(57)【要約】  【構成】    辞書作成システム１２は、コンピュータ１４を含み、コンピュータ１４には、複数の変換エンジン２０ａ，２０ｂ，２０ｃ，２０ｄ…が予めインストールされている。コンピュータ１４は、辞書２６ａ，２６ｂ、用語集２８ａ，２８ｂ、実験データ３０などから入力データを受け、その入力データのデータ形式に適合する変換エンジンを選択的に起動することによって、その入力データから抽出して、もしくは入力データを変換して、辞書１０の各項目にデータを登録する。形態素解析エンジン２２があれば、辞書１０に、意味文を形態素解析した結果も登録できる。  【効果】    この発明によれば、各種の入力データの記述形式の差を吸収して辞書の各項目に共通に登録するので、作成した辞書を様々なオントロジや言語データベースに変換して使用できる。  【選択図】  図２
2006215823.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のアプリケーションに共通に使用できる複数の項目を有する辞書を作成するための辞書作成システムであって、
それぞれが互いに異なるデータ形式に適合する複数の変換エンジン、
入力データのデータ形式を検知し、前記複数の変換エンジンのなかからそのデータ形式に適合する変換エンジンを選択的に起動する変換エンジン選択手段、および
前記入力データから前記選択的に起動された変換エンジンによって変換した項目を前記複数の項目に登録する登録手段を備える、辞書作成システム。
【請求項２】
形態素解析エンジンをさらに備え、
前記登録手段は、意味文を前記形態素解析エンジンで解析した結果を前記複数の項目の１つに登録する、請求項１記載の辞書作成システム。
【請求項３】
互いに異なるデータ形式に適合する複数の変換エンジンを有するコンピュータによって、複数のアプリケーションに共通に使用できる複数の項目を有する辞書を作成するための辞書作成プログラムであって、
前記コンピュータに、
入力データのデータ形式を検知し、前記複数の変換エンジンのなかからそのデータ形式に適合する変換エンジンを選択的に起動するステップ、および
前記入力データから前記選択的に起動された変換エンジンによって変換した項目を前記複数の項目に登録する登録ステップを実行させる、辞書作成プログラム。
【請求項４】
請求項１または２に記載の辞書作成システム、もしくは請求項３記載の辞書作成プログラムで作成した、辞書。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は辞書作成システムに関し、特にたとえば、様々なオントロジ（ontology：対象とする世界に存在するものごとを体系的に分類し、その関係を記述したもの）や言語データベースに変換可能で、複数のアプリケーションに共用できる電子的な辞書を作成する、辞書作成システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
同じ事象を指す場合であっても、分野が異なれば異なる用語を使用することは少なくない。このような場合、その分野毎に辞書を用意する必要があり、かなり煩瑣である。これに対して、非特許文献１に示すように、シソーラスから目的とするＲＤＦＯＷＬに一気に変換するなどの研究はある。
【０００３】
なお、「シソーラス（Thesaurus）」とは、５０音順とかアルファベット順にではなく、語を意味によって整理した辞書のことであり、ＲＤＦ（Resource Description Framework;リソース記述フレームワーク）とは、リソースに関する情報をワールドワイドウェブ（ＷＷＷ）で表現するための言語であり、メタデータのプロパティを定義可能にし、このプロパティセットを利用することで、異なるアプリケーション間で人間が判別可能な状態でデータを交換したり、ソフトウェアが解釈可能な形でデータを交換したりできるようになる。さらに、ＯＷＬ（Web Ontology Language）とは、Ｗ３Ｃ（ＷＷＷコンソーシアム）で開発されているもので、用語（語彙）とそこに含まれる各要素の関連を明確に表現することを目的とする言語であり、ＯＷＬを用いることで、情報記述を必要とするコミュニティ間でのより高度なデータ統合と相互運用を実現する、ウェブに基づく構造的なオントロジが定義できることが知られている。
【非特許文献１】van Assem M. et al.: A Method for Converting Thesauri to RDFOWL, Porc. of ISWC2004 (LNCS 3298), pp. 17-31 (2004)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記した非特許文献１の従来技術では、他に使うときにはさらなる変換を必要とするし、一般性があまりない。
【０００５】
それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、辞書作成システムを提供することである。
【０００６】
この発明の他の目的は、様々なオントロジや言語データベースに変換可能な共通の形式を持つ辞書を作成できる、辞書作成システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１の発明は、複数のアプリケーションに共通に使用できる複数の項目を有する辞書を作成するための辞書作成システムであって、それぞれが互いに異なるデータ形式に適合する複数の変換エンジン、入力データのデータ形式を検知し、複数の変換エンジンのなかからそのデータ形式に適合する変換エンジンを選択的に起動する変換エンジン選択手段、および入力データから選択的に起動された変換エンジンによって変換した項目を複数の項目に登録する登録手段を備える、辞書作成システムである。
【０００８】
請求項１の発明では、辞書作成システム（１２：実施例で対応する部分の参照符号。以下、同じ。）は、たとえばコンピュータ（１４）を含み、そのコンピュータに複数の変換エンジン（２０ａ-２０ｄ）を予め設定しておく。この辞書に取り込むべき辞書や用語集あるいは実験データなどは互いに異なるデータ形式で記述されている。したがって、コンピュータのような変換エンジン選択手段は、その入力データのデータ形式を検知し、その検知したデータ形式に適合する変換エンジンを選択する。選択され起動された変換エンジンに入力データが読み取られ、その変換エンジンによって、複数の項目のそれぞれの設定データが抽出または変換される。したがって、コンピュータのような登録手段は、その変換エンジンで抽出しまたは変換したテキスト文を辞書の各項目に設定（登録）する。
【０００９】
請求項１の発明によれば、入力データのデータ形式が異なるものであっても、変換エンジンを選択することによって、辞書に必要な項目をその入力データから取得できる。そして、その辞書の各項目は複数のアプリケーションによって共通的に使用できる。したがって、その辞書を様々なオントロジや言語データベースに変換して使用できるので、非常に便利である。
【００１０】
請求項２の発明は、形態素解析エンジンをさらに備え、登録手段は、意味文を形態素解析エンジンで解析した結果を複数の項目の１つに登録する、請求項１記載の辞書作成システムである。
【００１１】
請求項２の発明では、意味文を形態素解析した結果が辞書に登録されるので、辞書をたとえばＲＤＦなどに変換することができ、オントロジや言語データベースの適用できる範囲を広げることができる。
【００１２】
請求項３の発明は、互いに異なるデータ形式に適合する複数の変換エンジンを有するコンピュータによって、複数のアプリケーションに共通に使用できる複数の項目を有する辞書を作成するための辞書作成プログラムであって、コンピュータに、入力データのデータ形式を検知し、複数の変換エンジンのなかからそのデータ形式に適合する変換エンジンを選択的に起動するステップ、および入力データから選択的に起動された変換エンジンによって変換した項目を複数の項目に登録する登録ステップを実行させる、辞書作成プログラムである。
【００１３】
請求項３の発明では、請求項１の発明と同様の効果が期待できる。
【００１４】
請求項４の発明は、請求項１または２の辞書作成システム、もしくは請求項３記載の辞書作成プログラムで作成した、辞書である。
【発明の効果】
【００１５】
この発明によれば、各種の入力データ（辞書や用語集などの）の記述形式の差を除いて、辞書の項目に登録するので、作成した辞書を様々なオントロジや言語データベースに変換して使用できるようになり、非常に便利である。
【００１６】
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
図１には実施例で作成される辞書の一例が図解される。この辞書１０は、電子的な辞書であり、したがって、オンラインやオフラインで複数のコンピュータや端末に電子的なデータを与えることができる。そして、この辞書１０は、一定の変換を施すことによって、ＲＤＦ、電子カルテなどの適宜の形式に変換も可能なものであり、その意味ではユニバーサル（universal）な辞書であり、中間辞書としての性格を有する。辞書１０の形式は、基本的にはＸＭＬに基づいており、タグなどは、そのＸＭＬの記述に準じることとしている。項目は将来的に変わる可能性がある。
【００１８】
図１を参照して、実施例の辞書１０には多数の項目が設定されている。ただし、この項目数や項目名は任意に変更可能である。
【００１９】
項目「エントリナンバ」は、「entry number」のことであり、識別子として、<No> が用いられる。このエントリナンバには、辞書１０に登録された順番が、自動的にインクリメントした通番として、設定される。エントリナンバの項目は、辞書１０への登録順を示す項目であり、ある方が便利であるが、なくしてもよい。
【００２０】
項目「更新日」は、その語を新たに登録（作成）したり、その語の他の項目を訂正しまたは更新した日付を表し、識別子として、<Update> が用いられる。この更新日の項目には、その語の内容に変更が加えられた日付が自動的に設定される。更新日の項目は、辞書１０への新規登録日や変更（更新）日を示す項目であり、ある方が便利であるが、なくしてもよい。
【００２１】
項目「見出し語」は、そのまま「見出し語」のことであり、識別子として、<Midashi> が用いられる。この見出し語のない辞書はありえないので、この項目は省略できない。たとえば、見出し語としては、入力データを取得するために使用した個別の辞書や用語集さらにはＵＲＬなどから取得したものをそのまま用いるが、英語の動詞のような場合には、原形などに変換する必要がある。
【００２２】
項目「読み」は、見出し語の称呼（読み方）を示し、識別子として、<Yomi> を用いる。この項目も省略不可である。読みとしては、入力データを取得するために使用した個別の辞書や用語集さらにはＵＲＬなどから読み取れるときには、それを用いる。ただし、後述の「茶筅」（商品名）のような日本語形態素解析エンジンで解析した結果得られるものを設定するようにしてもよい。「茶筅」とは、奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科自然言語処理学講座(松本研究室)が開発し提供している日本語形態素解析エンジンであり、フリーウェアであり、Chasen と表記されることもある。なお、この項目「読み」は管理者が記入することもある。さらに、形態素解析（Morphological Analysis）とは、自然言語で書かれた文章を形態素（Morpheme,「単語」）の列に分割し、それらの単語（形態素）の品詞（Part-of-speech）を見分ける作業のことである。
【００２３】
項目「英語」は、見出し語の英語名であり、識別子として、<MidashiE> を用いる。この項目はあってもなくてもよいが、多方面での利用を考えると省略しない方がよい。この項目には、入力データを取得するために使用した個別の辞書や用語集さらにはＵＲＬなどから取得できるときには、それを用いる。ただし、英語の動詞などでは、原形などに変換する必要がある場合がある。なお、単純に、それらの辞書や用語集やＵＲＬなどにない場合には、この項目を空欄にしてもよく、管理者が記入するようにしてもよい。
【００２４】
項目「属性」は、その用語の特性（略語、看護用語‐行為)、看護用語‐現象、電子カルテ用語、一般用語など）を示すものであり、識別子として、<Feature> が用いられる。属性としては、入力データを取得するために使用した個別の辞書や用語集さらにはＵＲＬなどから抽出できるときには、それを用いる。ただし、それらにない場合には、管理者が記入する。
【００２５】
項目「オリジナル」は、略語の場合の元の語であり、識別子として、<Original> を用いる。この項目はあってもなくてもよいが、多方面での利用を考えるとあった方がよい。この項目としては、入力データを取得するために使用した個別の辞書や用語集さらにはＵＲＬなどから得られるときには、それらの略語の定義から抽出して設定し、それらにない場合には、管理者が記入する。
【００２６】
項目「品詞」には、識別子として、<Pos> を用いる。多様な用途への展開を容易にするために、この項目は、あった方がよい。この項目としては、入力データを取得するために使用した個別の辞書や用語集さらにはＵＲＬなどから読み取れるときには、それを用いて設定し、それらにない場合には、「茶筅」のような日本語形態素解析エンジンで解析した結果の品詞を設定するようにしてもよいし、管理者が記入してもよい。
【００２７】
項目「原典」には、入力データを取得するために使用した個別の辞書や用語集さらにはＵＲＬなどの名称がそのまま設定され、識別子として、<Source> を用いる。著作権表示のためにも、この項目は、あった方がよい。この項目としては、入力データを取得するために使用した個別の辞書や用語集さらにはＵＲＬなどから得られるときには、それを用いて設定してもよいし、管理者が記入してもよい。
【００２８】
項目「ゆれ」は、表記のゆれの意味であり、たとえば「コンピュータ」と「コンピューター」、「２００５年」と「平成１７年」などのような「ゆれ」であり、識別子として、<Yure> を用いる。この項目は、基本的には、なくてはならず、後での編集や、辞書の洗練などの過程で追加され得る。
【００２９】
項目「意味」は、見出し語の意味そのものであり、辞書である限り欠落は許されない。識別子としては、<Meaning> が使用される。この項目は、入力データを取得するために使用した個別の辞書や用語集さらにはＵＲＬなどから読み取ったもの（意味文）がそのまま設定される。
【００３０】
項目「意味(Chasen)」には、「意味」の項目に登録した意味文を、上で述べた「茶筅」のような日本語形態素解析エンジンで解析した結果を登録する。識別子としては、<MeaningT> を用いる。
【００３１】
なお、実施例で用いる「茶筅」エンジンでは、実施例の目的である医療・看護用辞書としての使い勝手をよくするために、元々の「茶筅」辞書に対して、たとえば、以下のような文法を追加している。
【００３２】
（名詞 一般 医薬）
（名詞 一般 医用）
（名詞 一般 化学）
（名詞 一般 病状）
（名詞 一般 処方）
（名詞 一般 処方）
（名詞 サ変接続 看護-行為）
また、肝臓などの内臓などは標準の「茶筅」では、文法としては、名詞-一般であるが、ここでは、差別化のために「名詞-一般-医用」という追加の文法を与えている。
【００３３】
項目「キーワード」には、この項目は、入力データを取得するために使用した個別の辞書や用語集さらにはＵＲＬなどから取得したものがそのまま設定され、識別子としては、<Keyword> を用いる。
【００３４】
項目「類義語」には、入力データを取得するために使用した個別の辞書や用語集さらにはＵＲＬなどから取得したものがそのまま設定され、識別子としては、<Similar> を用いる。ただし、入力データにない場合には、概念ベースや、Word Net（商品名）等を用いて、追加する。
【００３５】
項目「関連語」には、入力データを取得するために使用した個別の辞書や用語集さらにはＵＲＬなどから取得したものがそのまま設定され、識別子としては、<Relation> を用いる。ただし、入力データにない場合には、概念ベースや、Word Net（商品名）等を用いて追加する。この関連語が入力データ中に設定されているかどうかは、たとえば、用語の意味の中にそれぞれを示す語(たとえば、「cf.」、「参照」、「関連」等)があるかどうかによって判断できる。さらには、「茶筅」で解析した後にわかることもある。
【００３６】
項目「上階層」は、階層構造においてその語より上位の階層のリストであり、識別子として、<ClassU> を用いる。入力データを取得するために使用した個別の辞書や用語集さらにはＵＲＬなどから取得したものがそのまま設定されるが、入力データにない場合には、概念ベースや、Word Net（商品名）等を用いて追加する。
【００３７】
項目「下階層」は、階層構造においてその語より下位の階層のリストであり、識別子として、<ClassD> を用いる。入力データを取得するために使用した個別の辞書や用語集さらにはＵＲＬなどから取得したものがそのまま設定されるが、入力データにない場合には、概念ベースや、Word Net（商品名）等を用いて追加する。
【００３８】
たとえば、「浮腫とは、体液貯留の一つで…」と定義（意味の項目）に書かれていれば、「体液貯留」が上階層として登録され、「体液貯留」の下階層に「浮腫」が追加される。
【００３９】
なお、<ClassU>、<ClassD>、<Similar>、<Relation>は、用語が追加される度に、既存の用語をトレースすることで、既存の用語に関しても更新され得る。
【００４０】
最後に、項目「補足項目」は、識別子として、<Addtion> が用いられ、管理者により記入される。
【００４１】
ここで、図1のような辞書１０は、図２に示す実施例の辞書作成システム１２で作成する。辞書作成システム１２は、コンピュータ１４を含み、このコンピュータ１４は、ネットワーク１６に接続され、したがって、ユーザ端末１８などが、辞書１０を利用するために、このネットワーク１６を介してコンピュータ１４にアクセスできる。コンピュータ１４には、複数の異なるデータ形式に個別に適合し、異なるデータ形式の入力データから抽出し、もしくは入力データを変換して、上で説明したような辞書１０の各項目にデータを登録できる、複数の変換エンジン２０ａ，２０ｂ，２０ｃ，２０ｄ…が予めインストールされている。なお、これらの変換エンジン２０は、たとえば、コンピュータ言語、たとえばＣやＰＥＲＬで作成されたプログラムにより実現できるものであり、入力データから必要にデータを抽出したり、入力データを変換したりして、辞書１０のフォーマットに適合する出力データを得るものである。さらに、コンピュータ１４には、前述の「茶筅」エンジン２２もまたインストールされている。この「茶筅」エンジン２２のための「茶筅」辞書２４もまたコンピュータ１４に付属して設けられている。
【００４２】
コンピュータ１４には、入力データを取得するために、複数の辞書２６aおよび２６ｂ、複数の用語集２８ａおよび２８ｂさらには、実験データ３０などが同時に、または選択的に１つが、接続される。これらの入力データ源２６、２８、３０は、それぞれ、それらの電子データを担持したメモリなどであってもよいが、ネットワーク１６を介してアクセスしたＵＲＬなどであってよい。つまり、入力データは、コンピュータ１４に、オンライン態様またはオフライン態様の任意の態様で与えられ得る。
【００４３】
コンピュータ１４の動作が図３および図４のフローチャートに示される。図３の動作は、コンピュータ１４に、辞書作成用の何らかの入力データが与えられたときから開始するものであり、最初のステップＳ１では、コンピュータ１４は、入力ソース（入力データ源）２６、２８、３０などのデータ形式、たとえばエクセル（商品名）ファイル、テキストファイルなどのいずれであるかを検知し、そのデータ形成に適合する変換エンジン２０ａ−２０ｄのいずれかを選択的に起動する。それによって、特定の入力ソース辞書や用語集などから入力データを読み込む準備ができたことになる。
【００４４】
その後、具体的に何かの入力データが読み込まれると、次のステップＳ２で、コンピュータ１４すなわち起動された変換エンジン２０は、辞書項目<No>に通し番号を自動的に登録するとともに、ステップＳ３で、その日付を辞書項目<Update>に自動的に登録する。
【００４５】
そして、続くステップＳ４において、コンピュータ１４すなわち変換エンジン２０は、入力データから、各項目<Midashi> <Yomi> <MidashiE> <Feature> <Original> <Meaning> <Source> <Keyword> <Similar> <Relation> <ClassU> <ClassD> を読取って自動的に登録する。ただし、入力データにない項目はそのまま空欄として処理される。
【００４６】
その後、コンピュータ１４は、「茶筅」エンジン２２を起動し、それに、項目<Meaning>に読み込んだテキスト（文章）を与える。応じて、「茶筅」エンジン２２は、図４に示すフローチャートで表される動作を実行する。
【００４７】
すなわち、図４の最初のステップＳ１１で、<Meaning>に登録された文章の形態素解析を行う。ただし、その具体的動作はすでに周知のところであり、ここでは、説明しない。そして、ステップＳ１２で、この形態素解析で得られた結果を辞書１０の項目<MeaninngT>に登録するとともに、項目<Pos>に解析した品詞を登録する。さらに、このステップＳ１２において、形態素解析の結果判明した項目、たとえば<Similar> <Relation> <ClassU> <ClassD>なども登録できる。
【００４８】
ついで、ステップＳ１３で、コンピュータ１４は、「茶筅」辞書２４（図２）に未定義語があるかどうか判断する。
【００４９】
未定義語がないときは、次のステップＳ１４で、コンピュータ１４は、いま処理している見出し語が「茶筅」辞書２４にあるかどうか判断する。あれば、“ＹＥＳ”として、そのままステップＳ５にリターンするが、なければ、“ＮＯ”と判断して、次のステップＳ１５において、コンピュータ１４は、その見出し語を「茶筅」辞書２４に登録する。
【００５０】
一方、ステップＳ１３で未定義語があると判断したときには、続くステップＳ１６で、コンピュータ１４は、管理者に、「この未定義語を「茶筅」辞書に登録してもいいですか？」のようなメッセージを提示し、それに対して管理者の指示を、たとえばキーボードやマウス（ともに図示せず）から受け取る。そして、その指示が“ＮＯ”のときはそのままリターンするが、“ＹＥＳ”の指示であれば、先のステップＳ１５で「茶筅」辞書２４にその未定義語を登録する。そして、ステップＳ１５の後リターンする。
【００５１】
このようにして、図３のステップＳ５で、「茶筅」エンジン２２によって項目<Pos>や<MeaningT>、さらには項目<Similar> <Relation> <ClassU> <ClassD>などを設定する。この実施例のように、辞書１０の項目<Meaning>に「意味」または定義文のテキストを記入することと併せて、辞書１０の項目<MeaningT>にその意味または定義文を形態素解析した結果を登録することによって、この辞書１０をたとえばＲＤＦなどに変換するとき利用可能であり、この辞書１０を適用できるオントロジや言語データベースの範囲を広げることができる。
【００５２】
その後、ステップＳ６で、コンピュータ１４すなわち変換エンジン２０は、辞書１０として欠くことのできない必須項目、たとえば、<Midashi> <Yomi> <Feature> <Original> <Pos> <Menaing> <Similar> <Relation> <ClassU> <ClassD>が欠落していないかどうかサーチし、欠落している場合には、管理者に補充を促す、たとえば「この語の属性を登録してください。」のようなメッセージを提示する。したがって、管理者が欠落項目を入力するので、ステップＳ７でその補充した欠落項目を辞書１０に登録する。
【００５３】
その後、ステップＳ６で欠落がないと判断したときと同様に、ステップＳ８で、存在する場合に、項目<Yure> や<Addition>を登録する。
【００５４】
たとえば、辞書１０は再々コンパイルされるが、それぞれが或る程度の規模、たとえば５００見出しになると、コンピュータ１４は、それぞれの見出し語間の関連を計算する。たとえば、或る見出し語の意味<Meaning>の中に他の見出し語が入っていたり、それの意味<Meaning>が他の見出し語の関連語の場合、項目<Relation>にその見出し語を入れる。また、或る見出し語の意味<Meaning>が他の見出し語の下位クラスに含まれる場合、<ClassU>にその見出し語を入れる。或る見出し語の意味<Meaning>が他の見出し語の上位クラスに含まれる場合、<ClassD>にその見出し語を入れる。或る見出し語の意味<Meaning>が他の見出し語の類似語の場合、<Similar>に入れる。これらの項目は、図３のステップＳ４で登録できる場合には、そのまま、入力データから抽出して登録するコイルもできることは、先に説明したとおりである。
具体例（１）
ICNP(J)という医療・看護用語集を入力ソースとし、それの2A.3.1.5に登録されている「サクションする」という見出し語を、コンピュータ１４によって、辞書１０に登録する場合を説明する。
【００５５】
このJCNP(J)という用語集は、エクセル形式（ｘｌｓ形式）であるため、コンピュータ１４は、変換エンジン２２として、そのエクセル形式に適合するものを選択し、起動する（ステップＳ１）。そして、コンピュータ１４は、ステップＳ２および３で、図５に示す辞書１０の具体例の項目<No>および<Update>を自動登録し、JCNP(J)から該当の入力データを取り込む。そして、ステップＳ４を実行する。このとき、入力データから抽出できた項目がすべて、図５に示すように登録される。
【００５６】
ステップＳ４で、項目<Meaning>に『「サクションする」とは、「洗浄する」に関する看護行為の一つで、次のような固有の特徴をもつ：管腔内から空気や液体を取り除くことによって部分的な陰圧を作り出し、それによってあるものを除去すること』という意味文が登録される。
【００５７】
そして、次のステップＳ５で、その意味文に「茶筅」エンジン２２による日本語形態素解析が施される。その結果が表１および表２（これは元々１つの表であるがこの明細書での入力スペースの関係で２つの表にしたものである。）に示される。
【００５８】
【表１】
2006215823.tif 000003
【００５９】
【表２】
2006215823.tif 000004
【００６０】
この表１および２からわかるように、意味文のすべての形態素が解析され、それらの品詞が同定される。この表１および表２の形態素解析の結果が、ステップＳ５で図５の辞書１０の項目<MeaningT> <Pos> <Similar> <Relation> <ClassU> <ClassD>に登録されるのである。
【００６１】
たとえば、表３は表１の一部を抜書きしたものであるが、この表３の部分を参照することによって、この見出し語「サクションする」が「洗浄する」に関連する語であることがわかる。したがって、この形態素解析の結果分かった関連語「洗浄する」が項目<Relation>に登録される。
【００６２】
【表３】
2006215823.tif 000005
【００６３】
具体例（２）
個人の用語集を入力ソースとし、それに登録されている「Ｒ勤」という見出し語を、コンピュータ１４によって、辞書１０に登録する場合を説明する。
【００６４】
この用語集は、テキスト形式（txt形式）であるため、コンピュータ１４は、変換エンジン２２として、そのテキスト形式に適合するものを選択し、起動する（ステップＳ１）。そして、コンピュータ１４は、ステップＳ２および３で、図６に示す辞書１０の具体例の項目<No>および<Update>を自動登録し、その用語集から該当の入力データを取り込む。そして、ステップＳ４を実行する。このとき、入力データから抽出できた項目がすべて、図６に示すように登録される。
【００６５】
ステップＳ４で、項目<Meaning>に『変則2交替の夜勤。１２時間夜勤。夜９時から朝１０時まで。cf.「Ｔ勤」「中勤」』という意味文が登録される。
【００６６】
そして、次のステップＳ５で、その意味文に対して「茶筅」エンジン２２による日本語形態素解析が施される。その結果が表４に示される。
【００６７】
【表４】
2006215823.tif 000006
【００６８】
この表４からわかるように、意味文のすべての形態素が解析され、それらの品詞が同定される。この表４の形態素解析の結果が、ステップＳ５で図６の辞書１０の項目<MeaningT> <Pos>に登録されるのである。
【００６９】
なお、上で引用した意味文に「cf.」とあるので、それに続く「Ｔ勤」や「中勤」が関連語として項目<Relation> に、図３のステップＳ４で、登録される。
【００７０】
また、「茶筅」エンジン２２では、一般に、連続した一部の英数字を扱うことはできないが、適当なフィルタを用いることによって、たとえば、表５のような形態素解析を表６のような正しい形態素解析として変換させることができる。
【００７１】
【表５】
2006215823.tif 000007
【００７２】
【表６】
2006215823.tif 000008
【００７３】
さらに、この具体例（２）では、Ｔ勤および中勤が新語であるが、それらを見出し語にして、たとえば、以下のような辞書登録をすることも可能である。
<Midashi> 中勤 </Midashi>  <Yomi> ちゅうきん </Yomi>  <Meaning> ２交代勤務の内の１２時間日勤。朝９時から夜１０時まで。cf.「Ｔ勤」「Ｒ勤」 </Meaning>  <Relation> 「Ｔ勤」「Ｒ勤」 </Relation>、<Addition> 用法「今日の中勤って、だれ?」「中勤の超勤。」 </Addition>、あるいは
<Midashi> Ｔ勤 </Midashi>  <Yomi> てぃーきん </Yomi>   <Meaning> 長日勤。１２時間日勤。cf.「中勤」「Ｒ勤」 </Meaning>  <Relation> 「中勤」「Ｒ勤」</Relation>
なお、実際の辞書では、上の表記と同じように、たとえば、<Midashi>中勤</Midashi>のように、２つの識別子で記述を囲むようにするが、その２つの識別子のどちらが前でどちらが後ろかを明示すめために、後の識別子を「/」（スラッシュ）付のものとした。
具体例（３）
具体例（２）とは別の個人辞書を入力ソースとし用い、それに登録されている「ＩＣＧ」という見出し語を、コンピュータ１４によって、辞書１０に登録する場合を説明する。
【００７４】
この個人辞書も、テキスト形式（txt形式）であるとすると、コンピュータ１４は、ステップＳ１で、変換エンジン２２として、そのテキスト形式に適合するものを選択し、起動する。そして、コンピュータ１４は、ステップＳ２および３で、図７に示す辞書１０の具体例の項目<No>および<Update>を自動登録し、その個人辞書から該当の入力データを取り込む。そして、ステップＳ４を実行する。このとき、入力データから抽出できた項目がすべて、図７に示すように登録される。
【００７５】
ステップＳ４で、項目<Meaning>に『インドシアニングリーン。「indocyanine green」の略。肝臓で代謝される色素で、血中での停滞-消失時間を見ることで肝細胞の機能が分かる。』という意味文が登録される。
【００７６】
そして、次のステップＳ５で、その意味文に対して「茶筅」エンジン２２による日本語形態素解析が施される。その結果が表7に示される。
【００７７】
【表７】
2006215823.tif 000009
【００７８】
この表７からわかるように、意味文のすべての形態素が解析され、それらの品詞が同定される。この表７の形態素解析の結果が、ステップＳ５で図７の辞書１０の項目<MeaningT>などに登録されるのである。
【００７９】
なお、この例では、元の個人辞書の見出し語に英語と日本語があるので、英語の方を「ゆれ」として扱い、項目<Yure>として、登録するようにしている。
【００８０】
なお、具体例（１）において、「サクション」の文法は、元々の「茶筅」では、「名詞-一般」であったが、「名詞-サ変接続-看護行為」の文法を与えるために、たとえば「(品詞 (名詞 サ変接続 看護用語)) ((見出し語 (サクション 2900)) (読み サクション) (発音 サクション) )」のように、図４のステップＳ１５で「茶筅」辞書２４（図２）に登録されることになる。ただし、「2900」は出現頻度などを表す重みであるが、ここでは、適当に固定した数値をいれることにする。
【００８１】
ここまでに説明した辞書１０ができた場合、たとえば、以下のようなＯＷＬには、簡単な変換式で変換できる。ただし、この変換式も、先の変換エンジンと同様に、たとえば、ＣやＰＥＲＬのコンピュータ言語で作成されたプログラムにより実現できる。
【００８２】
たとえば、「サクション」は表８に示すような記述に変換可能である。なお、「ｈｔｔｐ:ａａａ．ｃｏｍ」 は任意のＵＲＬを示し、同一サイトにある場合、＃でよい。
【００８３】
【表８】
2006215823.tif 000010
【００８４】
また、「ＩＣＧ」の場合は、表９のように変換され得る。
【００８５】
【表９】
2006215823.tif 000011
【００８６】
表８および表９に示すように、この実施例の辞書作成システム１２で作成した辞書１０をもとにして、電子カルテ、看護支援システムなど、フォーマットの違いを吸収して複数のシステムの実行が可能になる。
【００８７】
なお、上では、特に医療・看護分野の辞書を具体的に例を挙げて説明したが、もちろん、このような特定の分野に限られるものではなく、この発明は広く他の分野にも利用できるものであることはいうまでもない。
【００８８】
さらに、日本語形態素解析のエンジンとして「茶筅」を用いたが、日本語や外国語の形態素を解析できる他の形態素解析ソフトが用いられてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】図１はこの発明の一実施例の辞書作成システムで作成され得る辞書のフォーマットおよびその項目の一例を示す図解図である。
【図２】図２は図１に示す辞書を作成するこの発明の一実施例を示すブロック図である。
【図３】図３はこの実施例の動作を示すフロー図である。
【図４】図４は主としてこの実施例の「茶筅」に語を追加登録するときの動作を示すフロー図である。
【図５】図５は辞書の具体的な１つの登録例を示す図解図である。
【図６】図６は辞書の具体的な別の登録例を示す図解図である。
【図７】図７は辞書の具体的な他の登録例を示す図解図である。
【符号の説明】
【００９０】
１０  …辞書
１２  …辞書作成システム
１４  …コンピュータ
２０  …変換エンジン
２２  …「茶筅」エンジン
２４  …「茶筅」辞書
２６，２８，３０  …入力データ源
【図１】
2006215823.tif 000012
【図２】
2006215823.tif 000013
【図３】
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【図４】
2006215823.tif 000015
【図５】
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【図６】
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【図７】
2006215823.tif 000018