(57)【要約】      （修正有）【課題】途中処理の結果に影響されることなく、意図する関係を持つ語句対の抽出精度を向上させるオントロジー生成装置、オントロジー生成プログラム及びオントロジー生成方法を提供する。【解決手段】意味データベースであるオントロジー辞書を生成するオントロジー生成装置４０であって、取得された文書データを複数の語義文に分割するテキスト取得部４０２と、分割された複数の語義文に対し、語彙の概念の組である概念ペアを構成する単語を特定する語句抽出部４０７と、複数の語義文のうち、第１の語義文に対応する概念ペアを構成する第１の単語と、第２の語義文に対応する概念ペアを構成する第２の単語とが類似するか否かを判定し、類似しないと判定された場合に、概念ペアを構成する単語をオントロジー辞書に登録する対象から除外する抽出パターン生成候補評価部４１６とを有する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
意味データベースであるオントロジー辞書を生成するオントロジー生成装置であって、
取得された文書データを複数の語義文に分割する分割部と、
分割された複数の語義文に対し、語彙の概念の組である概念ペアを構成する単語を特定する特定部と、
複数の語義文のうち、第１の語義文に対応する概念ペアを構成する第１の単語と、第２の語義文に対応する概念ペアを構成する第２の単語とが類似するか否かを判定し、類似しないと判定された場合に、概念ペアを構成する単語を前記オントロジー辞書に登録する対象から除外する処理部とを、
有することを特徴とするオントロジー生成装置。
【請求項２】
前記処理部は、前記類似しないと判定された場合に、前記第１の単語と類似する関係を有する単語を抽出するための抽出パターンの候補から前記第２の単語が出現する語義文を削除し、前記概念ペアを構成する前記第２の単語を前記オントロジー辞書に登録する対象から除外することを特徴とする請求項１に記載のオントロジー生成装置。
【請求項３】
前記処理部は、前記第１の単語と前記第２の単語の類似度を示すスコアを所定の算出式によって算出し、算出されたスコアが所定の閾値以下の場合に前記第１の単語と前記第２の単語が類似しないと判定することを特徴とする請求項１又は２に記載のオントロジー生成装置。
【請求項４】
前記語義文に対し形態素解析を行って語句を抽出し、抽出された語句及び抽出された語句を組み合わせた組み合わせ語句が主題を言及する語句主題分布と、前記抽出された語句が存在する語義文が主題を言及する文書主題分布を学習する学習部を更に備え、
前記処理部は、前記語句主題分布と前記文書主題分布を用いて前記スコアを算出することを特徴とする請求項３に記載のオントロジー生成装置。
【請求項５】
前記処理部は、前記第１の単語と前記第２の単語の前方語句同士及び後方語句同士を対比させて前記スコアを算出し、又は更に前記第１の単語の前方語句と後方語句を組み合わせた語句と前記第２の単語の前方語句と後方語句を組み合わせた語句同士の対比も含めて前記スコアを算出することを特徴とする請求項４に記載のオントロジー生成装置。
【請求項６】
前記処理部は、前記第１の単語と前記第２の単語の前方語句の修飾語集合同士、後方語句の修飾語集合同士、前記第１の単語の前方語句の修飾語集合と後方語句の修飾語集合を組み合わせた語句と前記第２の単語の前方語句の修飾語集合と後方語句の修飾語集合を組み合わせた語句同士の対比も含めて前記スコアを算出することを特徴とする請求項５に記載のオントロジー生成装置。
【請求項７】
前記語義文に同義である語句が存在すると判断した場合、同義語を置換させるための所定の情報に基づいて所定の語句に置換する同義語置換部を更に有し、
前記学習部は、置換後に前記語句主題分布を学習することを特徴とする請求項４から６のいずれか１つに記載のオントロジー生成装置。
【請求項８】
意味データベースであるオントロジー辞書を生成するオントロジー生成装置によって実行されるオントロジー生成プログラムであって、
取得された文書データを複数の語義文に分割し、
分割された複数の語義文に対し、語彙の概念の組である概念ペアを構成する単語を特定し、
複数の語義文のうち、第１の語義文に対応する概念ペアを構成する第１の単語と、第２の語義文に対応する概念ペアを構成する第２の単語とが類似するか否かを判定し、類似しないと判定された場合に、概念ペアを構成する単語を前記オントロジー辞書に登録する対象から除外する、
処理を前記オントロジー生成装置のコンピュータに実行させることを特徴とするオントロジー生成プログラム。
【請求項９】
意味データベースであるオントロジー辞書を生成するオントロジー生成方法であって、
取得された文書データを複数の語義文に分割し、
分割された複数の語義文に対し、語彙の概念の組である概念ペアを構成する単語を特定し、
複数の語義文のうち、第１の語義文に対応する概念ペアを構成する第１の単語と、第２の語義文に対応する概念ペアを構成する第２の単語とが類似するか否かを判定し、類似しないと判定された場合に、概念ペアを構成する単語を前記オントロジー辞書に登録する対象から除外する、
ことを特徴とするオントロジー生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
オントロジー生成装置、オントロジー生成プログラム及びオントロジー生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特定の専門知識オントロジー構築のため、文書群から専門知識を表現できる関係を持つ語句対の抽出技術への取り組みが行われている。文書群から関係を持つ語句対の抽出に関して、手がかり（シード）として少量の語句ペアを付与し、品詞と構文構造の抽出パターンを用いたパターンマッチングで抽出する手法がある。
【０００３】
しかし、上記手法の場合、意図する関係ではない語句対が抽出される場合がある。そのため、抽出パターンが正確な語句対を抽出できるかどうか分類し、学習データとして抽出パターン適切性判定の教師あり分類器により、新しい抽出パターンの適切性を判定し、不適切な抽出パターンを利用しないことによって意図しない語句対の抽出を抑制する技術がある（下記の特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５４３０９８９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、抽出パターン適切性の分類結果を用いて教師あり分類器を構築するため、抽出パターン適切性の判定誤りの影響によって以降の判定精度が低下してしまうという問題がある。
【０００６】
そこで、本発明の１つの側面では、途中処理の結果に影響されることなく、意図する関係を持つ語句対の抽出精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
態様の一例では、取得された文書データを複数の語義文に分割する分割部と、分割された複数の語義文に対し、語彙の概念の組である概念ペアを構成する単語を特定する特定部と、複数の語義文のうち、第１の語義文に対応する概念ペアを構成する第１の単語と、第２の語義文に対応する概念ペアを構成する第２の単語とが類似するか否かを判定し、類似しないと判定された場合に、概念ペアを構成する単語を前記オントロジー辞書に登録する対象から除外する処理部とを有する。
【発明の効果】
【０００８】
途中処理の結果に影響されることなく、意図する関係を持つ語句対の抽出精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】抽出パターンと語句対の自動抽出フレームワークについて説明するための図である。
【図２】パターン適切性の判定を行う教師あり分類器による語句対抽出を説明するための図である。
【図３】パターン適切性の判定誤りにより以降の判定に影響を及ぼし、判定精度が低下することを説明するための図である。
【図４】第１の実施形態のオントロジー生成装置の機能構成を示す図である。
【図５Ａ】オントロジーを構築する元になる上位及び下位の関係にある語句の一例を示す図である。
【図５Ｂ】構築される木構造のオントロジーの一例を示す図である。
【図６】構文解析部によってテキストが処理された結果を示す図である。
【図７Ａ】テキストに対して形態素解析と語句抽出をした結果を示す図である。
【図７Ｂ】学習結果の語句主題分布と文書主題分布を示す図である。
【図８Ａ】重みの自動判断において正例と負例の組み合わせの作成について説明するための図である。
【図８Ｂ】重みの自動判断における重み及び意味関連性スコアの一例を示す図である。
【図９】第１、第２、第４の実施形態のオントロジー生成装置における関係抽出パターンの抽出処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図１０】第１の実施形態のオントロジー生成装置における語句文書別主題分布学習の処理フローの一例を示すサブルーチンである。
【図１１】第１の実施形態のオントロジー生成装置におけるパターン情報抽出処理フローの一例を示すサブルーチンである。
【図１２】関係抽出パターンの生成候補の削除判断の概念について説明するための図である。
【図１３】各実施形態のオントロジー生成装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１４】各実施形態のオントロジー生成装置による効果を説明するための図である。
【図１５】各実施形態のオントロジー生成装置によって意図した語句対が抽出できることを説明するための図である。
【図１６Ａ】従来のオントロジー生成方法によって抽出された語句対の結果を示す図である。
【図１６Ｂ】各実施形態のオントロジー生成装置によって抽出された語句対の結果を示す図である。
【図１６Ｃ】両者の語句対の抽出結果を示す図である。
【図１７】第２及び第４の実施形態のオントロジー生成装置の機能構成を示す図である。
【図１８】第２の実施形態における語句主題分布と文書主題分布を示す図である。
【図１９】第２及び第３の実施形態のオントロジー生成装置における語句文書別主題分布学習の処理フローの一例を示すサブルーチンである。
【図２０】第２及び第３の実施形態のオントロジー生成装置におけるパターン情報抽出処理フローの一例を示すサブルーチンである。
【図２１】第３の実施形態のオントロジー生成装置の機能構成を示す図である。
【図２２】第３の実施形態のオントロジー生成装置における関係抽出パターンの抽出処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図２３Ａ】取得したテキストに対して同義語置換を行った後のテキストを示す図である。
【図２３Ｂ】取得したテキストに対して同義語置換を行わずに学習した場合の学習結果と、取得したテキストに対して同義語置換を行って学習した場合の学習結果とを示す図である。
【図２４】第３の実施形態における組み合わせを含む語句主題分布と文書主題分布を示す図である。
【図２５】第４の実施形態のオントロジー生成装置における語句文書別主題分布学習の処理フローの一例を示すサブルーチンである。
【図２６】第４の実施形態のオントロジー生成装置におけるパターン情報抽出処理フローの一例を示すサブルーチンである。
【図２７】第１から第４の実施形態のオントロジー生成装置によって生成されたオントロジーを用いた検索システムの一例を示す図である。
【図２８】キーワード拡張装置による自動拡張について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。
まず、関係抽出パターン（以下、抽出パターンとも言う）と語句対の自動抽出フレームワークについて図１を用いて説明する。自動抽出フレームワークでは、文書群１１を文単位で解析し、２項関係にある語の組を語句対として抽出する。すなわち、所定のシード（手がかり）のシード語句対を用いて解析された文（テキスト）から関係抽出パターンを獲得し、関係抽出パターンＤＢ（Data Base）１２に記録する。獲得された関係抽出パターンを用いてテキストから語句対を獲得し、語句対ＤＢ１３に記録する。このように順次獲得され、語句対ＤＢ１３に記録された語句対の情報に基づいてオントロジーが生成され、ユーザ１４へ提供され、ユーザ１４によってさらにフィードバックされる。
【００１１】
語句対とは語句を対としたものであり、例えば（Ａ、Ｂ）と表すことが可能である。Ａ及びＢはそれぞれ語句である。ここでの語句とは、例えば形態素解析により抽出されるＡという語句のみだけでなく、Ａという語句と例えば株式会社という語句が結合されたＡ株式会社など語句Ａを示すものも含まれるとする。
【００１２】
関係抽出パターンとは、シード語句対が出現するテキストにおいてシード語句対の出現箇所を変数化したテキストの全部又は一部を言う。例えば、シード語句対が（Ｘ、Ｙ）でＸがメーカー名であり、Ｙがスマホ機種名である場合を考える。このとき、シード語句対（Ｘ、Ｙ）が出現するテキストが「Ｘの最新製品であるＹが発表された」である場合、関係抽出パターンはＸとＹが出現する箇所をメーカー名とスマホ機種名で変数化、すなわち置き換えた「（メーカー名）の最新製品である（スマホ機種名）が発表された」となる。なお、スマホとはスマートフォンの略称であり、以下同様である。
【００１３】
オントロジーとは、辞書の一種で言葉の持つ概念を体系的に整理したものである。
上記自動抽出フレームワークでは、意図しない関係の語句対が抽出される場合がある。例えば、関係抽出パターンが「（メーカー名）の最新製品である（スマホ機種名）が発表された」で、関係抽出パターンに基づいて他のテキストから獲得された語句対が（ＸＸ、ＹＹ）であるとする。この場合、ＸＸがメーカー名でＹＹがスマホ機種名であれば問題ない。しかし、ＸＸはメーカー名であるが、ＹＹはスマホ機種名ではなく洋服名である場合もある。この場合には意図しない関係の語句対が抽出されてしまう。
【００１４】
上述した特許文献１では意図しない関係の語句対の抽出を抑制する技術が開示されている。特許文献１に開示された技術では、関係抽出パターンが正確な語句対を抽出できるか否かを分類し、学習データとしてパターン適切性の判定を行う教師あり分類器を構築している。これにより、新しい関係抽出パターンの適切さを判定し、不適切な関係抽出パターンを利用しないことで意図しない関係の語句対の抽出を抑止している。
【００１５】
具体的には、図２に示すように、シード語句対（セダン、スカイ○○）に基づいてテキストからパターン抽出（関係抽出パターン抽出）を行い、１回目の抽出パターンとして例えば「Ｘの新車のＹを発表した」が抽出される。ここでは、所望の関係として（車種、製品名）を抽出させるものとする。
【００１６】
今までのパターン判定結果を学習データとする教師あり分類器によって、抽出されたパターンの適切性が判定される。この例では、関係抽出パターン「Ｘの代表車の１つであるＹ」と「Ｘの作品Ｙ」を学習データとしている。
【００１７】
判定された結果、抽出されたパターン「Ｘの新車のＹを発表した」は適切なパターンとされ、このパターンを使って新たな語句対（セダン、フーグー）が抽出される。新たな語句対を抽出すると、１回目抽出パターンと同様に２回目の抽出パターンとして「Ｘの新型Ｙを発表」、「Ｘで発表されたＹの新作」、「ＹはＸシリーズの新製品である」が抽出され、パターンの適切性の判定が行われる。
【００１８】
判定の結果、抽出パターン「ＹはＸシリーズの新製品である」が適切でないと判定され、適切と判定された抽出パターンを使って新たな語句対（□□フェア、ロクス）、（ＳＵＶ、ＲＯＶ４）、（Ａｒｌｏｗｓ、Ｍ０３）が抽出される。
【００１９】
しかし、抽出された語句対には所望の関係を持たない語句対が含まれる場合がある。これは、今までのパターン適切性の分類結果を用いて教師あり分類器を構築することで、パターン適切性の判定誤りが生じた場合、それ以降の判定に影響を及ぼし、判定精度が低下してしまうためである。
【００２０】
図３を用いて具体的に説明する。パターンの適切性の判定誤りによるパターン３０で不適切な語句対３１が抽出され、抽出された語句対３１によって抽出されるパターン３２で再度不適切な語句対３３が抽出される。このように、パターンの適切性の判定誤りが一旦生じると、それ以降の判定に影響を及ぼし、判定精度が低下する。なお、白枠（白領域）で示されるものは抽出される全ての語句対とパターンをそれぞれ示している。
【００２１】
各実施形態のオントロジー生成装置は、上記問題を解決し、意図しない関係の語句対の抽出を抑制するものである。
【００２２】
以下では各実施形態のオントロジー生成装置について説明する。
＜第１の実施形態＞
第１の実施形態のオントロジー生成装置の構成について図４を用いて説明する。オントロジー生成装置４０は、シード語句入力部４０１、テキスト取得部４０２、構文解析部４０３、抽出処理制御部４０４、抽出パターン生成候補抽出部４０５、パターン抽出部４０６、語句抽出部４０７、オントロジー生成部４０８、出力部４０９を有している。また、オントロジー生成装置４０は、更に構文構造記憶部４１０、語句記憶部４１１、抽出パターン記憶部４１２、抽出パターン生成候補記憶部４１３、語句文書別主題分布学習部４１４、語句文書別主題分布記憶部４１５、抽出パターン生成候補評価部４１６を有している。
【００２３】
シード語句入力部４０１は、ユーザが指定して望ましい関係を持つ語句対（シード語句対）の入力を事前に受け付け、入力された語句対を関係抽出パターンと語句対の自動抽出フレームワークのシードとする。例えば、ユーザが所望する関係例（スマホメーカー、スマホシリーズ）に対して、ユーザが語句対（ＢＢＢ、Ａｒｌｏｗｓ）をシード語句対として入力する場合には、シード語句入力部４０１は語句対（ＢＢＢ、Ａｒｌｏｗｓ）を受け付ける。ここで、ＢＢＢは例えばスマホメーカーのメーカー名であり、Ａｒｌｏｗｓはスマホのシリーズを示すシリーズ名である。
【００２４】
テキスト取得部４０２は、文書群を記録するデータベースなどから文書群（文書データ）を取得し、取得された文書群を複数のテキスト（語義文とも言う）に分割し、テキストを抽出する。ここで、文書群は文書が複数集合したものであって、例えばテキスト形式やＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）形式のドキュメントである。
【００２５】
構文解析部４０３は、テキスト取得部４０２によって抽出されたテキストに対して形態素解析と構文解析、又はテキストの意味構造解析を行い、その結果を構文構造記憶部４１０に記憶させる。例えば、抽出されたテキストが「今年度のベストスマホ大賞は、ＢＢＢの最新製品であるＡｒｌｏｗｓ Ｍ０３が受賞した」の場合、構文解析部４０３によって形態素解析と構文解析が行われ、その結果である「今年度の、ベストスマホ大賞は、ＢＢＢの、最新製品である、Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３が、受賞した」が構文構造記憶部４１０に記憶される。
【００２６】
抽出処理制御部４０４は、関係抽出パターンと語句対の自動抽出フレームワークの実行を制御し、テキストから新たに関係のある語句対が抽出されない場合、関係ある語句対の自動抽出処理を停止し、語句記憶部４１１に記憶された語句対をオントロジー生成部４０８へ送信する。
【００２７】
抽出パターン生成候補抽出部４０５は、構文構造記憶部４１０に記憶された構文構造から、語句記憶部４１１に記憶された語句対が出現する箇所（文）を抽出し、抽出パターン生成候補記憶部４１３に送信する。例えば、語句記憶部４１１に記憶された語句対が（ＣＣＣ、ｚｅｎｆｏ３）に対して、１つ目の出現箇所（文）「ＣＣＣの最新製品であるｚｅｎｆｏ３。」と、２つ目の文「ＣＣＣの年間出荷計画に、ｚｅｎｆｏ３の販売予想数を２０％引き上げる」を抽出したとする。ここで、ＣＣＣは例えばスマホメーカーのメーカー名であり、ｚｅｎｆｏ３はスマホ機種名である。抽出パターン生成候補抽出部４０５は、抽出された上記文を抽出パターン生成候補記憶部４１３に送信して記憶させる。
【００２８】
パターン抽出部４０６は、関係抽出パターンと語句対の自動抽出フレームにおける関係のある語句対を抽出するための関係抽出パターンを抽出パターン生成候補記憶部４１３に記憶された文から生成する。例えば、文が「ＣＣＣの最新製品であるｚｅｎｆｏ３。」の場合、パターン抽出部４０６は、語句対（ＣＣＣ、ｚｅｎｆｏ３）の箇所を変数化、すなわち（メーカー名、スマホ機種名）で置き換えて関係抽出パターンを生成する。この場合に生成される関係抽出パターンは「（メーカー名）の最新製品である（スマホ機種名）」である。
【００２９】
語句抽出部４０７は、抽出パターン生成候補記憶部４１３に記録された関係抽出パターンを用いて変数化に相当する部分の語句を抽出、すなわち、分割された複数の語義文に対し、語彙の概念の組である概念ペアを構成する単語（すなわち語句対）を特定し、関係ある語句対として語句記憶部４１１に記録させる。
【００３０】
例えば、関係抽出パターンが「（メーカー名）の最新製品である（スマホ機種名）」の場合を考える。語句抽出部４０７は、関係抽出パターンを用いて、構文構造記憶部４１０に記憶された「今年度の、ベストスマホ大賞は、ＢＢＢの、最新製品である、Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３が、受賞した」から変数部分に相当する語句対（ＢＢＢ、Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３）を抽出する。語句抽出部４０７は、抽出された語句対を語句記憶部４１１に送信し、記憶させる。
【００３１】
オントロジー生成部４０８は、語句記憶部４１１に記録された関係ある語句対を整理、連結してオントロジーを構築する。例えば、オントロジー生成部４０８は図５Ａに示す上位と下位の関係を元に図５Ｂに示す木構造のオントロジーを構築する。例えば、上位がスタジアムの場合、下位はスタジアムのうちの１つである個別のスタジアム名となっている。図５Ｂでは上位のものを実線円とし、下位のものを破線円としている。
【００３２】
出力部４０９は、オントロジー生成部４０８によって生成されたオントロジー構築結果を所定のフォーマットに変換し、不図示の表示装置に表示させたり、その他の装置へ変換後の内容を送信したりする。
【００３３】
構文構造記憶部４１０は、構文解析部４０３によって処理された結果を記憶する。例えば、上述したように「今年度の、ベストスマホ大賞は、ＢＢＢの、最新製品である、Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３が、受賞した」という構造を記録する（図６を参照）。このとき、図６に示す矢印は文節の修飾先を示している。
【００３４】
語句記憶部４１１は、シード語句入力部４０１が受け付けたシード語句対や、語句対の自動抽出処理で語句抽出部４０７によって抽出された語句対を記憶する。
【００３５】
抽出パターン記憶部４１２は、パターン抽出部４０６によって抽出された関係抽出パターンを記憶する。例えば、上述した「（メーカー名）の最新製品である（スマホ機種名）」などを記憶する。
【００３６】
抽出パターン生成候補記憶部４１３は、抽出パターン生成候補抽出部４０５が抽出した語句対の出現箇所（文）を記憶する。上述したように、例えば「ＣＣＣの最新製品であるｚｅｎｆｏ３。」や「ＣＣＣの年間出荷計画に、ｚｅｎｆｏ３の販売予想数を２０％引き上げる」を記憶する。
【００３７】
語句文書別主題分布学習部４１４は、テキスト取得部４０２が取得したテキストに対し、形態素解析を行い、解析結果の語句集合の文書別主題分布（Topic Model）を学習し、学習結果（ベクトル）を語句文書別主題分布記憶部４１５に記憶する。すなわち、語義文（テキスト）に対し形態素解析を行って語句を抽出し、抽出された語句及び抽出された語句を組み合わせた組み合わせ語句が主題を言及する語句主題分布と、抽出された語句が存在する語義文が主題を言及する文書主題分布を学習する。
【００３８】
Topic Modelとは、主に文書データを想定したクラスタリング（教師なし分類）であり、単語の順番を無視して文書内の出現単語の頻度のみを考慮し、教師データを与えず単語の主題をモデル化するものである。すなわち、Topic Modelは、文書が複数の潜在的な主題から確率的に生成されると仮定したモデルであり、文書内の各単語は主題が持つ確率分布にしたがって出現すると仮定する。Topic Modelでは、主題ごとに単語の出現頻度分布を想定することで、主題間の類似性やその意味を解析できる。
【００３９】
語句は独立に出現しているわけではなく、潜在的な主題を持ち、同じ主題を持つ語句は同じ文書に出現しやすい。例えば、「○○山が単独首位、△△丸は敗れる」という文がある。ここで、○○山は有名な横綱であり、△△丸は有名な大関であるとする。この場合、文中に「相撲」という単語がないがこの文を見て「相撲」に関係する文であると理解できる。すなわち、この文には「相撲」という１つの主題がある。
【００４０】
例えば、図７Ａに示すように、取得されたテキストがＮ個あり、これらのテキストに対して形態素解析と語句抽出をするとテキストごとに抽出された語句が得られる。ここで、主題数をＫ個とした場合、語句文書別主題分布学習部４１４は、学習した結果である図７Ｂに示す語句主題分布（ベクトルＶｗ）と文書主題分布（ベクトルＶＤ）を語句文書別主題分布記憶部４１５に記憶する。語句主題分布は語句自身の各主題を言及する確率分布であり、文書主題分布は文書の各主題を言及する確率分布である。
【００４１】
語句主題分布における数値は各主題における各語句が出現する確率分布を示しており、例えば語句「セダン」において主題Ｔ１では０．１、主題Ｔ２では０．２、・・・となっている。これらの数値を足し合わせると１となる。また、文書主題分布における数値は各主題における各文書が出現する確率分布を示しており、例えば文書ＩＤ「１」において主題Ｔ１では０．０１、主題Ｔ２では０．２、・・・となっている。これらの数値を足し合わせると１となる。
【００４２】
ここでは主題数がＫ個となっているが、Ｋ個に限定されるものではなく、他の数とすることも可能である。また、図７Ａに示す語句aaaは例えば製品名であり、語句ＡＡＡ及び語句ＢＢＢは例えばメーカー名である。
【００４３】
なお、学習方式については従来技術であり、ここでは詳細な説明を省略するが以下の文献を参照することができる。例えば、Biei, David M. (2012). Probabilistic topic models, Commun. ACM, 55(4), 77-84である。また、Liu, Jun S, (1994). The Collapsed Gibbs Sampler in Bayesian Computations with Association, 89(427), 958-966である。また、Mikolov, Tomas; et al, Efficient Estimation of Word Representations in Vector Spaceである。
【００４４】
語句文書別主題分布記憶部４１５は、語句文書別主題分布学習部４１４による学習結果（ベクトル）を記録する。例えば、図７Ａに示す語句主題分布と文書主題分布を記録する。この分布は確率分布である。
【００４５】
抽出パターン生成候補評価部４１６は、抽出パターン生成候補記憶部４１３に記録された語句対の出現箇所に対して、語句記憶部４１１に記録されたシード語句対と比較し、出現箇所の語句対とシード語句対との意味関連性スコアが閾値を超えたか否かを判断（評価）する。意味関連性スコアが閾値を超えない場合には出現箇所（文）を抽出パターン生成候補記憶部４１３から削除する。すなわち、複数の語義文のうち、第１の語義文に対応する概念ペアを構成する第１の単語（シード語句対）と、第２の語義文に対応する概念ペアを構成する第２の単語（出現箇所の語句対）とが類似するか否かを判定し、類似しないと判定された場合に、概念ペアを構成する単語（語句対）をオントロジー辞書に登録する対象から除外する。なお、上記類似するとは語句対同士の関連性があることを言う。
【００４６】
意味関連性スコアとは、対比する語句対が持つそれぞれの意味がどの程度関連しているかを評価する値を言う。
【００４７】
例えば、シード語句対（セダン、スカイ○○）の場合に抽出された語句対（セダン、フーグー）の出現箇所（文）が、２つあるとする。１つは「セダンの一種であるフーグーが発表された」であり、もう１つは「セダンで新作のフーグーが発表された」であるとする。１つ目の文は（車種、製品名）に関するものであり、２つ目の文は（地名、楽曲種類）に関するものであるとする。
【００４８】
この場合、抽出パターン生成候補評価部４１６は、出現箇所の文書におけるシード語句対と、出現箇所の文書における抽出された語句対の意味関連性スコアを、語句対文書別主題分布記憶部４１５に記録された学習結果に基づいて計算する。この例では、２つ目の文における（セダン、フーグー）と（セダン、スカイ○○）の関連度が低いため、計算された意味関連性スコアは閾値を超えず、２つ目の出現箇所（文）は抽出パターン生成候補記憶部４１３から削除される。
【００４９】
すなわち、抽出パターン生成候補評価部４１６は、第１の単語（シード語句対）と第２の単語（出現箇所の語句対）の類似度（関連度）を示す意味関連性スコアを所定の算出式である以下の（１）によって算出する。そして、算出された意味関連性スコアが所定の閾値以下の場合に第１の単語と第２の単語が類似しない（関連性が低い）と判定する。
【００５０】
ここで、出現箇所の文書におけるシード語句対と、出現箇所の文書における抽出された語句対の意味関連性スコアの計算について説明する。
【００５１】
以下では、文書ｄにおける２つの語句対i、ｊの意味関連性スコアの計算について説明する。語句対ｉはシード語句対であり、語句対ｊは抽出された語句対である。文書ｄにおいて、語句対ｊ＝（ｊＡ、ｊＢ）と語句対ｉ＝（ｉＡ、ｉＢ）に対して以下の式（１）によって意味関連性スコアSRScoreｉ、ｊ、ｄを算出する。ｊＡは語句対ｊの語句Ａ（前方語句Ａ）、ｊＢは語句対ｊの語句Ｂ（後方語句Ｂ）、ｉＡは語句対ｉの語句Ａ（前方語句Ａ）、ｉＢは語句対ｉの語句Ｂ（後方語句Ｂ）をそれぞれ示す。例えば、語句対ｊが（ＢＢＢ、Zinrei）の場合、語句ＡがＢＢＢ、語句ＢがZinreiとなる。前方語句とは語句対のうちの前段に示される語句を言い、後方語句とは語句対のうちの後段に示される語句を言う。
【００５２】
【数１】
2019016074.tif 000003
【００５３】
ここで、
2019016074.tif 000004
はシード語句対ｉの前方語句Ａの文書ｄにおける主題分布を表すベクトルである。これは、例えば主題数を３個（次元Ｋ＝３）とした場合の語句Ａの主題分布Ａｋと文書ｄの主題分布Ｄｋの掛け算によって求められる。例えば、語句Ａの主題分布Ａｋが｛０．３、０．１、０．６｝、文書ｄの主題分布Ｄｋが｛０．４、０．４、０．２｝とした場合、語句Ａの文書ｄにおける主題分布は｛０．３×０．４、０．１×０．４、０．６×０．２｝＝｛０．１２、０．０４、０．１２｝となる。
【００５４】
語句Ａの主題分布Ａｋ｛０．３、０．１、０．６｝は、３つの各主題における語句Ａの出現する確率分布を示しており、例えば１つ目の主題における語句Ａの出現する確率が０．３である。それぞれの数値を足し合わせると１となる。なお、文書ｄの主題分布Ｄｋ｛０．４、０．４、０．２｝についても同様に考えられる。
【００５５】
語句の文書における主題分布についての具体例を挙げる。例えば、文書１として「明日は機械学習ハッカソンの日だ。予習はバッチリだ。」、文書２として「機械学習ハッカソンのせいで夜更かししそうで怖い。」があるとする。文書１に対して形態素解析をして語句を抽出すると「明日、機械学習、ハッカソン、日、予習、バッチリ」となる。文書２に対して形態素解析をして語句を抽出すると「機械学習、ハッカソン、夜更かし、怖い」となる。
【００５６】
ここで、主題数Ｋ＝３とし、各語句の主題分布及び各文書の主題分布がわかるものとする。この場合、各語句の主題分布及び各文書の主題分布に基づいて、各語句の文書１における主題分布は以下のようになる。すなわち「明日｛０．１、０．１、０．８｝、機械学習｛０．２、０．３、０．５｝、ハッカソン｛０．４、０．３、０．３｝、日｛０．２、０．２、０．６｝、予習｛０．３、０．５、０．２｝、バッチリ｛０．２、０．６、０．２｝」となる。また、各語句の文書２における主題分布は「機械学習｛０．４、０．３、０．３｝、ハッカソン｛０．９、０．０５、０．０５｝、夜更かし｛０．５、０．３、０．２｝、怖い｛０．４、０．３、０．３｝」となる。このように、文書の主題がそれぞれ異なるため、語句の主題分布も文書ごとに異なる。
【００５７】
また、
2019016074.tif 000005
は、シード語句対ｉの前方語句Ａと、抽出された語句対ｊの前方語句Ａの文書ｄにおけるベクトル距離を示しており、例えば
2019016074.tif 000006
のコサイン類似度で示される。
【００５８】
また、αlは前方語句Ａ、後方語句Ｂの重み係数を示すものであり、あらかじめ人手によって設定されてもよく、自動で判断して設定されるようにしてもよい。なお、第１の実施形態では重みは２つであるが、後述する他の実施形態では重みが３つ（前方語句Ａ、後方語句Ｂ、組み合わせ）などとなる。
【００５９】
ここで、重みの自動判断による設定について説明する。まず、ユーザの意図に合致する正解語句対（正例語句対リスト）と絶対に不正解の語句対（負例語句対リスト）を用意する。抽出対象となる文書群に対して、正例語句対リストと負例語句対リストにある全語句の組み合わせを作成し、上述した式（１）においてｌ＝Ａ、Ｂ、Ｃとし、分母を３として意味関連性スコアを計算する。意味関連性スコアで正例と負例が区別できるまでαlを調整してスコア計算を繰り返す。最適化したαlを実際の処理で使用する重みとして設定する。なお、上記処理は、例えば抽出パターン生成候補評価部４１６が行うようにしてもよく、他の構成が行うようにしてもよい。
【００６０】
例えば、図８Ａに示すように、正例（正例語句対リスト）と負例（負例語句対リスト）が人手などによって付与される。ここでの正例は前方語句がスマホメーカー、後方語句がスマホ機種名とする。語句ＢＢＢ、語句ＤＤＤ、語句ＥＥＥはスマホメーカーであり、語句Ａｒｌｏｗｓ、語句Ｇ Ｎｏｔｅ、語句Ｘｐｉｅｒはスマホ機種名である。一方、負例はスマホメーカーとスマホ機種名ではなく、前方語句ＡＡＡは自動車メーカー、前方語句ＦＦＦは総合電気メーカーであり、後方語句ピリオは車の製品名、後方語句ビリはテレビ機種名である。
【００６１】
この正例と負例を混ぜて組み合わせを作成する。この場合の組み合わせには、正例同士、正例と負例、負例同士の組み合わせがある。正例同士の組み合わせは例えばＩＤが１−２であり、正例と負例の組み合わせは例えばＩＤが１−Ｒであり、負例同士の組み合わせは例えばＩＤがＲ−Ｓである。
【００６２】
作成された組み合わせを用いて、図８Ｂに示すような重み（重み１、重み２、重み３・・・）を調整しながら意味関連性スコアを計算する。その結果が図８Ｂに示されている。調整する重みの一例としては、例えば重み１が０．３、０．１、０．６である。重みを決定するための閾値を例えば０．５とする。図８Ｂに示す意味関連性スコア結果より、重み２のときのみ正例同士の意味関連性スコアが０．８や０．９と高く、正例と負例の組み合わせでは０．４、０．３、０．１と閾値を超えずに低い。この結果から重み係数αlを重み２の値に設定する。正例同士の組み合わせのスコアが高く、正例と負例の組み合わせのスコアが低くなる重みは、ユーザの意図に合致する語句対を抽出する重みとして適切である。
【００６３】
次に、第１の実施形態のオントロジー生成装置における関係抽出パターンの抽出処理のフローについて図９を用いて説明する。
【００６４】
オントロジー生成装置４０は、シード語句対を受け付け、取得する（ステップＳ９０１）。また、オントロジー生成装置４０は、文書群を記録するデータベースなどから文書群を取得し、取得した文書群の文書からテキストを抽出し、取得する（ステップＳ９０２）。
【００６５】
オントロジー生成装置４０は、取得されたテキストに対して形態素解析と構文解析、又はテキストの意味構造解析を行う、すなわち構文構造解析を行う（ステップＳ９０３）。オントロジー生成装置４０は、取得されたテキストに対し、形態素解析を行い、解析結果の語句集合の文書別主題分布（Topic Model）を学習、すなわち語句文書別主題分布学習する（ステップＳ９０４）。語句文書別主題分布学習の処理フローの詳細については後述する。
【００６６】
オントロジー生成装置４０は、抽出パターン生成候補記憶部４１３に記録された語句対の出現箇所に対して、語句記憶部４１１に記録されたシード語句対と比較し、出現箇所の語句対とシード語句対との意味関連性スコアが閾値を超えたか否かを判断（評価）する。意味関連性スコアが閾値を超えない場合には出現箇所（文）を抽出パターン生成候補記憶部４１３から削除する。すなわち、オントロジー生成装置４０はパターン情報抽出処理を行う（ステップＳ９０５）。パターン情報抽出処理のフローの詳細については後述する。
【００６７】
オントロジー生成装置４０は、生成された関係抽出パターンを用いて変数化に相当する部分の語句を抽出する、すなわち語句情報抽出処理を行う（ステップＳ９０６）。
【００６８】
ここで、上記語句文書別主題分布学習の処理フローについて図１０を用いて説明する。オントロジー生成装置４０は、取得されたテキスト内の語句を同定する（ステップＳ１００１）。すなわち、テキスト内から語句を抽出して学習対象の語句を特定する。オントロジー生成装置４０は、同定した語句集合の文書別主題分布を学習、すなわちモデル学習を行う（ステップＳ１００２）。
【００６９】
また、上記パターン情報抽出処理フローについて図１１を用いて説明する。オントロジー生成装置４０は、まず抽出パターン生成候補記憶部４１３に記録された語句対ｊの出現箇所Ｄを抽出する（ステップＳ１１０１）。語句対ｊ＝｛ｊＡ,ｊＢ｝の出現箇所ｄｊに対し、更にシード語句対ｉ＝｛ｉＡ,ｉＢ｝に対し、語句｛ｉＡ,ｊＡ｝と語句｛ｉＢ,ｊＢ｝の文書群における意味関連性スコアを計算する（ステップＳ１１０２）。すなわち、第１の単語（シード語句対）と第２の単語（出現箇所の語句対）の前方語句同士及び後方語句同士を対比させてスコアを算出している。
【００７０】
オントロジー生成装置４０は、計算された意味関連性スコアが閾値を超えたか否かを判定し（ステップＳ１１０３）、超えていない場合（ステップＳ１１０３でＮｏ）、関連性が低いとして出現箇所ｄｊを関係抽出パターンの生成候補から削除（除外）し（ステップＳ１１０４）、次の語句対について同様の処理を行う。一方、超えている場合（ステップＳ１１０３でＹｅｓ）、オントロジー生成装置４０は次のシード語句対について同様の処理を行う。
【００７１】
すべての語句対について処理が終了すると、オントロジー生成装置４０は語句対ｊの出現箇所（フィルタリング済み）から語句対の関係抽出パターンを生成する（ステップＳ１１０５）。
【００７２】
第１の実施形態では前方語句同士、後方語句同士の評価をしているが、後述する第２の実施形態では各語句対の語句を１つの語句として組み合わせた語句同士の評価も更にしている。この３つの評価パターンを用いた場合における関係抽出パターンの生成候補の削除判断の概念について図１２を用いて説明する。
【００７３】
例えば、前方語句Ａ、後方語句Ｂ、組み合わせ語句（ＡＢ）であるシード語句対（Ａ、Ｂ）と、前方語句Ｃ、後方語句Ｄ、組み合わせ語句（ＣＤ）である語句対（Ｃ、Ｄ）の場合を考える。図１２に示すように、文書２では前方語句同士（Ａ、Ｃ）、後方語句同士（Ｂ、Ｄ）、組み合わせ語句同士（ＡＢ、ＣＤ）間は同じ主題を表す傾向にある。すなわち、前方語句同士（Ａ、Ｃ）は主題Ｔ１、後方語句同士（Ｂ、Ｄ）は主題Ｔ２、組み合わせ語句同士（ＡＢ、ＣＤ）は主題Ｔ３を表している。
【００７４】
一方、文書１では組み合わせ語句同士（ＡＢ、ＣＤ）は主題分布傾向が異なる。すなわち、語句（ＡＢ）は主題Ｔ２、語句（ＣＤ）は主題Ｔ１を表し、それぞれの語句の主題が異なる。それぞれの語句が同じ文書で主題が異なることから、文書１の出現箇所を関係抽出パターンの生成候補から削除し、文書２の出現箇所のみから関係抽出パターンを生成する。
【００７５】
次に、第１の実施形態のオントロジー生成装置のハードウェア構成について図１３を用いて説明する。なお、後述する他の実施形態のオントロジー生成装置においても同様であるため、他の実施形態のオントロジー生成装置のハードウェア構成についての説明は省略する。
【００７６】
オントロジー生成装置４０のハードウェアは、ＣＰＵ（Central Processor Unit）１３０、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１３１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３３、入力装置１３４、通信インタフェース１３５、バス１３６から構成されている。ＣＰＵ１３０、ＨＤＤ１３１、ＲＡＭ１３２、ＲＯＭ１３３、入力装置１３４、通信インタフェース１３５は、例えばバス１３６を介して互いに接続されている。
【００７７】
ＣＰＵ１３０は、バス１３６を介して、ＨＤＤ１３１などに格納される各種処理（例えば、パターン情報抽出処理など）を行うためのプログラムを読み込み、読み込んだプログラムをＲＡＭ１３２に一時的に格納し、そのプログラムにしたがって各種処理を行う。ＣＰＵ１３０は、主として上記テキスト取得部４０２、構文解析部４０３、抽出処理制御部４０４、抽出パターン生成候補抽出部４０５、パターン抽出部４０６、語句抽出部４０７、オントロジー生成部４０８、出力部４０９、語句文書別主題分布学習部４１４、抽出パターン生成候補評価部４１６として機能する。
【００７８】
ＨＤＤ１３１には、オントロジー生成装置４０の各種処理を行うためのアプリケーションプログラムや、オントロジー生成装置４０の処理に必要なデータなどが格納される。ＨＤＤ１３１は、主として上述した各種記憶部として機能する。
【００７９】
ＲＡＭ１３２は、揮発性メモリであって、ＣＰＵ１３０に実行させるためのＯＳ（Operating System）プログラムやアプリケーションプログラムの一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１３２には、ＣＰＵ１３０による処理に必要な各種データが格納される。
【００８０】
ＲＯＭ１３３は、不揮発性メモリであって、ブートプログラムやＢＩＯＳ（Basic Input / Output System）などのプログラムを記憶する。
【００８１】
入力装置１３４は、情報を入力するものであって、例えばキーボードなどである。
通信インタフェース１３５は、外部（オントロジーの構築結果などを要求する外部装置など）とネットワークを介してデータの送受信を行うものである。
【００８２】
バス１３６は、各装置間の制御信号、データ信号などの授受を媒介する経路である。
第１の実施形態のオントロジー生成装置によれば、語句対の出現箇所ごとにシード語句対との関連性を、語句の文書別主題分布を利用して評価し、不適切な出現箇所を削除するため、不適切な関係抽出パターンの抽出を抑止することができる。すなわち、第１の実施形態のオントロジー生成装置によれば、図１４のドット（点）が記載された領域に示すように、不適切な関係抽出パターン１４００の抽出を抑えることによって意図した関係を持つ語句対の抽出精度が向上する。
【００８３】
また、図１５に示すように、不適切な関係抽出パターンを除外することにより、意図した語句対を抽出できる、すなわち不適切な語句対の抽出を避けることができる。
【００８４】
ここで、語句の文書別主題分布の利用でシード語句対が表す関係を持たない語句対を削除できることを検証した。図１６Ａ、図１６Ｂに示すように、ここでの対象文書群はプレスリリース文書の７０６件であり、シード語句対は｛製品、サービス種類｝と｛製品、サービス名｝のペア５件であり、（スマートフォン、ＡＲＬＯＷＳ Ｚ ＩＳ Ｗ１１Ｐ）などの語句対である。また、ここでは上記特許文献１の技術ではない従来のオントロジー生成技術による語句対抽出と、実施形態のオントロジー生成装置による語句対抽出の結果を比較している。
【００８５】
図１６Ａは従来のオントロジー生成方法によって抽出された語句対の結果を示し、図１６Ｂは実施形態のオントロジー生成装置によって抽出された語句対の結果を示している。なお、図１６Ｂの抽出結果を示す表に記載されている○印は意図する語句対が抽出されたことを示している。また、両者の結果を表にまとめたものが図１６Ｃに示されている。
【００８６】
図１６Ｃに示す抽出件数は抽出された語句対の件数であり、正解件数は意図した関係の語句対が抽出された件数である。また、再現率は正解の語句対がどのくらいあるかを示すものであり、従来技術では意図する関係の有無に関わらず語句対を抽出するため再現率は１としている。適合率は正解件数を抽出件数で割ったもの、すなわち正解率である。Ｆ値は予測結果の評価尺度である。
【００８７】
従来技術では抽出件数が２４３件で、正解件数が８８件で、再現率が１で、適合率が０．３６で、Ｆ値が０．５３である。一方、実施形態のオントロジー生成装置では抽出件数が１３５件で、正解件数が８１件で、再現率が０．８２で、適合率が０．６２で、Ｆ値が０．７２である。この結果から、実施形態のオントロジー生成装置では正解件数は従来技術よりも減っているが、抽出件数も減っているため適合率（正解率）は向上している。
【００８８】
＜第２の実施形態＞
第２の実施形態のオントロジー生成装置の構成について図１７を用いて説明する。図１７に示すように、第２の実施形態のオントロジー生成装置１７００は、語句対組み合わせ生成部１７０１を有する点が第１の実施形態のオントロジー生成装置と異なるのみで他の構成要素については同一である。そのため、語句対組み合わせ生成部１７０１についてのみ説明し、同一の構成要素についての説明は省略し、同一の構成要素を指し示す場合には第１の実施形態と同一の符号を用いる。
【００８９】
語句対組み合わせ生成部１７０１は、テキスト取得部４０２から取得したテキストを解析し語句を抽出し、同一文に出現する語句を使って語句組み合わせ（組み合わせ語句とも言う）を生成する。例えば、テキストが図７Ａに示すものである場合、セダンとａａａが同一文にあるため、図１８に示すように語句組み合わせ（セダン−ａａａなど）を生成する。なお、セダン、ａａａなどの語句は第１の実施形態における解析結果の語句集合の語句を示している。
【００９０】
語句文書別主題分布学習部４１４は、第１の実施形態における語句集合として上記語句組み合わせも含めて文書別主題分布を学習し、学習結果（ベクトル）を語句文書別主題分布記憶部４１５に記憶する。
【００９１】
抽出パターン生成候補評価部４１６は、上記語句組み合わせを追加し、語句組み合わせも考慮して、出現箇所の語句対とシード語句対との意味関連性スコアが閾値を超えたか否かを判断（評価）する。意味関連性スコアが閾値を超えない場合には出現箇所（文）を抽出パターン生成候補記憶部４１３から削除する。
【００９２】
具体的には、抽出パターン生成候補評価部４１６は、図１８に示す語句主題分布と文書主題分布を利用し、以下に示す式（２）によって意味関連性スコアを計算する。
【００９３】
ここでは、文書ｄにおける２つの語句対i、ｊの意味関連性スコアの計算について説明する。語句対ｉはシード語句対であり、語句対ｊは抽出された語句対である。文書ｄにおいて、語句対ｊ＝｛ｊＡ、ｊＢ｝と語句対ｉ＝｛ｉＡ、ｉＢ｝に対して以下の式（２）によって意味関連性スコアSRScoreｉ、ｊ、ｄを算出する。ｊＡは語句対ｊの語句Ａ（前方語句Ａ）、ｊＢは語句対ｊの語句Ｂ（後方語句Ｂ）、ｊＣは語句対ｊの語句ＡとＢの組み合わせ語句Ｃを示す。また、ｉＡは語句対ｉの語句Ａ（前方語句Ａ）、ｉＢは語句対ｉの語句Ｂ（後方語句Ｂ）、ｉＣは語句対ｉの語句ＡとＢの組み合わせ語句Ｃを示す。例えば、語句対ｊが（ＢＢＢ、Zinrei）の場合、語句ＡがＢＢＢ、語句ＢがZinrei、組み合わせ語句ＣがＢＢＢ−Zinreiとなる。
【００９４】
【数２】
2019016074.tif 000007
【００９５】
ここで、
2019016074.tif 000008
はシード語句対ｉの組み合わせ語句Ｃの文書ｄにおける主題分布を表すベクトルである。これは、例えば主題数を３個（次元Ｋ＝３）とした場合の組み合わせ語句Ｃの主題分布Ｃｋと文書ｄの主題分布Ｄｋの掛け算によって求められる。組み合わせ語句Ｃの主題分布Ｃｋは図１８に示す語句主題分布のうちの語句組み合わせ部分であり、文書ｄの主題分布Ｄｋは図１８に示す文書主題分布である。
【００９６】
例えば、組み合わせ語句Ｃの主題分布Ｃｋが｛０．３、０．１、０．６｝、文書ｄの主題分布Ｄｋが｛０．４、０．４、０．２｝とした場合、組み合わせ語句Ｃの文書ｄにおける主題分布は｛０．３×０．４、０．１×０．４、０．６×０．２｝＝｛０．１２、０．０４、０．１２｝となる。
【００９７】
また、αlは前方語句Ａ、後方語句Ｂ、組み合わせ語句Ｃの重み係数を示すものであり、あらかじめ人手によって設定されてもよく、上述したように自動で判断して設定されるようにしてもよい。
【００９８】
このように、組み合わせ語句も考慮に入れるのは、語句対が表す関係は構成語句の組み合わせで表現可能な場合があるためである。例えば、語句対（ＢＢＢ、Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３）と語句対（ＣＣＣ、Ｘｐｉｅｒ）において、「ＢＢＢ」と「ＣＣＣ」はスマホメーカー、「Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３」と「Ｘｐｉｅｒ」はスマホである。しかし、語句対（ＢＢＢ、Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３）はメーカー名と自社製品の関係を表している一方、語句対（ＣＣＣ、Ｘｐｉｅｒ）はメーカー名と他社製品の関係を表している。
【００９９】
そのため、組み合わせ語句も考慮することによって、意図しない関係の語句対の抽出をより防ぐことが可能となる。
【０１００】
次に、第２の実施形態のオントロジー生成装置における関係抽出パターンの抽出処理のフローについて説明する。基本的な処理フローは図９に示す第１の実施形態における処理フローと同様であるため、異なる処理についてのみ説明する。異なる処理は語句文書別主題分布学習とパターン情報抽出処理である。
【０１０１】
語句文書別主題分布学習の処理フローについて図１９を用いて説明する。オントロジー生成装置１７００は、取得されたテキスト内の語句を同定する（ステップＳ１９０１）。すなわち、テキスト内から語句を抽出して学習対象の語句を特定する。オントロジー生成装置１７００は、同一文内の語句組み合わせを生成する（ステップＳ１９０２）。オントロジー生成装置１７００は、同定した語句集合（語句組み合わせを含む）の文書別主題分布を学習、すなわちモデル学習を行う（ステップＳ１９０３）。
【０１０２】
また、パターン情報抽出処理フローについて図２０を用いて説明する。オントロジー生成装置１７００は、まず抽出パターン生成候補記憶部４１３に記録された語句対ｊの出現箇所Ｄを抽出する（ステップＳ２００１）。語句対ｊ＝｛ｊＡ,ｊＢ｝出現箇所ｄｊに対し、更にシード語句対ｉ＝｛ｉＡ,ｉＢ｝に対し、組み合わせ語句ｉＣ＝ｉＡｉＢとｊＣ＝ｊＡｊＢを生成する（ステップＳ２００２）。
【０１０３】
オントロジー生成装置１７００は、語句｛ｉＡ,ｊＡ｝、語句｛ｉＢ,ｊＢ｝、語句｛ｉＣ,ｊＣ｝の文書群における意味関連性スコアを計算する（ステップＳ２００３）。すなわち、第１の単語（シード語句対）と第２の単語（出現箇所の語句対）の前方語句同士及び後方語句同士を対比させ、更に第１の単語の前方語句と後方語句を組み合わせた語句と第２の単語の前方語句と後方語句を組み合わせた語句同士を対比させて意味関連性スコアを算出している。
【０１０４】
オントロジー生成装置１７００は、計算された意味関連性スコアが閾値を超えたか否かを判定し（ステップＳ２００４）、超えていない場合（ステップＳ２００４でＮｏ）、関連性が低いとして出現箇所ｄｊを関係抽出パターンの生成候補から削除（除外）し（ステップＳ２００５）、次の語句対について同様の処理を行う。一方、超えている場合（ステップＳ２００４でＹｅｓ）、オントロジー生成装置１７００は次のシード語句対について同様の処理を行う。
【０１０５】
すべての語句対について処理が終了すると、オントロジー生成装置１７００は語句対ｊの出現箇所（フィルタリング済み）から語句対の関係抽出パターンを生成する（ステップＳ２００６）。
【０１０６】
＜第３の実施形態＞
第３の実施形態のオントロジー生成装置の構成について図２１を用いて説明する。図２１に示すように、第３の実施形態のオントロジー生成装置２１００は、同義語置換部２１０１及び同義語辞書２１０２を有する点が第２の実施形態のオントロジー生成装置と異なるのみで他の構成要素については同一である。そのため、同義語置換部２１０１及び同義語辞書２１０２についてのみ説明し、同一の構成要素についての説明は省略し、同一の構成要素を指し示す場合には第１及び第２の実施形態と同一の符号を用いる。
【０１０７】
同義語置換部２１０１は、文脈や文書に依存せずに如何なる場合でも同じ意味を持つ語句を１つの表現に統一する。すなわち、同義語置換部２１０１は、同義語を置換させる所定の情報（同義語辞書２１０２）に基づいて、語義文（テキスト）に同義である語句が存在すると判断した場合、所定の語句に置換する。
【０１０８】
例えば、語句「ＢＢＢ（株）」と語句「ＢＢＢ株式会社」は同義のため、「ＢＢＢ株式会社」に統一する。このとき、統一しても語句の意味は変更しない。これにより、文書数が少ない文書群であっても語句文書別主題分布学習部４１４による学習効果が向上する。
【０１０９】
同義語辞書２１０２は、上記同義語置換を行うための辞書情報を記憶する。この辞書情報は、例えば事前にユーザによって整備されていたり、又はその他の自動抽出方式によって整備されていたりする。例えば、以下の方式で自動整備が可能である。
【０１１０】
１つ目としては、語句構成要素の意味に基づく方式である。例えば、語句「色名」と語句「カラー名」はいずれも「color」と「name」の意味を持つものであるため、同義とみなす。
【０１１１】
２つ目としては、大規模文書群から出現文脈の統計情報に基づく方式である。例えば、所定のツールで大規模コーパスから「ＢＢＢ」と「ＢＢＢ株式会社」が同じ意味ベクトルを持つことを学習し、それぞれを同義語とみなす。コーパスとは、コンピュータにより検索可能となっている大量の言語データのデータベースである。
【０１１２】
次に、第３の実施形態のオントロジー生成装置における関係抽出パターンの抽出処理のフローについて図２２を用いて説明する。第３の実施形態のオントロジー生成装置における関係抽出パターンの抽出処理のフローが、第１及び第２の実施形態のオントロジー生成装置における関係抽出パターンの抽出処理のフローと違う点は、ステップＳ２２０３の処理がある点である。
【０１１３】
オントロジー生成装置２１００は、シード語句対を受け付け、取得する（ステップＳ２２０１）。また、オントロジー生成装置２１００は、文書群を記録するデータベースなどから文書群を取得し、取得した文書群の文書からテキストを抽出し、取得する（ステップＳ２２０２）。
【０１１４】
オントロジー生成装置２１００は、取得したテキストに対して同義語の置換を行う（ステップＳ２２０３）。同義語の置換の詳細については後述する。
【０１１５】
オントロジー生成装置２１００は、同義語置換がされたテキストに対して形態素解析と構文解析、又はテキストの意味構造解析を行う、すなわち構文構造解析を行う（ステップＳ２２０４）。オントロジー生成装置２１００は、置換されたテキストに対し、形態素解析を行い、解析結果の語句集合の文書別主題分布（Topic Model）を学習、すなわち語句文書別主題分布学習する（ステップＳ２２０５）。語句文書別主題分布学習の処理フローについては第２の実施形態と同様であるため説明を省略する。
【０１１６】
オントロジー生成装置２１００は、抽出パターン生成候補記憶部４１３に記録された語句対の出現箇所に対して、語句記憶部４１１に記録されたシード語句対と比較し、出現箇所の語句対とシード語句対との意味関連性スコアが閾値を超えたか否かを判断（評価）する。意味関連性スコアが閾値を超えない場合には出現箇所（文）を抽出パターン生成候補記憶部４１３から削除する。すなわち、オントロジー生成装置２１００はパターン情報抽出処理を行う（ステップＳ２２０６）。パターン情報抽出処理のフローについては第２の実施形態と同様であるため説明を省略する。
【０１１７】
オントロジー生成装置２１００は、生成された関係抽出パターンを用いて変数化に相当する部分の語句を抽出する、すなわち語句情報抽出処理を行う（ステップＳ２２０７）。
【０１１８】
ここで、上記同義語の置換について図２３Ａ、図２３Ｂを用いて説明する。図２３Ａには取得したテキストに対して同義語置換を行った後のテキストが示されている。また、図２３Ｂには取得したテキストに対して同義語置換を行わずに学習した場合の学習結果と、取得したテキストに対して同義語置換を行って学習した場合の学習結果とが示されている。
【０１１９】
図２３Ａに示すように、取得したテキストには「ＢＢＢ」と「ＢＢＢ株式会社」が存在し、これらを同義として「ＢＢＢ」に統一してテキストを置換している。同義語を置換して統一しているため、図２３Ｂに示すように、置換して学習した場合の学習結果のほうが、置換せずに学習した場合の学習結果より少ない。
【０１２０】
＜第４の実施形態＞
第４の実施形態のオントロジー生成装置の構成について説明するが、第４の実施形態のオントロジー生成装置の構成は第２の実施形態の構成と同様であるため、図１７に示す構成図を用いて説明する。第４の実施形態は、語句対組み合わせ生成部１７０１が語句の組み合わせを生成する際、語句の修飾関係を考慮して組み合わせを生成する点に特徴がある。
【０１２１】
すなわち、語句対組み合わせ生成部１７０１は、出現箇所（文）内の修飾関係を考慮し、解析対象の語句に近いその他の語句をまとめた組み合わせを１つの語句として処理する。例えば、語句対（ＢＢＢ、Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３）の出現箇所（文）である「今年度のベストスマホ大賞は、ＢＢＢの最新製品であるＡｒｌｏｗｓ Ｍ０３が受賞した」では語句修飾関係は図６に示すようになる。
【０１２２】
語句に対して修飾関係に近い語句の組み合わせを１つの語句として登録する。同一文内の修飾構造を無向グラフとし、各語句間の探索距離が求められる。例えば、語句「Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３」は、「Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３」→「受賞」→「ベストスマホ大賞」→「今年度」のパス（探索距離が３）で「今年度」まで探索可能である。探索距離を制約し、その距離内の修飾語句群を１語として登録する。例えば、探索距離が１の場合、「最新製品−Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３−受賞」を１つの語句とみなす。また、例えば探索距離が最大の場合、「ＢＢＢ−最新製品−Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３−受賞−ベストスマホ大賞−今年度」を１つの語句とみなす。
【０１２３】
したがって、語句対（ＢＢＢ、Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３）の出現箇所（探索距離が１の場合）では、「ＢＢＢ」の修飾関係語句（ＢＢＢに近い語句の集合体）である「ＢＢＢ−最新製品」と、「Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３」の修飾関係語句（Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３に近い語句の集合体）である「最新製品−Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３−受賞」が生成される。なお、探索距離はユーザによって予め設定されてもよく、所定の自動生成方法で設定されてもよい。
【０１２４】
ここで、修飾関係を考慮して生成された組み合わせを含む語句の主題分布と文書主題分布の学習結果の一例を図２４に示す。なお、元になっているテキストは図７Ａに示すテキストである。図２４に示す語句主題分布の太枠部分が、同一文内の修飾関係の探索距離１の語句組み合わせ（「ＢＢＢ−ＡＡＡ−新事業」など）を示している。
【０１２５】
また、以下では第４の実施形態における意味関連性スコアの計算について式（３）を用いて説明する。具体的には、抽出パターン生成候補評価部４１６は、図２４に示す語句主題分布と文書主題分布を利用し、以下に示す式（３）によって意味関連性スコアを計算する。
【０１２６】
ここでは、文書ｄにおける２つの語句対i、ｊの意味関連性スコアの計算について説明する。語句対ｉはシード語句対であり、語句対ｊは抽出された語句対である。文書ｄにおいて、語句対ｊ＝｛ｊＡ、ｊＢ｝と語句対ｉ＝｛ｉＡ、ｉＢ｝に対して以下の式（３）によって意味関連性スコアSRScoreｉ、ｊ、ｄを算出する。ｊＡは語句対ｊの語句Ａ（前方語句Ａ）、ｊＢは語句対ｊの語句Ｂ（後方語句Ｂ）、ｊＣは語句対ｊの語句ＡとＢの組み合わせ語句Ｃを示す。また、ｊＡＧは前方語句Ａの修飾語集合（前方修飾語句ＡＧ）、ｊＢＧは後方語句Ｂの修飾語集合（後方修飾語句ＢＧ）、ｊＣＧは前方修飾語句ＡＧと後方修飾語句ＢＧの組み合わせ語句ＣＧの修飾語集合（組み合わせ修飾語句ＣＧ）を示す。
【０１２７】
また、ｉＡは語句対ｉの語句Ａ（前方語句Ａ）、ｉＢは語句対ｉの語句Ｂ（後方語句Ｂ）、ｉＣは語句対ｉの語句ＡとＢの組み合わせ語句Ｃを示す。また、ｉＡＧは前方語句Ａの修飾語集合（前方修飾語句ＡＧ）、ｉＢＧは後方語句Ｂの修飾語集合（後方修飾語句ＢＧ）、ｉＣＧは前方修飾語句ＡＧと後方修飾語句ＢＧの組み合わせ語句ＣＧの修飾語集合（組み合わせ修飾語句ＣＧ）を示す。例えば、上述した例をとると、語句対ｊが（ＢＢＢ、Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３）の場合、語句Ａが「ＢＢＢ」、語句Ｂが「Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３」、組み合わせ語句Ｃが「ＢＢＢ−Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３」となる。また、語句ＡＧが「ＢＢＢ−最新製品」、語句ＢＧが「最新製品−Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３−受賞」、語句ＣＧが「ＢＢＢ−最新製品−Ａｒｌｏｗｓ Ｍ０３−受賞」となる。
【０１２８】
【数３】
2019016074.tif 000009
【０１２９】
ここで、
2019016074.tif 000010
はシード語句対ｉの前方修飾語句ＡＧの文書ｄにおける主題分布を表すベクトルである。
【０１３０】
αlは前方語句Ａ、後方語句Ｂ、組み合わせ語句Ｃ、前方修飾語句ＡＧ、後方修飾語句ＢＧ、組み合わせ修飾語句ＣＧの重み係数を示すものであり、あらかじめ人手によって設定されてもよく、上述したように自動で判断して設定されるようにしてもよい。
【０１３１】
次に、第４の実施形態のオントロジー生成装置における関係抽出パターンの抽出処理のフローについて説明する。基本的な処理フローは図９に示す第１の実施形態における処理フローと同様であるため、異なる処理についてのみ説明する。異なる処理は語句文書別主題分布学習とパターン情報抽出処理である。
【０１３２】
語句文書別主題分布学習の処理フローについて図２５を用いて説明する。オントロジー生成装置１７００は、取得されたテキスト内の語句を同定する（ステップＳ２５０１）。すなわち、テキスト内から語句を抽出して学習対象の語句を特定する。オントロジー生成装置１７００は、同一文内の語句の修飾関係を考慮して組み合わせを生成する（ステップＳ２５０２）。オントロジー生成装置１７００は、同定した語句集合（語句組み合わせを含む）の文書別主題分布を学習、すなわちモデル学習を行う（ステップＳ２５０３）。
【０１３３】
また、パターン情報抽出処理フローについて図２６を用いて説明する。オントロジー生成装置１７００は、まず抽出パターン生成候補記憶部４１３に記録された語句対ｊの出現箇所Ｄを抽出する（ステップＳ２６０１）。オントロジー生成装置１７００は、語句対ｊ＝｛ｊＡ,ｊＢ｝の出現箇所ｄｊに対し、ｄｊ内の語句修飾関係を考慮し、ｊＡＧ＝ｊＡに近い語句の集合体と、ｊＢＧ＝ｊＢに近い語句の集合体と、ｊＣＧ＝ｊＡＧｊＢＧとを生成する（ステップＳ２６０２）。
【０１３４】
オントロジー生成装置１７００は、シード語句対ｉ＝｛ｉＡ,ｉＢ｝に対し、ｉＡＧ、ｉＢＧ、ｉＣＧを生成する（ステップＳ２６０３）。
【０１３５】
オントロジー生成装置１７００は、語句｛ｉＡ,ｊＡ｝、語句｛ｉＢ,ｊＢ｝、語句｛ｉＣ,ｊＣ｝、語句｛ｉＡＧ,ｊＡＧ｝、語句｛ｉＢＧ,ｊＢＧ｝、語句｛ｉＣＧ,ｊＣＧ｝の文書群における意味関連性スコアを計算する（ステップＳ２６０４）。すなわち、第１の単語（シード語句対）と第２の単語（出現箇所の語句対）の前方語句の修飾語集合同士、後方語句の修飾語集合同士、第１の単語の前方語句の修飾語集合と後方語句の修飾語集合を組み合わせた語句と第２の単語の前方語句の修飾語集合と後方語句の修飾語集合を組み合わせた語句同士の対比も含めて意味関連性スコアを算出する。
【０１３６】
オントロジー生成装置１７００は、計算された意味関連性スコアが閾値を超えたか否かを判定し（ステップＳ２６０５）、超えていない場合（ステップＳ２６０５でＮｏ）、関連性が低いとして出現箇所ｄｊを関係抽出パターンの生成候補から削除（除外）し（ステップＳ２６０６）、次の語句対について同様の処理を行う。一方、超えている場合（ステップＳ２６０５でＹｅｓ）、オントロジー生成装置１７００は次のシード語句対について同様の処理を行う。
【０１３７】
すべての語句対について処理が終了すると、オントロジー生成装置１７００は語句対ｊの出現箇所（フィルタリング済み）から語句対の関係抽出パターンを生成する（ステップＳ２６０７）。
【０１３８】
＜第５の実施形態＞
第５の実施形態では、第１から第４の実施形態のオントロジー生成装置によって生成されたオントロジーを用いた検索システムについて説明する。図２７に示すように、この検索システムでは、オントロジー生成装置４０（１７００、２１００）をネットワーク２７０１上に配置し、オントロジー生成装置４０が特定コミュニティ（ＸＸ部門、会社）のユーザによって日々作成、更新された文書群を蓄積した部門文書ＤＢ２７０２から取得する。オントロジー生成装置４０は、取得した文書群によってオントロジーを生成し、生成されたオントロジーをＸＸ部門オントロジーＤＢ２７０３に記録する。キーワード拡張装置２７０４は、検索サーバ２７０５に入力された入力キーワードと、ＸＸ部門オントロジーＤＢ２７０３のオントロジーとに基づいて入力キーワードを自動拡張する。検索サーバ２７０５は、自動拡張されたキーワードに基づいて検索を行う。なお、オントロジー生成装置４０とキーワード拡張装置２７０４から構成されるものをキーワード自動拡張システムとも言う。
【０１３９】
キーワード拡張装置２７０４による自動拡張について図２８を用いて具体的に説明する。入力キーワードが例えば「炭素」の場合を考える。入力キーワード「炭素」とオントロジーとに基づいて、キーワードの自動拡張を行う。入力キーワード「炭素」は、オントロジーを用いると、例えば、英語名称では「carbon」、日本語名称では「炭素」以外に「カーボン紙／複写を取る」などの語句が抽出される。また、化学式では「Ｃ」、関連語では「炭素繊維」、「carbon fiber」、「アクリル」、「ピッチ」などが抽出される。また、関連語の下位概念（実線）や関連概念（破線）として、「ＰＡＮ系炭素繊維」、「炭素化繊維」、「黒鉛繊維」、「ピッチ系炭素繊維」などが抽出される。
【０１４０】
このように、オントロジーに基づいて入力キーワード「炭素」を拡張すると、図２８に示すように、carbon；炭素／カーボン紙／複写を取る；Ｃ；carbon fiber；炭素繊維；｛下位概念｝ＰＡＮ系炭素繊維などのようにキーワードが拡張される。この拡張されたキーワードに基づいて検索することによって、検索結果として多くの関連文書を検索することが可能となる。
【０１４１】
各実施形態のオントロジー生成装置の１つの側面によれば、途中処理の結果に影響されることなく、意図する関係を持つ語句対の抽出精度を向上させることができる。
【０１４２】
以上の実施形態に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１）意味データベースであるオントロジー辞書を生成するオントロジー生成装置によって実行されるオントロジー生成プログラムであって、
取得された文書データを複数の語義文に分割し、
分割された複数の語義文に対し、語彙の概念の組である概念ペアを構成する単語を特定し、
複数の語義文のうち、第１の語義文に対応する概念ペアを構成する第１の単語と、第２の語義文に対応する概念ペアを構成する第２の単語とが類似するか否かを判定し、類似しないと判定された場合に、概念ペアを構成する単語を前記オントロジー辞書に登録する対象から除外する、
処理を前記オントロジー生成装置のコンピュータに実行させることを特徴とするオントロジー生成プログラム。
（付記２）前記類似しないと判定された場合に、前記第１の単語と類似する関係を有する単語を抽出するための抽出パターンの候補から前記第２の単語が出現する語義文を削除し、前記概念ペアを構成する前記第２の単語を前記オントロジー辞書に登録する対象から除外することを特徴とする付記１に記載のオントロジー生成プログラム。
（付記３）前記第１の単語と前記第２の単語の類似度を示すスコアを所定の算出式によって算出し、算出されたスコアが所定の閾値以下の場合に前記第１の単語と前記第２の単語が類似しないと判定することを特徴とする付記１又は２に記載のオントロジー生成プログラム。
（付記４）前記語義文に対し形態素解析を行って語句を抽出し、抽出された語句及び抽出された語句を組み合わせた組み合わせ語句が主題を言及する語句主題分布と、前記抽出された語句が存在する語義文が主題を言及する文書主題分布を学習し、
前記語句主題分布と前記文書主題分布を用いて前記スコアを算出することを特徴とする付記３に記載のオントロジー生成プログラム。
（付記５）前記第１の単語と前記第２の単語の前方語句同士及び後方語句同士を対比させて前記スコアを算出し、又は更に前記第１の単語の前方語句と後方語句を組み合わせた語句と前記第２の単語の前方語句と後方語句を組み合わせた語句同士の対比も含めて前記スコアを算出することを特徴とする付記４に記載のオントロジー生成プログラム。
（付記６）前記第１の単語と前記第２の単語の前方語句の修飾語集合同士、後方語句の修飾語集合同士、前記第１の単語の前方語句の修飾語集合と後方語句の修飾語集合を組み合わせた語句と前記第２の単語の前方語句の修飾語集合と後方語句の修飾語集合を組み合わせた語句同士の対比も含めて前記スコアを算出することを特徴とする付記５に記載のオントロジー生成プログラム。
（付記７）前記語義文に同義である語句が存在すると判断した場合、同義語を置換させるための所定の情報に基づいて所定の語句に置換し、置換後に前記語句主題分布を学習することを特徴とする付記４から６のいずれか１つに記載のオントロジー生成プログラム。
（付記８）意味データベースであるオントロジー辞書を生成するオントロジー生成方法であって、
取得された文書データを複数の語義文に分割し、
分割された複数の語義文に対し、語彙の概念の組である概念ペアを構成する単語を特定し、
複数の語義文のうち、第１の語義文に対応する概念ペアを構成する第１の単語と、第２の語義文に対応する概念ペアを構成する第２の単語とが類似するか否かを判定し、類似しないと判定された場合に、概念ペアを構成する単語を前記オントロジー辞書に登録する対象から除外する、
ことを特徴とするオントロジー生成方法。
（付記９）前記類似しないと判定された場合に、前記第１の単語と類似する関係を有する単語を抽出するための抽出パターンの候補から前記第２の単語が出現する語義文を削除し、前記概念ペアを構成する前記第２の単語を前記オントロジー辞書に登録する対象から除外することを特徴とする付記８に記載のオントロジー生成方法。
（付記１０）前記第１の単語と前記第２の単語の類似度を示すスコアを所定の算出式によって算出し、算出されたスコアが所定の閾値以下の場合に前記第１の単語と前記第２の単語が類似しないと判定することを特徴とする付記８又は９に記載のオントロジー生成方法。
（付記１１）前記語義文に対し形態素解析を行って語句を抽出し、抽出された語句及び抽出された語句を組み合わせた組み合わせ語句が主題を言及する語句主題分布と、前記抽出された語句が存在する語義文が主題を言及する文書主題分布を学習し、
前記語句主題分布と前記文書主題分布を用いて前記スコアを算出することを特徴とする付記１０に記載のオントロジー生成方法。
（付記１２）前記第１の単語と前記第２の単語の前方語句同士及び後方語句同士を対比させて前記スコアを算出し、又は更に前記第１の単語の前方語句と後方語句を組み合わせた語句と前記第２の単語の前方語句と後方語句を組み合わせた語句同士の対比も含めて前記スコアを算出することを特徴とする付記１１に記載のオントロジー生成方法。
（付記１３）前記第１の単語と前記第２の単語の前方語句の修飾語集合同士、後方語句の修飾語集合同士、前記第１の単語の前方語句の修飾語集合と後方語句の修飾語集合を組み合わせた語句と前記第２の単語の前方語句の修飾語集合と後方語句の修飾語集合を組み合わせた語句同士の対比も含めて前記スコアを算出することを特徴とする付記１２に記載のオントロジー生成方法。
（付記１４）前記語義文に同義である語句が存在すると判断した場合、同義語を置換させるための所定の情報に基づいて所定の語句に置換し、置換後に前記語句主題分布を学習することを特徴とする付記１１から１３のいずれか１つに記載のオントロジー生成方法。
（付記１５）意味データベースであるオントロジー辞書を生成するオントロジー生成装置であって、
取得された文書データを複数の語義文に分割する分割部と、
分割された複数の語義文に対し、語彙の概念の組である概念ペアを構成する単語を特定する特定部と、
複数の語義文のうち、第１の語義文に対応する概念ペアを構成する第１の単語と、第２の語義文に対応する概念ペアを構成する第２の単語とが類似するか否かを判定し、類似しないと判定された場合に、概念ペアを構成する単語を前記オントロジー辞書に登録する対象から除外する処理部とを、有する前記オントロジー生成装置と、
入力された入力キーワードと、前記オントロジー生成装置によって生成された前記オントロジー辞書とに基づいて前記入力キーワードを自動拡張するキーワード拡張装置とを、
備えることを特徴とするキーワード自動拡張システム。
【符号の説明】
【０１４３】
１１  文書群
１２  関係抽出パターンＤＢ
１３  語句対ＤＢ
１４  ユーザ
３０、３２  パターン
３１、３３  語句対
４０、１７００、２１００  オントロジー生成装置
１３０  ＣＰＵ
１３１  ＨＤＤ
１３２  ＲＡＭ
１３３  ＲＯＭ
１３４  入力装置
１３５  通信インタフェース
１３６  バス
４０１  シード語句入力部
４０２  テキスト取得部
４０３  構文解析部
４０４  抽出処理制御部
４０５  抽出パターン生成候補抽出部
４０６  パターン抽出部
４０７  語句抽出部
４０８  オントロジー生成部
４０９  出力部
４１０  構文構造記憶部
４１１  語句記憶部
４１２  抽出パターン記憶部
４１３  抽出パターン生成候補記憶部
４１４  語句文書別主題分布学習部
４１５  語句文書別主題分布記憶部
４１６  抽出パターン生成候補評価部
１４００  不適切な関係抽出パターン
１７０１  語句対組み合わせ生成部
２１０１  同義語置換部
２１０２  同義語辞書
２７０１  ネットワーク
２７０２  部門文書ＤＢ
２７０３  ＸＸ部門オントロジーＤＢ
２７０４  キーワード拡張装置
２７０５  検索サーバ
【図１】
2019016074.tif 000011
【図２】
2019016074.tif 000012
【図３】
2019016074.tif 000013
【図４】
2019016074.tif 000014
【図５Ａ】
2019016074.tif 000015
【図５Ｂ】
2019016074.tif 000016
【図６】
2019016074.tif 000017
【図７Ａ】
2019016074.tif 000018
【図７Ｂ】
2019016074.tif 000019
【図８Ａ】
2019016074.tif 000020
【図８Ｂ】
2019016074.tif 000021
【図９】
2019016074.tif 000022
【図１０】
2019016074.tif 000023
【図１１】
2019016074.tif 000024
【図１２】
2019016074.tif 000025
【図１３】
2019016074.tif 000026
【図１４】
2019016074.tif 000027
【図１５】
2019016074.tif 000028
【図１６Ａ】
2019016074.tif 000029
【図１６Ｂ】
2019016074.tif 000030
【図１６Ｃ】
2019016074.tif 000031
【図１７】
2019016074.tif 000032
【図１８】
2019016074.tif 000033
【図１９】
2019016074.tif 000034
【図２０】
2019016074.tif 000035
【図２１】
2019016074.tif 000036
【図２２】
2019016074.tif 000037
【図２３Ａ】
2019016074.tif 000038
【図２３Ｂ】
2019016074.tif 000039
【図２４】
2019016074.tif 000040
【図２５】
2019016074.tif 000041
【図２６】
2019016074.tif 000042
【図２７】
2019016074.tif 000043
【図２８】
2019016074.tif 000044