(57)【要約】      （修正有）【課題】多義語の曖昧性解消に適した高精度の連想語に基づき連想概念辞書を作成し、件数数や品質方針などのパラメータに応じて学習データを収集可能とする。【解決手段】連想概念辞書１０は、評価語の分類されるべき語義のカテゴリを表す分類ラベル語と該評価語との組合せから被験者が連想する連想語を収集し、収集された連想語を評価語と分類ラベル語と併せて保持する。連想語インデックス作成手段１２は、連想概念辞書の評価語および分類ラベル語を含む文を、電子文書群を集積したコーパス１１から抽出し、抽出文における連想語の有無を評価語および分類ラベル語のペア毎に示す連想語インデックスを作成し、ＤＢ１３に保存する。学習データ収集手段１４は、前記インデックスに基づき評価語と分類ラベル語と連想語とを含む文をコーパス１１から収集し、ＤＢ１５に保存する。【選択図】図１
2011164717.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の意味を持つ多義語を評価語とし、該評価語の曖昧性を解消するための学習データを収集する学習データ収集システムであって、
評価語の分類されるべき語義のカテゴリを表す分類ラベル語と評価語との組合せから被験者が連想する連想語を、評価語および分類ラベル語と併せて保持する連想概念辞書と、
該連想概念辞書に保持された評価語と分類ラベル語と連想語とを含む文を、文章データを集積したコーパスから収集する学習データ収集手段と、
を備えることを特徴とする学習データ収集システム。
【請求項２】
複数の意味を持つ多義語を評価語とし、該評価語の曖昧性を解消するための学習データを収集する学習データ収集システムであって、
評価語の分類されるべき語義のカテゴリを表す分類ラベル語から被験者が連想する連想語を、評価語および分類ラベル語と併せて保持する連想概念辞書と、
該連想概念辞書の評価語および分類ラベル語を含む文を、文章データを集積したコーパスから抽出し、該抽出文における連想語の有無を評価語および分類ラベル語のペア毎に示すインデックスを作成するインデックス作成手段と、
該インデックスに基づき評価語と分類ラベル語と連想語とを含む文を、前記コーパスから収集する学習データ収集手段と、
を備えることを特徴とする学習データ収集システム。
【請求項３】
複数の意味を持つ多義語を評価語とし、該評価語の曖昧性を解消するための学習データを収集する学習データ収集システムであって、
評価語の分類されるべき語義のカテゴリを表す分類ラベル語と評価語との組合せから被験者が連想する連想語を、評価語および分類ラベル語と併せて保持する連想概念辞書と、
該連想概念辞書の評価語および分類ラベル語を含む文を、文章データを集積したコーパスから抽出し、該抽出文における連想語の有無を評価語および分類ラベル語のペア毎に示すインデックスを作成するインデックス作成手段と、
該インデックスに基づき評価語と分類ラベル語と連想語とを含む文を、前記コーパスから収集する学習データ収集手段と、
を備えることを特徴とする学習データ収集システム。
【請求項４】
前記学習データ収集手段は、件数・品質のパラメータに応じて学習データを収集することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の学習データ収集システム。
【請求項５】
複数の意味を持つ多義語を評価語とし、該評価語の曖昧性を解消するための学習データを収集する学習データ収集方法であって、
辞書作成手段が、評価語の分類されるべき語義のカテゴリを表す分類ラベル語と評価語との組合せから被験者が連想する連想語を、評価語および分類ラベル語と併せて連想概念辞書に保持させる連想概念辞書作成ステップと、
学習データ収集手段が、連想概念辞書に保持された評価語と分類ラベル語と連想語とを含む文を、文章データを集積したコーパスから収集する学習データ収集ステップと、
を有することを特徴とする学習データ収集方法。
【請求項６】
複数の意味を持つ多義語を評価語とし、評価語の分類されるべき語義のカテゴリを表す分類ラベル語と分類ラベル語から被験者が連想する連想語を評価語と併せて保持する連想概念辞書を用いて、評価語の曖昧性を解消するための学習データを収集する学習データ収集方法であって、
インデックス作成手段が、連想概念辞書の評価語および分類ラベル語を含む文を、文章データを集積したコーパスから抽出し、該抽出文における連想語の有無を評価語および分類ラベル語のペア毎に示すインデックスを作成するインデックス作成ステップと、
学習データ収集手段が、前記インデックスに基づき評価語と分類ラベル語と連想語とを含む文を前記コーパスから収集する学習データ収集ステップと、
を有することを特徴とする学習データ収集方法。
【請求項７】
複数の意味を持つ多義語を評価語とし、該評価語の曖昧性を解消するための学習データを収集する学習データ収集方法であって、
辞書作成手段が、評価語の分類されるべき語義のカテゴリを表す分類ラベル語と該評価語との組合せから被験者が連想する連想語を収集し、収集された連想語を評価語および分類ラベル語と併せて保持する連想概念辞書作成ステップと、
インデックス作成手段が、連想概念辞書の評価語および分類ラベル語を含む文を、文章データを集積したコーパスから抽出し、該抽出文における連想語の有無を評価語および分類ラベル語のペア毎に示すインデックスを作成するインデックス作成ステップと、
学習データ収集手段が、前記インデックスに基づき評価語と分類ラベル語と連想語とを含む文を前記コーパスから収集する学習データ収集ステップと、
を有することを特徴とする学習データ収集方法。
【請求項８】
前記学習データ収集ステップは、件数・品質のパラメータに応じて学習データを収集することを特徴とする請求項５〜７のいずれか１項に記載の学習データ収集方法。
【請求項９】
請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の学習データ収集システムとしてコンピュータを機能させるための学習データ収集プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然言語処理において多義語の曖昧性を解消させるための学習データを収集する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電子化されたデータが増加するに従って、そこからの情報抽出などを応用する自然言語処理への期待は一層大きなものとなっている。コンピュータで自然言語を処理する際に、多義語の曖昧性解消は様々なアプローチからの研究がなされている。
【０００３】
この曖昧性解消とは，複数の意味を持つ多義語（曖昧語）に対して、電子文書中の文脈上における正しい意味を選択することをいう。例えば、「針」という語は意味に応じて、「裁縫の針」、「時計の針」、「釣りの針」などに分類することができる。ここでの曖昧性解消は、「暗い場所で針の穴に糸を通すのは難しい。」のような文に対して、この「針」は「裁縫の針」と判定することを意味する。
【０００４】
この判定を行うシステムを構築するためには、表１に示すように、評価する対象の多義語、即ち評価語を含む各文で該評価語が如何なる意味で用いられているのかを示すラベルと、該ラベルを付した文とを学習データとして多数収集する必要がある。
【０００５】
【表１】
2011164717.tif 000003
【０００６】
このような曖昧性解消のための学習データ群を収集する方法としては、非特許文献１．２が知られている。非特許文献１では、人手で各文にラベルづけしたデータのみが用いられている。
【０００７】
非特許文献２では、連想概念辞書とコーパス（自然言語の文章を構造化し大規模に収集したもの）を用いて、学習データ群を収集する方法が示されている。この連想概念辞書は、図５に示すように、評価語「Ｗ1，Ｗ2，Ｗ3」のそれぞれに対して、評価語がどのような文脈で使われているかを表す分類ラベル語が設定されている。
【０００８】
ここでは評価語「Ｗ1」について分類ラベル語「Ｃ11，Ｃ12，Ｃ13」が示されている。この分類ラベル語を被験者に提示し、該分類ラベル語から連想される連想語を収集する。図５の連想概念辞書によれば、分類ラベル語Ｃ11を被験者に提示した際、該分類ラベル語Ｃ11から連想される連想語として、「Ａ111，Ａ112，Ａ113」が得られたことが示されている。
【０００９】
図６は、連想概念辞書のデータ構造例を示している。ここでは「針」という評価語に対して、「裁縫」、「時計」、「釣り」、「注射器」、「東洋医学」、「ピアス」という６つの分類ラベル語があり、「裁縫」という分類ラベル語に対して「道具」、「縫い針」、「針穴」などの連想語が保持されている。そして、評価語、分類ラベル語、連想語を含む文を、コーパス内を探索することで学習データ群が収集されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】村田真樹，内山将夫，内元清貴，馬青，井佐原均，”ＳＥＮＳＥＶＡＬ２Ｊ辞書タスクでのＣＲＬの取り組み−日本語単語の多義性解消における種々の機械学習手法と素性の比較−”  自然言語処理  Ｖｏｌ．１０，Ｎｏ３，２００３
【非特許文献２】堤田恭太，岡本潤，内山清子，石崎俊，”連想概念辞書とコーパスを組み合わせる曖昧性解消法”，情報科学技術フォーラム（ＦＩＴ），情報処理学会（ＩＰＳＪ），ＦＩＴ２００７予稿集  ｐｐ．１５１−１５２，２００７年９月
【非特許文献３】甲斐睦郎，船川利広，”語彙指導の方法”，光村図書  １９９６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
現在、学習データの収集方法は、非特許文献１に示すように、文に対して人手で評価語のカテゴリを表すラベルを付与したデータを利用することが主流となっている。この方法によれば、カテゴリに関するデータであることを人が判定するので、質の高い学習データが得られる反面、大量の学習データは収集し難く、学習データと出典が異なるデータに適用する場合などに分類精度が低下するおそれがあった。
【００１２】
そこで、非特許文献２に示すように、連想概念辞書とコーパスを用いて、学習データを収集する方法が提案されているものの、分類ラベル語（例えば、裁縫など）を被験者に示して連想語を収集するため、該分類ラベル語「裁縫」とは関連するが評価語「針」と無関係な語も、連想語として収集されるおそれがある。
【００１３】
また、非特許文献２の学習データ収集は、データ数を重視するのであれば連想語を少なくとも１つ含む文を検索し、品質を重視するのであれば連想語を２つあるいはそれ以上含む文を検索することとなるため、どのような方針で学習データを収集するかを予めパラメータとして決めておく必要がある。したがって、重視するデータ数あるいは品質の方針、即ちパラメータを変更する際には最初から学習データの収集をやり直さなければならないおそれもある。
【００１４】
本発明は、上述のような従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、曖昧性解消に適した高精度の連想語を収集し、パラメータに応じて学習データを収集可能な技術の提供を解決課題としている。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
そこで、本発明の一態様は評価語と分類ラベル語とから被験者が連想する連想語を収集し、本発明の他の態様はコーパスからの抽出文における連想語の有無を示すインデックスを作成する。本発明のさらに他の態様は、評価語と分類ラベル語とから被験者が連想する連想語を収集し、かつコーパスからの抽出文における連想語の有無を示すインデックスを作成する。このインデックスに基づきコーパスから連想語を含む学習データが収集される。
【００１６】
本発明の学習データ収集システムの一態様は、評価語の分類されるべき語義のカテゴリを表す分類ラベル語と評価語との組合せから被験者が連想する連想語を、評価語および分類ラベル語と併せて保持する連想概念辞書と、該連想概念辞書に保持された評価語と分類ラベル語と連想語とを含む文を、文章データを集積したコーパスから収集する学習データ収集手段と、を備える。
【００１７】
前記システムの他の態様は、評価語の分類されるべき語義のカテゴリを表す分類ラベル語から被験者が連想する連想語を、評価語および分類ラベル語と併せて保持する連想概念辞書と、該連想概念辞書の評価語および分類ラベル語を含む文を、文章データを集積したコーパスから抽出し、該抽出文における連想語の有無を評価語および分類ラベル語のペア毎に示すインデックスを作成するインデックス作成手段と、該インデックスに基づき評価語と分類ラベル語と連想語とを含む文を、前記コーパスから収集する学習データ収集手段と、を備える。
【００１８】
前記システムのさらに他の態様は、評価語の分類されるべき語義のカテゴリを表す分類ラベル語と評価語との組合せから被験者が連想する連想語を、評価語および分類ラベル語と併せて保持する連想概念辞書と、該連想概念辞書の評価語および分類ラベル語を含む文を、文章データを集積したコーパスから抽出し、該抽出文における連想語の有無を評価語および分類ラベル語のペア毎に示すインデックスを作成するインデックス作成手段と、該インデックスに基づき評価語と分類ラベル語と連想語とを含む文を、前記コーパスから収集する学習データ収集手段と、を備える。
【００１９】
本発明の学習データ収集方法の一態様は、辞書作成手段が、評価語の分類されるべき語義のカテゴリを表す分類ラベル語と評価語との組合せから被験者が連想する連想語を、評価語および分類ラベル語と併せて連想概念辞書に保持させる連想概念辞書作成ステップと、学習データ収集手段が、連想概念辞書に保持された評価語と分類ラベル語と連想語とを含む文を、文章データを集積したコーパスから収集する学習データ収集ステップと、を有する。
【００２０】
前記方法の他の態様は、評価語の分類されるべき語義のカテゴリを表す分類ラベル語と分類ラベル語から被験者が連想する連想語を評価語と併せて保持する連想概念辞書を用いる。ここではインデックス作成手段が、連想概念辞書の評価語および分類ラベル語を含む文を、文章データを集積したコーパスから抽出し、該抽出文における連想語の有無を評価語および分類ラベル語のペア毎に示すインデックスを作成するインデックス作成ステップと、学習データ収集手段が、前記インデックスに基づき評価語と分類ラベル語と連想語とを含む文を前記コーパスから収集する学習データ収集ステップと、を有する。
【００２１】
前記方法のさらに他の態様は、辞書作成手段が、評価語の分類されるべき語義のカテゴリを表す分類ラベル語と該評価語との組合せから被験者が連想する連想語を収集し、収集された連想語を評価語および分類ラベル語と併せて保持する連想概念辞書作成ステップと、インデックス作成手段が、連想概念辞書の評価語および分類ラベル語を含む文を、文章データを集積したコーパスから抽出し、該抽出文における連想語の有無を評価語および分類ラベル語のペア毎に示すインデックスを作成するインデックス作成ステップと、学習データ収集手段が、前記インデックスに基づき評価語と分類ラベル語と連想語とを含む文を前記コーパスから収集する学習データ収集ステップと、を有する。
【００２２】
なお、本発明は、前記各システムとしてコンピュータを機能させるための学習データ収集プログラムの態様としてもよい。このプログラムは、記録媒体に記録した態様やネットワークを利用した態様などで提供できる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、評価語と分類ラベル語とから連想される連想語の収集により、曖昧性解消に適した高精度の連想語に基づき連想概念辞書を作成できる。また、連想語の有無を示すインデックスの作成により、学習データ数や品質方針などのパラメータに応じて学習データを収集できる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の実施形態に係る学習データ収集システムのブロック図。
【図２】同  ハードウェア構成図。
【図３】同  連想語収集のフロー図。
【図４】同  連想語インデックスの作成フロー図。
【図５】連想概念辞書のデータ構造図。
【図６】連想概念辞書の具体例を示す模式図。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
図１および図２に基づき本発明の実施形態に係る学習データ収集システムを説明する。このシステム１は、コンピュータで自然言語処理をするにあたって、複数の意味を持つ多義語（曖昧語）の曖昧性解消、即ち正しい意味を選択するための判定に用いる学習データ群を収集する。ここでは連想概念辞書とコーパスとを利用し、品質の高い学習データ群を収集する。なお、判定対象の多義語を評価語として説明する。
【００２６】
具体的には、前記システム１は、コンピュータにより構成され、図２に示すように、通常のコンピュータのハードウェアリソース、例えばＲＯＭ２，ＲＡＭ３，ＣＰＵ４，通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）５、ハードディスクドライブ装置６，記録媒体駆動装置７などを備えている。このハードウェアリソースとソフトウェアリソース（ＯＳ，アプリケーションなど）との協働の結果、前記システム１は、図１に示すように、辞書作成手段９，連想概念辞書１０，コーパス１１，連想語インデックス作成手段１２，連想語インデックスＤＢ１３，学習データ収集手段１４，曖昧性解消用学習データＤＢ１５を実装する。
【００２７】
この連想概念辞書１０とコーパス１１と各ＤＢ１３．１５とは、ハードディスクドライブ装置６あるいはＲＡＭ（メモリ）３などの保存手段・記憶手段に構築されているものとする。ここで連想概念辞書１０は、辞書作成手段９を通じて収集された分類ラベル語および連想語を評価語と関連付けて保持している。すなわち、連想概念辞書１０には、評価語が文脈中で用いられている態様に応じて異なる意味を示しているか否かを示す分類ラベル語と、該評価語との組合せから被験者が連想する連想語とが評価語と併せて保持されている。この評価語は分類する多義語を示し、分類ラベル語は分類されるべき評価語の語義のカテゴリを示している。
【００２８】
この連想語は、辞書作成手段９が評価語と分類ラベル語とを被験者に提示することで収集されるため、非特許文献２のように、分類ラベル語とは関連するものの、評価語とは無関係な語は連想語として収集されることはなく、その結果、連想概念辞書１０には評価語の曖昧性解消に適した高精度の連想語が保持される。
【００２９】
コーパス（ｃｏｒｐｕｓ）１１は、自然言語処理の研究に用いるため、自然言語の文章を構造化し、大規模に集積している。このコーパス１１は、例えば新聞記事データから得られる文章をデータ化し、各文に対して文ＩＤを付与することにより作成されている。
【００３０】
連想語インデックス作成手段１２は、学習データ収集の際にコーパス１１の保持データに対する連想語インデックスを作成する。すなわち、連想概念辞書１０の評価語と分類ラベル語とを含む各文をコーパス１１から抽出し、該各抽出文における連想語の有無を評価語および分類ラベル語のペア毎に示す前記インデックスを作成する。作成された前記インデックスは、前記ＤＢ１３に保存される。
【００３１】
学習データ収集手段１４には、必要な学習データの件数・品質を指定するパラメータが設定され、前記ＤＢ１３の前記インデックスに基づき該パラメータに応じた学習データ群を収集する。ここでは前記ＤＢ１３の前記インデックスに格納された評価語・分類ラベル語・連想語を含む文をコーパス１１内から探索し、探索結果を学習データ群とする。
【００３２】
このとき前記インデックスには、コーパス１１からの抽出文に対して評価語および分類ラベル語ごとに連想語の有無が示されているため、前記パラメータに応じた学習データ群を容易に収集できる。したがって、前記パラメータを変更しても、非特許文献２のように、連想語の収集をやり直す必要はなく、変更後のパラメータに応じた学習データ群を迅速に収集できる。
【００３３】
ここで収集された学習データ群は、前記ＤＢ１５に保存され、例えば対話システム、翻訳システムや検索エンジンなどで多義語の曖昧性解消に利用される。以下、前記システム１の処理内容を、連想概念辞書１０の作成と前記インデックスの作成とを中心に説明する。
【００３４】
≪連想概念辞書１０の作成≫
連想概念辞書１０の作成処理は辞書作成手段９が担当する。ここでは辞書作成手段９は、自然言語処理のタスク（例えば対話システム、翻訳システムや検索エンジンのキーワードマッチングなど）に応じて多義語、即ち評価語を、例えば非特許文献３に示す「小学校の学習語彙」などを基準に収集し、評価語と分類ラベル語の組合せを被験者に提示する。例えば評価語「針」と分類ラベル語「裁縫の針」・「時計の針」とを被験者に提示する。この評価語と分類ラベル語との組合せから被験者が連想する連想語を収集し、収集した連想語は連想概念辞書１０に評価語および分類ラベル語と関連付けて保持される（連想概念辞書作成ステップ）。
【００３５】
図３に基づき連想概念辞書１０の作成ステップを説明する。ここでは評価語Ｗiに対しては、Ｊ（ｉ）個の分類ラベル語が存在するものとし、該分類ラベル語を「Ｃi1，Ｃi2，・・・，Ｃij(i)」と表している。
【００３６】
まず、処理が開始されると、前記基準に基づき評価語「Ｗ1，Ｗ2，Ｗ3，・・・ＷN」を収集し（Ｓ０１）、「ｉ＝１，２，．．．Ｎ」とする（Ｓ０２）。その後に評価語Ｗiに対して、分類ラベル語「Ｃi1，Ｃi2，・・・，Ｃij(i)」を定める（Ｓ０３）。ここで「ｉ＝Ｎ」の成立が成立すれば、Ｓ０５に進む一方、成立しなければ、Ｓ０２に戻ってＳ０３の処理を繰り返す（Ｓ０４）。したがって、Ｓ０３の処理は、評価語Ｗiの分類ラベル語「Ｃij(i)」がすべて定められるまで繰り返される。
【００３７】
つぎに「ｉ＝１，２，．．．，Ｎ」および「ｊ＝１，２，．．．，ｊ（ｉ）」として（Ｓ０５．Ｓ０６）、連想語Ｗｉと分類ラベル語Ｃijとを被験者に提示し、該被験者が両語Ｗｉ．Ｃijから連想する連想語「Ａij1，Ａij2，．．．，Ａij(i)」を収集する（Ｓ０７）。ここで「ｊ＝ｊ（ｉ）」が成立すれば、Ｓ０９に進む一方、成立しなければＳ０６に戻って、Ｓ０７の連想語「Ａij(i)」の収集が再開される（Ｓ０８）。また、「ｉ＝Ｎ」が成立すれば、処理を終了する一方、成立しなければＳ０５に戻って、同様に連想語Ａij(i)の収集が再開される（Ｓ０９）。
【００３８】
したがって、Ｓ０７の処理は、評価語Ｗiと分類ラベル語「Ｃij(i)」の組合せに対するすべての連想語「Ａij(i)」が収集されるまで繰り返され、その結果、それぞれの組合せが連想概念辞書１０に関連付けて保持される。
【００３９】
≪連想語インデックスの作成≫
連想語インデックス作成手段１２は、連想概念辞書１０を参照して評価語および分類ラベル語を取得する。この評価語および分類ラベル語に基づきコーパス１１内を探索し、該両語を含む各文を抽出する。この各抽出文が連想概念辞書１０のどの連想語を含むかを調査し、該調査結果に基づき抽出文毎に各連想語を含むか否かを示すフラグを立て、連想語インデックスを作成する（連想語インデックス作成ステップ）。
【００４０】
図４に基づき前記インデックスの作成ステップを説明する。ここではコーパス１１に含まれるすべての文には、「文ＩＤ＝１，２，３，．．．ｎ」が付与されているものとする。まず、処理が開始されると、「ｉ＝１，２，．．．，Ｎ」および「ｊ＝１，２，．．．ｊ（ｉ）」として（Ｓ１１．Ｓ１２）、評価語Ｗiおよび分類ラベル語「Ｃij(i)」を含む各文をコーパス１０から抽出し、該各抽出文の文ＩＤを求める（Ｓ１３）。この抽出後に連想語インデックスに対して、評価語Ｗiと分類ラベル語「Ｃij(i)」とを含む前記各抽出文の文ＩＤを記録する（Ｓ１４）。
【００４１】
この記録後に前記各抽出文に対して、連想語「Ａij1，Ａij2，．．．，Ａij(i)」のいずれが含まれているかを調査し、該調査結果に従って前記インデックス上で、前記抽出文毎に対応する連想語のフラグを立てる（Ｓ１５）。ここで「ｊ＝ｊ（ｉ）」が成立すれば、Ｓ１７に進む一方、成立しなければＳ１２に戻って、Ｓ１３〜Ｓ１５の処理が再開される（Ｓ１６）。また、「ｉ＝Ｎ」が成立すれば、処理を終了する一方、成立しなければＳ１１に戻って、同様にＳ１２〜Ｓ１６の処理が再開される（Ｓ１７）。
【００４２】
したがって、Ｓ１３〜Ｓ１４の処理は、評価語Ｗiおよびと分類ラベル語「Ｃij(i)」を含むコーパス１０のすべての文に対して、連想語「Ａij1，Ａij2，．．．，Ａij(i)」のフラグが立てられるまで繰り返され、これにより前記インデックスが作成され、前記ＤＢ１３に保存される。
【００４３】
【表２】
2011164717.tif 000004
【００４４】
表２は、前記ＤＢ１３に保存される前記インデックス例を示している。ここでは評価語「針」および分類ラベル語「裁縫」を含む文として、「文ＩＤ＝１，２，３」の各文が存在することが示されている。また、表２の前記インデックスには、連想語１〜３のいずれを含むか示すフラグを「○」印で示している。このフラグによれば、連想語１を含む文には「文ＩＤ＝１，３」の文が該当し、連想語２を含む文には「文ＩＤ＝１，２」の文が該当し、連想語３を含む文には「文ＩＤ＝３」の文が該当することが示されている。
【００４５】
表２の前記インデックス例に基づく学習データ群の収集を説明すれば、学習データ収集手段１４に対しては、学習データの件数・品質のパラメータとして、いくつ以上の連想語を含む文を学習データとして収集するのかの指定が設定されている。
【００４６】
ここで学習データ収集手段１４は、前記パラメータに応じた学習データ群を、前記インデックスを参照してコーパス１１内から収集する（学習データ収集ステップ）。このとき前記インデックスには、連想語１〜３のいずれを含むか示すフラグが示されているため、例えば連想語を１つ以上含む文という条件であれば「文ＩＤ＝１，２，３」の文、あるいは連想語を二つ以上含む文という条件であれば「文ＩＤ＝１，３」の文というように、学習データ群を構成する各文が収集され、前記ＤＢ１５に保存される。このような前記システム１の作用効果を詳述する。
【００４７】
≪学習データ収集システム１の作用効果≫
（１）連想概念辞書１０の高精度化
前記システム１によれば、評価語と分類ラベル語との組合せを被験者に提示し、該両語から被験者が連想する連想語が収集されることから、より曖昧性解消に適した高精度の連想語を収集して連想概念辞書１０を作成することできる。
【００４８】
すなわち、分類したい評価語Ｗiと、その分類されるべき語義のカテゴリを表す分類ラベル語「Ｃij(i)」とが同時に被験者に提示される。したがって、分類ラベル語「Ｃij(i)」のみを提示する非特許文献２と比較すれば、例えば分類ラベル語「裁縫」とは関連するが、評価語「針」とは関連しない連想語（Ａij(i)）を連想概念辞書１０から排除することができる。この意味で連想概念辞書１０の保持データが高精度化され、学習データ群の品質向上に貢献することができる。
【００４９】
（２）パラメータに応じた学習データ群の収集
前記システム１によれば、連想概念辞書１０とコーパス１１とから学習データ群を収集するにあたって、表２のような連想語インデックスを作成しておくことにより、学習データの件数・品質の方針、即ちパラメータに応じた学習データ群が収集できる。
【００５０】
詳細を説明すれば、システム利用者の保有データ、即ちコーパス１１内のデータ数が少量であれば、前記システム１の扱える単語数が少なくなるので精度が低下する傾向がある。そこで、非特許文献２に示すように、データ数を増加させるために連想語が含まれていれば学習データに用いるというアプローチが採られている。
【００５１】
ところが、学習データに連想語がどれくらい含まれていればよいかは考慮されておらず、もともと大規模なコーパスのデータから抽出する場合には、必要な連想語数を増やしても十分なデータが確保できるものの、そうでない場合にはパラメータを緩める必要が生じる。そこで、Ｓ１５の調査結果、即ち連想語をフラグで管理する前記インデックスを作成し、システム利用者の保有データ数などの条件に基づくパラメータに応じた学習データ群の収集を容易にさせている。また、前記インデックスには、連想語がフラグで管理されているため、前記パラメータが変更されても、連想語の収集をやり直す必要が無く、変更後のパラメータに応じた学習データ群を迅速に収集することができる。このパラメータ変更後は前記ＤＢ１５の保存データが更新される。
【００５２】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、各請求項に記載された範囲内で変形して実施することができる。例えば前記インデックスの作成は、必ずしも行う必要はなく、連想概念辞書１０の作成のみでもよい。この場合には前記インデックスを利用して学習データ群を収集できないものの、高精度の連想概念辞書１０が作成されるため、学習データ群の品質が向上し、多義語の曖昧性解消を効果的に行うことができる。
【００５３】
また、従来と同様な連想概念辞書（例えば非特許文献２）を用いて前記インデックスを作成することもできる。この場合は分類ラベル語から連想される連想語が連想概念辞書に保存されるものの、連想語をフラグで管理する前記インデックスが前記ＤＢ１３に保存されるため、前記パラメータに応じた学習データ群の収集が可能となる。
【００５４】
≪プログラムなど≫
本発明は、前記システム１の各手段９〜１５の一部もしくは全部として、コンピュータを機能させる学習データ収集プログラムに構成することもできる。このプログラムによれば、前記各ステップ（Ｓ０１〜Ｓ０９．Ｓ１１〜Ｓ１７）の全部あるいは一部のステップをコンピュータに実行させる。
【００５５】
このプログラムは、Ｗｅｂサイトや電子メールなどネットワークを通じて提供することができる。また、前記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＨＤＤ，ＢＤ−ＲＯＭ，ＢＲ−Ｒ，ＢＤ−ＲＥなどの記録媒体８に記録して、保存・配布することも可能である。この記録媒体８は、記録媒体駆動装置７を利用して読み出され、そのプログラムコード自体が前記実施形態の処理を実現するので、記録媒体８も本発明を構成する。
【符号の説明】
【００５６】
１…学習データ収集システム
２…ＲＯＭ
３…ＲＡＭ
４…ＣＰＵ
５…Ｉ／Ｆ（通信インタフェース）
６…ハードディスクドライブ装置
７…記録媒体駆動装置
８…記録媒体
９…辞書作成手段
１０…連想概念辞書
１１…コーパス
１２…連想語インデックス作成手段（インデックス作成手段）
１３…連想語インデックスＤＢ
１４…学習データ収集手段
１５…曖昧性解消用学習データＤＢ
【図１】
2011164717.tif 000005
【図２】
2011164717.tif 000006
【図３】
2011164717.tif 000007
【図４】
2011164717.tif 000008
【図５】
2011164717.tif 000009
【図６】
2011164717.tif 000010