(57)【要約】      （修正有）【課題】情報探索，文章の適切さ（不適切さ）の判断，質問に対する回答生成など，自然言語を用いた各種処理に用いることができるデータを作成する。【解決手段】主語および述語を含む文章が単語単位に区切られ，区切られた複数の単語のうち主語を表す単語，述語を表す単語，目的語を表す単語，および補語を表す単語が判別される。主語，述語，目的語または補語のいずれかの文成分がラベリングされた複数の単語を含むインフォセルが作成される。インフォセルに含まれる主語を表す単語が行項目とされ，かつインフォセルに含まれる主語を表す単語以外の単語が列項目とされたインフォセル・マトリックス21Ｂおよび主語を表す単語が同一である複数のインフォセルを統合した統合インフォセルが作成される。【選択図】図６
2018049499.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文成分として少なくとも主語および述語を含む文章を表す文章データの入力を受付ける文章データ受付手段，
上記文章データ受付手段によって受付けられた文章データによって表される文章を単語単位に区切り，区切られた複数の単語のうち，主語を表す単語，述語動詞を表す単語，目的語を表す単語，および補語を表す単語を判別する文成分判別手段，
上記文成分判別手段によって判別された文成分がラベリングされた上記複数の単語を含むインフォセルを作成するインフォセル作成手段，ならびに
インフォセルに含まれる主語を表す単語が行項目とされ，かつインフォセルに含まれる主語を表す単語以外の単語が列項目とされ，行項目と列項目が交差するセルに立てられるフラグによって上記インフォセルに用いられている主語を表す単語と主語以外の単語を特定するインフォセル・マトリックスを作成するインフォセル・マトリックス作成手段，
を備えている，データベース作成装置。
【請求項２】
類似する単語が隣接するように上記行項目および列項目を並び替える並び替え手段を備えている，
請求項１に記載のデータベース作成装置。
【請求項３】
文成分として少なくとも主語および述語を含む文章を表す文章データの入力を受付ける文章データ受付手段，
上記文章データ受付手段によって受付けられた文章データによって表される文章を単語単位に区切り，区切られた複数の単語のうち，主語を表す単語，述語動詞を表す単語，目的語を表す単語，および補語を表す単語を判別する文成分判別手段，
上記文成分判別手段によって判別された文成分がラベリングされた上記複数の単語を含むインフォセルを作成するインフォセル作成手段，ならびに
上記インフォセル作成手段によって作成される複数のインフォセルのうち，主語を表す単語が同一である複数のインフォセルを統合し，主語の文成分がラベリングされた単一の単語と，統合される複数のインフォセルに含まれる主語以外の文成分がラベリングされた複数の単語とを含む統合インフォセルを作成する統合インフォセル作成手段，
を備えている，データベース作成装置。
【請求項４】
請求項３に記載のデータベース作成装置，および
上記データベース作成装置によって作成される主語の異なる複数の統合インフォセルについて，２つずつの統合インフォセルの組合せのそれぞれについての統合インフォセル間の結合強度を算出する結合強度算出手段を備え，
上記結合強度算出手段は，
結合強度が算出される２つの統合インフォセルをそれぞれ第１，第２の統合インフォセルとするときに，
第１，第２の統合インフォセルの両方に共通して存在する名詞の共存単語のそれぞれについて，上記第１，第２の統合インフォセルのそれぞれにおける上記共存単語の出現頻度と，上記第１，第２の統合インフォセルのそれぞれにおける上記共存単語の文成分に応じた重み付けとを用いて上記共存単語ごとの単語結合強度を算出し，共存単語ごとに算出される単語結合強度を加算した値を，上記第１，第２の統合インフォセル間の結合強度を表す値として算出するものである，
情報処理装置。
【請求項５】
上記第１，第２の統合インフォセルのそれぞれにおける上記共存単語の文成分に応じた重み付けは，
第１の統合インフォセルにおいて主語であることがラベリングされ，かつ第２の統合インフォセルにおいて目的語であることがラベリングされた共存単語，
第１の統合インフォセルにおいて主語であることがラベリングされ，かつ第２の統合インフォセルにおいて補語であることがラベリングされた共存単語，
第１の統合インフォセルにおいて目的語であることがラベリングされ，かつ第２の統合インフォセルにおいて主語であることがラベリングされた共存単語，
第１の統合インフォセルにおいて目的語であることがラベリングされ，かつ第２の統合インフォセルにおいて補語であることがラベリングされた共存単語，
第１の統合インフォセルにおいて目的語であることがラベリングされ，かつ第２の統合インフォセルにおいて目的語であることがラベリングされた共存単語，
第１の統合インフォセルにおいて補語であることがラベリングされ，かつ第２の統合インフォセルにおいて主語であることがラベリングされた共存単語，
第１の統合インフォセルにおいて補語であることがラベリングされ，かつ第２の統合インフォセルにおいて目的語であることがラベリングされた共存単語，および
第１の統合インフォセルにおいて補語であることがラベリングされ，かつ第２の統合インフォセルにおいて補語であることがラベリングされた共存単語，
のそれぞれについて設定される，
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
統合インフォセルごとの重要度を表す値を算出する重要度算出手段を備え，
上記重要度算出手段は，
上記結合強度算出手段によって算出される他の統合インフォセルとの結合強度を表す値と，統合インフォセルを構成するインフォセルの数とをベクトル要素とし，これらの２つのベクトル要素から算出されるベクトルの大きさを表す値を，その統合インフォセルの重要度を表す値として算出するものである，
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
上記統合インフォセル作成装置によって作成される主語の異なる複数の統合インフォセルについて，２つずつの統合インフォセルの組合せのそれぞれについての統合インフォセル間の距離を算出する距離算出手段を備え，
上記距離算出手段は，
距離が算出される２つの統合インフォセルをそれぞれ第１，第２の統合インフォセルとするときに，
上記第１の統合インフォセルに含まれる単語数を上記結合強度算出手段によって算出される第１，第２の２つの統合インフォセル間の結合強度を表す値によって除算した値を，上記第１の統合インフォセルの一次元のユークリッド空間における座標とし，かつ上記第２の統合インフォセルに含まれる単語数を上記結合強度算出手段によって算出される第１，第２の２つの統合インフォセル間の結合強度を表す値によって除算した値を，上記第２の統合インフォセルの一次元のユークリッド空間における座標とし，２つの座標間のユークリッド距離を表す値を，上記第１，第２の２つの統合インフォセル間の距離を表す値として算出するものである，
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項８】
文章データ受付手段が，文成分として少なくとも主語および述語を含む文章を表す文章データの入力を受付け，
文成分判別手段が，上記文章データ受付手段によって受付けられた文章データによって表される文章を単語単位に区切り，区切られた複数の単語のうち，主語を表す単語，述語動詞を表す単語，目的語を表す単語，および補語を表す単語を判別し，
インフォセル作成手段が，上記文成分判別手段によって判別された文成分がラベリングされた上記複数の単語を含むインフォセルを作成し，
インフォセル・マトリックス作成手段が，インフォセルに含まれる主語を表す単語が行項目とされ，かつインフォセルに含まれる主語を表す単語以外の単語が列項目とされ，行項目と列項目が交差するセルに立てられるフラグによって上記インフォセルに用いられている主語を表す単語と主語以外の単語を特定するインフォセル・マトリックスを作成する，
データベース作成装置の動作制御方法。
【請求項９】
文章データ受付手段が，文成分として少なくとも主語および述語を含む文章を表す文章データの入力を受付け，
文成分判別手段が，上記文章データ受付手段によって受付けられた文章データによって表される文章を単語単位に区切り，区切られた複数の単語のうち，主語を表す単語，述語を表す単語，目的語を表す単語，および補語を表す単語を判別し，
インフォセル作成手段が，上記文成分判別手段によって判別された文成分がラベリングされた上記複数の単語を含むインフォセルを作成し，
統合インフォセル作成手段が，上記インフォセル作成手段によって作成される複数のインフォセルのうち，主語を表す単語が同一である複数のインフォセルを統合し，主語の文成分がラベリングされた単一の単語と，統合される複数のインフォセルに含まれる主語以外の文成分がラベリングされた複数の単語とを含む統合インフォセルを作成する，
データベース作成装置の動作制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は，データベース作成装置およびその動作制御方法，ならびに情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は，文章情報を分類する情報データベース装置を記載する。この情報データベース装置は，あらかじめ決められた所定のキーワードが含まれている文章情報をいくつかのクラスのうちのいずれかに分類するものである。あらかじめ決められた所定のキーワードが文章情報に含まれていない場合には，文章情報を分類することはできない。
【０００３】
文章には，通常，主語として用いられている単語，述語として用いられている単語，目的語として用いられている単語など，文成分の異なる複数の単語が含まれる。主語，述語，目的語など，文章中に用いられている単語の文成分に着目した処理は特許文献１では全く考慮されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３１６４８７２号公報
【発明の開示】
【０００５】
この発明は，文章に含まれる単語の文成分に着目して，情報探索，文章の適切さ（不適切さ）の判断，質問に対する回答生成など，自然言語を用いた各種処理に用いることができるデータを作成することを目的とする。
【０００６】
この発明はまた，特定の人物と他の特定の人物といった，異なる事物の関連性の強さ，異なる事物のそれぞれの重要性の大きさ，緊密さ（疎遠さ）などを，文章から把握できるようにすることを目的とする。
【０００７】
第１の発明によるデータベース作成装置は，文成分として少なくとも主語および述語を含む文章を表す文章データの入力を受付ける文章データ受付手段，上記文章データ受付手段によって受付けられた文章データによって表される文章を単語単位に区切り，区切られた複数の単語のうち，主語を表す単語（文章中で主語として用いられている単語），述語動詞を表す単語（文章中で述語として用いられている単語），目的語を表す単語（文章中で目的語として用いられている単語），および補語を表す単語（文章中で補語として用いられている単語）を判別する文成分判別手段，上記文成分判別手段によって判別された文成分がラベリングされた上記複数の単語を含むインフォセルを作成するインフォセル作成手段，ならびにインフォセルに含まれる主語を表す単語が行項目とされ，かつインフォセルに含まれる主語を表す単語以外の単語が列項目とされ，行項目と列項目が交差するセルに立てられるフラグによって上記インフォセルに用いられている主語を表す単語と主語以外の単語を特定するインフォセル・マトリックスを作成するインフォセル・マトリックス作成手段を備えている。
【０００８】
第２の発明によるデータベース作成装置は，文成分として少なくとも主語および述語を含む文章を表す文章データの入力を受付ける文章データ受付手段，上記文章データ受付手段によって受付けられた文章データによって表される文章を単語単位に区切り，区切られた複数の単語のうち，主語を表す単語，述語を表す単語，目的語を表す単語，および補語を表す単語を判別する文成分判別手段，上記文成分判別手段によって判別された文成分がラベリングされた上記複数の単語を含むインフォセルを作成するインフォセル作成手段，ならびに上記インフォセル作成手段によって作成される複数のインフォセルのうち，主語を表す単語が同一である複数のインフォセルを統合し，主語の文成分がラベリングされた単一の単語と，統合される複数のインフォセルに含まれる主語以外の文成分がラベリングされた複数の単語とを含む統合インフォセルを作成する統合インフォセル作成手段を備えたものである。
【０００９】
この発明は第１，第２の統合インフォセル作成装置の制御に適する方法も提供する。
【００１０】
文章データによって表される文章は，主語および述語を文成分として少なくとも含むものとされる。主語および述語に加えて，目的語および補語が文章中に含まれていてもよい。主語および述語を少なくとも含む文章からインフォセルが作成される。インフォセルは，日本語，英語など，言語を問わずに作成することができる。
【００１１】
文章中に含まれる主語は，固有名詞であることもあるし，普通名詞であることも，代名詞であることもある。固有名詞が主語であれば普通名詞に比べて後述する情報処理（情報探索，文章の適切さ判断，結合強度等の算出）の精度を上げやすい。代名詞を主語とする文章は，代名詞が指す人や物が不明である場合には，インフォセル作成手段によるインフォセルの作成から除外するのが好ましい。また，同義語辞書を用いることによって，表現は異なるが同一の事物を指し示す単語は同一のものとして扱うのが好ましい。
【００１２】
第１の発明によると，インフォセルから，インフォセルに含まれる主語を表す単語が行項目とされ，かつインフォセルに含まれる主語を表す単語以外の単語が列項目とされ，行項目と列項目が交差するセルに立てられるフラグによって上記インフォセルに用いられている主語を表す単語と主語以外の単語を特定するインフォセル・マトリックスが作成される。作成されるインフォセル・マトリックスは，文章中で主語として用いられている単語と，その主語とともに文章中で用いられている主語以外の単語と関係性を示す，文章中に用いられる単語の文成分を利用したデータベースである。多数の行項目および列項目を含ませることで，たとえば特定の主語と一緒に文章中に登場する主語以外の単語を検索するために用いることができる。
【００１３】
好ましくは，第１の発明によるデータベース作成装置は，類似する単語が隣接するように上記行項目（行データ）および列項目（列データ）を並び替える並び替え手段を備えている。データ検索やデータ抽出処理の効率化を図ることができる。単語間の類似度は，たとえばWord2Vecを利用して，単語ごとにあらかじめ付与されるベクトル・データを用いてコサイン類似度に基づくものとすることができる。
【００１４】
第２の発明によると，主語を表す単語が同一である複数のインフォセルが統合されることで統合インフォセルが作成されるので，統合インフォセルは，複数の文章に共通して含まれる特定の主語を表す単語と，主語が共通する複数の文章のそれぞれに含まれる，上記主語を説明する複数の単語（主語以外の文成分（目的語，補語および述語）がラベリングされた単語）を含むものとなる。統合インフォセルは，特定の主語の動作，作用等（述語によって表される），動作対象，作用対象，属性対象等（目的語によって表される），場所，日付等（補語によって表される）など，特定の主語に関連する情報を多く含み，特定の主語を様々な観点から説明するものになり，たとえば，ある統合インフォセルに含まれる主語を除く複数の単語が検索キーワードとされたときに，その統合インフォセルの特定の主語（主語によって表される事物）を検索結果とすることができる。統合インフォセルは情報探索処理に用いることができる。
【００１５】
また，統合インフォセルは，文章中において特定の主語とともに用いられる述語を多数蓄積することができるデータ構造を持つので，特定の主語とともに用いられることが多い述語（統合インフォセルに多く含まれている述語），および特定の主語とともに用いられることの少ないまたは用いられることがない述語（統合インフォセルに含まれていない述語）を判断するために用いることができる。たとえば文章中の主語と述語の組合せの適切さまたは不適切さを判断するために，統合インフォセルを用いることができる。統合インフォセルも，文章中で主語として用いられている単語と，その主語とともに文章中で用いられている主語以外の単語と関係性を示す，文書中に用いられる単語の文成分を利用したデータベースと言える。
【００１６】
この発明は，上述した第２の発明によるデータベース作成装置を備える情報処理装置も提供する。この発明による情報処理装置は，上述した統合インフォセル作成装置，および上記統合インフォセル作成装置によって作成される，主語の異なる複数の統合インフォセルについて，２つずつの統合インフォセルの組合せのそれぞれについての統合インフォセル間の結合強度を算出する結合強度算出手段を備える。上記結合強度算出手段は，結合強度が算出される２つの統合インフォセルをそれぞれ第１，第２の統合インフォセルとするときに，上記第１，第２の統合インフォセルの両方に共通して存在する名詞の共存単語のそれぞれについて，上記第１，第２の統合インフォセルのそれぞれにおける出現頻度と，上記第１，第２の統合インフォセルのそれぞれにおける上記共存単語の文成分に応じた重み付けとを用いて上記共存単語ごとの単語結合強度を算出し，共存単語ごとに算出される単語結合強度を加算した値を，上記第１，第２の統合インフォセル間の結合強度を表す値として算出するものである。
【００１７】
第１，第２の統合インフォセルの両方に共通して同じ単語が含まれるとすると，その第１，第２の統合インフォセル（第１，第２の統合インフォセルのそれぞれにおいて主語の文成分がラベリングされている単語によって表される事物）は，全く共通の単語が含まれない２つの統合インフォセルと比べて関連性が強いと言える。また，たとえば第１の統合インフォセルにおいて主語の文成分がラベリングされている単語と，第２の統合インフォセルにおいて目的語の文成分がラベリングされている単語が同じであるとすると，このような２つの統合インフォセルは，複数の統合インフォセルの中で比較的関連性が強いと考えられる。第１の統合インフォセルにおいて目的語の文成分がラベリングされている単語と，第２の統合インフォセルにおいて補語の文成分がラベリングされている単語とが同じであれば，それらの２つの統合インフォセルは何らかの関連性を持つ可能性がある。第１，第２の統合インフォセルのそれぞれにおける共存単語の出現頻度と，共存単語の文成分（主語であるか，目的語であるか，補語であるか）に応じた重み付けを用いて共存単語ごとの単語結合強度を算出し，算出された単語結合強度を加算することで，第１，第２の統合インフォセル間の結合強度を表す値が算出される。結合強度の大きさによって２つの統合インフォセル（２つの結合インフォセルのそれぞれにおいて主語の文成分がラベリングされた単語によって表される事物）の関連性または関係性の強さを表すことができる。たとえば，３つ以上の統合インフォセルが存在する場合に，それらの統合インフォセルのうち，関連性が強いと考えられる２つの統合インフォセルの組合せを容易に見つけることができる。もちろん，関連性が弱いと考えられる２つの統合インフォセルの組合せも容易に見つけることができる。
【００１８】
好ましくは，上記第１，第２の２つの統合インフォセルのそれぞれにおける上記共存単語の文成分に応じた重み付けは，
（１）第１統合インフォセルにおいて主語であることがラベリングされ，かつ第２統合インフォセルにおいて目的語であることがラベリングされた共存単語，
（２）第１統合インフォセルにおいて主語であることがラベリングされ，かつ第２統合インフォセルにおいて補語であることがラベリングされた共存単語，
（３）第１統合インフォセルにおいて目的語であることがラベリングされ，かつ第２統合インフォセルにおいて主語であることがラベリングされた共存単語，
（４）第１統合インフォセルにおいて目的語であることがラベリングされ，かつ第２統合インフォセルにおいて補語であることがラベリングされた共存単語，
（５）第１統合インフォセルにおいて目的語であることがラベリングされ，かつ第２統合インフォセルにおいて目的語であることがラベリングされた共存単語，
（６）第１統合インフォセルにおいて補語であることがラベリングされ，かつ第２統合インフォセルにおいて主語であることがラベリングされた共存単語，
（７）第１統合インフォセルにおいて補語であることがラベリングされ，かつ第２統合インフォセルにおいて目的語であることがラベリングされた共存単語，および
（８）第１統合インフォセルにおいて補語であることがラベリングされ，かつ第２統合インフォセルにおいて補語であることがラベリングされた共存単語，
のそれぞれについて設定される。
【００１９】
好ましくは，情報処理装置は，統合インフォセルごとの重要度を表す値を算出する重要度算出手段を備えている。重要度算出手段は，上記結合強度算出手段によって算出される他の統合インフォセルとの間の結合強度を表す値と，統合インフォセルを構成するインフォセルの数とをベクトル要素とし，これらの２つのベクトル要素から算出されるベクトルの大きさを表す値を，その統合インフォセルの重要度を表す値として算出するものである。他の統合インフォセルとの間の結合強度が大きく，さらに統合インフォセルを構成するインフォセルの数が多い，そのような統合インフォセルについて，大きな値が重要度として算出される。重要度算出手段によって算出される重要度によって，複数の統合インフォセルのうち重要と考えられる統合インフォセル，または重要でないと考えられる統合インフォセルを認識することができる。
【００２０】
他の実施態様では，上記統合インフォセル作成装置によって作成される主語の異なる複数の統合インフォセルについて，２つずつの統合インフォセルの組合せのそれぞれについての統合インフォセル間の距離を算出する距離算出手段を備えている。上記距離算出手段は，距離が算出される２つの統合インフォセルをそれぞれ第１，第２の統合インフォセルとするときに，上記第１の統合インフォセルに含まれる単語数を上記結合強度算出手段によって算出される第１，第２の２つの統合インフォセル間の結合強度を表す値によって除算した値を，上記第１の統合インフォセルの一次元のユークリッド空間における座標とし，かつ上記第２の統合インフォセルに含まれる単語数を，上記結合強度算出手段によって算出される第１，第２の２つの統合インフォセル間の結合強度を表す値によって除算した値を，上記第２の統合インフォセルの一次元のユークリッド空間における座標とし，２つの座標間のユークリッド距離を表す値を，上記第１，第２の２つの統合インフォセル間の距離を表す値として算出するものである。インフォセルを構成する文章の長さや統合インフォセルを構成するインフォセルの数が比較的近い場合に，第１，第２の２つの統合インフォセル間の距離として小さい値が算出されやすく，インフォセルを構成する文章の長さや統合インフォセルを構成するインフォセルの数が比較的かけ離れているときに，第１，第２の２つの統合インフォセル間の距離として大きい値が算出されやすい。２つの統合インフォセル間の情報量の違いが統合インフォセル間の距離として表される。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】データベース作成装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図２】インフォセル作成装置の処理を表すフローチャートである。
【図３】（Ａ）は文章の一例を，（Ｂ）は（Ａ）に示す文章に含まれる単語および各単語の成分を，（Ｃ）は（Ａ）に示す文章から作成されるインフォセルの模式図を，それぞれ示す。
【図４】（Ａ）は文章の他の例を，（Ｂ）は（Ａ）に示す文章に含まれる単語および各単語の成分を，（Ｃ）は（Ａ）に示す文章から作成されるインフォセルの模式図を，それぞれ示す。
【図５】並び替え前のインフォセル・マトリックスを示す。
【図６】並び替え後のインフォセル・マトリックスを示す。
【図７】統合インフォセルの模式図である。
【図８】並び替え後のインフォセル・マトリックスから特定の行項目および列項目を抽出したマトリックスを示す。
【図９】（Ａ）〜（Ｃ）は統合インフォセルの関係を示す模式図である。
【図１０】統合インフォセルを行列形式で表すものである。
【図１１】他の統合インフォセルを行列形式で表すものである。
【図１２】２つの統合インフォセル間の結合強度の算出のやり方を示す。
【図１３】２つの統合インフォセルの結合の様子を模式的に示す。
【図１４】統合インフォセルの関係を示す模式図である。
【図１５】統合インフォセルを行列形式で表すものである。
【図１６】他の統合インフォセルを行列形式で表すものである。
【図１７】他の統合インフォセルを行列形式で表すものである。
【図１８】２つの統合インフォセル間の結合強度の算出のやり方を表形式で示す。
【図１９】２つの統合インフォセル間の結合強度の算出のやり方を表形式で示す。
【図２０】２つの統合インフォセル間の結合強度の算出のやり方を表形式で示す。
【図２１】統合インフォセルの関係を示す模式図である。
【実施例】
【００２２】
図１はデータベース作成装置の電気的構成を示すブロック図である。
【００２３】
データベース作成装置１は，文章データ受付装置11，インフォセル作成装置12，インフォセル・マトリックス作成装置13，統合インフォセル作成装置14，および記憶装置15を備えている。
【００２４】
データベース作成装置１は，ネットワーク２（インターネット，イントラネットなど）に接続可能に構成され，ネットワークを通じて文章データを受信することができる。受信される文章データには，ニュース記事，ＳＮＳデータ，インターネット百科事典データ，新聞社の社説データ，コラム・データなどが含まれる。データベース作成装置１が備える文章データ受付装置11によって文章データが受け付けられ（受信され），記憶装置15に記憶される。
【００２５】
インフォセル作成装置12は，文章データ受付装置11によって受け付けられた文章データを用いて，以下に詳述するインフォセルを作成する装置である。
【００２６】
図２は，インフォセル作成装置12において実行されるインフォセルの作成処理を示すフローチャートである。インフォセル作成処理は，文章データによって表される文章が多数の文（日本語文章であれば句点によって区分される文章部分，英語文書であればピリオドによって区分される文章部分）によって構成される場合には，文のそれぞれについて行われる。
【００２７】
記憶装置15に記憶された文章データによって表される文章に対し，はじめに形態素解析処理および構文構造解析処理が行われる（ステップ51）。形態素解析処理では，文章が形態素（単語）単位に区切られ，形態素ごとの品詞（名詞，動詞，助詞，形容詞，副詞など）が判別される。日本語形態素解析にはたとえば「Chasen」，「MeCab」 などを用いることができる。英語形態素解析には「TreeTagger」や「Stanford Core NLP」 を用いることができる。構文構造解析処理では，形態素解析によって区切られた複数の単語が文節単位にまとめられ，その係り受け関係が解析される。解析された係り受け関係によって，文章に含まれる単語のうち主語（Subject）（Ｓ）として用いられている単語，述語動詞（Predicate Verb ）（Ｖ）として用いられている単語，目的語（Object）（Ｏ）として用いられている単語，および補語（Complement）（Ｃ）として用いられている単語が特定される。すなわち，文章を構成する複数の単語のそれぞれについての文成分（要素）が特定される。日本語構文構造解析処理にはたとえば「Cabocha」 を，英語構文構造解析には「Enju」，「Stanford Core NLP」 などを用いることができる。主語，目的語および補語は品詞としては名詞（noun）であり，述語動詞は品詞としては動詞（verb），形容詞（adjective）または形容動詞（adjective verb）である。
【００２８】
上述の形態素解析処理および構文構造解析処理によって特定される文章に含まれる複数の単語と単語それぞれの文成分とが互いに関連づけられる。すなわち，単語のそれぞれについて，その単語の文章中における文成分（主語，述語動詞，目的語および補語のいずれであるか）がラベリングされる（対応付けられる）（ステップ52）。日本語における助詞，英語における前置詞などは，基本的にはインフォセル作成装置12による処理対象から除外される。
【００２９】
文書データは一般にその作成日（または配信日）および作成組織（または作成者），さらに場合によっては作成場所に関する属性データ（いずれも，たとえばオペレーティング・システムによって作成される）を持つ。処理対象の文書データが持つ作成日（配信日），作成組織（作成者），作成場所などの属性データと，上述の形態素解析処理および構文解析処理によって特定された文書中に含まれる複数の単語を表すデータ，および単語それぞれの文成分を表すデータ（主語，述語，目的語および補語のいずれであるかを示すラベル）を含むデータがひとまとまりとされ（一つのファイルとされまたは互いに関連づけされ），これがインフォセルとして扱われる（ステップ53）。作成されたインフォセルは記憶装置15に記憶される（ステップ54）。記憶装置15には多数の文章のそれぞれから作成される多数のインフォセルが記憶される。
【００３０】
図３（Ａ）から（Ｃ）を参照して，インフォセルの作成の流れを具体的に説明する。
【００３１】
図３（Ａ）を参照して，インフォセル作成装置12の処理対象の文章データが「ＡＢＣ首相は，３月２日，ＤＥＦ首相に会った。」という，配信日が３月２日の文章（記事）であるとする。図３（Ｂ）を参照して，上述した形態素解析処理および構文解析処理を経ることで，主語が「ＡＢＣ首相」，補語が「３月２日」，目的語が「ＤＥＦ首相」，述語動詞が「会った」であることが解析される。単語「ＡＢＣ首相」に主語（Ｓ）であることがラベリングされる。同様に，単語「３月２日」に補語（Ｃ）であることが，単語「ＤＥＦ首相」に目的語（Ｏ）であることが，単語「会った」に述語動詞（Ｖ）であることが，それぞれラベリングされる。
【００３２】
図３（Ｃ）は，図４（Ａ）に示す文章から作成されるインフォセルＩＣ１を模式的に示している。処理対象の文章に含まれる単語と，単語ごとにラベリングされる文の成分（主語（Ｓ），述語動詞（Ｖ），目的語（Ｏ）または補語（Ｃ）のいずれであるかを示す文成分データ）と，文書データが持つ属性データ，ここでは上記文章データの配信日が３月２日であることを示すデータＴ１とを備えるインフォセルＩＣ１が，上述した文章データから作成される。
【００３３】
別の例を説明する。図４（Ａ）を参照して，インフォセル作成装置12の処理対象の文章データが，「３月３日，ＡＢＣ総理はワシントンのＧ７でＧＨＩ大統領と面談した。」という文章（配信日は３月３日）であれば，主語（Ｓ）が「ＡＢＣ総理」，述語動詞（Ｖ）が「面談した」，目的語（Ｏ）が「ＧＨＩ首相」，補語（Ｃ）が「３月３日」，「ワシントン」および「Ｇ７」であることが解析される（図４（Ｂ））。各単語に文成分がラベリングされ，かつ配信日が３月３日であることを示すデータＴ２を備える，図４（Ｃ）に模式的に示すインフォセルＩＣ２が作成される。
【００３４】
インフォセル作成装置12は，処理対象の文章が主語および述語動詞を含むときに，具体的には，文章が主語−述語動詞（ＳＶ），主語−述語動詞−目的語（ＳＶＯ）または主語−述語動詞−目的語−補語（ＳＶＯＣ）の構造（文成分の組合せ）を持つときに，インフォセルを作成する。したがって，たとえば主語が省略されている文章の場合にはインフォセル作成装置12によってインフォセルは作成されない。また，代名詞によって主語が表された文章についてもインフォセルは作成されない。もっとも，たとえば意味解析によって代名詞によって表される主語を表す名詞が特定される場合には，代名詞をその名詞によって置き換えた上でインフォセルを作成してもよい。
【００３５】
１つの文章から複数のインフォセルが作成されることもある。たとえば「３月３１日にワシントンを訪問したＡＢＣ首相は，４月１日，ＤＥＦ首相と面談した。」という複文では，「３月３１日」（Ｃ），「ワシントン」（Ｃ），「訪問した」（Ｖ）および「ＡＢＣ首相」（Ｓ）の４つの単語を含むインフォセルが作成され，「ＡＢＣ首相」（Ｓ），「４月１日」（Ｃ），「ＤＥＦ首相」」（Ｏ）および「面談した」（Ｖ）の４つの単語を含む別のインフォセルが作成され，合計２つのインフォセルが作成されることになる。
【００３６】
図１に戻って，インフォセル・マトリックス作成装置13は，上述したインフォセル作成装置12によって作成される多数のインフォセルを用いて，複数の行項目および列項目を含むマトリックス（データベース）を作成する装置である。
【００３７】
図５は並び替え前のインフォセル・マトリックス21Ａの一例を，図６は図５に示すインフォセル・マトリックス21Ａの行項目（行データ）および列項目（列データ）を並び替えた後のインフォセル・マトリックス21Ｂを示している。
【００３８】
図５を参照して，インフォセル・マトリックス21Ａは，複数の行項目と複数の列項目を含む。行項目には，上述したインフォセルに含まれる主語（Ｓ）を表す単語が並べられ，列項目にはインフォセルに含まれる主語以外の単語（名詞および動詞）が並べられる。上述したインフォセル作成装置12によって作成される１つのインフォセルから，インフォセル・マトリックス21Ａの１行分のデータがつくられる。行項目と列項目が交差するセルにフラグが立てられることで，インフォセルに用いられている主語と，主語以外の単語（名詞および動詞）が特定される。
【００３９】
図６に示す並び替え処理後のインフォセル・マトリックス21Ｂを参照して，並び替え処理は，並び替え処理前のインフォセル・マトリックス21Ａ（図５）の行項目と列項目のそれぞれについて，類似する単語同士が隣り合うことになるように行われる。単語同士の類似度はたとえばWord２Vec を用いることで判定される。単語ごとにあらかじめ付与されるベクトル・データを用いてコサイン類似度に基づいて単語同士の類似度を判定すればよい。並び替え処理によって，行項目および列項目のそれぞれが，たとえば人物の名前，行政機関名，河川名，地名などごとにまとまったものになる。並べ替え処理をしておくことで，並び替え前のインフォセル・マトリックス21Ａを用いる場合に比べてたとえば検索処理の速度を向上させることができる。
【００４０】
複数のインフォセル・マトリックス（データベース）を作成してもよい。たとえば，新聞社の社説の文章データおよび新聞社のコラムの文章データだけを用いてインフォセル・マトリックスを作成すると，作成されるインフォセル・マトリックスには新聞社の意見または考え方を表す単語が多く含まれることになる。
【００４１】
図１に戻って，統合インフォセル作成装置14は，上述したインフォセル作成装置12によって作成された複数のインフォセルのうち，同じ主語（Ｓ）を持つ複数のインフォセルを一つにまとめる処理を行うものである。
【００４２】
図７は，図３（Ｃ）および図４（Ｃ）に例示した２つのインフォセルＩＣ１，ＩＣ２を統合した統合インフォセルＩＩＣを模式的に示している。
【００４３】
統合インフォセル作成装置14は同義語辞書（図示略）を備え，たとえば「ＡＢＣ首相」，「ＡＢＣ総理」，「ＡＢＣ総裁」などはいずれも同じ単語として扱われる。これにより図３（Ｃ）に示すインフォセルＩＣ１と図４（Ｃ）に示すインフォセルＩＣ２とから，図７に示す一つの統合インフォセルＩＩＣが作成されることになる。統合インフォセルＩＩＣも記憶装置15に記憶される。
【００４４】
一つの統合インフォセルＩＩＣにまとめるべき複数のインフォセルの条件として，インフォセルに含まれる主語（Ｓ）に加えて，上述したインフォセルＩＣが備える属性データ（作成日（配信日），作成組織（作成者），作成場所など）を用いることもできる。たとえば，統合インフォセルＩＩＣとしてまとめるべき複数のインフォセルＩＣの条件として，期間を指定することができる。この場合，同じ主語（Ｓ）を持つ複数のインフォセルであってかつ指定された所定期間中に作成（配信）された文章から作られたインフォセルから，統合インフォセルＩＩＣが作成される。
【００４５】
上述したインフォセル，インフォセル・マトリックスおよび統合インフォセルは，様々な処理に用いることができる。
【００４６】
たとえば対話システムに応用することができる。図８は，図６に示すインフォセル・マトリックス21Ｂを用いて，行項目に「ＡＢＣ首相」を含む行データを抽出しかつ列項目に各国首相等の人物名を含む列データを抽出したマトリックス21Ｄを示している（簡略化して示している）。図８のマトリックス21Ｄから，「ＡＢＣ首相」を主語に含む複数の文章に含まれる他の首相名の数が把握される。図８を参照して，ＡＢＣ首相を主語とする文章にはＤＥＦ首相が登場する回数が多いことが分かり，ＡＢＣ首相と関係が深いのはＤＥＦ首相であることが推認される。たとえば，「ＡＢＣ首相と関係が深いのは？」という質問に対する回答の作成に，上述したインフォセル・マトリックス21Ｂ（ないしマトリックス21Ｄ）を用いることができる。
【００４７】
また，インフォセル・マトリックスは情報探索に用いることもできる。「山口県出身で，鰻が好きで，祖父が総理大臣である人物は？」との質問（検索リクエスト）があったときに，質問に含まれる単語が含まれるインフォセルを検索し，見つかったインフォセルの主語（Ｓ），たとえば「ＡＢＣ首相」を出力することで，上記質問に対する回答（検索結果）を出力することができる。
【００４８】
インフォセル・マトリックスと異なり，統合インフォセルは，各単語の文成分（主語であるか，述語動詞であるか，目的語であるか，補語であるか）の情報も含む。このため，統合インフォセルを用いるとさらに精緻な情報処理を実現することができる。以下，統合インフォセルを用いた処理を詳細に説明する。
【００４９】
図９（Ａ）〜（Ｃ）は統合インフォセル同士の関係を模式的に示している。
【００５０】
後述するように，統合インフォセルを用いることで統合インフォセルに含まれる主語（Ｓ）の関係性を把握することができる。統合インフォセルに含まれる主語の関係性は「結合強度」，「重要度」および「距離」の三要素によって規定される。図９（Ａ）〜（Ｃ）において，円形の図形のそれぞれが統合インフォセルを模式的に示している。この模式図において２つの統合インフォセル同士は直線で結ばれており，この直線の太さが，直線によって結ばれた２つの統合インフォセル間（すなわち，異なる２つの主語間）の「結合強度」を示している。直線の太さが太いほど２つの統合インフォセル間の結合強度が強いことを表す。統合インフォセルを表す円の直径が，統合インフォセルの「重要度」を示しており，直径が大きいほどその統合インフォセルの重要度が大きいことを表す。２つの統合インフォセルを結ぶ直線の長さが，直線によって結ばれた２つの統合インフォセル間の「距離」を示している。直線の長さが短いほど２つの統合インフォセル間の距離が近いことを表す。
【００５１】
上述したように，統合インフォセルは複数のインフォセルからつくられる。インフォセルのそれぞれは，文章を表す文章データから作成され，文章に含まれる複数の単語のそれぞれに主語，述語，目的語および補語といった文の成分（要素）をラベリングしたデータを含む。統合インフォセルは，同じ主語を持つ複数のインフォセルを統合した（一つにまとめた）もので，一つの主語（主語を表す単一の単語）と，その主語を含む複数の文章のそれぞれに含まれる述語，目的語および補語（述語，目的語および補語として文章中に用いられている複数の単語）とから構成される。
【００５２】
統合インフォセルは，上述のように特定の主語（文章中に主語として用いられる事物）ごとに作成される。そして，その主語の動作，作用，属性等を示す述語，動作対象，作用対象，属性対象等を示す目的語，場所，日付等を示す補語を含むものとなる。
【００５３】
たとえば，複数の統合インフォセルのうち，ある統合インフォセルに含まれる「主語」（主語の文成分がラベリングされている単語）と，別の統合インフォセルに含まれる「目的語」（目的語の文成分がラベリングされている単語）とが一致する（同じである）状況を考える。すなわち，ある文章において主語として用いられている特定の単語が，主語の異なる別の文章において目的語として用いられている場合である。このような２つの統合インフォセルは，複数の統合インフォセルの中で比較的関連性が強いと考えられる。また，ある統合インフォセルに含まれる「目的語」が，別の統合インフォセルに含まれる「補語」と一致すれば，それらの２つの統合インフォセルは何らかの関連性を持つ可能性がある。
【００５４】
上述した統合インフォセル間の「結合強度」，統合インフォセルの「重要度」，および統合インフォセル間の「距離」は，いずれも数値によって表される（詳細は後述する）。図９（Ａ）〜図９（Ｃ）に示す模式図は，統合インフォセル間の「結合強度」を直線の太さによって，統合インフォセルの「重要度」を円の直径によって，統合インフォセル間の「距離」を円同士の間隔によって，分かりやすく表現するものであり，必ずしも模式図それ自体が必要とされる訳ではないが，模式図を用いることで理解しやくなるので，以下の説明においても適宜この模式図を用いることにする。
【００５５】
図９（Ａ）を参照して，図９（Ａ）には２つの統合インフォセルＩＩＣ１およびＩＩＣ２が含まれている。２つの統合インフォセルＩＩＣ１，ＩＩＣ２のそれぞれについての重要度と，２つの統合インフォセルＩＩＣ１，ＩＩＣ２の間の結合強度および距離が算出されることで，図９（Ａ）に示す模式図が示される。
【００５６】
図９（Ｂ）を参照して，図９（Ｂ）は，統合インフォセルＩＩＣ１，ＩＩＣ２，ＩＩＣ３の３つの統合インフォセルを含む。３つの統合インフォセルＩＩＣ１，ＩＩＣ２，ＩＩＣ３のそれぞれの重要度と，統合インフォセルＩＩＣ１とＩＩＣ２の間，統合インフォセルＩＩＣ１とＩＩＣ３の間，統合インフォセルＩＩＣ１とＩＩＣ３の間のそれぞれの結合強度および距離が算出されることで，図９（Ｂ）に示す模式図が示される。
【００５７】
図９（Ｃ）を参照して，図９（Ｃ）には，統合インフォセルＩＩＣ１，ＩＩＣ２，ＩＩＣ３，ＩＩＣ４の４つの統合インフォセルを含む。４つの統合インフォセルＩＩＣ１，ＩＩＣ２，ＩＩＣ３，ＩＩＣ４のそれぞれの重要度と，統合インフォセルＩＩＣ１とＩＩＣ２の間，統合インフォセルＩＩＣ１とＩＩＣ３の間，統合インフォセルＩＩＣ１とＩＩＣ４の間，統合インフォセルＩＩＣ２とＩＩＣ３の間，統合インフォセルＩＩＣ２とＩＩＣ４の間，統合インフォセルＩＩＣ３とＩＩＣ４の間のそれぞれの結合強度および距離が算出されることで，図９（Ｃ）に示す模式図が示される。
【００５８】
分かりやすくするために，以下の説明では，各国首脳の氏名を主語に含むインフォセルであって，かつ所定期間に含まれる属性データを持つインフォセル（所定期間内の日付を配信日とする文章から作成されるインフォセル）を統合することで作成される統合インフォセルを具体例にする。
【００５９】
図１０は統合インフォセルＩＩＣ１を行列形式によって表したものである。この統合インフォセルＩＩＣ１は３つのインフォセルＩＣ１，ＩＣ２およびＩＣ３を統合したもので，３つのインフォセルＩＣ１，ＩＣ２およびＩＣ３は，いずれもＡＢＣ首相（ＡＢＣ総理）を主語（Ｓ）に含み，かつ配信日が３月である文章からつくられたものである。
【００６０】
図１１は，別の統合インフォセルＩＩＣ２を行列形式によって表したものである。この統合インフォセルＩＩＣ２は，３つのインフォセルＩＣ１，ＩＣ２およびＩＣ３を統合したもので（図１０に示すインフォセルとは別のインフォセルである），３つのインフォセルＩＣ１，ＩＣ２およびＩＣ３は，いずれもＤＥＦ首相を主語（Ｓ）に含み，かつ配信日が３月である文章からつくられたものである。
【００６１】
分かりやすくするために，上述したインフォセル作成装置12によって作成されて記憶装置15に記憶されている複数のインフォセルのうち，各国首脳の氏名を主語に含むインフォセルであって，かつ所定期間（３月）に含まれる属性データを持つインフォセルから作成される統合インフォセルが，図１０および図１１にそれぞれ示す統合インフォセルＩＩＣ１，ＩＩＣ２の２つの統合インフォセルであったとする。
【００６２】
（１）結合強度の算出
はじめに，複数の統合インフォセルのうちの２つずつの組合せのそれぞれについて，それらの結合強度Ｗが算出される。たとえば，データベース作成装置１に結合強度を算出する装置を組み込んでもよいし，専用の結合強度算出装置を別途用意してもよい。このことは，後述する重要度の算出および距離の算出についても同様である。
【００６３】
具体的に説明する。図１２は，図１０に示す統合インフォセルＩＩＣ１と，図１１に示す統合インフォセルＩＩＣ２の結合強度Ｗがどのように算出されるかを表形式で示すものである。図１３は第１，第２の２つの統合インフォセルの結合の様子を模式的に示している。
【００６４】
２つの統合インフォセル間の結合強度Ｗは，２つの統合インフォセルの両方に共通して同じ名詞の単語が存在する場合に算出される。２つの統合インフォセルの両方に共通して存在する同じ名詞の単語を，以下「共存単語」と呼ぶ（図１３参照）。また，以下において，結合強度Ｗが算出されるべき２つの統合インフォセルのそれぞれを，第１統合インフォセル，第２統合インフォセルと呼ぶ。
【００６５】
後述するように，共存単語は８種類に区別され，８種類の共存単語のそれぞれについての結合強度が算出される。８種類の共存単語のそれぞれについて算出される結合強度を，以下「単語結合強度」と呼ぶ。第１，第２の２つの統合インフォセル間の結合強度は，算出される単語結合強度を加算することによって算出される。
【００６６】
単語結合強度は，第１，第２の２つの統合インフォセルの両方に共通して含まれる共存単語の文成分（主語であるか，目的語であるか，補語であるか）に応じて設定される重み（ｗ）と，第１，第２の２つの統合インフォセルのそれぞれにおける共存単語の出現頻度（ｔｆ）を用いて算出される。
【００６７】
８種類の共存単語は以下のとおりである。
（１）第１統合インフォセルにおいて「主語（Ｓ）」がラベリングされ，かつ第２統合インフォセルにおいて「目的語（Ｏ）」がラベリングされた共存単語（これをＮＳ＝ＮＯと表記する）
（２）第１統合インフォセルにおいて「主語（Ｓ）」がラベリングされ，かつ第２統合インフォセルにおいて「補語（Ｃ）」がラベリングされた共存単語（これをＮＳ＝ＮＣと表記する）
（３）第１統合インフォセルにおいて「目的語（Ｏ）」がラベリングされ，かつ第２統合インフォセルにおいて「主語（Ｓ）」がラベリングされた共存単語（これをＮＯ＝ＮＳと表記する）
（４）第１統合インフォセルにおいて「目的語（Ｏ）」がラベリングされ，かつ第２統合インフォセルにおいて「補語（Ｃ）」がラベリングされた共存単語（これをＮＯ＝ＮＣと表記する）
（５）第１統合インフォセルにおいて「目的語（Ｏ）」がラベリングされ，かつ第２統合インフォセルにおいて「目的語（Ｏ）」がラベリングされた共存単語（これをＮＯ＝ＮＯと表記する）
（６）第１統合インフォセルにおいて「補語（Ｃ）」がラベリングされ，かつ第２統合インフォセルにおいて「主語（Ｓ）」がラベリングされた共存単語（これをＮＣ＝ＮＳと表記する）
（７）第１統合インフォセルにおいて「補語（Ｃ）」がラベリングされ，かつ第２統合インフォセルにおいて「目的語（Ｏ）」がラベリングされた共存単語（これをＮＣ＝ＮＯと表記する）
（８）第１統合インフォセルにおいて「補語（Ｃ）」がラベリングされ，かつ第２統合インフォセルにおいて「補語（Ｃ）」がラベリングされた共存単語（これをＮＣ＝ＮＣと表記する）
【００６８】
上述の８種類の共存単語のそれぞれに重み（重み係数）（ｗ）が設定される。図１２を参照して，一方の統合インフォセルにおいて「主語（Ｓ）」がラベリングされ，かつ他方の統合インフォセルにおいて「目的語（Ｏ）」がラベリングされた共存単語（ＮＳ＝ＮＯおよびＮＯ＝ＮＳ）についての重み（ｗ）が最も大きく，１が設定されている。一方の統合インフォセルにおいて「主語（Ｓ）」がラベリングされ，かつ他方の統合インフォセルにおいて「補語（Ｃ）」がラベリングされた共存単語（ＮＳ＝ＮＣおよびＮＣ＝ＮＳ）についての重み（ｗ）が次に大きい（０．８）。一方の統合インフォセルにおいて「目的語（Ｏ）」がラベリングされ，かつ他方の統合インフォセルにおいて「補語（Ｃ）」がラベリングされた共存単語（ＮＯ＝ＮＣ，ＮＣ＝ＮＯ）と，一方の統合インフォセルにおいて「目的語（Ｏ）」がラベリングされ，かつ他方の統合インフォセルにおいて「目的語（Ｏ）」がラベリングされた共存単語（ＮＯ＝ＮＯ）はいずれも重みが０．５とされている。一方の統合インフォセルにおいて「補語（Ｃ）」がラベリングされ，かつ他方の統合インフォセルにおいて「補語（Ｃ）」がラベリングされた共存単語（ＮＣ＝ＮＣ）の重みが最も小さく，０．１とされている。なお，重み（ｗ）は適宜変更することができる。また，構文構造が明確でなく，主語以外の文成分が特定できない場合には，８種類の共存単語の重みをすべて同じにしてもよい。
【００６９】
具体的に説明する。図１０に示す統合インフォセルＩＩＣ１と，図１１に示す統合インフォセルＩＩＣ２は共存単語「ＡＢＣ首相」を含む。図１２を参照して，「ＡＢＣ首相」は第１の統合インフォセルＩＩＣ１において「主語（Ｓ）」のラベルを，第２の統合インフォセルＩＩＣ２において「目的語（Ｏ）」のラベルを持つので，共存単語の種類はＮＳ＝ＮＯであり，設定されている重みは「１」である。また，主語（Ｓ）としての単語「ＡＢＣ首相」（ＡＢＣ総理も含む）は第１の統合インフォセルＩＩＣ１に３つ含まれ，目的語（Ｏ）としての「ＡＢＣ首相」は統合インフォセルＩＩＣ２に１つ含まれる。重み「１」と，第１の統合インフォセルＩＩＣ１における主語（Ｓ）としての単語「ＡＢＣ首相」の出現頻度「３」と，第２の統合インフォセルＩＩＣ２における目的語（Ｏ）としての単語「ＡＢＣ首相」の出現頻度「１」を乗算することで，第１の統合インフォセルＩＩＣ１と第２の統合インフォセルＩＩＣ２の両方に共通して存在する共存単語の一つである「ＡＢＣ首相」についての単語結合強度「３」が算出される。
【００７０】
同様にして，第１の統合インフォセルＩＩＣ１と第２の統合インフォセルＩＩＣ２には，共存単語「ＤＥＦ首相」，「ＧＨＩ大統領」，「３月２日」，「ワシントン」および「Ｇ７」が含まれているので，これらのそれぞれついての単語結合強度も算出される。
【００７１】
算出された複数の単語結合強度が合計され，この合計値が第１の統合インフォセルＩＩＣ１と統合インフォセルＩＩＣ２の結合強度Ｗとされる。図１２では「６．８」（＝３＋３＋０．５＋０．１＋０．１＋０．１）が，統合インフォセルＩＩＣ１とＩＩＣ２の結合強度Ｗとされる。
【００７２】
結合強度Ｗは，上述のように，２つの統合インフォセルに共存単語が存在するときに算出される。共存単語がない場合には２つの統合インフォセルの結合強度は「０」になる。結合強度は，共存単語が多ければ多いほど，さらには２つの統合インフォセルにおける共存単語の出現頻度が多ければ多いほど，大きな値となる。また，文章中に用いられる主語（Ｓ）や目的語（Ｏ）は，補語（Ｃ）に比べて一般に文章中における重要性が高く，重要性の高いと考えられる共存単語についての重み（ｗ）が大きく設定されているので，一方の統合インフォセルの主語が他方の統合インフォセルの目的語であると，結合強度は大きくなる。算出される結合強度Ｗは，２つの統合インフォセルの関連性の強さ（結付きの強さ）を，自然言語の観点から算出した値であると言える。結合強度Ｗが大きいほど，２つの統合インフォセル（２つの統合インフォセルに含まれる２つの主語）の関連性は強い（結付きが強い）と言える。
【００７３】
２つの統合インフォセルの結合強度Ｗは，上述した８種類の共存単語のそれぞれについて算出される単語結合強度をＷso，Ｗsc，Ｗos，Ｗoc，Ｗoo，Ｗcs，Ｗco，Ｗccとすると，次の一般式によって表すことができる。
【００７４】
結合強度Ｗ＝Ｗso＋Ｗsc＋Ｗos＋Ｗoc＋Ｗoo＋Ｗcs＋Ｗco＋Ｗcc  ・・・式１
【００７５】
（２）重要度の算出
次に，統合インフォセルのそれぞれの重要度ＴＶ（Total Value）が算出される。統合インフォセルの重要度ＴＶは以下の式によって算出される。
【００７６】
統合インフォセルの重要度ＴＶ＝
ＳＱＲ｛｛Σ（他の統合インフォセルとの結合強度）｝２＋（当該統合インフォセルを構成するインフォセルの数）２｝                                      ・・・式２
【００７７】
ＳＱＲは平方根を意味する。式２で算出される統合インフォセルの重要度は，他の統合インフォセルとの関係において相対的に決定される。他の統合インフォセルとの間で算出される上述した結合強度が大きければ大きいほど，その統合インフォセルの重要度として大きな値が算出される。また，統合インフォセルを構成するインフォセルの数が多ければ多いほど，換言すると，ある単語が主語として用いられている文章が多ければ多いほど，その統合インフォセルについての重要度を表す値は大きな値が算出される。式２は，他の統合インフォセルとの結合強度および統合インフォセルを構成するインフォセルの数をそれぞれベクトル要素として考え，ベクトルの大きさを統合インフォセルの重要度として捉えたものである。
【００７８】
式２にしたがうと，上述した統合インフォセルＩＩＣ１の重要度ＴＶ１および統合インフォセルＩＩＣ２の重要度ＴＶ２は，以下のように算出される。
【００７９】
統合インフォセルＩＩＣ１の重要度ＴＶ１＝ＳＱＲ（６．８２＋３２）＝７．４３
統合インフォセルＩＩＣ２の重要度ＴＶ２＝ＳＱＲ（６．８２＋３２）＝７．４３
【００８０】
（３）統合インフォセル間の距離の算出
さらに第１，第２の２つの統合インフォセル間の距離ｄが，以下の式によって算出される。
【００８１】
統合インフォセル間の距離ｄ＝
ＳＱＲ（第１の統合インフォセルに含まれる単語数／第２の統合インフォセルとの結合強度−第２の統合インフォセルに含まれる単語数／第１の統合インフォセルとの結合強度）２                                                                  ・・・式３
【００８２】
統合インフォセルに含まれる単語の数を結合強度によって除算することによって，単位結合強度あたりの単語数が算出される。式３は，第１，第２の統合インフォセルの違いを，統合インフォセルに含まれる単語の数を指標として算出するものである。第１，第２の２つの統合インフォセルのそれぞれに含まれる単語の数に差があればあるほど，２つの統合インフォセル間の距離ｄは遠くなり（大きな値が算出される），第１，第２の２つの統合インフォセルのそれぞれに含まれる単語の数に差がなければ，２つの統合インフォセル間の距離ｄは短くなる（小さな値が算出される）。
【００８３】
統合インフォセルに含まれる単語の数は，インフォセルを構成する文章が長いとき，および統合インフォセルを構成するインフォセルの数が多いときに，多くなる。したがって，２つの統合インフォセルについて，インフォセルを構成する文章の長さや統合インフォセルを構成するインフォセルの数の違いが大きいときに，２つの統合インフォセル間の距離ｄは遠くなり，インフォセルを構成する文章の長さや統合インフォセルを構成するインフォセルの数に違いが小さいときに，２つの統合インフォセル間の距離ｄは近くなる。すなわち，複数の統合インフォセルのうちの２つずつの統合インフォセルの情報量の違い（文章量や文章数における違い）を，式３によって算出される距離ｄによって確認することができる。式５は，２つの統合インフォセルの情報量の違いを，２つの統合インフォセルの一次元のユークリッド距離として捉えたものである。２つの統合インフォセルの情報量の違いが小さい場合（距離ｄが近い），２つの統合インフォセル（それらの主語によって表される事物）は情報量に対称性があり，同等に注目されている，比較的対等な関係であることが予想される。逆に２つの統合インフォセルの情報量の違いが大きい場合（距離ｄが遠い），２つの統合インフォセル（それらの主語によって表される事物）は情報量が非対称性であり，一方が注目されかつ他方は注目されていず，比較的疎遠な関係であることが予想される。
【００８４】
統合インフォセルＩＩＣ１（図１０）に含まれる単語数は１３，統合インフォセルＩＩＣ２（図１１）に含まれる単語数は１４である。式３にしたがえば，統合インフォセルＩＩＣ１と統合インフォセルＩＩＣ２の距離ｄは以下のように算出される。
【００８５】
距離ｄ＝ＳＱＲ（１３／６．８−１４／６．８）２＝０．１４７
【００８６】
２つの統合インフォセル間の結合強度Ｗ，統合インフォセルそれぞれの重要度ＴＶ，および２つの統合インフォセル間の距離ｄは，必要に応じて記憶装置15に記憶されたり，他の外部装置に与えられたりする。
【００８７】
図１４は，統合インフォセルＩＩＣ１および統合インフォセルＩＩＣ２の模式図を示している。２つの統合インフォセル間の結合強度Ｗ，統合インフォセルそれぞれの重要度ＴＶ，および２つの統合インフォセル間の距離ｄが算出されるので，図１４に示す模式図を必要に応じて作成することができる。
【００８８】
結合強度Ｗ，重要度ＴＶおよび距離ｄのいずれも，上述した８種類の共存単語のそれぞれについて定められる重みｗが用いられて算出される。８種類の共存単語のそれぞれの重みｗを表す数値は上述のように任意に変更（調整）することができる。
【００８９】
図１５から図１７は，統合インフォセルにまとめられる複数のインフォセルの条件を，配信日（作成日）が３月である文章からつくられたインフォセルから，３〜４月である文章からつくられたインフォセルに変更することによって作成された，統合インフォセルＩＩＣ１，ＩＩＣ２，ＩＩＣ３をそれぞれ示している。
【００９０】
図１５に示す統合インフォセルＩＩＣ１は，ＡＢＣ首相（ＡＢＣ総理）を主語（Ｓ）に含み，かつ配信日が３〜４月である文章からつくられた５つのインフォセルＩＣ１〜ＩＣ５が統合されたものである。図１０と比較して，統合インフォセルを構成するインフォセルの数が２つ増えている。
【００９１】
図１６に示す統合インフォセルＩＩＣ２は，ＤＥＦ首相を主語（Ｓ）に含み，かつ配信日が３〜４月である文章から作られた４つのインフォセルＩＣ１〜ＩＣ４が統合されたものである。図１１と比較して統合インフォセルを構成するインフォセルの数が１つ増えている。
【００９２】
図１７に示す統合インフォセルは，ＪＫＬ大統領を主語（Ｓ）に含み，かつ配信日が３〜４月である文章から作られた３つのインフォセルＩＣ１〜ＩＣ３が統合されたものである。
【００９３】
図１８は，図１５に示す統合インフォセルＩＩＣ１を第１の統合インフォセルとし，図１６に示す統合インフォセルＩＩＣ２を第２の統合インフォセルとして，これらの２つの統合インフォセル間の結合強度の算出を表形式で示すものである。図１９は，図１５に示す統合インフォセルＩＩＣ１を第１の統合インフォセルとし，図１７に示す統合インフォセルＩＩＣ３を第２の統合インフォセルとして，これらの２つの統合インフォセル間の結合強度の算出を表形式で示すものである。図２０は図１６に示す統合インフォセルＩＩＣ２を第１の統合インフォセルとし，図１７に示す統合インフォセルＩＩＣ３を第２の統合インフォセルとして，これらの２つの統合インフォセル間の結合強度の算出を表形式で示すものである。上述と同様に，共存単語についての単語結合強度が算出され，算出された単語結合強度を合計することによって，統合インフォセルＩＩＣ１とＩＩＣ２，ＩＩＣ１とＩＩＣ３，ＩＩＣ２とＩＩＣ３のそれぞれについて，統合インフォセル間の結合強度（それぞれ，１４．９，２０．６，２．１）が算出される。
【００９４】
式２に基づいて，３つの統合インフォセルＩＩＣ１，ＩＩＣ２，ＩＩＣ３のそれぞれの重要度ＴＶ１，ＴＶ２，ＴＶ３が算出される。具体的には以下の値が算出される。
【００９５】
統合インフォセルＩＩＣ１の重要度ＴＶ１＝ＳＱＲ｛（14.9＋20.6）２＋５２｝＝35.85
統合インフォセルＩＩＣ２の重要度ＴＶ２＝ＳＱＲ｛（14.9＋2.1）２＋４２｝＝17.46
統合インフォセルＩＩＣ３の重要度ＴＶ３＝ＳＱＲ｛（20.6＋2.1）２＋３２｝＝22.90
【００９６】
さらに，式３にしたがって，統合インフォセルＩＩＣ１とＩＩＣ２，ＩＩＣ１とＩＩＣ３，ＩＩＣ２とＩＩＣ３の距離ｄ１，ｄ２，ｄ３がそれぞれ算出される。
【００９７】
距離ｄ１＝ＳＱＲ（22／14.9−18／14.9）２＝0.27
距離ｄ２＝ＳＱＲ（22／20.6−15／20.6）２＝0.34
距離ｄ３＝ＳＱＲ（18／2.1−15／2.1）２＝1.43
【００９８】
図２１は，図１５〜図１７に示す統合インフォセルＩＩＣ１，ＩＩＣ２，ＩＩＣ３を含む模式図を示している。
【００９９】
図１４に示す模式図と図２１に示す模式図とを対比すると，ＡＢＣ首相を主語（Ｓ）とする文章によって構成される統合インフォセルＩＩＣ１の相対的な重要度が大きくなったこと，「ＡＢＣ首相」を主語（Ｓ）とする文章によって構成される統合インフォセルＩＩＣ１は，「ＤＥＦ首相」を主語（Ｓ）とする文章によって構成される統合インフォセルＩＩＣ２および「ＪＫＬ大統領」を主語（Ｓ）とする文章によって構成される統合インフォセルＩＩＣ３のいずれとも，比較的強く結合している（「ＤＥＦ首相」を主語（Ｓ）とする文章によって構成される統合インフォセルＩＩＣ２と「ＪＫＬ大統領」を主語（Ｓ）とする文章によって構成される統合インフォセルＩＩＣ３の間の結合強度よりも結合強度が大きい）ことが分かる。
【０１００】
複数の統合インフォセルのそれぞれの重要度ＴＶによって，複数の統合インフォセルのうちのいずれの統合インフォセルが重要なインフォセルであるか（重要でないか）が分かる。また，２つずつの統合インフォセル間の結合強度Ｗおよび距離ｄによって，複数の（好ましくは３つ以上の）統合インフォセルの２つずつの組合せについての関係性の強さ等が把握される。いずれにしても，統合インフォセルに含まれる主語を表す単語に関する気づきをユーザにもたらすことができる。
【０１０１】
また，上述したように，図１４および図２１に示すように模式図の時間的な変化を捉えることができるので，主語（Ｓ）によって特定される人物等の関係性の時間的な移り変わりも把握される。
【０１０２】
たとえば，「ＡＢＣ首相とＤＥＦ首相の関係は？」という質問があったとする。上記質問文に含まれる単語が用いられて，すなわち「ＡＢＣ首相」および「ＤＥＦ首相」が用いられて，「ＡＢＣ首相」を主語（Ｓ）に含む統合インフォセル，および「ＤＥＦ首相」を主語（Ｓ）に含む統合インフォセルが作成される。さらに，関連する単語，たとえば「ＧＨＩ大統領」，「ＪＫＬ大統領」等を主語（Ｓ）に含む統合インフォセルを作成してもよい。上述したように，結合強度Ｗ，距離ｄ等を算出することで，「関係は強いと考えられます」（たとえば，結合強度Ｗが所定閾値よりも大きいとき），「以前と比べて疎遠な傾向です」（たとえば，距離ｄが次第に遠くなっているとき）といった回答を作成することができる。
【０１０３】
さらに統合インフォセルは，文章中において特定の主語とともに用いられる述語が多数蓄積されるデータ構造を持つので，特定の主語（Ｓ）とともに用いられることが多い述語，および特定の主語（Ｓ）とともに用いられることが少ないまたは用いられることがない述語を判断するために用いることができる。たとえば鰻を主語（Ｓ）とする統合インフォセルには，述語「食べる」が多く含まれる（そのような多数の文章から統合インフォセルが作成される）。これをたとえば「鰻は夏に食べられる」は文章として誤りがなく適切である，という判断に用いることが考えられる。逆に言うと，たとえば「鰻が走る」という文章について，鰻を主語（Ｓ）とする統合インフォセルに「走る」が述語（Ｐ）として含まれていない，または含まれていても少ないときに，これを「鰻が走る」は文章（主語と述語の組合せ）として誤りがあり不適切である，という判断に用いることが考えられる。
【符号の説明】
【０１０４】
１  データベース作成装置
11  文章データ受付装置（文章データ受付手段）
12  インフォセル作成装置（文成分判別手段，インフォセル作成手段）
13  インフォセル・マトリックス作成装置（インフォセル・マトリックス作成手段）
14  統合インフォセル作成装置（統合インフォセル作成手段）
15  記憶装置
21Ａ，21Ｂ  インフォセル・マトリックス
ＩＣ  インフォセル
ＩＩＣ  統合インフォセル
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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