における上記各機能を実現するプログラムは、記憶部７を構成するハードディスク（またはその他の記憶装置）からメモリに読み込まれ、マイクロプセッサを制御する。このハードディスクにプログラムを導入するには、専門家抽出装置５の場合と同様、図示されないＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体が使用される。
【００８１】
また、記憶部７には、顧客別課金データベース（顧客別課金ＤＢ）７２、専門分野データベース（専門分野ＤＢ）７４、およびバージョンデータベース（バージョンＤＢ）７５が構築されており、また、参照用課金率データ７１および専門語辞書７３が記憶されている。この記憶部７は、典型的にはハードディスクドライブ装置であるが、これに限られるものではない。もっともこの記憶部７は、比較的大容量で高速動作が可能な記憶装置であることが好ましい。
【００８２】
なお、本実施形態の辞書サーバ６では、例えばキーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタなどのユーザＩ／Ｆ装置が省略されているが、辞書サーバ６の利用者のためにこれが備えられていてもよい。
【００８３】
通信部８は、専門家抽出装置５やその他の複数のコンピュータである文書作成装置等と通信するために使用されるＮＩＣなどであり、ＬＡＮ９に対して相互通信可能に接続される。なお、図１では、１つの専門家抽出装置５のみが辞書サーバ６と接続される構成が示されているが、実際には複数の専門家抽出装置５が辞書サーバ６と接続されているものとする。
【００８４】
暗号処理部８１は、上記通信部８およびＬＡＮ９を介して、専門家抽出装置５から前述した未知語等を受信しまたは専門家抽出装置５へ最新の専門語辞書等を送信する際に所定の暗号化処理または復号化処理を行う。この暗号化処理および復号化処理は、いわゆる公開鍵暗号方式によりなされる。この公開鍵暗号方式は、他人に広く公開する公開鍵と本人のみが保管する秘密鍵という対となる２つの鍵を使用することにより、特定の送信者と受信者との間で通信内容を他者に知られることなく安全に通信することができる環境を提供する。例えば、一般的な公開鍵サーバや辞書サーバ６に登録された専門家抽出装置５に対応する公開鍵を使用して暗号化されたデータ（ここでは最新の専門語辞書等）は、当該専門家抽出装置５に厳重に保管された秘密鍵を使用することによってのみ復号化することができるので、その代価を支払っていない第三者に最新の専門語辞書等を不正使用されることがない。
【００８５】
また、専門家抽出装置５における暗号処理部４１においても同様に上記公開鍵暗号方式が使用される。例えば、一般的な公開鍵サーバや専門家抽出装置５に登録された辞書サーバ６に対応する公開鍵を使用して暗号化されたデータ（ここでは未知語および当該未知語を含む文章の全部または一部）は、辞書サーバ６に厳重に保管された秘密鍵を使用することによってのみ復号化することができるので、未知語や当該未知語を含む文章に含まれる守秘を要する事項を第三者に知られることがない。さらにこの場合には、専門家抽出装置５以外の他の複数の専門家抽出装置においてもすべて同じ（辞書サーバ６に対応する）公開鍵を使用することができるので、各専門家抽出装置に応じて個別に異なる公開鍵を設定することなく上記同一の公開鍵を予め設定すれば足り、また辞書サーバ６における鍵の管理も容易である。
【００８６】
なお、専門家抽出装置５または辞書サーバ６に厳重に保管された秘密鍵を使用して暗号化されたデータは、対応する公開鍵でのみ復号化することができるので、このことを利用することにより、データの送信者が確かに本人である旨の認証（いわゆるデジタル署名）を行うこともできる。このことにより、他人が本人になりすますことができなくなるので、専門家抽出装置５と辞書サーバ６との間の通信の安全性を更に高めることができる。
【００８７】
専門語解析部６２は、上記暗号処理部８１によって復号化された未知語および当該未知語を含む文章の全部または一部に基づき、当該未知語が専門語であるか否かを判別し、専門語である場合には対応する専門分野への分類を行う。この専門語解析部６２の詳しい動作については後述する。
【００８８】
データ管理部６３は、専門語解析部６２により判別・分類された未知語を新たな専門語として専門語辞書７３に登録する（マージする）。例えば、図２（ａ），（ｂ）に示される専門語辞書３５に新たに「第３水準」という未知語が登録される場合と同様に、新たなｋｅｙ、見出し、および品詞などが登録される。また、データ管理部６３は、専門語解析部６２により行われた当該専門語の分類結果に応じて、当該専門語を専門分野データベース７４の対応する専門分野に関連づけて登録する。このように、専門語解析部６２およびデータ管理部６３は、辞書作成手段として機能する。
【００８９】
さらに、データ管理部６３は、マージされた専門語辞書７３および専門分野データベース７４のバージョンを管理する。例えば、データ管理部６３は、複数の未知語を一括登録する際に、一括登録前の専門語辞書７３（および専門分野データベース７４）と一括登録後の専門語辞書７３（および専門分野データベース７４）との差分データを固有のバージョン番号とともに、バージョンデータベース７５に保存する。なお、登録毎に固有のバージョン番号を付して、専門語辞書７３（および専門分野データベース７４）全てのデータを保存してもよい。
【００９０】
顧客データ評価部６１は、専門語解析部６２によって新たな専門語と判別された未知語を送信してきた専門家抽出装置５の利用者すなわち顧客の課金割引評価を行い、この評価に基づく割引率を顧客別課金データベース７２に登録する。この顧客データ評価部６１の詳しい動作については後述する。
【００９１】
データ配布部６４は、最新の専門語辞書７３および専門分野データベース７４を所定期間毎にまたは顧客の要望に応じて暗号処理部８１に与え、暗号処理部８１はこれらを暗号化して専門家抽出装置５へ送信する。これら最新の専門語辞書７３および専門分野データベース７４は有償であり、その課金額は例えば更新データ量などに応じて算出され顧客データ評価部６１に与えられる。顧客データ評価部６１は、顧客別課金データベース７２を参照し、割引率が登録されている場合にはデータ配布部６４から受け取った課金額に対し当該割引率で割り引いた額を最終的な課金額として顧客別課金データベース７２に登録する。
【００９２】
以上のように、専門家抽出装置５における専門語抽出部２１により抽出された未知語データ３６は、所定のタイミングで未知語切り出し箇所設定部２８により辞書サーバ６に送信され、辞書サーバ６は、この未知語を所定の場合に専門語辞書等に登録することにより、新しいバージョンの専門語辞書等を作成し、専門家抽出装置５に送信する。このような専門家抽出装置５および辞書サーバ６における未知語に関連する一連の動作につき、図を参照して説明する。
【００９３】
＜５．  専門家抽出装置および辞書サーバにおける未知語関連動作＞
図５は、専門家抽出装置および辞書サーバにおける未知語に関連する処理の流れを示すフローチャートである。図５に示すステップＳ１０１において、専門家抽出装置５における専門語抽出部２１は、専門語辞書３５に登録されていない未知語を抽出し、専門語辞書３５に登録するとともに、この未知語と当該未知語を含む文章（例えば未知語の前後の複数の単語からなる文字列）とを未知語データ３６として専門語辞書３５とは別に記憶部３に記憶させる。
【００９４】
続いて、ステップＳ１０２において、未知語切り出し箇所設定部２８は、所定のタイミングで上記未知語データ３６に含まれる文章（文字列）のうち辞書サーバ６への送信を許可する部分を装置の利用者に選択させ、選択された部分と当該未知語とを新たな未知語データ３６として切り出し、これを辞書サーバ６に送信する。送信後、この未知語データ３６は削除され、その後専門語抽出部２１によって抽出される未知語に基づく新たな未知語データ３６が形成される。ここで、上記所定のタイミングは、登録された未知語が所定数に達した時点など、ある程度の数の未知語が記憶された時点であることが装置の利用者の作業効率の点からは好ましいが、所定の期間を経た時点であってもよいし、所定の条件が成立した時点や装置の利用者が任意に決めた時点などであってもよい。
【００９５】
図６は、装置の利用者の選択により切り出される前の文章を含む未知語データの格納例を示す図である。図の左側の欄には、情報家電、第３水準、およびユビキダスという未知語が格納されており、図の右側の欄には、これらのうち対応する未知語を含む文章が格納されている。この図に示すように、未知語を含む文章からそれぞれの未知語の意味を容易に推測することができる。これらの未知語データのうち、情報家電という未知語を含む未知語データ３６を対象にした未知語切り出し箇所設定部２８のステップＳ１０１における処理例について説明する。
【００９６】
図７は、未知語切り出し箇所設定部により、辞書サーバへの送信を許可する部分を装置の利用者に選択させるための画面表示の一例を示す図である。図に示される上欄には、区切り方法として、「段落」、「文」、「文節」、および「単語」という４つが記載されており、これらの区切り方法のうちの１つのみを装置の利用者が選択することができるよう、いわゆるラジオボタン表示がなされている。このラジオボタン表示方式では、図中の画面（ウィンドウ）内に小さな円状の平たい複数のボタンが表示され、装置の利用者がマウスなどを使用することによりこれらのボタンのうちいずれか１つが（択一的に）選択されると、当該選択されるボタンの丸の中に塗りつぶされた丸が入る。この図７では、区切り方法として「文」が選択されている。このようなラジオボタンは、未知語を含む文字列から辞書サーバ６への送信を許可する文字列を装置の利用者にとって簡便に切り出すことを可能にする区切り設定手段として機能する。なお、この区切り設定手段は、ラジオボタンのほか、文字列を区切るための装置の利用者の択一的な選択を可能にする周知の手段であればよい。
【００９７】
また図７に示される下欄には、「情報家電」という未知語が左側に表示されており、その右側には当該未知語を含む文章が文節毎に区切られて表示されている。なお、各文節の上にはその文節を装置の利用者が選択することができるよう、いわゆるチェックボックス表示がなされている。このチェックボックス表示方式では、図中の画面（ウィンドウ）内に小さな正方形のチェックボックスが表示され、装置の利用者がマウスなどを使用することによりこのチェックボックスが選択されると、当該選択されるチェックボックスの中が塗りつぶされた状態となる。この図７では、区切り方法として「文」が選択されているので、（未知語切り出し箇所設定部２８により）自動的に全ての文節に対応する複数のチェックボックスが選択された状態となっている。また、これらの選択された複数のチェックボックスのうちの１つが選択されると、当該チェックボックスは非選択状態となり、非選択状態のチェックボックスが選択されると選択状態となる。このようなチェックボックスは、未知語を含む文字列から辞書サーバ６への送信を許可する文字列を装置の利用者が選択することを可能にする文字列選択手段として機能する。なお、この文字列選択手段は、チェックボックスのほか、装置の利用者によって文字列を１つ以上選択することを可能にする周知の手段であればよい。
【００９８】
図８は、未知語切り出し箇所設定部により、辞書サーバへの送信を許可する部分を装置の利用者に選択させるための画面表示の別例を示す図である。この図８では、区切り方法として「文節」が選択されているので、（未知語切り出し箇所設定部２８により）自動的に未知語を含む文節に対応するチェックボックスのみが選択された状態となっている。この図８に示すように、文節が選択される場合、未知語切り出し箇所設定部２８は、情報家電という未知語と、「情報家電と」という文節のみが切り出された部分とを未知語データ３６として送信することになるが、この未知語を含む文節からは当該未知語が名詞であることは容易に判別できるとしても、その意味を推測することは難しい。しかし、この文節のみを送信することにより、守秘を要する文章が辞書サーバ６に送信されてしまうことを防止することができる。
【００９９】
図９は、未知語切り出し箇所設定部により、辞書サーバへの送信を許可する部分を装置の利用者に選択させるための画面表示のさらなる別例を示す図である。この図９では、図８と同様に区切り方法として「文節」が選択されているが、もし「文」が選択されるとすると、市場投入される製品名やその投入時期等を記載した守秘を要する文章が辞書サーバ６に送信されてしまう。したがって、本実施形態のように、「文節」または「単語」という区切り方法が選択可能であることが好ましい。
【０１００】
もっとも、前述のように、未知語を含む１つの文節からは当該未知語が名詞であることは容易に判別できるとしても、その意味を推測することは難しい。よって、図８または図９に示すように、区切り方法として「文節」が選択されている場合であっても、例えば未知語の前後のいくつかの文節（文字列）が未知語データ３６として送信されることが好ましい。この例について図１０を参照して説明する。
【０１０１】
図１０は、辞書サーバへの送信を許可する部分が装置の利用者により複数選択された画面表示例を示す図である。この図１０では、図８または図９と同様に区切り方法として「文節」が選択されているが、「第３水準」という未知語を含む文節に対応するチェックボックスが選択されているほか、その前後の「外字登録された」という文節および「漢字の」という文節のそれぞれに対応するチェックボックスが選択されている。したがって、「第３水準」という未知語の意味を推測することが容易となり、また守秘を要する文章の部分の文節に対応するチェックボックスを非選択状態とすることにより、守秘を要する事項が辞書サーバ６に送信されることを装置の利用者の選択に従って容易に防止することができる。
【０１０２】
以上のように、図５に示すステップＳ１０１，Ｓ１０２の処理は専門家抽出装置５においてなされるが、次のステップＳ１０３〜Ｓ１０９の処理は辞書サーバ６においてなされる。以下、順に説明する。
【０１０３】
ステップＳ１０３において、辞書サーバ６の専門語解析部６２は、専門家抽出装置５の未知語切り出し箇所設定部２８から送信されてきた上記未知語データ３６に含まれる未知語が専門語辞書７３に登録されているか否かを判定する。このような判定を行うのは、専門語辞書７３は後述するように最新のものであるが、専門家抽出装置５の記憶部３に記憶されている専門語辞書３５は必ずしも最新のものではないからである。この判定の結果、登録されている場合（ステップＳ１０３においてＹｅｓの場合）、処理はステップＳ１０６へ進む。また、この判定の結果、登録されていない場合（ステップＳ１０３においてＮｏの場合）、処理はステップＳ１０４へ進む。
【０１０４】
続くステップＳ１０４において、専門語解析部６２は、専門家抽出装置５の未知語切り出し箇所設定部２８から送信されてきた上記未知語データ３６に含まれる未知語を専門語として取り扱うべきであるか否かを判定する。このような判定を行うのは、上記未知語が誤字や勘違いなどによる誤った用語や、非常に狭い範囲でしか通用しない用語など、専門語としてふさわしくないことがあるからである。専門語解析部６２は、例えば誤用例や非専門語例などを含む知識データベースや所定の推論エンジン等からなる専門語判別機能により上記判定を行う。この判定の結果、上記未知語を専門語として取り扱うべきでない場合（ステップＳ１０４においてＮｏの場合）、処理はステップＳ１０６へ進む。また、この判定の結果、専門語として取り扱うべきである場合（ステップＳ１０４においてＹｅｓの場合）、処理はステップＳ１０５へ進む。
【０１０５】
続くステップＳ１０５において、専門語解析部６２は、上記未知語データ３６に含まれる未知語を所定の専門分野に分類し、データ管理部６３は、その分類結果を専門分野データベース７４に登録するとともに、当該未知語を専門語辞書７３に登録する（マージする）。
【０１０６】
より具体的には、専門語解析部６２は、上記未知語データ３６に含まれる未知語を含む文章（例えば複数の文節などの文字列）を参照することにより、当該未知語を専門分野データベース７４に登録された（または新規に登録される）所定の専門分野に分類する。例えば図４に示されるように、「第３水準」という未知語を分類する場合、専門語解析部６２は、未知語データ３６に含まれる「外字登録された」および「漢字の」という文節（未知語を含む文章）のうち、「外字登録」という専門語が専門分野データベース７４に登録された「文字コード標準化」という専門分野に登録されていることを判別する。この判別は専門語解析部６２の専門語判別機能により行われる。このことにより、専門語解析部６２は、「第３水準」という未知語（新たな専門語）を「文字コード標準化」という専門分野に分類する。この分類は専門語解析部６２の専門語分類機能により行われる。以上の分類結果は、図４に示されるとおりである。次に、データ管理部６３は、その分類結果を専門分野データベース７４に登録するとともに、例えば、図２（ａ），（ｂ）に示される専門語辞書３５に新たに「第３水準」という未知語が登録される場合と同様に、当該未知語を専門語辞書７３に登録する（マージする）。この登録は、データ管理部６３のマージ機能により行われる。
【０１０７】
次に、ステップＳ１０６において、専門語解析部６２は、ステップＳ１０２において未知語切り出し箇所設定部２８により送信されてきた未知語データ全ての解析が終了したか否かを判定する。この判定の結果、終了していない場合（ステップＳ１０６においてＮｏの場合）、処理はステップＳ１０３へ戻り、全ての解析が終了するまで上記処理が繰り返される（Ｓ１０６→Ｓ１０３→…→Ｓ１０６）。また、全ての解析が終了した場合（ステップＳ１０６においてＹｅｓの場合）、処理はステップＳ１０７へ進む。
【０１０８】
続くステップＳ１０７において、データ管理部６３は、マージされた専門語辞書７３および専門分野データベース７４のバージョンを管理する。例えば、データ管理部６３は、上記一連の処理（Ｓ１０１〜Ｓ１０６）が終了する毎に、これらの処理前の専門語辞書７３（および専門分野データベース７４）と処理後の専門語辞書７３（および専門分野データベース７４）との差分データを固有のバージョン番号とともに、バージョンデータベース７５に保存する。このような管理は、データ管理部６３のバージョン管理機能により行われる。
【０１０９】
次に、ステップＳ１０８において、顧客データ評価部６１は、各顧客の課金割引評価に関連するデータの評価処理を行う。より具体的には、顧客データ評価部６１は、専門語解析部６２によって新たな専門語として登録された未知語を送信してきた専門家抽出装置５の利用者である顧客毎に、その未知語数および未知語データに含まれる文章の単語数（または文節数）を集計する。新たに登録された未知語数のみを集計するのは、すでに登録された未知語や専門語として取り扱うことができない未知語は、専門語辞書７３のバージョンアップの役に立たず、割引評価の対象とすることができないからである。また、未知語データに含まれる文章の単語数（または文節数）を集計するのは、当該未知語を専門語として取り扱うことができるか否かの判断や、当該未知語を対応する専門分野に分類する際の判断に非常に役立つので、割引評価の対象とすべきだからである。なお、上記単語数（または文節数）を集計することに代えて、文字列の長さを集計し、または文字列の区切り方法（ここでは段落、文、文節、および単語の４種類）に対応する所定の評価値を集計するなど、当該文字列に対応する量が集計されればよい。
【０１１０】
さらに、顧客データ評価部６１は、参照用課金率データ７１を参照することにより、これらの集計結果に対応する課金率を算出し（例えば未知語が１０個以上で単語総数が５０個以上の場合には１割引など）、得られた課金率を顧客別課金データベース７２に登録する。これらの評価処理は顧客データ評価部６１の集計機能により行われる。なお、課金割引のために算出される割引率（または課金率）は割引額であってもよいし、その他の割引方法によるもの（例えば購入用ポイントを付与するなど）であってもよい。
【０１１１】
このように、未知語や関連する文章を多く送った顧客ほど大きい課金割引が受けられるので、専門家抽出装置５からのこれらの未知語データの送信を促進することができる。そのため、辞書サーバ６（の運営者、例えば専門家抽出装置を実現するソフトウェアのメーカ）は、さらに多くの未知語や関連する文章を集めることができるので、さらに正確でさらに多くの専門語を登録した専門語辞書７３を提供することができる。
【０１１２】
続いて、ステップＳ１０９において、データ配布部６４は、最新の専門語辞書７３および専門分野データベース７４を所定期間毎にまたは顧客の要望に応じて暗号処理部８１に与え、暗号処理部８１はこれらを暗号化して専門家抽出装置５へ送信する。典型的には、データ配布部６４は、専門家抽出装置５の記憶部３に記憶される専門語辞書３５および専門分野データベース３２のバージョンを判定し（例えば専門家抽出装置５からそのバージョン番号を受け取ることにより判定し）、これらと最新の専門語辞書７３および専門分野データベース７４との差分データをバージョンデータベース７５から読み出し、専門家抽出装置５へ送信する。これら最新の専門語辞書７３および専門分野データベース７４は有償であり、その課金額は例えばバージョン番号や差分データ量などに応じて算出され、顧客データ評価部６１に与えられる。顧客データ評価部６１は、顧客別課金データベース７２を参照し、割引額が登録されている場合にはデータ配布部６４から受け取った課金額から当該割引額を割り引いた額を最終的な課金額として顧客別課金データベース７２に登録する。この課金処理は、顧客データ評価部６１の課金機能により行われる。
【０１１３】
以上のように、図５に示すステップＳ１０３〜Ｓ１０９の処理は辞書サーバ６においてなされるが、次のステップＳ１１０の処理は専門家抽出装置５において行われる。以下、説明する。なお、上記ステップＳ１０３〜Ｓ１０７の処理（または辞書サーバ６の全ての処理）は、人間（例えば辞書の作成者などの専門家）が行ってもよい。この場合の処理（作業）は、例えば辞書サーバ６の図示されないユーザＩ／Ｆ装置を介してなされ、所定のプログラム（編集ツールなど）により実現される辞書作成手段により新たな専門語辞書等が作成される。
【０１１４】
ステップＳ１１０において、専門家抽出装置５の未知語最適化処理部２９は、通信部４および暗号処理部４１を介して、辞書サーバ６から最新の専門語辞書等を受け取り、この受け取った専門語辞書等に基づき、未知語（新たな専門語）および当該未知語に関係づけられた集計値を使用者別単語データベース３１に反映させる最適化処理を行う。前述のように、使用者別単語データベース３１は、専門語（および専門分野）と、使用者特定部２２により特定された各使用者に関係付けられた回数とが登録されているので、未知語最適化処理部２９は、最新の専門語辞書等の内容をこれらに反映させる。例えば、未知語最適化処理部２９は、最新の専門語辞書等に新たに登録された専門語や専門分野を使用者別単語データベース３１に新たに登録し、これらが未知語（新たな専門語）として既に使用者別単語データベース３１に登録されている場合には、その対応する集計値を新たに登録した専門語や専門分野等に反映させた後（すなわち引き継いだ後）、既に登録されている当該未知語を削除する。
【０１１５】
ここで、新たな専門語として既に使用者別単語データベース３１に登録されている未知語が最新の専門語辞書等に新たに登録されていない場合、未知語最適化処理部２９は、この未知語を自動的に削除する。辞書サーバ６において専門語として取り扱われなかった未知語は、誤記や誤用などによるものがほとんどであり、削除されることが好ましいからである。しかし、当該専門家抽出装置５の利用者が特別な理由（例えば他に類例のない研究に関わる新しい用語であるため）にその未知語を使用したいことがある。そのことを考慮する場合、未知語最適化処理部２９は、上記未知語を自動的に削除することなく、例えば表示画面などにおいて装置の利用者に問い合わせを行い、装置の利用者が削除を許可した場合にのみ当該未知語を削除することが好ましい。
【０１１６】
以上の処理により、専門家抽出装置５において抽出された未知語が最新の専門語辞書等に登録され（または登録されることなく）最終的に専門家抽出装置５において最適化処理される。これらの処理は専門家抽出装置５において新たな未知語が抽出され、辞書サーバ６に送信されるたびに繰り返される。
【０１１７】
＜６．  効果＞
以上のように本実施形態では、専門家抽出装置５の専門語抽出部２１により利用者が未知語を専門語辞書に登録することなく自動的に登録するとともに、これらの未知語を含む多くの利用者において使用される未知語を広く登録した専門語辞書を辞書サーバ６において随時作成し、専門家抽出装置５に与える辞書サーバを提供することができる。
【０１１８】
また、専門家抽出装置５の未知語切り出し箇所設定部２８により、未知語を含む文字列から辞書サーバ６への送信を許可する文字列を装置の利用者にとって簡便に切り出しまたは選択することができるので（区切り設定手段または文字列選択手段）、守秘を要する文章が辞書サーバ６に送信されることを防止することができる。
【０１１９】
さらに、辞書サーバ６の顧客データ評価部６１により、未知語や関連する文章を多く送った顧客ほど大きい課金割引が受けられるので、専門家抽出装置５からのこれらの未知語データの送信を促進することができる。そのため、辞書サーバ６から正確で多くの専門語を登録した専門語辞書７３を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２０】
【図１】本発明における一実施形態に係る専門家抽出装置および辞書サーバの構成を示すブロック図である。
【図２】上記実施形態において、専門語辞書に対し或る未知語が登録される例を説明するための図である。
【図３】上記実施形態における集計部により記憶部に構築される使用者別単語データベースの具体例を示す図である。
【図４】上記実施形態における専門分野データベースの構成を説明するための図である。
【図５】上記実施形態の専門家抽出装置および辞書サーバにおける未知語に関連する処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】上記実施形態において、装置の利用者の選択により切り出される前の文章を含む未知語データの格納例を示す図である。
【図７】上記実施形態における未知語切り出し箇所設定部により、辞書サーバへの送信を許可する部分を装置の利用者に選択させるための画面表示の一例を示す図である。
【図８】上記実施形態における未知語切り出し箇所設定部により、辞書サーバへの送信を許可する部分を装置の利用者に選択させるための画面表示の別例を示す図である。
【図９】上記実施形態における未知語切り出し箇所設定部により、辞書サーバへの送信を許可する部分を装置の利用者に選択させるための画面表示のさらなる別例を示す図である。
【図１０】上記実施形態における辞書サーバへの送信を許可する部分が装置の利用者により複数選択された画面表示例を示す図である。
【符号の説明】
【０１２１】
１    …ユーザＩ／Ｆ装置
２    …演算処理部
３    …記憶部
４    …通信部
５    …専門家抽出装置
６    …辞書サーバ
７    …記憶部
８    …通信部
２１  …専門語抽出部
２２  …使用者特定部
２３  …集計部
２４  …検索部
２５  …文字認識部
２６  …ネットワークモニタ
２７  …文書管理サーバ
２８  …未知語切り出し箇所設定部
２９  …未知語最適化処理部
３１  …使用者別単語データベース
３２  …専門分野データベース
３３  …文書データベース
３４  …一般単語辞書
３５  …専門語辞書
３６  …未知語データ
４１  …暗号処理部
５１  …スキャナ
６１  …顧客データ評価部
６２  …専門語解析部
６３  …データ管理部
６４  …データ配布部
７１  …参照用課金率データ
７２  …顧客別課金データベース
７３  …専門語辞書
７４  …専門分野データベース
７５  …バージョンデータベース
８１  …暗号処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2006331001.tif 000008
【図７】
2006331001.tif 000009
【図８】
2006331001.tif 000010
【図９】
2006331001.tif 000011
【図１０】
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