(57)【要約】【課題】見出し語とその語義を示す定義文又はそれに類するテキストがある場合に、各語義に適切な画像や動画等のコンテンツを付与することができ、かつ、マイナーな語義であっても複数の語義を広く網羅することができる語義別コンテンツ付与装置を実現する。【解決手段】検索語選択部は、見出し語について、当該見出し語との関係がそれぞれ付された複数の検索語候補が語義別に区分されたリストが入力され、前記関係に基づき語義ごとに１以上の検索語を選択して出力する。コンテンツ検索部は、前記語義に対応する前記検索語を用いて通信ネットワークを検索することにより、前記見出し語の語義ごとに所定のコンテンツを取得する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
見出し語について、当該見出し語との関係がそれぞれ付された複数の検索語候補が語義別に区分されたリストが入力され、前記関係に基づき語義ごとに１以上の検索語を選択して出力する検索語選択部と、
前記語義に対応する前記検索語を用いて通信ネットワークを検索することにより、前記見出し語の語義ごとに所定のコンテンツを取得するコンテンツ検索部と、
を備える語義別コンテンツ付与装置。
【請求項２】
請求項１に記載の語義別コンテンツ付与装置において、
少なくとも見出し語と当該見出し語の１以上の語義をそれぞれ表現するテキストとが入力され、語義ごとに、前記テキストから前記見出し語と所定の関係を有する複数の検索語候補を抽出し、前記見出し語との関係がそれぞれ付された複数の検索語候補が語義別に区分された前記リストを生成する検索語抽出部を更に備える
ことを特徴とする語義別コンテンツ付与装置。
【請求項３】
検索語選択部が、見出し語について、当該見出し語との関係がそれぞれ付された複数の検索語候補が語義別に区分されたリストを読み込み、前記関係に基づき語義ごとに１以上の検索語を選択して出力する検索語選択ステップと、
コンテンツ検索部が、前記語義に対応する前記検索語を用いて通信ネットワークを検索することにより、前記見出し語の語義ごとに所定のコンテンツを取得するコンテンツ検索ステップと、
を実行する語義別コンテンツ付与方法。
【請求項４】
請求項３に記載の語義別コンテンツ付与方法において、
前記検索語選択ステップに先立ち、
検索語抽出部が、少なくとも見出し語と当該見出し語の１以上の語義をそれぞれ表現するテキストとが入力され、語義ごとに、前記テキストから前記見出し語と所定の関係を有する複数の検索語候補を抽出し、前記見出し語との関係がそれぞれ付された複数の検索語候補が語義別に区分された前記リストを生成する検索語抽出ステップを更に実行する
ことを特徴とする語義別コンテンツ付与装置。
【請求項５】
請求項１又は２に記載の装置としてコンピュータを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、自然言語解析技術又は画像や映像などのコンテンツ検索技術に関し、特に語とその語義を示す定義文又はそれに類するテキストとがある場合に、語の意味に即した適切なコンテンツを獲得、付与又は検索する語義別コンテンツ付与装置、語義別コンテンツ付与方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｗｅｂ上には膨大な画像や映像が流通しており、これらを既存の辞書と関連付けることができれば、文字列情報からだけでは得られない視覚的な情報を利用できるようになる。例えば、語を調べる時、適切な画像も同時に表示されれば、子供や母国語の話者以外でも語義が理解しやすいと考えられる。特に、多義性を持つ語の場合、語義毎に適切な画像を提示できれば、より直感的に語義の違いを理解しやすいと考えられる。
【０００３】
辞書（シソーラス）に画像を付与する従来技術として、非特許文献１〜３に開示されたものが挙げられる。また、近年は大勢の利用者によってデータ共有やタグ付与を行う仕組み（フォルクソノミー）が発達し、タグを付与された大量の画像や映像が蓄積されてきている。例えば、非特許文献３に係るImageNetは、既存のシソーラスであるWordNet(Christine Fellbaum, editor. 1998. WordNet:An Electronic Lexical Database. MIT Press.)の体系から選択した一部のsynset(同義語のグループ)に大量の画像を付与している。画像はＷｅｂから検索で収集し、対象synsetの画像として適切か否かをAMT(Amazon Mechanical Turk, http://www.mturk.com/)を利用して人手で判断している。 
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Francis bond, Hitoshi Isahara, Sanae Fujita, Kiyotaka Uchimoto, Takayuki Kuribayashi, and Kyoko Kanzaki "Enhancing the Japanese WordNet", Proceedings of the 7th Workshop on Asian Language Resources, ACL-IJCNLP, 2009, p.1-8
【非特許文献２】藤井 敦、石川 徹也、「テキスト処理による画像の多義性解消と事典検索サイトへの応用」、言語処理学会第１１回年次大会(NLP-2005)、２００５年、p.1002-1005
【非特許文献３】Jia Deng, Wei Dong, Richard Socher, Li-Jia Li, Kai Li and Li Fei-Fei, "ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database", IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2009, p.248-255
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
非特許文献１における辞書への画像の付与方法は、日本語WordNet(http://nlpwww.nict.go.jp/wn-ja/)に、Open Clip ArtLibrary(OCAL)から獲得した画像を付与している。ここで、OCALとWordNetの階層構造を比較して画像候補を得た後、各synset(意味クラス)の画像として適切かどうかを人手で判断している。この方法については、OCALが著作権フリーで再配布可能であるという利点があるが、画像の種類が限られるため、辞書の語義を広くカバーするのは難しい。
【０００６】
また、非特許文献２における辞書への画像の付与方法は、Ｗｅｂから獲得した画像を、辞書検索システムCYCLONE(http://cyclone.cl.cs.titech.ac.jp/)の語義と対応付けるものである。画像が対応すべき語義は、画像のリンク元テキストの多義性解消により推定している。しかし、複数ある語義の出現頻度に大きな差がある場合、見出し語のみで検索しても、ほとんど最もメジャーな語義の画像しか得られない。例えば、見出し語「アーチ」で検索した場合、少なくとも上位５００画像中に”本塁打”を示す画像はなかった。このように、見出し語のみによる検索ではマイナーな語義にまで適切な画像を獲得することは難しい。
【０００７】
また、非特許文献３における辞書への画像の付与方法は、大量のデータを精度良く集めることができる点において優れているが、現在は対象synsetが限定されているため語義の網羅性には疑問が残る。また、ImageNetでは上位語を用いて検索語を拡張して検索に利用している。しかし、上位語はうまく働く場合もあるが、語の意味を不明瞭にする場合もある。例えば、「煮干し」を上位語「食品」で拡張すると「煮干しを使った食品」が多く出現する。このように、拡張に上位語のみを用いると検索の適合率をかえって下げる場合があった。
【０００８】
本発明の目的は、上記の従来技術の問題点を鑑み、見出し語とその語義を示す定義文又はそれに類するテキストがある場合に、各語義に適切な画像や動画等のコンテンツを付与することができ、かつ、マイナーな語義であっても複数の語義を広く網羅することができる語義別コンテンツ付与装置、語義別コンテンツ付与方法、及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】
本発明の語義別コンテンツ付与装置は、検索語選択部とコンテンツ検索部とを備える。
【００１０】
検索語選択部は、見出し語について、当該見出し語との関係がそれぞれ付された複数の検索語候補が語義別に区分されたリストが入力され、前記関係に基づき語義ごとに１以上の検索語を選択して出力する。
【００１１】
コンテンツ検索部は、前記語義に対応する前記検索語を用いて通信ネットワークを検索することにより、前記見出し語の語義ごとに所定のコンテンツを取得する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の語義別コンテンツ付与装置、語義別コンテンツ付与方法、及びプログラムによれば、見出し語とその語義を示す定義文又はそれに類するテキストがある場合に、各語義に適切な画像や動画等のコンテンツを付与することができ、かつ、マイナーな語義であっても複数の語義を広く網羅することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】語義別コンテンツ付与装置１００の構成例を示すブロック図。
【図２】語義別コンテンツ付与装置１００の処理フロー例を示す図。
【図３】辞書１０の例を示す図。
【図４】図３から語義と定義文の部分を抽出した図。
【図５】辞書１０の別の例を示す図。
【図６】図５から語義と定義文の部分を抽出した図。
【図７】図４の各定義文から、見出し語との関係がそれぞれ付された複数の検索語候補を語義ごとに区別して生成したリストの例を示す図。
【図８】見出し語と検索語候補との関係のバリエーションを示す図。
【図９】図５の説明文から見出し語「ＥＵ」に対して同義語の関係を有する語のみを抽出した図。
【図１０】図３の辞書に画像を付与した場合の画面表示の例を示す図。
【図１１】図４の抽出情報に画像を付与した場合の画面表示の例を示す図。
【図１２】語義別コンテンツ付与装置１００´の構成例を示すブロック図。
【図１３】見出し語「ヒマワリ」で検索した場合に語義別に画像コンテンツ入りの検索結果を表示した例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。
【実施例１】
【００１５】
図１に本発明の語義別コンテンツ付与装置１００の構成例を示すブロック図を、図２にその処理フロー例を示す。本発明の語義別コンテンツ付与装置１００は、検索語抽出部１１０と検索語選択部１２０とコンテンツ検索部１３０とを備える。以下の説明においては、対象自然言語として日本語の場合を取り上げるが、英語、中国語、スペイン語、ドイツ語、フランス語など、いかなる自然言語であっても構わない。
【００１６】
検索語抽出部１１０は、少なくとも見出し語と当該見出し語の１以上の語義をそれぞれ表現するテキストとを含む辞書などが入力され、語義ごとに、前記テキストから前記見出し語と所定の関係を有する複数の検索語候補を抽出し、前記見出し語との関係がそれぞれ付された複数の検索語候補が語義別に区分されたリストを生成する(Ｓ１)。
【００１７】
語義別コンテンツ付与装置１００に入力する辞書１０としては例えば、基本語意味データベースLexeed(参考文献１、図３参照)、Ｗｅｂ上のユーザー参加型辞書(http://ja.wikipedia.org/）、意味クラス(synset)の説明文を含むシソーラスであるWordNetなど、様々なものが考えられる。また、辞書としてまとまっていなくても、Ｗｅｂから見出し語とその説明文らしき部分を抽出したものを入力することも考えられる。
〔参考文献１〕笠原 要、佐藤 浩史、Francis Bond、田中 貴秋、藤田 早苗、金杉 友子、天野 秋成、"「基本語意味データベース：Lexeed」の構築"、情報処理学会研究報告、2004、2004-NLC-159、p75-82
【００１８】
図３や図５は辞書１０の例を示す図である。図３は、辞書１０として基本語意味データベースを用いる場合であり、見出し語「アーチ」に対する３つの語義に係る関連情報がまとめられたものであり、図４のように見出し語「アーチ」とその３つの語義の定義文の部分を抽出することができる。また、図５は辞書１０としてWikipedia(登録商標)の曖昧さ回避ページを用いる場合であり、ここからは図６のように見出し語「ＥＵ」に係る７つの語義の定義文の部分を抽出することができる。なお、図５のページからは、見出し語「ＥＵ」傘下の「ＥＵ」、「Ｅｕ」、「ｅｕ」の３つの小見出し語に対して、それぞれ３つ、２つ、２つの定義文を抽出することもできる。
【００１９】
検索語抽出部１１０は、このように抽出した見出し語と当該見出し語の１以上の語義をそれぞれ表現する定義文や説明文等のテキストから、見出し語と所定の関係を有する複数の検索語候補を抽出し、見出し語との関係がそれぞれ付された複数の検索語候補が語義別に区分されたリストを生成する。図７は、図４の各定義文から、見出し語と所定の関係を有する複数の検索語候補を抽出し、見出し語との関係がそれぞれ付された複数の検索語候補を語義ごとに区別して生成したリストの例である。このリストでは図４の定義文から、見出し語との間で同義語、上位語、関連語、分野の関係の下、抽出しうる検索語候補がほぼ全て抽出されているが、図８に示すように、下位語、部分全体、略称、別称など、任意の関係を設定して抽出してもよい。抽出にあたっては、特定の関係に着目し、例えば同義語のみを抽出したり、同義語と上位語のみを抽出したり、あるいは関連語を重み付きで抽出したりなどといったことも考えられる。例えば、図９は図５の説明文から見出し語「ＥＵ」に対して同義語の関係を有する語のみを抽出したものである(なお、語義番号は便宜的に付与したものである)。また、同義語があれば同義語を、なければ上位語を抽出することとしたり、語義別に異なる検索語を得るために語義によって関係を異にするものとしたり、あるいは定義の中で他の定義文での出現頻度の低い語を抽出するといったことも考えられる。
【００２０】
以上のような関係情報の抽出には、参考文献２などに示された既知の方法を利用することができるが、辞書に応じたルールを個別に作成して抽出してもよい。例えばWikipediaにおいては図５の下線で示すようにサイト内リンクが張られているが、このようなサイト内リンクや文字の強調部分などを関係語として抽出することも考えられる。この時、多くのページからリンクされている語は、その語義の特徴を示しにくいとして抽出しないことや、年代のような時間表現へのリンクは抽出しないことも考えられる。また、同義語を抽出するのであれば、図５の説明文内のハイフン(−)の前の先頭部分を抽出し、これを見出し語「ＥＵ」の同義語として抽出することができる。あるいは、「十二支のうちの一つ。→戊」のように、言葉や矢印などで参照先名が明示的に示されている場合、参照先名を同義語として抽出することができる。あるいは、見出し語「ＣＳ」に対する"computer science"のように見出し語が英数字の場合に、各文字を含む部分同語義であるとして抽出することができる。
〔参考文献２〕Francis Bond, Eric Nichols, Sanae Fujita, and Takaaki Tanaka,"Acquiring an Ontology for a Fundamental Vocabulary", COLING-2004, 2004, p.1319-1325
【００２１】
検索語選択部１２０は、検索語抽出部１１０で生成した、見出し語について当該見出し語との関係がそれぞれ付された複数の検索語候補が語義別に区分されたリストが入力され、当該複数の検索語候補と見出し語との関係に基づき語義ごとに１以上の検索語を選択して出力する(Ｓ２)。例えば、図７〜９に示すようなリストが入力されたとき、同義語のみを選択する、又は上位語のみを選択する、あるいは同義語があれば同義語を、同義語が無い場合は分野を示す語を、それも無ければ上位語を選択することが考えられる。また、関係について複数種別を選択したり、選択個数をある上限値以内としたりするといったことも考えられる。更に、センスバンクや辞書での出現頻度、語義番号、リンク頻度などを利用してマイナー語義の関係語は選択しないことなども考えられる。更に当該語義が、その見出し語の語義としては非常にマイナーな場合、見出し語を検索語として使わず、同義語などの関係語だけを使うことも考えられる。例えば、「アーチ３」の場合に、「ホームラン」だけを利用すること等が挙げられる。加えて、見出し語が外来語の場合、オリジナルの言葉のみを検索語として利用することも考えられる。例えば、外国人アーティスト名の場合に、日本語(カタカナなど)ではなく、元の言語での綴りを検索に利用すること等が挙げられる。
【００２２】
コンテンツ検索部１３０は、各語義に対応する検索語を用いて通信ネットワークを検索することにより、見出し語の語義ごとに所定のコンテンツを取得し(Ｓ３)、これを辞書１０に付与あるいはリンク付けを行い、辞書１０´を作成する。図３の辞書に画像を付与した場合の画面表示の例を図１０に、図４の情報に画像を付与した場合の画面表示の例を図１１にそれぞれ示す。ここで、取得するコンテンツは画像のほか、動画など語義を表示するテキストに付与したい任意のコンテンツを選んでよい。また、コンテンツの検索は、Ｗｅｂ上の既知の画像検索システムやその他任意の方法を利用できる。Ｗｅｂ上の既知の画像検索システムとしては、例えばGoogle(登録商標)(Google AJAX images API, http://code.google.com/intl/ja/apis/ajaxsearch/)、goo(登録商標)(http://bsearch.goo.ne.jp/)、Yahoo!(登録商標)(http://image-search.yahoo.co.jp/)などが挙げられる。
【００２３】
以上のように構成することで、見出し語とその語義を示す定義文又はそれに類するテキストがある場合に、各語義に適切な画像や動画等のコンテンツを付与することができ、かつ、マイナーな語義であっても複数の語義を広く網羅することができる。
【実施例２】
【００２４】
予め、１以上の語義を有する見出し語について、当該見出し語との関係がそれぞれ付された複数の検索語候補が語義別に区分された図７〜９に示すようなリストを用意できる場合には、検索語抽出部１１０は不要である。このような場合には、図１２に示すように検索語選択部１２０とコンテンツ検索部１３０とからなる語義別コンテンツ付与装置１００´を構成し、図２のＳ２、Ｓ３のみを実行することとしてもよい。
【実施例３】
【００２５】
図1では辞書に対してコンテンツを付与する形態を例示したが、検索語選択部１２０において得られた語義別に区分された検索語候補のリストをデータベースに保存しておき、ユーザーから検索要求があった時に、コンテンツ検索部１３０でリアルタイムに語義別の検索を実行し、語義別にリアルタイムに検索結果を表示することも考えられる。図１３は、見出し語「ヒマワリ」で検索した場合に語義別の画像コンテンツ入りの検索結果を表示した例である。
【００２６】
以上の語義別コンテンツ付与装置及び語義別コンテンツ付与方法をコンピュータによって実現する場合、検索語抽出部、検索語選択部及びコンテンツ検索部が担う処理機能はプログラムによって記述される。そしてパソコンや携帯端末上で、入力手段や各種記憶手段とＣＰＵとのデータのやりとりを通じてこのプログラムを実行することにより、ハードウェアとソフトウェアが協働し、上記処理機能がコンピュータ上で実現されて本発明の語義別コンテンツ付与装置及び語義別コンテンツ付与方法の作用効果を奏する。なおこの場合、処理機能の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。また、上記の各種処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
【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１２】
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【図１１】
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【図１３】
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