(57)【要約】【課題】意味が未知の単語に対して当該単語の意味を関係付けることを可能とする。【解決手段】情報入力部３１は、文書を入力する。単語情報抽出処理部３２は、情報入力部３１によって入力された文書に含まれる複数の文字列のうちの第１の文字列を抽出する。意味関係情報解析処理部３４は、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいて、第１の文字列を示すインスタンスに対応づけられている意味クラスを一意に決定することができない場合、情報入力部３１によって入力された文書に含まれる複数の文字列のうち、第１の文字列と共起関係にある第２の文字列を示すインスタンスであって、当該オントロジーにおいて意味クラスを一意に決定することができるインスタンスを特定する。意味関係情報解析処理部３４は、特定されたインスタンスに対応づけられている意味クラスに基づいて決定された意味クラスをオントロジー格納部２２に登録する。【選択図】図２
2011060214.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字列を示すインスタンスおよび当該文字列の意味内容を示す意味クラスが対応づけて定義されたオントロジーを格納するオントロジー格納手段と、
ユーザによって指定された複数の文字列を含む文書を入力する入力手段と、
前記入力された文書を解析することにより、当該文書に含まれる複数の文字列のうちの第１の文字列を抽出する抽出手段と、
前記オントロジー格納手段に格納されているオントロジーにおいて、前記抽出された第１の文字列を示すインスタンスに対応づけられている意味クラスを一意に決定することができるかを判定する判定手段と、
前記意味クラスを一意に決定できないと判定された場合、前記入力された文書において前記抽出された第１の文字列と共起関係にある第２の文字列を示すインスタンスであって、前記オントロジー格納手段に格納されているオントロジーにおいて意味クラスを一意に決定することができるインスタンスを特定する特定手段と、
前記オントロジー格納手段に格納されているオントロジーにおいて前記特定されたインスタンスに対応づけられている意味クラスに基づいて、前記抽出された第１の文字列の意味内容を示す意味クラスを決定する意味クラス決定手段と、
前記抽出された第１の文字列を示すインスタンスおよび前記決定された意味クラスを対応づけて前記オントロジー格納手段に格納されているオントロジーに登録する登録手段と
を具備することを特徴とする意味関係情報生成装置。
【請求項２】
前記共起関連処理手段は、前記オントロジー格納手段に格納されているオントロジーにおいて、前記特定されたインスタンスに対応づけられている各意味クラスの数に基づいて、当該意味クラス毎の共起関連総合値を算出する共起関連処理手段を更に具備し、
前記意味クラス決定手段は、前記算出された意味クラス毎の共起関連総合値に基づいて、当該共起関連総合値が最も高い意味クラスを、前記抽出された第１の文字列の意味内容を示す意味クラスとして決定する
ことを特徴とする請求項１記載の意味関係情報生成装置。
【請求項３】
前記入力された文書における前記抽出された第１の文字列と前記特定された複数のインスタンスによって示される第２の文字列と近接する度合いを示す近接値を算出する近接処理手段と、
前記オントロジー格納手段に格納されているオントロジーにおいて、前記特定されたインスタンスに対応づけられている各意味クラスの数および前記算出された近接値に基づいて、当該意味クラス毎の共起関連総合値を算出する共起関連処理手段と
を更に具備し、
前記意味クラス決定手段は、前記算出された意味クラス毎の共起関連総合値に基づいて、当該共起関連総合値が最も高い意味クラスを、前記抽出された第１の文字列の意味内容を示す意味クラスとして決定する
ことを特徴とする請求項１記載の意味関係情報生成装置。
【請求項４】
前記入力手段は、ユーザによって指定された複数の文字列を含む文書および当該文書の種別を示す文書系種別情報を入力し、
前記特定手段は、前記抽出された第１の文字列と共起関係にある第２の文字列を示すインスタンスのうち、前記入力された文書系種別情報によって示される文書の種別に応じたインスタンスを特定する
ことを特徴とする請求項１記載の意味関係情報生成装置。
【請求項５】
文字列を含む複数の文書および当該文書の種別を示す文書系種別情報を対応づけて格納する系種別情報格納手段と、
前記入力された文書に含まれる文字列および前記系種別情報格納手段に格納されている複数の文書の各々に含まれる文字列に基づいて、前記系種別情報格納手段に格納されている複数の文書から前記入力された文書に類似する文書を選出する選出手段と
を更に具備し、
前記特定手段は、前記抽出された第１の文字列と共起関係にある第２の文字列を示すインスタンスのうち、前記選出された文書に対応づけて前記系種別情報格納手段に格納されている文書系種別情報によって示される文書の種別に応じたインスタンスを特定する
ことを特徴とする請求項１記載の意味関係情報生成装置。
【請求項６】
前記オントロジー格納手段に格納されているオントロジーにおいて前記入力された文書に含まれる複数の文字列の各々を示すインスタンスに対応づけられている意味クラスに基づいて、前記入力された文書の種別を示す文書系種別情報を決定する系種別決定手段を更に具備し、
前記特定手段は、前記抽出された第１の文字列と共起関係にある第２の文字列を示すインスタンスのうち、前記決定された文書系種別情報によって示される文書の種別に応じたインスタンスを特定する
ことを特徴とする請求項１記載の意味関係情報生成装置。
【請求項７】
文字列を示すインスタンスおよび当該文字列の意味内容を示す意味クラスが対応づけて定義されたオントロジーを格納するオントロジー格納手段を有する外部記憶装置と、当該外部記憶装置を利用するコンピュータとから構成される意味関係情報生成装置において、前記コンピュータによって実行されるプログラムであって、
前記コンピュータに、
ユーザによって指定された複数の文字列を含む文書を入力するステップと、
前記入力された文書を解析することにより、当該文書に含まれる複数の文字列のうちの第１の文字列を抽出するステップと、
前記オントロジー格納手段に格納されているオントロジーにおいて、前記抽出された第１の文字列を示すインスタンスに対応づけられている意味クラスを一意に決定することができるかを判定するステップと、
前記意味クラスを一意に決定できないと判定された場合、前記入力された文書において前記抽出された第１の文字列と共起関係にある第２の文字列を示すインスタンスであって、前記オントロジー格納手段に格納されているオントロジーにおいて意味クラスを一意に決定することができるインスタンスを特定するステップと、
前記オントロジー格納手段に格納されているオントロジーにおいて前記特定されたインスタンスに対応づけられている意味クラスに基づいて、前記抽出された第１の文字列の意味内容を示す意味クラスを決定するステップと、
前記抽出された第１の文字列を示すインスタンスおよび前記決定された意味クラスを対応づけて前記オントロジー格納手段に格納されているオントロジーに登録するステップと
を実行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、文書に含まれる単語に対して、当該単語の意味を関係付ける意味関係情報生成装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、例えばテキスト文書中の単語に対して、当該単語に該当する意味を関係付ける場合、予め用意された単語と意味の対応関係を示す情報（対応情報）が用いられる。
【０００３】
しかしながら、この対応情報が一意に設定されていない、すなわち、意味が未知の単語に対しては、当該単語に該当する意味の関係付けを自動的に、かつ、高精度で行うことは困難である。
【０００４】
そこで、例えば意味タグの付与精度を高めることが可能な技術（以下、先行技術と表記）が開示されている（例えば、特許文献１を参照）。この先行技術によれば、「茶」という単語に対して、飲料の「茶」を意味する情報と、色の「茶」を意味する情報が予め設定されている場合に、当該単語が出現した状況に応じて設定候補のうちの１つを選択して意味を関係付ける機能が実現される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２２５８４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記した先行技術においては、複数の意味が設定されている単語に対しては、一意に意味を関係付けることができる。
【０００７】
しかしながら、先行技術においては、意味が設定されていない単語（つまり、意味が未知の単語）に対して、当該単語の意味を関係付けることはできない。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、意味が未知の単語に対して当該単語の意味を関係付けることが可能な意味関係情報生成装置およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の１つの態様によれば、文字列を示すインスタンスおよび当該文字列の意味内容を示す意味クラスが対応づけて定義されたオントロジーを格納するオントロジー格納手段と、ユーザによって指定された複数の文字列を含む文書を入力する入力手段と、前記入力された文書を解析することにより、当該文書に含まれる複数の文字列のうちの第１の文字列を抽出する抽出手段と、前記オントロジー格納手段に格納されているオントロジーにおいて、前記抽出された第１の文字列を示すインスタンスに対応づけられている意味クラスを一意に決定することができるかを判定する判定手段と、前記意味クラスを一意に決定できないと判定された場合、前記入力された文書に含まれる複数の文字列のうち、前記抽出された第１の文字列と共起関係にある第２の文字列を示すインスタンスであって、前記オントロジー格納手段に格納されているオントロジーにおいて意味クラスを一意に決定することができるインスタンスを特定する特定手段と、前記オントロジー格納手段に格納されているオントロジーにおいて前記特定されたインスタンスに対応づけられている意味クラスに基づいて、前記抽出された第１の文字列の意味内容を示す意味クラスを決定する意味クラス決定手段と、前記抽出された第１の文字列を示すインスタンスおよび前記決定された意味クラスを対応づけて前記オントロジー格納手段に格納されているオントロジーに登録する登録手段とを具備することを特徴とする意味関係情報生成装置が提供される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、意味が未知の単語に対して当該単語の意味を関係付けることを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る意味関係情報生成装置のハードウェア構成を示すブロック図。
【図２】本実施形態に係る意味関係情報生成装置３０の主として機能構成を示すブロック図。
【図３】図２に示すオントロジー格納部２２に格納されているオントロジーの一例を示す図。
【図４】本実施形態に係る意味関係情報生成装置３０の処理手順を示すフローチャート。
【図５】図４に示す文書およびオントロジーの読み込み処理の処理手順の詳細を示すフローチャート。
【図６Ａ】図４に示す意味付け関連処理の処理手順の詳細を示すフローチャート。
【図６Ｂ】図４に示す意味付け関連処理の処理手順の詳細を示すフローチャート。
【図７】図３に示すオントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいて定義されているインスタンスおよび処理対象単語を示すインスタンスの共起関係を示す図。
【図８】第１の共起関連総合値の算出処理において処理データＤＢ２３に格納されるデータの一例を示す図。
【図９】第２の共起関連総合値の算出処理において処理データＤＢ２３に格納されるデータの一例を示す図。
【図１０】図４に示す出力処理の処理手順の詳細を示すフローチャート。
【図１１】本発明の第２の実施形態に係る意味関係情報生成装置の主として機能構成を示すブロック図。
【図１２】系種別情報ＤＢ２４のデータ構造の一例を示す図。
【図１３】本実施形態に係る意味関係情報生成装置３００の処理手順を示すフローチャート。
【図１４】図１３に示す前処理の処理手順の詳細を示すフローチャート。
【図１５】図１３に示す系種別情報記録処理の処理手順の詳細を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明の各実施形態について説明する。
【００１３】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る意味関係情報生成装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図１に示すように、コンピュータ１０は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）のような外部記憶装置２０と接続されている。この外部記憶装置２０は、コンピュータ１０によって実行されるプログラム２１を格納する。コンピュータ１０および外部記憶装置２０は、意味関係情報生成装置３０を構成する。
【００１４】
この意味関係情報生成装置３０は、例えばテキスト文書中の意味が不明な単語（文字列）に対してＸＭＬ（eXtensible Markup Language）の要素名に相当する意味を関係付ける場合に用いられる。
【００１５】
図２は、本実施形態に係る意味関係情報生成装置３０の主として機能構成を示すブロック図である。図２に示す意味関係情報生成装置３０は、情報入力部３１、単語情報抽出処理部３２、オントロジーアクセス部３３、意味関係情報解析処理部３４、近接処理部３５、共起関連処理部３６、情報整形部３７および情報出力部３８を含む。本実施形態において、これらの各部３１〜３８は、図１に示すコンピュータ１０が外部記憶装置２０に格納されているプログラム２１を実行することにより実現されるものとする。このプログラム２１は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に予め格納して頒布可能である。また、このプログラム２１が例えばネットワークを介してコンピュータ１０にダウンロードされても構わない。
【００１６】
また、意味関係情報生成装置３０は、オントロジー格納部２２および処理データデータベース（ＤＢ）２３を含む。本実施形態において、オントロジー格納部２２および処理データＤＢ２３は、例えば外部記憶装置２０に格納される。
【００１７】
情報入力部３１は、ユーザによって指定された文書および当該ユーザによって指定された処理対象範囲を入力する。文書には、複数の単語（文字列）が含まれる。処理対象範囲は、ユーザによって指定された文書における処理の対象となる範囲である。
【００１８】
単語情報抽出処理部３２は、情報入力部３１によって入力された文書（以下、入力文書と表記）を解析することにより、当該入力文書に含まれる複数の単語を抽出する。単語情報抽出処理部３２は、入力文書の処理対象範囲から単語を抽出する。また、単語情報抽出処理部３２は、文書構造解析および形態素解析等の解析処理を実行する。
【００１９】
オントロジー格納部２２には、単語を示すインスタンスおよび当該単語の意味内容を示す意味クラスが対応づけて定義されたオントロジーが格納される。また、オントロジー格納部２２には、インスタンスおよび当該インスタンス（によって示される単語）の意味内容を示す意味クラスの関係を示す情報（関係情報）が格納される。
【００２０】
オントロジーアクセス部３３は、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーに対して、情報の取得、検索または書き込み等を行う機能を有する。
【００２１】
処理データＤＢ２３は、意味関係情報生成装置３０における各機能部で取得生成された情報を格納（記録）および取得するために用いられるデータベースである。なお、処理データＤＢ２３に対する情報の格納処理および取得処理は、意味関係情報解析処理部３４を介して行われる。
【００２２】
意味関係情報解析処理部３４は、単語情報抽出処理部３２によって抽出された複数の単語のうち、意味が不明な単語に対して意味の関係付け（意味付け）を行う機能を有する。
【００２３】
意味関係情報解析処理部３４は、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいて、単語情報抽出処理部３２によって抽出された単語（第１の文字列）を示すインスタンスに対応づけられている意味クラスを一意に決定できるか（当該インスタンスおよび意味クラスが一意に対応づけられているか）否かを判定する。つまり、意味関係情報解析処理部３４は、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーを参照して、単語情報抽出処理部３２によって抽出された単語の意味を一意に決定できるか否かを判定する。この判定処理は、オントロジーアクセス部３３を介して実行される。
【００２４】
以下、意味関係情報解析処理部３４によって意味を一意に決定できないと判定された単語を、意味が不明な単語とする。
【００２５】
意味関係情報解析処理部３４は、入力文書（の処理対象範囲）において意味が不明な単語と共起関係にある単語（第２の文字列）を示すインスタンスであって、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいて意味クラスを一意に決定できるインスタンスを特定する。この場合、意味関係情報解析処理部３４は、意味が不明な単語と共起関係にある単語を示すインスタンスのうち、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいて意味クラスと一対一で対応づけられているインスタンスを特定する。
【００２６】
意味関係情報解析処理部３４は、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいて、特定されたインスタンスに対応づけられている意味クラスに基づいて、意味が不明な単語の意味内容を表す意味クラスを決定する。意味関係情報解析処理部３４は、共起関連処理部３６によって算出される共起関連総合値（後述する）に基づいて、意味が不明な単語の意味内容を表す意味クラスを決定する。
【００２７】
なお、意味関係情報解析処理部３４は、意味が不明な単語を示すインスタンスおよび決定された意味クラスを対応づけてオントロジー格納部２２に格納されているオントロジーに登録（記録）する。意味関係情報解析処理部３４は、オントロジーアクセス部３３を介して登録処理を実行する。
【００２８】
近接処理部３５は、入力文書の処理対象範囲における、意味が不明な単語および当該単語と共起関係にある単語間の距離を示す値（以下、近接値と表記）を算出する。この単語間の距離とは、入力文書の処理対象範囲内における表層表現上の距離であり、意味上の距離ではない。
【００２９】
共起関連処理部３６は、意味関係情報解析処理部３４による指示のもと動作する。共起関連処理部３６は、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいて、意味関係情報解析処理部３４によって特定されたインスタンスの各々に対応づけられている各意味クラスの数に基づいて、当該意味クラス毎の共起関連総合値を算出する。また、共起関連処理部３６は、近接処理部３５によって算出された近接値に基づいて、意味関係情報解析処理部３４によって特定されたインスタンスの各々に対応づけられている意味クラス毎の共起関連総合値を算出する。共起関連処理部３６によって算出される共起関連総合値は、意味が不明な単語の意味内容を示す意味クラスを決定するために用いられる。
【００３０】
情報整形部３７は、意味が不明な単語および意味関係情報解析処理部３４によって決定された当該単語の意味内容を表す意味クラスを、予め指定された出力形式に整形する。この予め指定された出力形式には、例えばＸＭＬ形式が含まれる。
【００３１】
情報出力部３８は、情報整形部３７によって整形された意味が不明な単語および当該単語の意味内容を表す意味クラス（の情報）を外部へ出力する。
【００３２】
図３は、図２に示すオントロジー格納部２２に格納されているオントロジーの一例を示す。オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいては、単語（文字列）を示すインスタンスおよび当該単語の意味内容を示す意味クラスが対応づけて定義されている。
【００３３】
なお、本実施形態においては、オントロジーの記述言語としてＲＤＦ（Resource Description Framework）を扱うものとする。このＲＤＦは、例えばＷｅｂ上のデータの関係を示すために定められたものであり、当該ＲＤＦにおいては、主語、述語、目的語の３つの要素で当該関係が表現される。主語は修飾されるリソースの対象であり、主体である。述語は主語を修飾するものであり、その修飾の目的語を持つ。このようなオントロジーにおいては、主語と目的語との間にtypeという述語（関係情報）が設定されることにより、主語をクラスとし、目的語を当該クラスの型で定義された実体であるインスタンスとする表現が可能となる。
【００３４】
図３に示すオントロジーにおいては、インスタンス「石灰」および「とうもろこし」に対応づけて意味クラス「農作」が定義されている。これによれば、単語「石灰」および「とうもろこし」の意味内容が「農作」であることが示されている。
【００３５】
図３に示すオントロジーにおいては、インスタンス「ファミレス」に対応づけて意味クラス「飲食店」が定義されている。これによれば、単語「ファミレス」の意味内容が「飲食店」であることが示されている。
【００３６】
図３に示すオントロジーにおいては、インスタンス「米」および「カレーライス」に対応づけて意味クラス「食べもの」が定義されている。これによれば、単語「米」および「カレーライス」の意味内容が「食べもの」であることが示されている。
【００３７】
また、図３に示すオントロジーにおいては、インスタンス「ウーロン茶」に対応づけて意味クラス「飲みもの」が定義されている。これによれば、単語「ウーロン茶」の意味内容が「飲みもの」であることが示されている。
【００３８】
なお、図３に示すオントロジーにおいては、意味クラス「食べもの」および「飲みもの」の上位の意味クラス（上位クラス）として意味クラス「飲食物」が定義されている。
【００３９】
次に、図４のフローチャートを参照して、本実施形態に係る意味関係情報生成装置３０の処理手順について説明する。
【００４０】
意味関係情報生成装置３０においては、大別すると、図４に示すステップＳ１〜ステップＳ３の処理が実行される。
【００４１】
まず、意味関係情報生成装置３０においては、後述する文書およびオントロジーの読み込み処理が実行される（ステップＳ１）。
【００４２】
次に、意味関係情報生成装置３０においては、後述する意味付け関連処理が実行される（ステップＳ２）。
【００４３】
最後に、意味関係情報生成装置３０においては、後述する出力処理が実行される（ステップＳ３）。
【００４４】
以下、上記した文書およびオントロジーの読み込み処理、意味付け関連処理および出力処理の詳細について説明する。
【００４５】
まず、図５のフローチャートを参照して、上記した文書およびオントロジーの読み込み処理（図４に示すステップＳ１の処理）の処理手順の詳細について説明する。
【００４６】
文書およびオントロジーの読み込み処理においては、まず、情報入力部３１は、ユーザによって指定された文書を入力する（ステップＳ１１）。情報入力部３１によって入力された文書には、複数の単語（文字列）が含まれる。情報入力部３１は、入力された文書（入力文書）を単語情報抽出処理部３２に渡す。このとき、情報入力部３１は、入力文書が例えばテキスト形式でない（例えば、ＰＤＦファイル等である）場合には、当該入力文書をテキスト形式化して単語情報抽出処理部３２に渡す。
【００４７】
次に、情報入力部３１は、入力文書中における処理の対象となる範囲（処理対象範囲）を入力する（ステップＳ１２）。この処理対象範囲は、ユーザによって指定される。情報入力部３１は、入力された処理対象範囲（を示す情報）を単語情報抽出処理部３２に渡す。
【００４８】
単語情報抽出処理部３２は、情報入力部３１から渡された入力文書の処理対象範囲に対して文書構造解析および形態素解析等の解析処理を行う。これにより、単語情報抽出処理部３２は、入力文書の処理対象範囲から単語（群）を抽出する（ステップＳ１３）。
【００４９】
意味関係情報解析処理部３４は、単語情報抽出処理部３２によって抽出された単語群に関して、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジー上のインスタンス（情報）に関連する情報を取得する。つまり、意味関係情報解析処理部３４は、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジー上の、単語情報抽出処理部３２によって抽出された単語群の各々を示すインスタンスおよび当該インスタンスに対応づけて定義されている意味クラス（当該単語の意味内容を示す意味クラス）を取得する（ステップＳ１４）。なお、意味関係情報解析処理部３４は、オントロジーアクセス部３３を介してインスタンスおよび意味クラスを取得する。
【００５０】
次に、図６Ａおよび図６Ｂのフローチャートを参照して、上記した意味付け関連処理（図４に示すステップＳ２の処理）の処理手順の詳細について説明する。
【００５１】
意味付け関連処理においては、図５に示す文書およびオントロジーの読み込み処理において単語情報抽出処理部３２によって抽出された単語の各々について、以下に説明するステップＳ２１〜ステップＳ３４の処理が実行される。この処理の対象となる単語を処理対象単語とする。
【００５２】
まず、意味関係情報解析処理部３４は、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいて処理対象単語（第１の文字列）を示すインスタンスに対応づけられている意味クラス（つまり、当該処理対象単語の意味内容）を一意に決定できるか（つまり、当該インスタンスに１つの意味クラスが対応づけられているか）否かを判定する（ステップＳ２１）。意味関係情報解析処理部３４は、図５に示す文書およびオントロジーの読み込み処理において取得されたインスタンス（処理対象単語を示すインスタンス）および意味クラスに基づいて判定処理を実行する。
【００５３】
具体的には、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいて、処理対象単語を示すインスタンス自体が存在しない（つまり、定義されていない）場合、処理対象単語を示すインスタンスに対応づけて意味クラスが定義されていない場合、または、処理対象単語を示すインスタンスに対応づけて複数の意味クラスが定義されている場合には、処理対象単語を示すインスタンスに対応づけられている意味クラスを一意に決定できないと判定される。
【００５４】
一方、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいて、処理対象単語を示すインスタンスと意味クラスとが一対一で対応づけられている場合には、処理対象単語を示すインスタンスに対応づけられている意味クラスを一意に決定できると判定される。
【００５５】
なお、処理対象単語を示すインスタンスに対応づけられている意味クラスを一意に決定できないと判定された場合、当該処理対象単語は意味が不明な単語とする。
【００５６】
処理対象単語を示すインスタンスに対応づけられている意味クラスを一意に決定できないと判定された場合（ステップＳ２１のＮＯ）、意味関係情報解析処理部３４は、入力文書の処理対象範囲内において当該処理対象単語と共起関係にある単語（第２の文字列）を示すインスタンスであって、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいて当該インスタンスに対応づけられている意味クラスを一意に決定できるインスタンスを特定する（ステップＳ２２）。意味関係情報解析処理部３４は、図５に示す処理において取得されたインスタンスおよび意味クラスに基づいて、該当するインスタンスを特定する。
【００５７】
ここで、共起とは、文書中のある指定範囲において、対象としている単語が出現していることをいう。例えば、文書中のある指定範囲において、「ウーロン茶」、「紅茶」および「サイダー」の単語が存在（出現）していた場合、これらの「ウーロン茶」、「紅茶」および「サイダー」の単語は互いに共起関係にある状態となる。
【００５８】
次に、共起関連処理部３６は、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいて、意味関係情報解析処理部３４によって特定されたインスタンスに対応づけられている意味クラス毎の第１の共起関連総合値を算出する（ステップＳ２３）。
【００５９】
共起関連処理部３６は、意味関係情報解析処理部３４によって特定されたインスタンスに対応づけられている各意味クラスの数に基づいて、当該意味クラス毎の第１の共起関連総合値を算出する。共起関連処理部３６は、第１の共起関連総合値の算出処理において、適宜、意味関係情報解析処理部３４を介して処理データＤＢ２３を利用する。
【００６０】
ここで、図７および図８を参照して、共起関連処理部３６によって算出される意味クラス毎の第１の共起関連総合値について具体的に説明する。
【００６１】
図７は、前述した図３に示すオントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいて定義されているインスタンス（によって示される単語）および処理対象単語（意味が不明な単語）を示すインスタンスの共起関係を示す図である。なお、図７においては、処理対象単語は「インスタンスＡ」と表記されている。
【００６２】
図７に示す例では、インスタンスＡは、オントロジーにおいて定義されているインスタンス「とうもろこし」、「ファミレス」、「米」、「カレーライス」および「ウーロン茶」と共起関係にあることが示されている。つまり、これらのインスタンス「とうもろこし」、「ファミレス」、「米」、「カレーライス」および「ウーロン茶」が意味関係情報解析処理部３４によって特定される。
【００６３】
また、前述した図３において説明したように、インスタンス「とうもろこし」は、オントロジーにおいて意味クラス「農作」と対応づけて定義されている。
【００６４】
同様に、インスタンス「ファミレス」は、オントロジーにおいて意味クラス「飲食店」と対応づけて定義されている。インスタンス「米」および「カレーライス」は、オントロジーにおいて意味クラス「食べもの」と対応づけて定義されている。インスタンス「ウーロン茶」は、オントロジーにおいて意味クラス「飲みもの」と対応づけて定義されている。
【００６５】
次に、図８を参照して、図７に示す共起関係の場合における第１の共起関連総合値の算出について説明する。なお、図８は、第１の共起関連総合値の算出処理において処理データＤＢ２３に格納されるデータの一例を示す。
【００６６】
ここでは、上記したようにインスタンスＡ（によって示される処理対象単語）と共起関係にある単語を示すインスタンスとして、図７に示すインスタンス「とうもろこし」、「ファミレス」、「米」、「カレーライス」および「ウーロン茶」が意味関係情報解析処理部３４によって特定されたものとする。以下、意味関係情報解析処理部３４によって特定されたインスタンスを共起インスタンスと称する。
【００６７】
まず、共起関連処理部３６は、各共起インスタンスについてのインスタンス共起関連値をデフォルト値の１０とする。
【００６８】
次に、共起関連処理部３６は、各共起インスタンスについてインスタンス共起重みを決定する。このインスタンス共起重みは、オントロジー上における共起インスタンス（意味付けの対象であるインスタンスＡと共起関係にあるインスタンス）において、同一の意味クラスに対応づけられている共起インスタンスの数に応じた値である。
【００６９】
具体的には、オントロジー上における共起インスタンスにおいて、同一の意味クラスに対応づけられている共起インスタンスの数が１である場合には、当該共起インスタンスについてのインスタンス共起重みを１．０とする。また、オントロジー上における共起インスタンスにおいて、同一の意味クラスに対応づけられている共起インスタンスの数が２である場合には、当該２つの共起インスタンスについてのインスタンス共起重みを１．２とする。同様に、オントロジー上における共起インスタンスにおいて、同一の意味クラスに対応づけられている共起インスタンスの数が３である場合には、当該３つの共起インスタンスについてのインスタンス共起重みを１．３とする。以後、同一の意味クラスに対応づけられている共起インスタンスの数が増加する度に当該共起インスタンスについてのインスタンス共起重みも同様に増加するものとする。
【００７０】
図８に示すように、意味クラスが「食べもの」である共起インスタンス（つまり、意味クラス「食べもの」に対応づけられている共起インスタンス）の数は２（共起インスタンス「カレーライス」および「米」）であるため、当該共起インスタンス「カレーライス」および「米」についてのインスタンス共起重みは、それぞれ１．２となる。
【００７１】
一方、意味クラスが「飲み物」である共起インスタンスの数は１（共起インスタンス「ウーロン茶」）であるため、当該共起インスタンス「ウーロン茶」についてのインスタンス共起重みは、１．０となる。なお、共起インスタンス「ファミレス」および「とうもろこし」についてのインスタンス共起重みについても同様に１．０となる。
【００７２】
次に、共起関連処理部３６は、共起インスタンスの各々について共起関連値を算出する。この共起関連値は、上記した各共起インスタンスについてのインスタンス共起関連値（デフォルト値）およびインスタンス共起重みの乗算によって算出される。
【００７３】
図８に示すように、共起インスタンス「カレーライス」についての共起関連値は、１０＊１．２＝１２となる。同様に、共起インスタンス「米」についての共起関連値は、１２となる。
【００７４】
また、共起インスタンス「ウーロン茶」についての共起関連値は、１０＊１．０＝１０となる。同様に、共起インスタンス「ファミレス」および「とうもろこし」についての共起関連値は、それぞれ１０となる。
【００７５】
次に、共起関連処理部３６は、意味クラス毎の第１の共起関連総合値を算出する。この第１の共起関連総合値は、オントロジーにおいて共起インスタンスに対応づけられている意味クラス単位毎に、上記した共起関連値を合計することによって算出される。
【００７６】
図８に示すように、オントロジーにおいて共起インスタンスに対応づけられている意味クラスには、意味クラス「食べもの」、「飲みもの」、「飲食店」および「農作」が含まれる。意味クラス「食べもの」の第１の共起関連総合値は、共起インスタンス「カレーライス」についての共起関連値および共起インスタンス「米」についての共起関連値の合計、すなわち、１２＋１２＝２４となる。一方、意味クラス「飲みもの」、「飲食店」および「農作」の第１の共起関連総合値は、それぞれ１０となる。
【００７７】
共起関連処理部３６は、上記したような処理によって意味クラス毎の第１の共起関連総合値を算出する。
【００７８】
再び図６Ａに戻ると、共起関連処理部３６によって算出された第１の共起関連総合値は、意味関係情報解析処理部３４を介して処理データＤＢ２３に格納される（ステップＳ２４）。
【００７９】
次に、意味関係情報解析処理部３４は、処理データＤＢ２３に格納された意味クラス毎の第１の共起関連総合値に基づいて、処理対象単語の意味内容を示す意味クラス（インスタンスＡに対応づけられる意味クラス）を一意に決定できるか否かを判定する（ステップＳ２５）。
【００８０】
ここで、処理対象単語の意味内容を示す意味クラスを一意に決定できるとは、処理データＤＢ２３に格納されている意味クラス毎の第１の共起関連総合値の中で最も高い第１の共起関連総合値が予め定められた値（以下、閾値と表記）以上であり、かつ、当該第１の共起関連総合値が最も高い意味クラスが複数存在しないことをいう。つまり、この条件を満たす意味クラスが存在する場合には、処理対象単語の意味内容を示す意味クラスを一意に決定できる。一方、この条件を満たす意味クラスが存在しない場合には、処理対象単語の意味内容を示す意味クラスを一意に決定することはできない。
【００８１】
処理対象単語の意味内容を示す意味クラスを一意に決定できないと判定された場合（ステップＳ２５のＮＯ）、近接処理部３５は、処理対象単語（インスタンスＡ）および入力文書の処理対象範囲において当該処理対象単語と共起関係にある単語（共起インスタンス）間の距離を示す近接値を算出する（ステップＳ２６）。
【００８２】
ここで、近接値は、２つの単語（つまり、処理対象単語および当該処理対象単語と共起関係にある単語）間の距離が近いほど大きい値となる。
【００８３】
近接値の算出処理においては、以下に説明するような単語間の距離を表す基準値を用いる。具体的には、２つの単語が隣同士で連結している場合には例えば１００、２つの単語が同一の行に出現する場合（例えば、当該行の先頭と当該行の末尾に出現する場合）には例えば８０、２つの単語が同一の章に存在する場合（例えば、当該章の先頭と末尾に出現する場合）には例えば４０を基準値とする。なお、２つの単語が同一の章に存在する場合において、当該２つの単語が段落を跨ぐ（つまり、異なる段落に出現する）場合には、同一の段落に出現する場合と比較して基準値を小さくする（つまり、距離が遠い扱いとする）。
【００８４】
近接処理部３５は、これらの基準値を用いて、２つの単語間の近接値を算出する。なお、近接処理部３５は、２つの単語間における細かい距離（を示す基準値）については相対比を使用して近接値を算出する。
【００８５】
次に、共起関連処理部３６は、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいて、意味関係情報解析処理部３４によって特定されたインスタンス（共起インスタンス）に対応づけられている意味クラス毎の第２の共起関連総合値を算出する（ステップＳ２７）。このとき、共起関連処理部３６は、近接処理部３５によって算出された近接値を用いて、第２の共起関連総合値を算出する。共起関連処理部３６は、第２の共起関連総合値の算出処理において、適宜、意味関係情報解析処理部３４を介して処理データＤＢ２３を利用する。
【００８６】
ここで、図９を参照して、共起関連処理部３６によって算出された意味クラス毎の第２の共起関連総合値について具体的に説明する。図９は、第２の共起関連総合値の算出処理において処理データＤＢ２３に格納されるデータの一例を示す。なお、第２の共起関連総合値は、上記したように第１の共起関連総合値によって処理対象単語（意味が不明な単語）の意味内容を示す意味クラスを一意に決定できない場合に算出される。
【００８７】
ここでは、便宜的に、入力文書の処理対象範囲において処理対象単語と共起関係にある単語は、「カレーライス」、「ウーロン茶」および「ファミレス」であるものとして説明する。つまり、処理対象単語を示すインスタンスＡに対する共起インスタンスは、共起インスタンス「カレーライス」、「ウーロン茶」および「ファミレス」であるものとする。なお、オントロジーにおいて、共起インスタンス「カレーライス」には意味クラス「食べもの」、共起インスタンス「ウーロン茶」には意味クラス「飲みもの」、共起インスタンス「ファミレス」には意味クラス「飲食店」が対応づけて定義されているものとする。
【００８８】
また、図９に示すインスタンス共起関連値およびインスタンス共起重みは、上記した第１の共起関連総合値の算出処理におけるインスタンス共起関連値およびインスタンス共起重みと同様であるため、その詳しい説明を省略する。
【００８９】
図９に示す近接値は、各共起インスタンスによって示される単語と処理対象単語との距離を示す。この近接値は、上記したように近接処理部３５によって算出される相対値である。
【００９０】
図９に示す例では、共起インスタンス「カレーライス」の近接値は８である。また、共起インスタンス「ウーロン茶」の近接値は６である。また、共起インスタンス「ファミレス」の近接値は４である。これによれば、入力文書の処理対象範囲において処理対象単語および単語「カレーライス」間の距離が最も近く、処理対象単語および単語「ファミレス」間の距離が最も遠いことが示される。
【００９１】
共起関連処理部３６は、これらの値を用いて、共起インスタンスの各々について共起関連値を算出する。この場合、共起関連値は、「（インスタンス共起関連値＋近接値）＊インスタンス共起重み」によって算出される。
【００９２】
図９に示すように、共起インスタンス「カレーライス」についての共起関連値は、（１０＋８）＊１．０＝１８となる。共起インスタンス「ウーロン茶」についての共起関連値は、（１０＋６）＊１．０＝１６となる。また、共起インスタンス「ファミレス」についての共起関連値は、（１０＋４）＊１．０＝１４となる。
【００９３】
次に、共起関連処理部３６は、意味クラス毎の第２の共起関連総合値を算出する。この第２の共起関連総合値は、上記した第１の共起関連総合値と同様に、オントロジーにおいて共起インスタンスに対応づけられている意味クラス単位毎に、上記した共起関連値を合計することによって算出される。
【００９４】
図９に示す例では、各意味クラスに対応づけられている共起インスタンスは１つであるため、意味クラス「食べもの」の第２の共起関連総合値は１８、意味クラス「飲みもの」の第２の共起関連総合値は１６、意味クラス「飲食店」の第２の共起関連総合値は１４となる。
【００９５】
共起関連処理部３６は、上記したような処理によって意味クラス毎の第２の共起関連総合値を算出する。
【００９６】
再び図６Ａに戻ると、共起関連処理部３６によって算出された第２の共起関連総合値は、意味関係情報解析処理部３４を介して処理データＤＢ２３に格納される（ステップＳ２８）。
【００９７】
次に、意味関係情報解析処理部３４は、処理データＤＢ２３に格納された意味クラス毎の第２の共起関連総合値に基づいて、処理対象単語の意味内容を示す意味クラスを一意に決定できるか否かを判定する（ステップＳ２９）。このステップＳ２９の処理は、上記したステップＳ２５の処理における第１の共起関連総合値を第２の共起関連総合値とした場合の処理と同様であるため、その詳しい説明を省略する。
【００９８】
処理対象単語の意味内容を一意に決定できないと判定された場合（ステップＳ２９のＮＯ）、意味関係情報解析処理部３４は、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいて、上記した第２の共起関連総合値が算出された意味クラスの上位の意味クラスが存在する場合には、当該上位の意味クラスを特定する。
【００９９】
次に、共起関連処理部３６は、意味関係情報解析処理部３４によって特定された上位の意味クラスの第２の共起関連総合値を算出する（ステップＳ３０）。この上位の意味クラスの第２の共起関連総合値は、当該上位の意味クラスの下位の意味クラスの第２の共起関連総合値の例えば平均により算出される。つまり、例えば図７に示す意味クラス「食べもの」および「飲みもの」の上位の意味クラス「飲食物」の第２の共起関連総合値は、当該意味クラス「飲食物」の下位の意味クラス「食べもの」および「飲みもの」の第２の共起関連総合値の平均値とする。なお、この下位の意味クラス「食べもの」および「飲みもの」の第２の共起関連総合値は、上記したステップＳ２８において処理データＤＢ２３に格納されている。
【０１００】
共起関連処理部３６によって算出された上位の意味クラスの第２の共起関連総合値は、意味関係情報解析処理部３４を介して処理データＤＢ２３に格納される（ステップＳ３１）。
【０１０１】
次に、意味関係情報解析処理部３４は、処理データＤＢ２３に格納された意味クラスまたは上位の意味クラス毎の第２の共起関連総合値に基づいて、処理対象単語の意味内容を示す意味クラスを一意に決定できるか否かを判定する（ステップＳ３２）。このステップＳ３２の処理は、上記したステップＳ２９の処理と同様であるためその詳しい説明を省略する。
【０１０２】
処理対象単語の意味内容を一意に決定できないと判定された場合（ステップＳ３２のＮＯ）、意味関係情報解析処理部３４は、ステップＳ３２における判定処理において用いられる閾値、または、上記した第２の共起関連総合値の算出に用いられるインスタンス共起重みの値（重み付け設定値）等を変更する（ステップＳ３０）。
【０１０３】
ステップＳ３０の処理が実行されると、共起関連処理部３６は、変更されたインスタンス共起重みの値を用いて第２の共起関連総合値を算出し、上記したステップＳ３２の処理が実行される。このステップＳ３２の処理においては、ステップＳ３３において変更された閾値が用いられる。
【０１０４】
つまり、ステップＳ３２において処理対象単語の意味内容を示す意味クラスを一意に決定できると判定されるまでステップＳ３３の処理が繰り返し実行される。
【０１０５】
一方、ステップＳ３２において処理対象単語の意味内容を示す意味クラスを一意に決定できると判定された場合、意味関係情報解析処理部３４は、当該意味クラスを、処理対象単語を示すインスタンス（インスタンスＡ）に対応づけてオントロジー格納部２２に格納されているオントロジーに登録（記録）する（ステップＳ３４）。この場合、意味関係情報解析処理部３４は、オントロジーアクセス部３３を介して意味クラスをオントロジーに登録する。
【０１０６】
次に、意味関係情報解析処理部３４は、単語情報抽出処理部３２によって抽出された全ての単語について上記したステップＳ２１〜ステップＳ３４の処理が実行されたか否かを判定する（ステップＳ３５）。
【０１０７】
全ての単語について処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ３５のＮＯ）、上記したステップＳ２１に戻って処理が繰り返される。
【０１０８】
一方、全ての単語について処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ３５のＹＥＳ）、意味付け関連処理は終了される。
【０１０９】
なお、上記したステップＳ２１において処理対象単語を示すインスタンスに対応づけられている意味クラスを一意に決定できると判定された場合、上記したステップＳ３５の処理が実行される。
【０１１０】
また、上記したステップＳ２５およびステップＳ２９において処理対象単語の意味内容を示す意味クラスを一意に決定できると判定された場合、上記したステップＳ３４の処理が実行される。
【０１１１】
次に、図１０のフローチャートを参照して、上記した出力処理（図４に示すステップＳ３の処理）の処理手順の詳細について説明する。
【０１１２】
まず、情報整形部３７は、上記した図６Ａおよび図６Ｂに示す処理（意味付け関連処理）において意味関係情報解析処理部３４によって決定された意味が不明な単語（処理対象単語）の意味内容を示す意味クラスを、当該処理対象単語とともに当該意味関係情報解析処理部３４から受け取る。
【０１１３】
情報整形部３７は、受け取られた処理対象単語（意味が不明な単語）および当該単語の意味内容を示す意味クラスを例えばＸＭＬ形式等の出力形式に整形する（ステップＳ４１）。情報整形部３７は、整形された意味が不明な単語および意味クラスを情報出力部３８に渡す。
【０１１４】
情報出力部３８は、情報整形部３７によって整形された意味が不明な単語および意味クラス（情報整形部３７から渡された意味が不明な単語および意味クラス）を例えばユーザに対して画面表示（出力）する（ステップＳ４２）。これにより、ユーザは、入力文書の処理対象範囲における意味が不明な単語に関係付けられた意味内容（を示す意味クラス）を確認することができる。
【０１１５】
上記したように本実施形態においては、入力文書の処理対象範囲から抽出された意味が不明な単語と当該入力文書の処理対象範囲において共起関係にある単語を示すインスタンスであって、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいて意味クラスを一意に決定できるインスタンス（共起インスタンス）が特定される。本実施形態においては、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジーにおいて、特定された共起インスタンスに対応づけられている意味クラスに基づいて、当該意味が不明な単語の意味内容を示す意味クラスが決定される。
【０１１６】
この場合、本実施形態においては、共起インスタンスの各々に対応づけられている各意味クラスの数に基づいて、当該意味クラス毎の第１の共起関連総合値が算出され、意味が不明な単語の意味内容を示す意味クラスとして、当該算出された第１の共起関連総合値が最も高い意味クラスが決定される。
【０１１７】
また、本実施形態においては、意味クラス毎の第１の共起関連総合値によっては意味が不明な単語の意味クラスを一意に決定できない場合、入力文書の処理対象範囲における意味が不明な単語および当該単語と共起関係にある単語間の距離を示す近接値に基づいて第２の共起関連総合値が算出され、意味が不明な単語の意味内容を示す意味クラスとして、当該第２の共起関連総合値が最も高い意味クラスが決定される。
【０１１８】
また、本実施形態においては、意味クラス毎の第２の共起関連総合値によっては意味が不明な単語の意味クラスを一意に決定できない場合、当該意味クラスの上位の意味クラスの第２の共起関連総合値が算出され、意味が不明な単語の意味内容を示す意味クラスとして、当該第２の共起関連総合値が最も高い意味クラスが決定される。つまり、共起インスタンスの直接層の意味クラスに該当するものがない（つまり、意味が不明な単語の意味クラスを一意に決定できない）場合には上位の意味クラスに対応させる。
【０１１９】
本実施形態においては、意味が不明な単語を示すインスタンスに対応づけて上記したように決定された意味クラスがオントロジー格納部２２に格納されているオントロジーに登録される。これにより、本実施形態においては、意味が不明（未知）の単語に対して当該単語の意味内容（を示す意味クラス）を関係付けることが可能となる。
【０１２０】
なお、本実施形態においては、上記したように第１および第２の共起関連総合値に基づいて意味が不明な単語の意味内容を示す意味クラスが決定されるものとして説明したが、例えばオントロジーにおいて定義されている意味クラス間の共起関係を示す情報を予めオントロジー格納部２２に格納しておき、当該共起関係を示す情報に基づいて当該第１および第２の共起関連総合値に重み付けを行う構成であっても構わない。
【０１２１】
［第２の実施形態］
次に、図１１を参照して、本発明の第２の実施形態について説明する。図１１は、本実施形態に係る意味関係情報生成装置の主として機能構成を示すブロック図である。なお、前述した図２と同様の部分には同一参照符号を付してその詳しい説明を省略する。ここでは、図２と異なる部分について述べる。
【０１２２】
また、本実施形態に係る意味関係情報生成装置のハードウェア構成は、前述した第１の実施形態と同様であるため、適宜、図１を用いて説明する。
【０１２３】
本実施形態においては、入力文書中の意味が不明な単語に対して当該単語の意味を関係付ける際に、当該入力文書の種別（系種別）を示す文書系種別情報を利用する点が、前述した第１の実施形態とは異なる。
【０１２４】
図１１に示すように、意味関係情報生成装置３００は、情報入力部３０１、系種別情報処理部３０２、文書類似処理部３０３および意味関係情報解析処理部３０４を含む。本実施形態において、これらの各部３０１〜３０４は、図１に示すコンピュータ１０が外部記憶装置２０に格納されているプログラム２１を実行することにより実現されるものとする。このプログラム２１は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に予め格納して頒布可能である。
【０１２５】
また、意味関係情報生成装置３００は、系種別情報データベース（ＤＢ）２４およびオントロジー格納部２５を含む。本実施形態において、系種別情報ＤＢ２４およびオントロジー格納部２５は、例えば外部記憶装置２０に格納される。
【０１２６】
系種別情報ＤＢ２４には、文字列を含む複数の文書および当該文書の種別を示す文書系種別情報が対応づけて格納される。この系種別情報ＤＢ２４に格納される複数の文書の各々には、例えば意味関係情報生成装置３００において扱われた文書が含まれる。また、系種別情報ＤＢ２４に格納される複数の文書の各々に含まれる文字列には、当該文書のファイル名、作成者およびタイトル等の文字列が含まれる。
【０１２７】
オントロジー格納部２５には、単語を示すインスタンス、当該単語の意味内容を示す意味クラスおよび当該インスタンスと当該意味クラスとの関係を示す関係情報（当該インスタンスの意味を示す意味クラスを指し示す関係線）が対応づけて定義されたオントロジーが格納される。この関係情報は、前述した第１の実施形態におけるオントロジーにおいては単に「type」と定義されているが、本実施形態におけるオントロジーにおいては例えば「飲食系type」または「経済系type」のように定義される。この「飲食系type」または「経済系type」は、例えば飲食関係または経済関係の種別の文書の情報から得られたtypeの情報である。
【０１２８】
情報入力部３０１は、ユーザによって指定された文書および当該ユーザによって指定された処理対象範囲に加えて、当該文書の種別を示す文書系種別情報を入力する。この文書系種別情報は、例えばユーザによって指定された場合に入力される。また、文書系種別情報によって示される文書の種別には、例えば「飲食（関係）」または「経済（関係）」等が含まれる。なお、情報入力部３０１によって入力された文書には、当該文書のファイル名、作成者およびタイトル（等の文字列）が含まれる。
【０１２９】
系種別情報処理部３０２は、情報入力部３０１によって入力された文書（入力文書）と類似する文書に対応づけて系種別情報ＤＢ２４に格納されている文書系種別情報を取得する。この取得された文書系種別情報は、入力文書の種別を示す文書系種別情報として扱われる。
【０１３０】
系種別情報処理部３０２は、入力文書（の処理対象範囲）に含まれる複数の単語（文字列）の各々を示すインスタンスに対応づけられている意味クラスに基づいて、当該入力文書の種別を示す文書系種別情報を決定する。
【０１３１】
また、系種別情報処理部３０２は、入力文書および当該入力文書の種別を示す文書系種別情報を系種別情報ＤＢ２４に格納（記録）する。
【０１３２】
文書類似処理部３０３は、入力文書および系種別情報ＤＢ２４に格納されている文書の各々に基づいて、当該入力文書と類似する文書を、当該系種別情報ＤＢ２４に格納されている文書から選出する。文書類似処理部３０３は、例えば入力文所および系種別情報ＤＢ２４に格納されている文書に含まれるファイル名、作成者およびタイトル等の文字列に基づいて選出処理を実行する。
【０１３３】
意味関係情報解析処理部３０４は、前述した第１の実施形態における意味関係情報解析処理部３４の機能に加えて、入力文書の処理対象範囲において意味が不明な単語と共起関係にある単語を示すインスタンスのうち、入力文書の種別に応じたインスタンスを特定する機能を有する。この場合、意味関係情報解析処理部３０４は、入力文書の種別を示す文書系種別情報およびオントロジー格納部２５に格納されているオントロジーにおいて定義されている関係情報（例えば「飲食系type」または「経済系type」等）に基づいて特定処理を実行する。
【０１３４】
ここで、図１２は、系種別情報ＤＢ２４のデータ構造の一例を示す。図１２に示すように、系種別情報ＤＢ２４には、文書のファイル名、作成者、タイトル、種別（文書系種別情報）および系種別関連総合値が対応づけて格納される。なお、系種別関連総合値については後述する。
【０１３５】
図１２に示す例では、系種別情報ＤＢ２４には、ファイル名「飲食レポート」、作成者「坂本」、タイトル「飲食営業グループ」、種別「飲食」および系種別関連総合値「８０％」が対応づけて格納されている。これによれば、ファイル名が「飲食レポート」であり、作成者が「坂本」であり、タイトルが「飲食営業グループ」である文書の種別が「飲食」であることが示されている。
【０１３６】
また、系種別情報ＤＢ２４には、ファイル名「日本農業経済報告」、作成者「山見」、タイトル「経済産業省ＰＪ」、種別「経済」および系種別関連総合値「７０％」が対応づけて格納されている。これによれば、ファイル名が「日本農業経済報告」であり、作成者が「山見」であり、タイトルが「経済産業省ＰＪ」である文書の種別が「経済」であることが示されている。
【０１３７】
次に、図１３のフローチャートを参照して、本実施形態に係る意味関係情報生成装置３００の処理手順について説明する。
【０１３８】
意味関係情報生成装置３０においては、大別すると、図１３に示すステップＳ５１〜ステップＳ５４の処理が実行される。
【０１３９】
まず、意味関係情報生成装置３００においては、後述する前処理が実行される（ステップＳ５１）。
【０１４０】
次に、意味関係情報生成装置３００においては、後述する意味付け関連処理が実行される（ステップＳ５２）。
【０１４１】
意味関係情報生成装置３０においては、出力処理が実行される（ステップＳ５３）。この出力処理は、前述した第１の実施形態における出力処理（図４に示すステップＳ３の処理）と同様であるため、その詳しい説明を省略する。
【０１４２】
最後に、意味関係情報生成装置３００においては、後述する系種別情報記録処理が実行される（ステップＳ５４）。
【０１４３】
以下、上記した前処理、意味付け関連処理および系種別情報記録処理の詳細について説明する。
【０１４４】
まず、図１４のフローチャートを参照して、上記した前処理（図１３に示すステップＳ５１の処理）の処理手順の詳細について説明する。
【０１４５】
前処理においては、まず、情報入力部３０１は、ユーザによって指定された文書を入力する（ステップＳ６１）。情報入力部３０１によって入力された文書には、複数の単語（文字列）が含まれる。情報入力部３０１は、入力文書を単語情報抽出処理部３２および系種別情報処理部３０２に渡す。
【０１４６】
次に、情報入力部３０１は、入力文書中における処理対象範囲を入力する（ステップＳ６２）。この処理対象範囲は、入力文書を指定したユーザによって指定される。情報入力部３１は、入力された処理対象範囲（を示す情報）を単語情報抽出処理部３２および系種別情報処理部３０２に渡す。
【０１４７】
ここで、情報入力部３０１は、ユーザによって入力文書の種別が指定された場合には、当該入力文書の種別を示す文書系種別情報を入力する。情報入力部３０１によって入力文書の種別を示す文書系種別情報が入力された場合には、情報入力部３０１は、当該文書系種別情報を系種別情報処理部３０２に渡す。なお、文書系種別情報によって示される入力文書の種別には、例えば「飲食」または「経済」等が含まれる。
【０１４８】
単語情報抽出処理部３２は、情報入力部３１から渡された入力文書の処理対象範囲に対して文書構造解析および形態素解析等を行うことにより、当該入力文書の処理対象範囲から単語（群）を抽出する（ステップＳ６３）。
【０１４９】
次に、系種別情報処理部３０２は、情報入力部３０１から文書系種別情報が渡されたか、つまり、情報入力部３０１によって文書系種別情報が入力されたか否かを判定する（ステップＳ６４）。
【０１５０】
情報入力部３０１によって文書系種別情報が入力されていないと判定された場合（ステップＳ６４のＮＯ）、文書類似処理部３０３は、系種別情報ＤＢ２４に格納されている文書から入力文書と類似する文書（以下、類似文書と表記）を選出する処理を実行する（ステップＳ６５）。文書類似処理部３０３は、入力文書に含まれる単語（文字列）および系種別情報ＤＢ２４に格納されている複数の文書の各々に含まれる単語（文字列）に基づいて類似文書を選出する。具体的には、文書類似処理部３０３は、入力文書および系種別情報ＤＢ２４に格納されている文書のファイル名、作成者およびタイトル等に基づいて、当該文書間の類似性を解析する。なお、系種別情報ＤＢ２４に格納されている全ての文書について入力文書と類似しないと判定された場合、類似文書は選出されない。
【０１５１】
系種別情報処理部３０２は、文書類似処理部３０３によって類似文書が選出されたか否か（つまり、類似文書があるか否か）を判定する（ステップＳ６６）。
【０１５２】
類似文書があると判定された場合（ステップＳ６６のＹＥＳ）、系種別情報処理部３０２は、文書類似処理部３０３によって選出された類似文書に対応づけて系種別情報ＤＢ２４に格納されている文書系種別情報を取得する（ステップＳ６７）。ここで取得された文書系種別情報は、文書類似処理部３０３によって選出された類似文書の種別を示す。系種別情報処理部３０２は、取得された文書系種別情報を入力文書の種別を示す文書系種別情報として意味関係情報解析処理部３０４に渡す。
【０１５３】
意味関係情報解析処理部３０４は、単語情報抽出処理部３２によって抽出された単語群に関して、オントロジー格納部２２に格納されているオントロジー上のインスタンスおよび当該インスタンスに対応づけて定義されている意味クラスを取得する（ステップＳ６８）。なお、このステップＳ６８の処理は、前述した図５に示すステップＳ１４の処理と同様である。
【０１５４】
一方、類似文書がないと判定された場合（ステップＳ６６のＮＯ）、系種別情報処理部３０２は、入力文書の処理対象範囲に含まれる単語（つまり、単語情報抽出処理部３２によって抽出された単語）を示すインスタンスの中で、オントロジー格納部２５に格納されているオントロジーにおいて当該インスタンスに対応づけられている意味クラスを一意に決定できるインスタンスを特定する。
【０１５５】
系種別情報処理部３０２は、オントロジー格納部２５に格納されているオントロジー上の特定されたインスタンスに対応づけられている意味クラス毎に、当該意味クラスの系種別関連総合値を算出する（ステップＳ６９）。
【０１５６】
ここで、系種別関連総合値とは、入力文書の処理対象範囲において使用されている意味クラス（つまり、入力文書の処理対象範囲に含まれる単語を示すインスタンスに対応づけられている意味クラス）の密度を示す。
【０１５７】
系種別関連総合値は、例えばオントロジー格納部２５に格納されているオントロジー上の特定されたインスタンスに対応づけられている意味クラス毎に、（当該意味クラスの出現回数）／（当該特定されたインスタンスに対応づけられている全ての意味クラスの出現総数）により算出される。なお、この算出処理においては、表層表現が異なっても意味が同じ場合であれば、同じ意味クラスとして扱うものとする。
【０１５８】
次に、系種別情報処理部３０２は、系種別関連総合値が算出された意味クラスのうち、当該系種別関連総合値が最大の意味クラス（によって示される意味内容）を、入力文書の種別を示す文書系種別情報として決定する（ステップＳ７０）。
【０１５９】
ステップＳ７０の処理が実行されると、上記したステップＳ６８の処理が実行される。なお、ステップＳ７０の処理において決定された文書系種別情報は、入力文書の種別を示す文書系種別情報として意味関係情報解析処理部３０４に渡される。
【０１６０】
また、上記したステップＳ６４において情報入力部３０１によって文書系種別情報が入力されたと判定された場合、ステップＳ６８の処理が実行される。なお、情報入力部３０１によって入力された文書系種別情報は、意味関係情報解析処理部３０４に渡される。
【０１６１】
なお、以下に説明する意味付け関連処理においては、上記したように情報入力部３０１によって入力された文書系種別情報、ステップＳ６７の処理において取得された文書系種別情報またはステップＳ７０の処理において決定された文書系種別情報が入力文書の種別を示す文書系種別情報として用いられる。
【０１６２】
次に、上記した意味付け関連処理（図１３に示すステップＳ５２の処理）について説明する。ここでは、前述した第１の実施形態における意味付け関連処理（図６Ａおよび図６Ｂに示す処理）と異なる点について主に述べる。また、適宜、前述した図６Ａおよび図６Ｂを用いて説明する。
【０１６３】
本実施形態における意味付け関連処理においては、まず、前述した図６Ａに示すステップＳ２１の処理が実行される。
【０１６４】
ステップＳ２１の処理において処理対象単語を示すインスタンスに対応づけられている意味クラスを一意に決定できないと判定された場合、ステップＳ２２の処理が実行される。
【０１６５】
このステップＳ２２の処理において、意味関係情報解析処理部３０４は、入力文書の処理対象範囲において意味が不明な単語と共起関係にある単語を示すインスタンスのうち、上記した前処理において系種別情報処理部３０２から渡された文書系種別情報によって示される入力文書の種別に応じたインスタンスを特定する。
【０１６６】
意味関係情報解析処理部３０４は、オントロジー格納部２５に格納されているオントロジーにおいて定義されている関係情報（例えば、「飲食系type」または「経済系type」等）を参照してインスタンスを特定する。具体的には、文書系種別情報によって示される入力文書の種別が「飲食」である場合には、オントロジー格納部２５に格納されているオントロジーにおいて「飲食系type」が対応づけて定義されているインスタンスのみが特定される。
【０１６７】
上記したようにステップＳ２２の処理が実行されると、図６Ａおよび図６Ｂに示すステップＳ２３以降の処理が実行されることにより、意味付け関連処理が終了される。
【０１６８】
このように、本実施形態における意味付け関連処理においては、入力文書の種別を示す文書系種別情報およびオントロジー上に定義されている関係情報に基づいて、ステップＳ２２において特定されるインスタンスを限定することにより、意味が不明な単語に関係付けられる可能性のある意味クラス（の候補）を限定することができる。
【０１６９】
次に、図１５のフローチャートを参照して、上記した系種別情報記録処理（図１３に示すステップＳ５４の処理）の処理手順の詳細について説明する。
【０１７０】
系種別情報記録処理においては、まず、系種別情報処理部３０２は、入力文書に含まれる単語を示すインスタンスの中で、オントロジー格納部２５に格納されているオントロジーにおいて当該インスタンスに対応づけられている意味クラスを一意に決定できるインスタンスを特定する。
【０１７１】
次に、系種別情報処理部３０２は、オントロジー格納部２５に格納されているオントロジー上の特定されたインスタンスに対応づけられている意味クラス毎に、各意味クラスの系種別関連総合値を算出する（ステップＳ８１）。
【０１７２】
なお、この系種別関連総合値の算出処理は、上記した図１４に示すステップＳ６９の処理と同様であるためその詳しい説明を省略する。また、この系種別関連総合値の算出処理においては、既にオントロジー格納部２５に格納されているオントロジーにおいて定義されているインスタンスに対応づけられている意味クラスとともに、上記した意味付け関連処理において意味が不明な単語を示すインスタンスに対応づけてオントロジーに定義（登録）された意味クラスも用いられる。
【０１７３】
次に、系種別情報処理部３０２は、系種別関連総合値が算出された意味クラスのうち、当該系種別関連総合値が最大の意味クラス（によって示される意味内容）を、入力文書の種別（を示す文書系種別情報）として決定する（ステップＳ８２）。
【０１７４】
系種別情報処理部３０２は、入力文書および当該入力文書の種別を示す文書系種別情報（ステップＳ８２において決定された文書系種別情報）を、系種別情報ＤＢ２４に格納する（ステップＳ８３）。系種別情報ＤＢ２４に格納される入力文書には、当該入力文書のファイル名、作成者およびタイトル等が含まれる。また、系種別情報ＤＢ２４には、上記した図１２に示すように、ステップＳ８１において算出された系種別関連総合値が格納されてもよい。
【０１７５】
上記したように本実施形態においては、入力文書中の意味が不明な単語に対して当該単語の意味を関係付ける際に、ユーザによって指定された当該入力文書の種別を示す文書系種別情報を利用して、当該単語に関係付けられる可能性のある意味クラスを限定することで、当該意味が不明な単語に当該単語の意味を関係付ける処理の精度を向上させることが可能となる。
【０１７６】
また、本実施形態においては、入力文書の種別を示す文書系種別情報がユーザによって指定されていない場合であっても、入力文書の類似文書を選出することによって、当該入力文書の類似文書に対応づけて系種別情報ＤＢ２４に格納されている文書系種別情報を用いることが可能となる。
【０１７７】
また、本実施形態においては、系種別情報ＤＢ２４に入力文書の類似文書が存在しない場合であっても、当該入力文書に含まれる単語を示すインスタンスにオントロジー上において対応づけられている意味クラスに基づいて当該入力文書の種別を示す文書系種別情報を決定し、当該文書系種別情報を利用することができる。
【０１７８】
また、本実施形態においては、入力文書および当該入力文書の種別を示す文書系種別情報が系種別情報ＤＢ２４に格納（蓄積）されるため、これらを他の文書に対する処理において利用することが可能となる。
【０１７９】
なお、本願発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組合せてもよい。  
【符号の説明】
【０１８０】
１０…コンピュータ、２０…外部記憶装置、２２、２５…オントロジー格納部、２３…処理データデータベース、２４…系種別情報データベース、３０，３００…意味関係情報生成装置、３１，３０１…情報入力部、３２…単語情報抽出処理部、３３…オントロジーアクセス部、３４，３０４…意味関係情報解析処理部、３５…近接処理部、３６…共起関連処理部、３７…情報整形部、３８…情報出力部、３０２…系種別情報処理部、３０３…文書類似処理部。
【図１】
2011060214.tif 000003
【図２】
2011060214.tif 000004
【図３】
2011060214.tif 000005
【図４】
2011060214.tif 000006
【図５】
2011060214.tif 000007
【図６Ａ】
2011060214.tif 000008
【図６Ｂ】
2011060214.tif 000009
【図７】
2011060214.tif 000010
【図８】
2011060214.tif 000011
【図９】
2011060214.tif 000012
【図１０】
2011060214.tif 000013
【図１１】
2011060214.tif 000014
【図１２】
2011060214.tif 000015
【図１３】
2011060214.tif 000016
【図１４】
2011060214.tif 000017
【図１５】
2011060214.tif 000018