(57)【要約】【課題】複数の条件フレーズ間の条件関係を簡易に推定することができる。【解決手段】条件関係推定部３２が、属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々に対して、条件候補フレーズの組み合わせの特徴量と、予め学習された、条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器とに基づいて、条件候補フレーズの組み合わせの条件関係の有無を推定する。フレーズ間条件関係記録部３４が、属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々の条件関係の有無に基づいて、属性値フレーズに対応する全ての条件候補フレーズの組み合わせの条件関係を求める。【選択図】図３
2018013998.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
属性に関する属性値を表す属性値フレーズ、及び前記属性値の条件を表す条件節フレーズにアノテーションが付与されたＨＴＭＬ文書に含まれる、前記属性値フレーズと、条件関係が付与された少なくとも１つの前記条件節フレーズとの対応関係に基づいて、前記属性値フレーズの各々について、前記属性値フレーズに対応する前記少なくとも１つの条件節フレーズから形成される条件節フレーズの全ての組み合わせを抽出する学習用フレーズ選択部と、
前記学習用フレーズ選択部により抽出された前記条件節フレーズの組み合わせの各々と、前記条件節フレーズの組み合わせの各々の条件関係と、前記条件節フレーズの組み合わせの各々の特徴量とに基づいて、前記条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器のモデルパラメタを学習するパラメタ学習部と、
を含むモデル学習装置。
【請求項２】
属性に関する属性値を表す属性値フレーズ、及び前記属性値の条件を表す条件節フレーズにアノテーションが付与されたＨＴＭＬ文書に含まれる前記属性値フレーズについて得られる、前記属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々に対して、前記条件候補フレーズの組み合わせの特徴量と、予め学習された、条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器とに基づいて、前記条件候補フレーズの組み合わせの条件関係の有無を推定する条件関係推定部と、
前記条件関係推定部によって前記属性値フレーズについて推定された、前記属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々の条件関係の有無に基づいて、前記属性値フレーズに対応する全ての条件候補フレーズの組み合わせの条件関係を求めるフレーズ間条件記録部と、
を含む条件関係推定装置。
【請求項３】
属性に関する属性値を表す属性値フレーズ、及び前記属性値の条件を表す条件節フレーズにアノテーションが付与されたＨＴＭＬ文書に含まれる、前記属性値フレーズの各々について、前記属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々を作成する推定対象フレーズ選択部と、
前記推定対象フレーズ選択部によって前記属性値フレーズの各々について作成された前記条件候補フレーズの組み合わせの各々に対して、前記条件候補フレーズの組み合わせの特徴量と、予め学習された、条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器とに基づいて、前記条件候補フレーズの組み合わせの条件関係の有無を推定する条件関係推定部と、
前記属性値フレーズの各々について、前記条件関係推定部によって前記属性値フレーズについて推定された、前記属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々の条件関係の有無に基づいて、前記属性値フレーズに対応する全ての条件候補フレーズの組み合わせの条件関係を求めるフレーズ間条件記録部と、
を含む条件関係推定装置。
【請求項４】
前記特徴量は、フレーズ間の意味内容の関連度合いを表す意味的類似度を含む請求項２又は請求項３に記載の条件関係推定装置。
【請求項５】
学習用フレーズ選択部が、属性に関する属性値を表す属性値フレーズ、及び前記属性値の条件を表す条件節フレーズにアノテーションが付与されたＨＴＭＬ文書に含まれる、前記属性値フレーズと、条件関係が付与された少なくとも１つの前記条件節フレーズとの対応関係に基づいて、前記属性値フレーズの各々について、前記属性値フレーズに対応する前記少なくとも１つの条件節フレーズから形成される条件節フレーズの全ての組み合わせを抽出するステップと、
パラメタ学習部が、前記学習用フレーズ選択部により抽出された前記条件節フレーズの組み合わせの各々と、前記条件節フレーズの組み合わせの各々の条件関係と、前記条件節フレーズの組み合わせの各々の特徴量とに基づいて、前記条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器のモデルパラメタを学習するステップと、
を含むモデル学習方法。
【請求項６】
条件関係推定部が、属性に関する属性値を表す属性値フレーズ、及び前記属性値の条件を表す条件節フレーズにアノテーションが付与されたＨＴＭＬ文書に含まれる前記属性値フレーズについて得られる、前記属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々に対して、前記条件候補フレーズの組み合わせの特徴量と、予め学習された、条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器とに基づいて、前記条件候補フレーズの組み合わせの条件関係の有無を推定するステップと、
フレーズ間条件記録部が、前記条件関係推定部によって前記属性値フレーズについて推定された、前記属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々の条件関係の有無に基づいて、前記属性値フレーズに対応する全ての条件候補フレーズの組み合わせの条件関係を求めるステップと、
を含む条件関係推定方法。
【請求項７】
推定対象フレーズ選択部が、属性に関する属性値を表す属性値フレーズ、及び前記属性値の条件を表す条件節フレーズにアノテーションが付与されたＨＴＭＬ文書に含まれる、前記属性値フレーズの各々について、前記属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々を作成するステップと、
条件関係推定部が、前記推定対象フレーズ選択部によって前記属性値フレーズの各々について作成された前記条件候補フレーズの組み合わせの各々に対して、前記条件候補フレーズの組み合わせの特徴量と、予め学習された、条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器とに基づいて、前記条件候補フレーズの組み合わせの条件関係の有無を推定するステップと、
フレーズ間条件記録部が、前記属性値フレーズの各々について、前記条件関係推定部によって前記属性値フレーズについて推定された、前記属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々の条件関係の有無に基づいて、前記属性値フレーズに対応する全ての条件候補フレーズの組み合わせの条件関係を求めるステップと、
を含む条件関係推定方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１に記載のモデル学習装置、又は請求項２〜請求項４のいずれか１項に記載の条件関係推定装置の各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モデル学習装置、条件関係推定装置、方法、及びプログラムに係り、特に、フレーズ間の条件関係を推定するためのモデル学習装置、条件関係推定装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット上に大量のテキストデータが利用可能になっており、文書から必要な知識を抽出する試みが数多くなされている。ここで獲得したい知識とは、構造化された知識であり、非構造化文書から知識を抽出する試みは情報抽出と呼ばれる技術に該当する。
【０００３】
構造化された知識を得るためには、単に知識に関するフレーズを抜き出すだけでなく、フレーズ間の関係を整理する必要がある。例えば、ある保険商品に関する文書から「支払事由」に関する知識を獲得したいとき、文書中のフレーズ「住宅内の家財が火災・水災・盗難等の事故によって損害を被った場合」を抜き出すだけでなく、当該支払事由は、文書中のフレーズを用いて「住宅内生活用動産特約」の場合に限る、という知識も同時に獲得したい。このような知識は、前者のフレーズ(以下、属性値フレーズ)と後者のフレーズ(以下、条件候補フレーズ)が与えられた際に、条件関係を持つことを判定することができれば、獲得することができる。
【０００４】
文書中の複数のフレーズが与えられた際に、フレーズ間の条件関係の有無を判定する問題は、フレーズをエンティティと見なしてエンティティ間の関係の有無を分類問題として解く関係抽出の問題として定式化することができる。2つのエンティティ間の関係の有無を分類するために、エンティティ間のテキストを特徴量として機械学習によって推定する手法が用いられており、例えば非特許文献１に記載の手法などがある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Yan Xu, Lili Mou, Ge Li, Yunchuan Chen, Hao Peng and Zhi Jin. Classifying relations via long short term memory networks along shortest dependency paths. Proceedings of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2015.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
商品のマニュアルなどの説明文書と、文書中の複数のフレーズが与えられた時に、フレーズ間の条件関係の有無を判定する問題を考える。例として、図１にある保険商品（以下、保険商品Ａ）に関する説明文書の一部を、図２に別の保険商品（以下、保険商品Ｂ）に関する説明文書の一部を示す。説明文書は階層的な構造を持つＨＴＭＬ文法で記述されている。また、例えば文書中のフレーズ「住宅内の家財が火災・水災・盗難等の事故によって損害を被った場合」が抽出したい知識（以下、属性と表記）である「支払事由」に関する属性値フレーズであること、フレーズ「住宅内生活用動産特約」が「支払事由」に関して条件候補フレーズであることなどがタグ＜ｔａｇ＞を用いてアノテーションされている。
【０００７】
非特許文献１などに記載の従来手法では、２ノード間の関係を当てる問題として考え、例えば保険商品Ａにおいて、条件候補フレーズ「住宅内生活用動産特約」と属性値フレーズ「１個当たり３０万円」との間や、条件候補フレーズ「貴金属・宝石・美術品等」と属性値フレーズ「１個当たり３０万円」との間に条件関係が有ること、また条件候補フレーズ「住宅内生活用動産特約」と条件候補フレーズ「貴金属・宝石・美術品等」との間には条件関係が無いことなどを判定することができる。
【０００８】
同様に保険商品Ｂにおいて、条件候補フレーズ「総合先進医療特約」と属性値フレーズ「告知と第一回保険料のお支払がともに完了した時」との間や、条件候補フレーズ「生存祝金特約」と属性値フレーズ「告知と第一回保険料のお支払がともに完了した時」との間に条件関係が有ること、条件候補フレーズ「総合先進医療特約」と条件候補フレーズ「生存祝金特約」との間には条件関係が無いことなどが判定できる。
【０００９】
上記の例において、条件候補フレーズが複数ある場合、属性値フレーズとそれぞれの条件候補フレーズの２フレーズ間の条件関係の有無は判定できる一方で、複数の条件が組み合わされた知識を区別して表現できない。例えば、フレーズ「１個当たり３０万円」が属性「引受限度」の属性値フレーズとなるのは２つの条件候補フレーズ「住宅内生活用動産特約」、「貴金属・宝石・美術品等」がともに成立する場合となること、フレーズ「告知と第一回保険料のお支払がともに完了した時」が属性「補償開始」に関する属性値フレーズとなるのは２つの条件候補フレーズ「総合先進医療特約」、「生存祝金特約」のいずれかが成立する場合であること、などの知識が区別して表現できない。
【００１０】
上記の知識を区別して表現するためには、関係抽出の問題を複数のノード間の関係抽出へと拡張した上で、複数のノード間組合せに対するＡＮＤ関係の判定を考慮することが考えられる。例えば条件候補フレーズ「住宅内生活用動産特約」と条件候補フレーズ「貴金属・宝石・美術品等」と属性値フレーズ「１個当たり３０万円」との３フレーズ間において、３つのフレーズ間の関係性が「ＡＮＤ条件関係」であることが判定できれば、「条件内生活用動産特約かつ貴金属・宝石・美術品等」であれば「引受限度」は「１個当たり３０万円」である、という知識を獲得できる。また、条件候補フレーズ「総合先進医療特約」と条件候補フレーズ「生存祝金特約」と属性値フレーズ「告知と第一回保険料のお支払がともに完了した時」との３フレーズ間の関係性が、「ＡＮＤ条件関係」ではなく「ＯＲ条件関係」であると判定できれば、「総合先進医療特約または生存祝金特約」ならば「補償開始」は「告知と第一回保険料のお支払がともに完了した時」である、という知識が得られる。
【００１１】
ここで、１つの属性値フレーズと複数の条件候補が与えられた時の、当該フレーズ間の関係性における場合の数は多数存在する。例えば条件候補が２つ存在するとき、当該条件候補を「条件Ａ」、「条件Ｂ」と表現すると、「条件Ａかつ条件Ｂ」や「条件Ａまたは条件Ｂ」などの場合が、条件候補が３つ存在するときは、「条件Ａかつ条件Ｂかつ条件Ｃ」や、「条件Ａかつ条件Ｂまたは条件Ｂかつ条件Ｃまたは条件Ｃかつ条件Ａ」などの場合が考えられる。ここで「かつ」「または」のような演算子を用いた条件関係の表現は無数に考えられるが、以下に説明する実施の形態では、それぞれの条件候補フレーズをブール変数と見なした加法標準形で、項と変数名の数が最も少ない表現を扱う。
【００１２】
以上のように、解決したい課題は、複数のフレーズが与えられた時に、フレーズ間の条件関係を一意に定めることだが、一般にｎ個の条件候補フレーズが存在するとき、考えられる条件関係の種類数は２＾｛２＾ｎ｝個となり、単純な分類器を用いる手法では、分類数が多く計算するのは困難である。
【００１３】
本発明は、上記事情を鑑みて成されたものであり、複数の条件フレーズ間の条件関係を推定するためのモデルのパラメタを学習することができるモデル学習装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【００１４】
また、複数の条件フレーズ間の条件関係を簡易に推定することができる条件関係推定装置、方法、及びプログラム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】
【００１５】
上記目的を達成するために、第１の発明に係るモデル学習装置は、属性に関する属性値を表す属性値フレーズ、及び前記属性値の条件を表す条件節フレーズにアノテーションが付与されたＨＴＭＬ文書に含まれる、前記属性値フレーズと、条件関係が付与された少なくとも１つの前記条件節フレーズとの対応関係に基づいて、前記属性値フレーズの各々について、前記属性値フレーズに対応する前記少なくとも１つの条件節フレーズから形成される条件節フレーズの全ての組み合わせを抽出する学習用フレーズ選択部と、前記学習用フレーズ選択部により抽出された前記条件節フレーズの組み合わせの各々と、前記条件節フレーズの組み合わせの各々の条件関係と、前記条件節フレーズの組み合わせの各々の特徴量とに基づいて、前記条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器のモデルパラメタを学習するパラメタ学習部と、を含んで構成されている。
【００１６】
また、第２の発明に係る条件関係推定装置は、属性に関する属性値を表す属性値フレーズ、及び前記属性値の条件を表す条件節フレーズにアノテーションが付与されたＨＴＭＬ文書に含まれる前記属性値フレーズについて得られる、前記属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々に対して、前記条件候補フレーズの組み合わせの特徴量と、予め学習された、条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器とに基づいて、前記条件候補フレーズの組み合わせの条件関係の有無を推定する条件関係推定部と、前記条件関係推定部によって前記属性値フレーズについて推定された、前記属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々の条件関係の有無に基づいて、前記属性値フレーズに対応する全ての条件候補フレーズの組み合わせの条件関係を求めるフレーズ間条件記録部と、を含んで構成されている。
【００１７】
また、第３の発明に係る条件関係推定装置は、属性に関する属性値を表す属性値フレーズ、及び前記属性値の条件を表す条件節フレーズにアノテーションが付与されたＨＴＭＬ文書に含まれる、前記属性値フレーズの各々について、前記属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々を作成する推定対象フレーズ選択部と、前記推定対象フレーズ選択部によって前記属性値フレーズの各々について作成された前記条件候補フレーズの組み合わせの各々に対して、前記条件候補フレーズの組み合わせの特徴量と、予め学習された、条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器とに基づいて、前記条件候補フレーズの組み合わせの条件関係の有無を推定する条件関係推定部と、前記属性値フレーズの各々について、前記条件関係推定部によって前記属性値フレーズについて推定された、前記属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々の条件関係の有無に基づいて、前記属性値フレーズに対応する全ての条件候補フレーズの組み合わせの条件関係を求めるフレーズ間条件記録部と、を含んで構成されている。
【００１８】
また、第２及び第３の発明に係る条件関係推定装置において、前記特徴量は、フレーズ間の意味内容の関連度合いを表す意味的類似度を含むようにしてもよい。
【００１９】
第４の発明に係るモデル学習方法は、学習用フレーズ選択部が、属性に関する属性値を表す属性値フレーズ、及び前記属性値の条件を表す条件節フレーズにアノテーションが付与されたＨＴＭＬ文書に含まれる、前記属性値フレーズと、条件関係が付与された少なくとも１つの前記条件節フレーズとの対応関係に基づいて、前記属性値フレーズの各々について、前記属性値フレーズに対応する前記少なくとも１つの条件節フレーズから形成される条件節フレーズの全ての組み合わせを抽出するステップと、パラメタ学習部が、前記学習用フレーズ選択部により抽出された前記条件節フレーズの組み合わせの各々と、前記条件節フレーズの組み合わせの各々の条件関係と、前記条件節フレーズの組み合わせの各々の特徴量とに基づいて、前記条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器のモデルパラメタを学習するステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【００２０】
第５の発明に係る条件関係推定方法は、条件関係推定部が、属性に関する属性値を表す属性値フレーズ、及び前記属性値の条件を表す条件節フレーズにアノテーションが付与されたＨＴＭＬ文書に含まれる前記属性値フレーズについて得られる、前記属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々に対して、前記条件候補フレーズの組み合わせの特徴量と、予め学習された、条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器とに基づいて、前記条件候補フレーズの組み合わせの条件関係の有無を推定するステップと、フレーズ間条件記録部が、前記条件関係推定部によって前記属性値フレーズについて推定された、前記属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々の条件関係の有無に基づいて、前記属性値フレーズに対応する全ての条件候補フレーズの組み合わせの条件関係を求めるステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【００２１】
第６の発明に係る条件関係推定方法は、推定対象フレーズ選択部が、属性に関する属性値を表す属性値フレーズ、及び前記属性値の条件を表す条件節フレーズにアノテーションが付与されたＨＴＭＬ文書に含まれる、前記属性値フレーズの各々について、前記属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々を作成するステップと、条件関係推定部が、前記推定対象フレーズ選択部によって前記属性値フレーズの各々について作成された前記条件候補フレーズの組み合わせの各々に対して、前記条件候補フレーズの組み合わせの特徴量と、予め学習された、条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器とに基づいて、前記条件候補フレーズの組み合わせの条件関係の有無を推定するステップと、フレーズ間条件記録部が、前記属性値フレーズの各々について、前記条件関係推定部によって前記属性値フレーズについて推定された、前記属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々の条件関係の有無に基づいて、前記属性値フレーズに対応する全ての条件候補フレーズの組み合わせの条件関係を求めるステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【００２２】
第７の発明に係るプログラムは、コンピュータを、第１の発明に係るモデル学習装置、又は第２若しくは第３の発明に係る条件関係推定装置の各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２３】
また、本発明のモデル学習装置、方法、及びプログラムによれば、属性値フレーズの各々について、属性値フレーズに対応する少なくとも１つの条件節フレーズから形成される条件節フレーズの全ての組み合わせを抽出し、抽出された条件節フレーズの組み合わせの各々と、条件節フレーズの組み合わせの各々の条件関係と、条件節フレーズの組み合わせの各々の特徴量とに基づいて、条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器のモデルパラメタを学習することにより、複数の条件フレーズ間の条件関係を推定するためのモデルのパラメタを学習することができる、という効果が得られる。
【００２４】
また、本発明の条件関係推定装置、方法、及びプログラムによれば、属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々に対して、条件候補フレーズの組み合わせの特徴量と、予め学習された、条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器とに基づいて、条件候補フレーズの組み合わせの条件関係の有無を推定し、属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々の条件関係の有無に基づいて、属性値フレーズに対応する全ての条件候補フレーズの組み合わせの条件関係を求めることにより、複数の条件フレーズ間の条件関係を簡易に推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】ある保険商品ＡのＨＴＭＬで記述された説明文書の一部と、説明文書から獲得したい知識のテーブルデータとを表す図である。
【図２】ある保険商品ＢのＨＴＭＬで記述された説明文書の一部と、説明文書から獲得したい知識のテーブルデータとを表す図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る条件関係推定装置の構成を示すブロック図である。
【図４】フレーズの組み合わせの最小部分木の一例を示す図である。
【図５】条件関係を推定するためのルールの一例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態に係るモデル学習装置の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る条件関係推定装置における条件関係推定処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態に係るモデル学習装置におけるモデル学習処理ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２７】
＜本発明の実施の形態に係る概要＞
【００２８】
まず、本発明の実施の形態における概要を説明する。
【００２９】
本発明では、２ノード間の関係抽出を扱う従来手法を拡張し、複数のフレーズ間における条件関係の有無を判定する方法について述べる。複数の条件候補フレーズが存在する場合、すべての条件候補フレーズの組み合わせと属性値フレーズの関係性を評価することができれば詳細な関係抽出を扱うことができる一方、すべての組み合わせを考慮する計算的なコストは非常に大きい。本発明では、複数の条件候補フレーズが存在する場合の効率的な関係抽出手法について述べる。
【００３０】
また、複数の条件候補フレーズ間の条件関係を判定する際に、条件候補フレーズ間の意味的類似性が「ＡＮＤ条件関係」と「ＯＲ条件関係」の判定に効果的であることを考慮して、フレーズ間の意味内容の関連度合いを表す意味的類似度を特徴量として用いる条件関係判定手法について述べる。
【００３１】
＜本発明の実施の形態に係る条件関係推定装置の構成＞
【００３２】
次に、本発明の実施の形態に係る条件関係推定装置の構成について説明する。図３に示すように、本発明の実施の形態に係る条件関係推定装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する条件関係推定処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この条件関係推定装置１００は、機能的には図３に示すように入力部１０と、演算部２０と、出力部５０とを備えている。
【００３３】
入力部１０は、知識の抽出対象とするＨＴＭＬ文書を受け付ける。ＨＴＭＬ文書は、例えば、図１上部に示すように、文間に階層的な構造を持ち、いくつかのテキストについて、属性に関する属性値を表す属性値フレーズ、及び属性値の条件を表す条件節フレーズであることを示すアノテーションが付与されている。例えば図１に示すような保険商品Ａに関する説明文書を入力として受け取る。図１の例では＜ｔａｇ＞で示している箇所にアノテーションが付与されている。
【００３４】
演算部２０は、モデル・パラメタ集合２８と、推定対象フレーズ選択部３０と、条件関係推定部３２と、フレーズ間条件関係記録部３４と、条件関係出力部３６とを含んで構成されている。
【００３５】
モデル・パラメタ集合２８には、予め学習された、フレーズ間の条件関係の有無を判定する分類器のパラメタが保持されている。
【００３６】
推定対象フレーズ選択部３０は、以下に説明するように、属性値フレーズ、及び条件節フレーズにアノテーションが付与されたＨＴＭＬ文書に含まれる、属性値フレーズの各々について、属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々を作成する。
【００３７】
推定対象フレーズ選択部３０は、具体的には、まず、入力部１０で受け付けたＨＴＭＬ文書の構造を解析し、文書に含まれる属性値フレーズの各々から属性値フレーズを１つ選択する。また、当該属性値フレーズを含むある程度の範囲の文章部を切り出す。例えば、図１に示すＨＴＭＬ文書であればタグ＜ｄｉｖ＞で囲まれた文章部を切り出す。次に、切り出した文章部に含まれる全ての条件候補フレーズについて、選択した属性値フレーズとのフレーズ対の各々を作成する。フレーズ対の各々について、条件関係推定部３２に出力し、条件関係推定部３２から当該フレーズ間の条件関係有無の推定結果を受け取る。また、属性値フレーズと、条件関係が有ると判定されたすべての条件候補フレーズとからなる集合を、フレーズ間条件関係記録部３４に出力する。例えば、図１の文章部であれば、属性「引受限度」の属性値フレーズ「１個当たり３０万円」と、条件候補フレーズ「住宅内生活用動産特約」と、「貴金属・宝石・美術品等」との３つのフレーズを要素として持つ集合を出力する。
【００３８】
また、推定対象フレーズ選択部３０は、選択した属性値フレーズについて、当該属性値フレーズと条件関係が有ると推定されたすべての条件候補フレーズから、条件候補フレーズの組み合わせの各々を作成する。そして、作成した条件候補フレーズの組み合わせを、条件関係の有無を得るために、条件関係推定部３２に出力する。
【００３９】
条件関係推定部３２では、推定対象フレーズ選択部３０から受け付けた属性値フレーズと全ての条件候補フレーズとのフレーズ対の各々について、非特許文献１に記載の従来手法を用いて、分類器により条件関係の有無を推定し、条件関係推定部３２に返却する。
【００４０】
また、条件関係推定部３２は、以下に説明するように、推定対象フレーズ選択部３０によって属性値フレーズの各々について作成された条件候補フレーズの組み合わせの各々に対して、条件候補フレーズの組み合わせの特徴量と、モデル・パラメタ集合２８に格納されている、条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器のパラメタとに基づいて、当該条件候補フレーズの組み合わせの条件関係の有無を推定する。
【００４１】
ここで、フレーズの組み合わせの条件関係の有無の推定手法について説明する。条件関係推定部３２におけるフレーズの組み合わせについての条件関係の有無の推定手法には、例えば非特許文献１を拡張した手法を用いることができる。非特許文献１では、同文中のノード間の係り受け木における最小パスを入力として、当該パスを非特許文献２記載の方法で特徴ベクトル化して分類する手法を用いているが、複数のフレーズ間に対しては、文書構造木と係り受け木における最小部分木を入力とする拡張方法が考えられる。例えば、図４に上記図１で示した保険商品Ａにおける条件候補フレーズ「住宅内生活用動産特約」と条件候補フレーズ「貴金属・宝石・美術品等」と属性値フレーズ「１個当たり３０万円」の３フレーズの組み合わせにおける最小部分木の例を示す。当該最小部分木は、文書構造木に、フレーズを含む文の係り受け木が付属された木構造を持つ。係り受けの解析には、フレーズを特定の単語に言い換えたうえで非特許文献３記載の方法を利用することができる。また、フレーズの組み合わせの特徴量を抽出する。特徴量としては、当該木に関して非特許文献４記載の方法を用いることで特徴ベクトル化する手法が考えられる。
【００４２】
非特許文献２：Hochreiter, Sepp, and Jurgen Schmidhuber. Long short-term memory. Neural computation vol.9, No.8, pp1735-1780, 1997.
【００４３】
非特許文献３：Kenji Imamura, Genichiro Kikui and Norihito Yasuda. Japanese Dependency Parsing Using Sequential Labeling for Semi-spoken Language. In Proceedings of the 45th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics Companion Volume Proceedings of the Demo and Poster Sessions, pp. 225-228, 2007.
【００４４】
非特許文献４：Tai, Kai Sheng, Richard Socher, and Christopher D. Manning. Improved semantic representations from tree-structured long short-term memory networks. arXiv preprint arXiv:1503.00075, 2015.
【００４５】
ここで、フレーズ間の最小部分木の特徴ベクトル作成において、条件候補フレーズ間の意味類似性を特徴量として加える工夫が考えられる。本実施の形態で扱う商品の説明文書においては、意味が非常に似ている条件候補フレーズ間においてはＡＮＤ条件関係ではなくＯＲ条件関係を取りやすいという特徴がある。例えば「総合先進医療特約」と「生存祝金特約」のような条件候補フレーズはＡＮＤ条件関係を取りづらい。上記の特徴を取り入れるために、フレーズ間の意味内容の関連度合いを表す意味的類似度を用いる。例えば２つの条件候補フレーズをそれぞれ非特許文献５記載の方法を用いてベクトル化し、両ベクトルの差ベクトルや内積等の特徴ベクトルや値を、最小部分木の特徴ベクトルに接合して、分類器の入力とするなどの方法が考えられる。
【００４６】
非特許文献５：Socher, Richard, Christopher D. Manning, and Andrew Y. Ng. "Learning continuous phrase representations and syntactic parsing with recursive neural networks." Proceedings of the NIPS-2010 Deep Learning and Unsupervised Feature Learning Workshop. 2010.
【００４７】
以上の手法により、選択された属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々について、当該条件候補フレーズの組み合わせから得られた特徴量に基づいて、条件関係の有無を推定し、フレーズ間条件関係記録部３４に出力する。
【００４８】
なお、条件関係推定部３２では、フレーズ間条件関係記録部３４において属性値フレーズに対応する全ての条件候補フレーズの組み合わせの条件関係を求めるために必要な条件候補フレーズの組み合わせのみについて、条件関係の有無を求めるようにしてもよい。
【００４９】
フレーズ間条件関係記録部３４は、以下に説明するように、属性値フレーズの各々について、条件関係推定部３２によって当該属性値フレーズについて推定された、属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々の条件関係の有無に基づいて、当該属性値フレーズに対応する全ての条件候補フレーズの組み合わせの条件関係を求める。
【００５０】
まず、フレーズ間条件関係記録部３４では、推定対象フレーズ選択部３０から、１つの属性値フレーズと複数の条件候補フレーズを受け取ると、条件関係推定部３２によって推定された、複数の条件候補フレーズにおける、いくつかの条件候補フレーズ組合せ間のＡＮＤ条件関係の有無を、特定のルールに当てはめることで、全体の条件候補フレーズ間の条件関係を推定する。図５に、条件候補フレーズの集合Ｋにおける条件候補フレーズ間の条件関係を推定するためのルールと、条件候補フレーズが３つの場合の具体的な例を示す。例えば、条件候補フレーズが「条件Ａ」と「条件Ｂ」と「条件Ｃ」との３つの場合、「条件Ａ」と「条件Ｂ」と「条件Ｃ」との組み合わせ間にＡＮＤ条件関係が有ることを判定できれば、当該条件候補フレーズにおける条件関係は「条件Ａかつ条件Ｂかつ条件Ｃ」であるとわかる。各条件候補フレーズの組み合わせにおけるＡＮＤ条件関係の有無を判定することで、入力された条件候補フレーズ組合せの条件関係を一意に定めることができる。
【００５１】
ここで、条件候補フレーズのすべての組み合わせについて判定する必要はないことを言及しておく。例えば「条件Ａかつ条件Ｂかつ条件Ｃ」であると推定するためには、３つの条件候補フレーズにおけるＡＮＤ条件関係が有ることを判定するだけでよい。また、「条件Ａかつ条件Ｂまたは条件Ｂかつ条件Ｃ」であると推定する際に３つの条件候補フレーズがＡＮＤ条件関係を持つかどうかを判定する必要はなく、「条件Ｃ」と「条件Ａ」とがＡＮＤ条件関係を持たないことを判定すればよい。このように、条件候補フレーズのすべての組み合わせにおけるＡＮＤ条件関係を判定することなく、組み合わせを適切に選ぶことで、計算コストを削減して条件関係を推定することができる。条件候補フレーズの組み合わせの選び方として、例えば、考えうるすべての２条件候補フレーズ間のＡＮＤ条件関係を判定し、ＡＮＤ条件関係を持つと判定された組合せについてさらに別の条件候補フレーズとの組み合わせを考え、ＡＮＤ条件関係を持たないと判定された組合せについては更なる組み合わせは考えないなどといった、動的計画法を利用することで効率的な探索が可能である。
【００５２】
また、推定対象フレーズ選択部３０から、１つの属性値フレーズと１つの条件候補フレーズのみを受け付けた場合には、ＡＮＤ条件やＯＲ条件を推定する必要がないため、処理を行わず、２つのフレーズを条件関係出力部３６に出力する。
【００５３】
条件関係出力部３６は、フレーズ間条件関係記録部３４から、属性値フレーズの各々について求められた条件候補フレームの組み合わせの条件関係に基づいて、条件関係を整理し、属性に関する知識を表として出力する。例えばフレーズ間条件関係記録部３４から、「住宅内生活用動産特約かつ貴金属・宝石・美術品等」のとき「１個当たり３０万円」である、という知識が推定できる場合、上記図１下部に示すような、「属性」「条件」「値」をヘッダとして持つような表を出力部５０に出力する。
【００５４】
＜本発明の実施の形態に係るモデル学習装置の構成＞
【００５５】
次に、本発明の実施の形態に係るモデル学習装置の構成について説明する。図６に示すように、本発明の実施の形態に係るモデル学習装置２００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するモデル学習処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。このモデル学習装置２００は、機能的には図６に示すように入力部２１０と、演算部２２０とを備えている。
【００５６】
入力部２１０は、訓練用文書集合として、複数のＨＴＭＬ文書を受け付ける。ＨＴＭＬ文書は、例えば、図１上部に示すように、属性に関する属性値を表す属性値フレーズ、及び属性値の条件を表す条件節フレーズにアノテーションが付与されている。また、複数のＨＴＭＬ文書の各々に対して、獲得したい知識の情報として、例えば図１下部に示す表のように、属性、条件、及び値を持ったテーブルを受け付ける。テーブルの値には、属性値フレーズが格納されている。また、このテーブルの条件に、複数の条件節フレーズから構成された条件が格納されている場合、複数の条件節フレーズ間の条件関係が付与されているため、テーブルの情報から、条件節フレーズ間の条件関係の有無が判別可能である。
【００５７】
演算部２２０は、モデル・パラメタ集合２２８と、学習用フレーズ選択部２３０と、パラメタ学習部２３２とを含んで構成されている。
【００５８】
学習用フレーズ選択部２３０は、入力部２１０で受け付けた複数のＨＴＭＬ文書の各々に対するテーブルに基づいて、属性値フレーズの各々について、属性値フレーズに対応する条件節フレーズとの組み合わせを全て抽出する。
【００５９】
また、学習用フレーズ選択部２３０は、入力部２１０で受け付けた複数のＨＴＭＬ文書の各々に対するテーブルに基づいて、属性値フレーズの各々について、属性値フレーズに対応する少なくとも１つの条件節フレーズから形成される条件節フレーズの全ての組み合わせを抽出する。ここでは、ＨＴＭＬ文書に対応するテーブル中のすべての属性値フレーズについて、対応する複数の条件節フレーズから、条件節フレーズの組み合わせを各々作成し、テーブルから得られる、条件節フレーズの組み合わせの各々の条件関係と共に、パラメタ学習部２３２へ出力する。
【００６０】
パラメタ学習部２３２は、以下に説明するように、学習用フレーズ選択部２３０により抽出された属性値フレーズと条件節フレーズの組み合わせの各々、及び条件節フレーズの組み合わせの各々と、属性値フレーズと条件節フレーズの組み合わせの条件関係、及び条件節フレーズの組み合わせの各々の条件関係と、属性値フレーズと条件節フレーズの組み合わせの各々の特徴量、及び条件節フレーズの組み合わせの各々の特徴量とに基づいて、属性値フレーズと条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無、及び条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器のモデルパラメタを学習し、モデル・パラメタ集合２２８に格納する。
【００６１】
パラメタ学習部２３２は、学習用フレーズ選択部２３０から受け取った、属性値フレーズと条件節フレーズの組み合わせの各々、及び条件節フレーズの組み合わせの各々について、上記条件関係推定部３２と同様の特徴量を抽出し、分類器による条件関係の有無の判定結果が、テーブルから得られる条件関係の正解データに合致するように、分類器のパラメタを学習する。
【００６２】
例えば、上記図５において「条件Ａかつ条件Ｂかつ条件Ｃ」のとき「属性値」である、という知識を学習するとき、分類器の学習データとして、「条件Ａ」と「属性値」を入力した時「条件関係有」であるデータと、「条件Ｂ」と「属性値」を入力した時「条件関係有」であるデータと、「条件Ｃ」と「属性値」を入力した時「条件関係有」であるデータと、「条件Ａ」と「条件Ｂ」と「属性値」を入力した時「条件関係有」であるデータと、「条件Ｂ」と「条件Ｃ」と「属性値」を入力した時「条件関係有」であるデータと、「条件Ｃ」と「条件Ａ」と「属性値」を入力した時「条件関係有」であるデータと、「条件Ａ」と「条件Ｂ」と「条件Ｃ」と「属性値」を入力した時「条件関係有」であるデータと、を与えて、分類器のモデルパラメタを学習する。ここで、１つの知識（例えば上記の「条件Ａかつ条件Ｂかつ条件Ｃ」のとき「属性値」である、という知識）から上記に列挙したような、複数の小さい単位で条件フレーズ間に関する学習データを作成し学習に用いるため、知識数が少ない場合でも、学習の回数を増やし精度が向上する効果が期待できる。
【００６３】
また、正例と負例の数を均一化するために、条件関係を持たないデータをランダムに選択して負例として学習してもよい。
【００６４】
＜本発明の実施の形態に係る条件関係推定装置の作用＞
【００６５】
次に、本発明の実施の形態に係る条件関係推定装置１００の作用について説明する。入力部１０において、属性に関する属性値を表す属性値フレーズ、及び属性値の条件を表す条件節フレーズであることを示すアノテーションが付与されたＨＴＭＬ文書を受け付けると、条件関係推定装置１００は、図７に示す条件関係推定処理ルーチンを実行する。
【００６６】
まず、ステップＳ１００では、入力部１０で受け付けたＨＴＭＬ文書から属性値フレーズを選択する。
【００６７】
次に、ステップＳ１０１では、ステップＳ１００で選択された属性値フレーズと全ての条件候補フレーズとのフレーズ対の各々について、非特許文献１に記載の従来手法を用いて、分類器により条件関係の有無を推定する。
【００６８】
ステップＳ１０２では、選択された属性値フレーズについて、ステップＳ１０２で当該属性値フレーズと条件関係が有ると判定されたすべての条件候補フレーズから、属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々を作成する。
【００６９】
ステップＳ１０４では、選択された属性値フレーズについて、ステップＳ１０２で作成された条件候補フレーズの組み合わせの各々に対して、条件候補フレーズの組み合わせの特徴量と、モデル・パラメタ集合２８に格納されている、条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器のパラメタとに基づいて、当該条件候補フレーズの組み合わせの条件関係の有無を推定する。
【００７０】
ステップＳ１０６では、選択中の属性値フレーズについて、条件関係推定部３２によって属性値フレーズについて推定された、属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々の条件関係の有無に基づいて、属性値フレーズに対応する全ての条件候補フレーズの組み合わせの条件関係を求める。
【００７１】
ステップＳ１０８では、全ての属性値フレーズについて処理を終了したか否かを判定し、終了していなければステップＳ１００に戻って処理を繰り返し、終了していれば条件関係推定処理ルーチンを終了する。
【００７２】
ステップＳ１１０では、全ての属性値フレーズについて求められた条件関係に基づいて、条件関係を整理し、属性に関する知識を表として出力部５０に出力する。
【００７３】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る条件関係推定装置によれば、属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々に対して、条件候補フレーズの組み合わせの特徴量と、予め学習された、条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器とに基づいて、条件候補フレーズの組み合わせの条件関係の有無を推定し、属性値フレーズに対応する条件候補フレーズの組み合わせの各々の条件関係の有無に基づいて、属性値フレーズに対応する全ての条件候補フレーズの組み合わせの条件関係を求めることにより、複数の条件フレーズ間の条件関係を簡易に推定することができる。
【００７４】
＜本発明の実施の形態に係るモデル学習装置の作用＞
【００７５】
次に、本発明の実施の形態に係るモデル学習装置２００の作用について説明する。入力部２１０において訓練用文書集合として複数のＨＴＭＬ文書、及び複数のＨＴＭＬ文書の各々に対する、獲得したい知識の情報を含むテーブルを受け付けると、モデル学習装置２００は、図８に示すモデル学習処理ルーチンを実行する。
【００７６】
まず、ステップＳ２００では、入力部２１０で受け付けた複数のＨＴＭＬ文書の各々に対するテーブルに基づいて、属性値フレーズの各々について、当該属性値フレーズに対応する条件節フレーズと当該属性値フレーズとの組み合わせを全て抽出する。
【００７７】
次に、ステップＳ２０２では、入力部２１０で受け付けた複数のＨＴＭＬ文書の各々に対するテーブルに基づいて、属性値フレーズの各々について、属性値フレーズに対応する少なくとも１つの条件節フレーズから形成される条件節フレーズの全ての組み合わせを抽出する。
【００７８】
ステップＳ２０４では、ステップＳ２００で抽出された属性値フレーズと条件節フレーズの組み合わせの各々、及びステップＳ２０２で抽出された条件節フレーズの組み合わせの各々と、属性値フレーズと条件節フレーズの組み合わせの各々の条件関係、及び条件節フレーズの組み合わせの各々の条件関係と、属性値フレーズと条件節フレーズの組み合わせの各々の特徴量、及び条件節フレーズの組み合わせの各々の特徴量とに基づいて、条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器のモデルパラメタを学習し、モデル・パラメタ集合２２８に格納し、処理を終了する。
【００７９】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係るモデル学習装置によれば、属性値フレーズの各々について、属性値フレーズに対応する少なくとも１つの条件節フレーズから形成される条件節フレーズの全ての組み合わせを抽出し、抽出された条件節フレーズの組み合わせの各々と、条件節フレーズの組み合わせの各々の条件関係と、条件節フレーズの組み合わせの各々の特徴量とに基づいて、条件節フレーズの組み合わせの条件関係の有無を判定する分類器のモデルパラメタを学習することにより、複数の条件フレーズ間の条件関係を推定するためのモデルのパラメタを学習することができる。
【００８０】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００８１】
例えば、上述した実施の形態では、条件関係推定装置と、モデル学習装置とを分けて説明したが、これに限定されるものではなく、これらを一つの装置で実現してもよい。
【符号の説明】
【００８２】
１０、２１０  入力部
２０、２２０  演算部
２８、２２８  モデル・パラメタ集合
３０   推定対象フレーズ選択部
３２   条件関係推定部
３４   フレーズ間条件関係記録部
３６   条件関係出力部
５０   出力部
１００ 条件関係推定装置
２００ モデル学習装置
２３０ 学習用フレーズ選択部
２３２ パラメタ学習部
【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】
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【図７】
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【図８】
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