(57)【要約】      （修正有）【課題】意味分類付与の精度を向上させる。【解決手段】特徴重みテーブル３は、あらかじめテキストの特徴と意味分類との間の関連性を示す特徴重みとして、語句の後続機能表現と該後続機能表現の係る語句との意味分類の異同を特徴とする重みを保持する。スコア算出部４は、入力部２で受け付けたテキスト中の注目単語の特徴をキーとして前記テーブル３を探索し、該単語に付与する意味分類タグ候補とスコアを算出する。意味分類付与手段５は、意味分類タグ候補の系列のうちスコア総和が最大となる系列を選択し、入力テキスト中の各単語に該意味分類タグを付与した意味分類付与結果を出力する。【選択図】図１
2011129006.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたテキスト中における語句に対して、意味分類を付与する意味分類付与装置であって、
テキストの特徴と意味分類との間の関連性を示す特徴重みとして、語句の後続機能表現と該後続機能表現の係る語句とにおける意味分類の異同を保持するテーブルと、
前記テーブルを参照して得られた入力テキストの特徴重みの総和が最大となる意味分類の系列を選択し、該選択結果を入力テキストの意味分類付与結果として提示する意味分類付与手段と、
を備えることを特徴とする意味分類付与装置。
【請求項２】
前記意味分類付与手段は、入力テキスト中で特定された語句の後続機能表現と該後続機能表現の係る語句との意味分類の異同に応じて、特徴重みの総和が最大となる意味分類の系列を選択する
ことを特徴とする請求項１記載の意味分類付与装置。
【請求項３】
前記意味分類付与手段は、構文解析手段を通じて構文解析された入力テキストを処理対象とする
ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の意味分類付与装置。
【請求項４】
入力テキストに対してテキスト中に含まれる各単語の意味分類を付与する単語意味付与手段をさらに備え、
前記意味分類付与手段は、前記単語意味付与手段を通じて単語意味の付与済みの入力テキストを処理対象とする
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の意味分類付与装置。
【請求項５】
入力されたテキスト中における語句に対して、意味分類を付与する意味分類付与方法であって、
意味分類付与手段が、テキストの特徴と意味分類との間の関連性を示す特徴重みに語句の後続機能表現と該後続機能表現の係る語句とにおける意味分類の異同を保持するテーブルを参照して得られた入力テキストの特徴重みをもとに、該特徴重みの総和が最大となる意味分類の系列を選択する意味分類選択ステップと、
前記意味分類付与手段が、前記意味分類選択ステップの選択結果を入力テキストの意味分類付与結果として提示する出力ステップと、
を有することを特徴とする意味分類付与方法。
【請求項６】
前記意味分類選択ステップは、入力テキスト中で特定された語句の後続機能表現と該後続機能表現の係る語句との意味分類の異同に応じて、特徴重みの総和が最大となる意味分類の系列を選択する
ことを特徴とする請求項５記載の意味分類付与方法。
【請求項７】
前記意味分類選択ステップは、構文解析手段を通じて構文解析済みの入力テキストを処理対象とする
ことを特徴とする請求項５または６のいずれか１項に記載の意味分類付与方法。
【請求項８】
単語意味付与手段が、入力テキストに対してテキスト中に含まれる各単語の意味分類を付与する単語分類付与ステップをさらに有し、
前記意味分類選択ステップは、前記単語意味付与ステップを通じて単語意味の付与済みの入力テキストを処理対象とする
ことを特徴とする請求項５〜７のいずれか１項に記載の意味分類付与方法。
【請求項９】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の意味分類付与装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させる意味分類付与プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
自然言語で表現されたテキスト中の語句（例えば名詞句など）を特定し、特定された語句の意味分類を自動的に付与する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の意味分類付与装置では、非特許文献１に示すように、入力されたテキストに対し、あらかじめ機械学習などで作成されたテキストの特徴と意味分類との間の関連性を示す特徴重みを用いて、入力テキストの単語系列に対してスコアが最大になるような名詞句および意味分類の系列を得て、名詞句の意味分類を出力する手法が提案されている
具体的には、入力テキスト中の各単語に対して、前後数単語の単語および品詞、単語単位の意味分類、係り受け状態などに注目し、それらの特徴と名詞句の意味分類との間の関連性の高さを示す予め用意された重みを用い、その重みの合計スコアが最も高くなるような名詞句および名詞句に対する意味分類の系列の付与を行っていた。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Ｍａｓｓｉｍｉｌｉａｎｏ  Ｃｉａｒａｍｉｔａ  ａｎｄ  Ｍａｒｋ  Ｊｏｈｎｓｏｎ  ”Ｓｕｐｅｒｓｅｎｓｅ  Ｔａｇｇｉｎｇ  ｏｆ  Ｕｎｋｎｏｗｎ  Ｎｏｕｎｓ  ｉｎ  ＷｏｒｄＮｅｔ”  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ２００３  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ(ＥＭＮＬＰ)  Ｐ．１６８−１７５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の意味分類付与装置では、入力テキスト中の単語の中に、未知語が含まれている場合には、正しく名詞句および名詞句に対する意味分類の付与ができないことが多かった。
【０００５】
特に、「Ａ」．「Ｂ」をそれぞれ未知語の名詞句とした場合に、「ＡをはじめとするＢ」といった表現では、Ａに対する意味分類は、「を」「はじめ」などＡの周囲に存在する単語を手がかりにするだけでは定められない可能性が高く、意味分類の精度を下げる原因となっていた。
【０００６】
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、意味分類付与の精度を向上させることを解決課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
そこで、本発明は、意味分類を付与する対象の周辺単語の特徴だけでなく、語句の後続機能表現と該後続機能表現の係る語句との意味分類の異同を特徴とする重みを併せて利用し、文書全体として特徴重みの総和が最大となるような意味分類の系列を選択する。ここで選択された意味分類系列を出力し、入力テキスト中の語句の意味分類を提示する。
【０００８】
本発明の一態様は、入力されたテキスト中における語句に対して、意味分類を付与する意味分類付与装置であって、テキストの特徴と意味分類との間の関連性を示す特徴重みとして、語句の後続機能表現と該後続機能表現の係る語句とにおける意味分類の異同を保持するテーブルと、前記テーブルを参照して得られた入力テキストの特徴重みの総和が最大となる意味分類の系列を選択し、該選択結果を入力テキストの意味分類付与結果として提示する意味分類付与手段と、を備える。
【０００９】
本発明の他の態様は、入力されたテキスト中における語句に対して、意味分類を付与する意味分類付与方法であって、意味分類付与手段が、テキストの特徴と意味分類との間の関連性を示す特徴重みに語句の後続機能表現と該後続機能表現の係る語句とにおける意味分類の異同を保持するテーブルを参照して得られた入力テキストの特徴重みをもとに、該特徴重みの総和が最大となる意味分類の系列を選択する意味分類選択ステップと、前記意味分類付与手段が、前記意味分類選択ステップの選択結果を入力テキストの意味分類付与結果として提示する出力ステップと、を有する。
【００１０】
なお、本発明は、前記装置の意味分類付与手段としてコンピュータを機能させるプログラムの態様としてもよい。このプログラムはネットワークや記録媒体などを通じて提供することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、入力テキスト中の未知語に対しても、より高精度に意味分類が付与される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に係る意味分類付与装置の構成を示すブロック図。
【図２】同  入力テキスト例。
【図３】同  動作原理を示すフローチャート。
【図４】同  最終出力結果例。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
≪装置構成例≫
図１に基づき本発明の実施形態に係る意味分類付与装置を説明する。ここでは自然言語で記述されたテキストに対して、該テキスト中の名詞句の意味分類を自動的に付与する事例を説明する。この意味分類付与装置１は、コンピュータにより構成され、通常のコンピュータのハードウェアリソース、例えばＣＰＵ，メモリ（ＲＡＭ），ハードディスドライブ装置，入出力デバイスなどを備える。
【００１４】
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、前記意味分類付与装置１は、ユーザ入力のテキスト（入力文字列）を受け付ける入力部２と、あらかじめ学習されたテキストの特徴と意味分類との関連性を示す重み（特徴重み）を保持する特徴重みテーブル３と、該テーブル３を参照して入力テキストの各単語に付与する名詞句の意味分類候補と該候補のスコアを算出するスコア算出部４と、該スコア算出部４にて付与された意味分類候補の系列のうちスコアの総和が最大の系列を選択し、該選択された系列を意味分類付与結果として出力する意味分類付与手段５とを実装する。このうち前記テーブル３は、前記ハードディスドライブ装置などの保存手段に保存されているものとする。
【００１５】
【表１】
2011129006.tif 000003
【００１６】
表１は、入力テキスト中の名詞句に対して意味分類付与する際の前記テーブル３の保持データ例を示している。ここではテキスト中に含まれる単語の特徴のみならず、名詞句に後続する機能表現と該機能表現が係る名詞句とが同一の意味分類に属するか否かをも特徴とし、それぞれの特徴に対する重みが保持されている。
【００１７】
この保持データはあらかじめ前記テーブル３に与えられ、例えば機械学習を用いて事前に訓練データから学習しておくことにより作成することができる。この表１の保持データ例は、図２の入力テキスト例、即ち「０３Ａシリーズを始めとする新製品が登場。」に応じた名詞句と機能表現が例示されているが、実際には入力テキストに含まれていない名詞句などに対する特徴重みも保持される。
【００１８】
表１中の「位置」は、注目している単語に対する位置情報を示している。ここでは「−１」は注目している単語の１単語前の位置情報を示し、「＋１」は注目している単語の１単語後の位置情報を示し、「０」は注目している単語自体の位置情報を示している。なお、注目している単語は、スコア算出部４において探索対象となる単語を意味する。
【００１９】
また、表１中の「意味分類タグ」はＩＯＥ２方式に従った表現表方法を示している。ＩＯＥ２方式は、一つの名詞句の中でその単語が占める位置を表すもので、「Ｅ（Ｅｎｄ）」は名詞句の末尾あるいはその一語で名詞句となる場合を表し、「Ｉ（Ｉｎｓｉｄｅ）」は名詞句の末尾にある単語を表し、「Ｏ（Ｏｔｈｅｒ）」は名詞句以外の品詞を表している。
【００２０】
例えば「０３Ａシリーズ」という名詞句は、「０」、「３」、「Ａ」、「シリーズ」の４単語から名詞句が構成されている。ここで「０３Ａシリーズ」全体の意味分類（意味カテゴリ）が「具体物」であり、「０３Ａシリーズ」が４単語で構成されているとすると、名詞句の意味単語分類タグの並びは前から「Ｉ−具体物」、「Ｉ−具体物」、「Ｉ−具体物」、「Ｅ−具体物」からなる。もし１単語で構成される場合には「Ｅ−（意味分類名）」のタグのみからなる。また、２単語で構成される場合には「Ｉ−（意味分類名）」、「Ｅ−（意味分類名）」からなる。
【００２１】
このような前記テーブル３の各行は、特徴重みのルールと見ることができる。例えば、表１のルールＡ（１行目）は、『注目する単語に対する位置情報「−１」（注目する単語の１つ前の単語）の品詞が「名詞−数」であれば意味分類タグ「Ｏ」を付与したときの重み（スコア）を「３」とする』というルールに該当する。また、表１のルールＢ（２行目）は、『注目する単語に対する位置情報「−１」（注目する単語の１つ前の単語）の品詞が「名詞−数」であれば意味分類タグ「Ｅ−系・類」を付与したときの重み（スコア）を「１」とする』ルールに該当する。
【００２２】
≪処理ステップ≫
以下、図３に基づき前記テーブル３の保持データを利用し、入力テキスト中の名詞句に意味分類を自動的に付与する処理ステップを説明する。
【００２３】
Ｓ０１：処理が開始されると、入力部２はユーザから周知の形態素解析及び構文解析が行われた結果が付与されたテキスト（文字列）の入力を受け付ける。このとき構文解析の情報に加えて、入力テキスト中の各単語に対して単語単位の意味分類を付与する図示省略の解析器（構文解析手段・単語意味分類付与手段）を利用して、付加情報を付けてもよい。ここでは一例として図２のテキストに表２の構文解析結果が付与され、これが入力部２に入力されたものとする。
【００２４】
【表２】
2011129006.tif 000004
【００２５】
Ｓ０２：スコア算出部４は、Ｓ０１の入力テキストの受付後に前記テーブル３を参照して、入力テキスト中の各単語が有する特徴に応じた特徴の重み和（スコア）を算出し、意味分類付与部５に出力する。
【００２６】
ここでは入力テキスト中の各単語を注目する単語として、その単語が有する特徴、即ち単語そのものや品詞または後続する機能表現の係り先の名詞句と当該単語の意味分類が一致するか否かなどをキーとして、前記テーブル３の保持データを探索し、その単語に付与する名詞句における意味分類（意味カテゴリ）タグの候補とそのスコア（重み和）とを算出する。
【００２７】
具体的には、まず、入力テキスト中の末尾の単語を注目する単語とし、注目する単語自身と、注目する単語の前後数単語と、その品詞と、その単語の意味分類とをキーとして前記テーブル３から該当するルールを探索し、対応する意味分類タグ候補と重みを求める。つぎに順次注目する単語を前方（先頭方向）に移動させながら意味分類タグ候補と重みを探索し、各意味分類タグ候補の系列毎に対応する重みを加算した値をスコアとして算出する。
【００２８】
以下、前記入力テキスト例（図２・表２）に基づく処理例を説明する。ここで表１の前記テーブル３には、位置情報は注目する単語自身（位置情報「０」）と、注目する単語の１単語前の単語（位置情報「−１」）と、注目する単語の１単語後の単語（位置情報「＋１」）に関するルールＡ〜Ｏが記述されているため、注目する単語自身・その前後１単語に該当するルールが探索される。また、前提として表２の構文解析結果に示すように、単語「シリーズ」には「名詞−一般」の意味分類タグ、単語「はじめ」には「名詞−副詞可能」、単語「製品」には「具体物」の意味分類タグ、単語「登場」には「行為」の意味分類タグが、それぞれ予め付与されている。なお、算出に際してスコアの初期値は「０」とする。
【００２９】
（１）単語「。」
まず、末尾の単語「。」に注目する。表２の構文解析結果によれば、単語「。」の品詞は「記号−句点」と示されている。表１の前記テーブル３を参照すると、単語「。」を特徴とするルールは存在しないものの、位置情報「０」（自分自身の単語）かつ特徴「品詞＝記号−句点」を示すルールＭ（１３行目）のみが該当する。したがって、末尾の単語「。」には、意味分類タグ「Ｏ」を候補とするスコア「１０」と、それ以外の意味分類タグを候補とするスコア「０」とが付与される。
【００３０】
（２）単語「登場」
つぎに末尾から２番目の単語「登場」に注目する。表２の構文解析結果によれば、単語「登場」の品詞は「名詞−サ変接続」と示されている。表１の前記テーブル３を参照すると、位置情報「０」（自分自身の単語）かつ特徴「単語＝登場」を示すルールＬ（１２行目）のみが該当する。したがって、末尾から２番目の単語「登場」は、意味分類タグ「Ｅ−行為」を候補とするスコア「８」と、それ以外の意味分類タグを候補とするスコア「０」が付与される。
【００３１】
（３）単語「が」
つぎに末尾から３番目の単語「が」に注目する。表２の構文解析結果によれば、単語「が」の品詞は「助詞−格助詞−一般」と示されている。表１の前記テーブル３を参照すると、単語「が」を特徴とするルールは存在しないものの、位置情報「０」（自分自身の単語）かつ特徴「品詞＝助詞−格助詞−一般」を示すルールＪ（１０行目）のみが該当する。したがって、末尾から３番目の単語「が」は、意味分類タグ「Ｏ」を候補とするスコア「１０」と、それ以外の意味分離タグを候補とするスコア「０」とが付与される。
【００３２】
（４）単語「製品」
つぎに末尾から４番目の単語「製品」に注目する。表２の構文解析結果によれば、単語「製品」の品詞は「名詞−一般」と示されている。表１の前記テーブル３を参照すると、位置情報「０」（自分自身の単語）かつ特徴「単語＝製品」を示すルールＨ（８行目）のみが該当する。したがって、末尾から４番目の単語「製品」は、意味分類タグ「Ｅ−具体物」を候補とするスコア「５」と、それ以外の意味分類タグを候補とするスコア「０」とが付与される。
【００３３】
（５）単語「新」
つぎに末尾から５番目の単語「新」に注目する。表２の構文解析結果によれば、単語「新」の品詞は「接頭詞−名詞接続」と示されている。表１の前記テーブル中には、単語「新」あるいは品詞「接頭詞−名詞接続」のルールは存在しないものの、ルールＧ（７行目）には注目単語から１語後の単語が「製品」であるときのルールが示されている。したがって、末尾から５番目の単語「新」は、ルールＧのみが該当し、意味分類タグ「Ｉ−具体物」を候補とするスコア「５」と、それ以外の意味分類タグを候補とするスコア「０」とが付与される。
【００３４】
（６）単語「する」
つぎに末尾から６番目の単語「する」に注目する。表２の構文解析結果によれば、単語「する」の品詞は「動詞−自立」と示されている。表１の前記テーブル３を参照すると、単語「する」を特徴とするルールは存在しないものの、位置情報「０」（自分自身の単語）かつ特徴「品詞＝動詞−自立」を示すルールＫ（１１行目）のみが該当する。したがって、末尾から６番目の単語「する」は、意味分類タグ「Ｏ」を候補とするスコア「１０」と、それ以外の意味分類タグを候補とするスコア「０」とが付与される。
【００３５】
（７）単語「と」
つぎに末尾から７番目の単語「と」に注目する。表２の構文解析結果によれば、単語「と」の品詞は「助詞−格助詞−一般」と示されている。表１の前記テーブル３を参照すると、単語「と」を特徴とするルールは存在しないものの、位置情報「０」（自分自身の単語）かつ特徴「品詞＝助詞−格助詞−一般」を示すルールＪ（１０行目）のみが該当する。したがって、末尾から７番目の単語「と」は、意味分類タグ「Ｏ」を候補とするスコアを「１０」と、それ以外の意味分類タグを候補とするスコア「０」とが付与される。
【００３６】
（８）単語「はじめ」
つぎに末尾から８番目の単語「はじめ」に注目する。表２の構文解析結果によれば、単語「はじめ」の品詞は「名詞−副詞可能」と示されている。表１の前記テーブル３を参照すると、位置情報「０」（自分自身の単語）かつ特徴「単語＝はじめ」を示すルールＥ（５行目）．ルールＩ（９行目）が該当する。したがって、末尾から８番目の単語「はじめ」は、意味分類タグ「Ｅ−抽象的関係」を候補とするスコア「５」と、意味分類タグ「Ｉ−抽象的関係」を候補とするスコアを「２」と、それ以外の意味分類タグを候補とするスコアを「０」とが付与される。
【００３７】
（９）単語「を」
つぎに末尾から９番目の単語「を」に注目する。表２の構文解析結果によれば、単語「を」の品詞は「助詞−格助詞−一般」と示されている。表１の前記テーブル３を参照すると、単語「を」を特徴とするルールは存在しないが、位置情報「０」（自分自身の単語）かつ特徴「品詞＝助詞−格助詞−一般」を示すルールＪ（１０行目）のみが該当する。したがって、末尾から９番目の単語「を」は、意味分類タグ「Ｏ」を候補とするスコアを「１０」と、それ以外の意味分類タグを候補とするスコア「０」とが付与される。
【００３８】
（１０）単語「シリーズ」
つぎに末尾から１０番目の単語「シリーズ」に注目する。表２の構文解析結果によれば、単語「シリーズ」の品詞は「名詞−一般」と示されている。表１の前記テーブル３中には、単語「シリーズ」を特徴とするルールあるいは品詞「名詞−一般」を特徴とするルールは存在しない。もっとも、この単語の後続機能表現は「をはじめとする」であるから、ルールＮ（１４行目）またはルールＯ（第１５行目）が該当する可能性がある。
【００３９】
このとき表２の構文解析結果によれば、後続機能表現「をはじめとする」の末尾の単語「する」が係る文節番号は「３」と示されている。したがって、文節番号「３」の文節中における名詞句「新製品」の意味分類が未決定の状態ではルールＮ、ルールＯのいずれが該当するかを決定することができず、すべての意味分類タグを候補に仮スコア「０」を付与して処理を進める。
【００４０】
（１１）単語「Ａ」
つぎに末尾から１１番目の単語「Ａ」に注目する。表２の構文解析結果によれば、単語「Ａ」の品詞は「記号−アルファベット」と示されている。表１の前記テーブル３を参照すると、単語「Ａ」を特徴とするルールは存在しないものの、位置情報「０」（自分自身の単語）かつ特徴「記号−アルファベット」を示すルールＦ（６行目）が該当する。また、表２の構文解析結果によれば、単語「Ａ」の一つ前に存在する単語「３」の品詞は「名詞−数」と示されているため、表１の前記テーブル３中のルールＡ（１行目）およびルールＢ（２行目）にも該当する。したがって、単語「Ａ」の意味分類タグは、
・意味分類タグ「Ｏ」を候補とするスコア「３＋３＝６」
・意味分類タグ「Ｅ−系・類」を候補とするスコア「１＋０＝１」
・それ以外の意味分類タグを候補とするスコア「０」
となる。
【００４１】
（１２）単語「３」
つぎに末尾から１２番目の単語「３」に注目する。表２の構文解析結果によれば、単語「３」の品詞は「名詞−数」と示されている。表１の前記テーブル３を参照すると、単語「３」を特徴とするルールは存在しないものの、位置情報「０」（自分自身の単語）かつ特徴「品詞＝名詞−数」を示すルールＣ（３行目）およびルールＤ（４行目）が該当する。また、表２の構文解析結果によれば、単語「３」の一つ前に存在する単語「０」の品詞は「名詞−数」と示されているため、表１の前記テーブル３中のルールＡ（１行目）およびルールＢ（２行目）にも該当する。したがって、単語「３」の意味分類タグは、
・意味分類タグ「Ｏ」を候補とするスコア「３＋４＝７」
・意味分類タグ「Ｅ−系・類」を候補とするスコア「１＋０＝１」
・意味分類タグ「Ｅ−数量」を候補とするスコア「０＋５＝５」
・それ以外の意味分類タグを候補とするスコア「０」
となる。
【００４２】
（１３）単語「０」
最後に、末尾から１３番目の単語「０」に注目する。表２の構文解析結果によれば、単語「０」の品詞は「名詞−数」と示されている。表１の特徴重みテーブル３を参照すると、単語「０」を特徴とするルールは存在しないものの、位置情報「０」（自分自身の単語）かつ特徴「品詞＝名詞−数」を示すルールＣ（３行目）およびルールＤ（４行目）が該当する。したがって、単語「０」の意味分類タグは、
・意味分類タグ「Ｏ」を候補とするスコア「４」
・意味分類タグ「Ｅ−数量」を候補とするスコア「５」
・それ以外の意味分類タグを候補とするスコア「０」
となる。
【００４３】
このように順次注目する単語をずらしながらスコアを計算していくと、表３のようなスコア算出結果が得られる。このスコア算出結果は、前記メモリに一時記憶してもよく、あるいは前記ハードディスクドライブ装置に保存してもよい。
【００４４】
【表３】
2011129006.tif 000005
【００４５】
Ｓ０３：意味分類付与部５は、Ｓ０２のスコア算出後に入力テキストに含まれる各単語に付与し得る意味分類タグ候補の組合せ（系列）のうち、スコアの総和が最大となる意味分類タグ候補の系列を選択する。この選択結果を最終的な意味分類タグとし、入力テキスト中の各単語にそれらの意味分類タグを付与した意味分類付与結果を出力し、処理を終了する。
【００４６】
なお、ＩＯＥ２タグフォーマットの制約から、「Ｉ−意味分類（意味カテゴリ）」のタグが付与された単語の一つ後の単語に付与される意味タグは、「Ｉ−意味分類（意味カテゴリ）」または「Ｅ−意味分類（意味カテゴリ）」でかつ、同一の意味分類が付与されるように意味分類を決定する。
【００４７】
【表４】
2011129006.tif 000006
【００４８】
表４は、意味分類付与部５の意味分類付与結果を示している。この意味分類付与結果は、表３のスコア算出結果をもとに作成されている。表４中の「単語意味分類」（右から２列目）は、1単語ごとに辞書引きしたときに得られた意味分類（意味カテゴリ）を示している。例えば、「シリーズ」という単語を辞書引きしたら、意味分類として「系・類」が記述されていることを意味する。
【００４９】
表４中の「名詞句意味分類」（右から１列目）は、各単語に付与された意味分類タグを示している。ここでは「シリーズ」という単語は、単語として見ると「系・類」の意味カテゴリであるものの、「０３Ａシリーズ」という名詞句全体として見れば、その全体で「具体物」という意味分類を意味し、「Ｅ−具体物」の意味分類タグが付与されている。
【００５０】
このとき後続機能表現「をはじめとする」の係る文節番号「３」の名詞句「新製品」は、各構成単語に表３中のスコア最大値の意味分類タグ、即ち「Ｉ−具体物」、「Ｅ−具体物」の意味タグが付与される。そうすると「シリーズ」という単語は、後続機能表現「をはじめとする」の係る文節番号「３」中の名詞句「新製品」と同じ意味分類「具体物」となるから、ルールＮに従ってスコア「１０」が与えられる。同様に「０」「３」「Ａ」の各単語も、ＩＯＥ２タグフォーマットの制約から、「Ｉ−具体物」の意味分類が付与され、それぞれルールＮに従ってスコア「１０」が与えられる。なお、他の単語は、表３中のスコア最大値の意味分類タグが付与される。例えば、単語「を」「と」「する」などは名詞句ではなく、表３中の「Ｏ（Ｏｔｈｅｒ）」がそのまま付与されている。
【００５１】
このような表４における意味分類タグの系列とスコアは、
「０」→意味分類タグ（Ｉ−具体物），スコア「１０」
「３」→意味分類タグ（Ｉ−具体物），スコア「１０」
「Ａ」→意味分類タグ（Ｉ−具体物），スコア「１０」
「シリーズ」→意味分類タグ（Ｅ−具体物），スコア「１０」
「を」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「１０」
「はじめ」→意味分類タグ（Ｅ−抽象的関係），スコア「５」
「と」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「１０」
「する」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「１０」
「新」→意味分類タグ（Ｉ−具体物），スコア「５」
「製品」→意味分類タグ（Ｅ−具体物），スコア５
「が」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「１０」
「登場」→意味分類タグ（Ｅ−行為），スコア「８」
「。」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「１０」
となる。この意味分類タグの系列は、合計スコア「１０＋１０＋１０＋１０＋１０＋５＋１０＋１０＋５＋５＋１０＋８＋１０＝１１３」であり、他の意味分類タグの系列、例えば次の比較例などよりも合計スコアが大きいため、意味分類付与手段３により最大スコアとして選択される。なお、表４の意味分類付与結果は、表３と同様に前記メモリに一時記憶してもよく、あるいは前記ハードディスクドライブ装置に保存してもよい。
【００５２】
（１）比較例
比較例は、「シリーズ」に意味分類タグ（Ｏ）を付与した事例を示している。ここでは、「０」「３」「Ａ」の各単語には、「Ｅ−数量」あるいは「Ｏ（Ｏｔｈｅｒ）」の意味分類タグが付与され、その結果、「０３Ａシリーズ」の名詞句を構成する各単語には、ルールＮではなく、ルールＯが適用される。この比較例における意味分類タグの系列とスコアは、
「０」→意味分類タグ（Ｅ−数量），スコア「５−５＝０」
「３」→意味分類タグ（Ｅ−数量），スコア「５−５＝０」
「Ａ」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「６−５＝１」
「シリーズ」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「０−５＝−５」
「を」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「１０」
「はじめ」→意味分類タグ（Ｅ−抽象的関係），スコア「５」
「と」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「１０」
「する」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「１０」
「新」→意味分類タグ（Ｉ−具体物），スコア「５」
「製品」→意味分類タグ（Ｅ−具体物），スコア「５」
「が」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「１０」
「登場」→意味分類タグ（Ｅ−行為），スコア「８」
「。」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「１０」
となる。この意味分類系列は、合計スコア「０＋０＋１−５＋１０＋５＋１０＋１０＋５＋５＋１０＋８＋１０＝６９」であり、表４の意味分類タグの系列よりも合計スコアが小さいため、最大スコアには該当しなく、意味分類付与手段３の選択対象とはならない。
【００５３】
（２）従来技術との対比
従来の意味分類付与装置は、前記テーブル３にルールＮ．ルールＯの記述されていないため、
「０」→意味分類タグ（Ｅ−数量），スコア「５」
「３」→意味分類タグ（Ｅ−数量），スコア「５」
「Ａ」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「６」
「シリーズ」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「０」
「を」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「１０」
「はじめ」→意味分類タグ（Ｅ−抽象的関係），スコア「５」
「と」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「１０」
「する」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「１０」
「新」→意味分類タグ（Ｉ−具体物），スコア「５」
「製品」→意味分類タグ（Ｅ−具体物），スコア「５」
「が」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「１０」
「登場」→意味分類タグ（Ｅ−行為），スコア「８」
「。」→意味分類タグ（Ｏ），スコア「１０」
を最大スコア「５＋５＋６＋０＋１０＋５＋１０＋１０＋５＋５＋１０＋８＋１０＝８４」の意味分類タグの系列として選択し、「０３Ａシリーズ」に対する名詞句の意味カテゴリが誤って推定されてしまう。
【００５４】
これに対して、表４における意味部類タグの系列によれば、表４に示すように、ルールＮを適用することで「０３Ａシリーズ」の名詞句に対して正しく「具体物」の意味カテゴリを推定でき、これにより未知語に対する意味分類の精度を向上させることができる。ここで表４の意味分類付与結果を出力する際には、ＩＯＥ２タグからＸＭＬタグを再構成し、図４に示す出力結果を構成してもよい。出力される意味分類付与結果は、ユーザに提示され、翻訳装置や文書要約装置あるいは文書検索装置のキーワードマッチングなどに利用される。これにより翻訳精度やキーワードマッチングの精度向上などに貢献することができる。
【００５５】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、各請求項に記載した範囲内で変形して実施することが可能である。例えば、本発明は、名詞句に対する意味分類付与に限らず、後続機能表現と係り先の単語を目的に応じたものに調整（表１のルールＮ．ルールＯの調整）すれば、一般の系列ラベリング問題についても精度を向上させることが可能である。
【００５６】
≪プログラム等≫
本発明は、前記意味分類付与装置１の各部２〜５の一部もしくは全部として、コンピュータを機能させるプログラムとして構成することもできる。このプログラムによれば、Ｓ０１〜Ｓ０３の全ステップあるいは一部のステップをコンピュータに実行させる。
【００５７】
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，Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｋ（登録商標）などの記録媒体に記録して、保存・配布することも可能である。この記録媒体は、記録媒体駆動装置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、該記録媒体も本発明を構成する。
【符号の説明】
【００５８】
１…意味分類付与装置
２…入力部
３…特徴重みテーブル（テーブル）
４…スコア算出部
５…意味分類付与部（意味分類付与手段）
【図１】
2011129006.tif 000007
【図２】
2011129006.tif 000008
【図３】
2011129006.tif 000009
【図４】
2011129006.tif 000010