(57)【要約】【課題】本発明の一実施形態は、学習により認識された電子文書内の語句同士の関係に係る情報を出力することにより、内容理解を容易にする。【解決手段】本発明の一態様としての文書理解支援装置は、語句抽出条件学習部と、語句抽出部と、語句関係抽出条件学習部と、語句関係抽出部と、出力部と、を備える。語句抽出条件学習部は、各語句に付与された特徴量に基づく学習により、支援用電子文書から語句を抽出するための語句抽出条件を生成し、語句抽出部は、語句抽出条件を満たす語句を抽出する。語句関係抽出条件学習部は、抽出対象語句関係に対する特徴量に基づく学習により、支援用電子文書から関係語句を抽出するための語句関係抽出条件を生成し、語句関係抽出部は、語句関係抽出条件を満たす語句関係を抽出する。出力部は、抽出された語句および抽出された語句関係の少なくともいずれかを出力する。【選択図】図１
2019079321.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用電子文書内の抽出対象語句と、前記学習用電子文書内の各語句に付与された特徴量と、に基づく学習を行うことにより、支援用電子文書から語句を抽出するための語句抽出条件を生成する語句抽出条件学習部と、
前記支援用電子文書内の各語句に付与された特徴量に基づき、前記支援用電子文書内の語句のうち、前記語句抽出条件を満たす語句を抽出する語句抽出部と、
前記学習用電子文書内の抽出対象語句関係と、前記学習用電子文書内の各語句関係に付与された特徴量と、に基づく学習を行うことにより、前記支援用電子文書から語句関係を抽出するための語句関係抽出条件を生成する語句関係抽出条件学習部と、
前記語句抽出条件を満たす語句により構成された語句関係に付与された特徴量に基づき、前記語句抽出条件を満たす語句により構成され、かつ前記語句関係抽出条件を満たす語句関係を抽出する語句関係抽出部と、
抽出された語句および抽出された語句関係の少なくともいずれかを出力する出力部と、
を備える文書理解支援装置。
【請求項２】
抽出対象語句および前記抽出対象語句関係を学習データとして記憶する記憶部と、
抽出された語句および抽出された語句関係を、前記抽出対象語句および前記抽出対象語句関係として、前記記憶部に記録する学習データ記録部と、
編集データに基づき、前記記憶部に記憶された前記抽出対象語句および前記抽出対象語句関係を編集する学習データ編集部と、
をさらに備え、
前記語句抽出条件学習部および前記語句関係抽出条件学習部が、編集された前記抽出対象語句または前記抽出対象語句関係に基づく再学習を行い、前記語句抽出条件または前記語句関係抽出条件を更新する
請求項１に記載の文書理解支援装置。
【請求項３】
前記語句抽出条件学習部および前記語句関係抽出条件学習部の少なくともいずれかに対し、所定時刻と、前記学習データが編集されたタイミングと、前記学習データが編集された回数が所定回数を超えたタイミングと、前記編集された学習データの量が所定量を超えたタイミングと、の少なくともいずれかにおいて、前記再学習の指示を行う再学習指示部をさらに備える
請求項２に記載の文書理解支援装置。
【請求項４】
前記抽出された語句には、処理される対象と、処理内容と、が少なくとも含まれ、
前記抽出された語句関係の関係には、処理関係と、前後関係と、が少なくとも含まれ、
前記出力部が、前記抽出された語句関係に基づき、前記抽出された語句を木構造にて表示し、
前記木構造により、前記語句が、処理される対象の順番、または、処理の順番どおりに示される
請求項１ないし３のいずれか一項に記載の文書理解支援装置。
【請求項５】
前記支援用電子文書を取得する取得部と、
前記支援用電子文書内の文字列を語句に分解する語句分解部と、
前記支援用電子文書内の各語句に対し、その語句に応じた特徴量を付与する語句特徴量付与部と、
前記語句抽出条件を満たす語句により構成された前記語句関係に対し、その語句関係に応じた特徴量を付与する語句関係特徴量付与部と、
をさらに備える請求項１ないし４のいずれか一項に記載の文書理解支援装置。
【請求項６】
前記出力部が、前記抽出された語句または前記抽出された語句関係を表示するユーザインタフェースを出力し、
前記取得部が、前記ユーザインタフェースを介して、前記抽出対象語句または前記抽出対象語句関係を取得する
請求項５に記載の文書理解支援装置。
【請求項７】
学習済みの学習用電子文書を支援用電子文書として扱うことにより抽出された語句および語句関係と、前記学習済みの学習用電子文書に対応する抽出対象語句および抽出対象語句関係と、が一致するかについて検証を行う検証部
をさらに備え、
前記出力部が、前記検証の結果を出力する
請求項５または６に記載の文書理解支援装置。
【請求項８】
前記取得部は、特徴量を付与するための判定項目リストを識別するための第１識別子を受け取り、
前記語句特徴量付与部および前記語句関係特徴量付与部は、複数の前記判定項目リストのうち、前記第１識別子の値に対応する判定項目リストを用いて、特徴量を付与する
請求項５ないし７のいずれか一項に記載の文書理解支援装置。
【請求項９】
前記取得部は、第２識別子を受け取り、
前記語句抽出条件学習部および前記語句関係抽出条件学習部は、前記第２識別子の値ごとに、前記語句抽出条件および前記語句関係抽出条件をそれぞれ生成し、
前記語句抽出部は、前記第２識別子を指定されたときは、前記第２識別子の値に対応する語句抽出条件を満たす語句を抽出し、
前記語句関係抽出部は、前記第２識別子を指定されたときは、前記第２識別子の値に対応する語句関係抽出条件を満たす語句関係を抽出する
請求項５ないし８のいずれか一項に記載の文書理解支援装置。
【請求項１０】
学習用電子文書内の抽出対象語句と、前記学習用電子文書内の各語句に付与された特徴量と、に基づく学習を行うことにより、支援用電子文書から語句を抽出するための語句抽出条件を生成するステップと、
前記支援用電子文書内の各語句に付与された特徴量に基づき、前記支援用電子文書内の語句のうち、前記語句抽出条件を満たす語句を抽出するステップと、
前記学習用電子文書内の抽出対象語句関係と、前記学習用電子文書内の各語句関係に付与された特徴量と、に基づく学習を行うことにより、前記支援用電子文書から語句関係を抽出するための語句関係抽出条件を生成するステップと、
前記語句抽出条件を満たす語句により構成された語句関係に付与された特徴量に基づき、前記語句抽出条件を満たす語句により構成され、かつ前記語句関係抽出条件を満たす語句関係を抽出するステップと、
抽出された語句および抽出された語句関係の少なくともいずれかを出力するステップと、
を備える文書理解支援方法。
【請求項１１】
学習用電子文書内の抽出対象語句と、前記学習用電子文書内の各語句に付与された特徴量と、に基づく学習を行うことにより、支援用電子文書から語句を抽出するための語句抽出条件を生成するステップと、
前記支援用電子文書内の各語句に付与された特徴量に基づき、前記支援用電子文書内の語句のうち、前記語句抽出条件を満たす語句を抽出するステップと、
前記学習用電子文書内の抽出対象語句関係と、前記学習用電子文書内の各語句関係に付与された特徴量と、に基づく学習を行うことにより、前記支援用電子文書から語句関係を抽出するための語句関係抽出条件を生成するステップと、
前記語句抽出条件を満たす語句により構成された語句関係に付与された特徴量に基づき、前記語句抽出条件を満たす語句により構成され、かつ前記語句関係抽出条件を満たす語句関係を抽出するステップと、
抽出された語句および抽出された語句関係の少なくともいずれかを出力するステップと、
をコンピュータに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】
本発明の実施形態は、文書理解支援装置、文書理解支援方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報処理技術の発展に伴い、かつてないほどの多量の情報を理解することが人々に求められている。そのため、自分にとって必要な情報は効率的に抽出され、不要な情報は排除される技術が求められている。例えば、入力された電子文書内のテキストから必要とされる語句を抽出する技術の開発が進められている。
【０００３】
しかし、単に語句だけが表示されても、内容を理解することは難しい。また、必要とされる語句の重要性などは、ユーザ、文書の種類などによって異なり、また時間、状況などに応じて変化する。そのため、支援に対する満足度を維持することは困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−３１０６３５号公報
【特許文献２】特許第５１５５７１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の一実施形態は、学習により認識された電子文書内の語句同士の関係に係る情報を出力することにより、内容理解を容易にする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様としての文書理解支援装置は、語句抽出条件学習部と、語句抽出部と、語句関係抽出条件学習部と、語句関係抽出部と、出力部と、を備える。語句抽出条件学習部は、各語句に付与された特徴量に基づく学習により、支援用電子文書から語句を抽出するための語句抽出条件を生成し、語句抽出部は、語句抽出条件を満たす語句を抽出する。語句関係抽出条件学習部は、抽出対象語句関係に対する特徴量に基づく学習により、支援用電子文書から関係語句を抽出するための語句関係抽出条件を生成し、語句関係抽出部は、語句関係抽出条件を満たす語句関係を抽出する。出力部は、抽出された語句および抽出された語句関係の少なくともいずれかを出力する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態に係る文書理解支援装置の一例を示すブロック図。
【図２】学習用文書の一例を示す図。
【図３】抽出対象語句の一例を示す図。
【図４】抽出対象語句関係の一例を示す図。
【図５】分解された語句の一例を示す図。
【図６】語句に対する特徴量の付与方法を説明する図。
【図７】語句に対する特徴量の一例を示す図。
【図８】語句関係に対する特徴量の付与方法を説明する図。
【図９】語句関係に対する特徴量の一例を示す図。
【図１０】抽出語句の判定結果の一例を示す図。
【図１１】抽出語句関係の判定結果の一例を示す図。
【図１２】ユーザインタフェースの一例を示す図。
【図１３】学習処理の概略フローチャートの一例を示す図。
【図１４】支援処理の概略フローチャートの一例を示す図。
【図１５】第２の実施形態に係る文書理解支援装置の概略構成の一例を示すブロック図。
【図１６】再学習処理の概略フローチャートの一例を示す図。
【図１７】第３の実施形態に係る文書理解支援装置の概略構成の一例を示すブロック図。
【図１８】検証処理の概略フローチャートの一例を示す図。
【図１９】本発明の一実施形態におけるハードウェア構成の一例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。
【０００９】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る文書理解支援装置の一例を示すブロック図である。第１の実施形態に係る文書理解支援装置１００は、入力部（取得部）１１０と、文書処理部１２０と、記憶部１３０と、出力部１４０と、を備える。文書処理部１２０は、語句分解部１２１と、語句特徴量付与部１２２と、語句関係特徴量付与部１２３と、語句抽出条件学習部１２４と、語句関係抽出条件学習部１２５と、語句抽出部１２６と、語句関係抽出部１２７と、を備える。
【００１０】
第１の実施形態に係る文書理解支援装置１００は、文書理解支援装置１００を利用するユーザが文書理解支援装置１００に入力された電子文書の内容を効率よく理解することを支援する。なお、以降、電子文書は単に文書と記載する。
【００１１】
具体的には、文書理解支援装置１００は、当該文書内の語句のうち、ユーザの理解に役立つと想定される語句を抽出する。また、抽出された語句の組み合わせのうち、組み合わされた語句同士がある種の関係を有すると判定された場合、その組み合わせを抽出する。これらの語句および組み合わせにより、電子文書の情報量が多くとも、文書理解にかかる負荷を減らすことができる。
【００１２】
なお、本説明において語句とは、文書に係るテキスト（文字列）を構成する部分テキスト（部分文字列）を意味する。文書に係るテキストは、文書内に直接含まれるテキストでもよいし、文書に対応付けられたテキストでもよい。本実施形態において、テキストを語句に切り分ける基準は、様々な基準が考えられるが、特に限定されるものではない。例えば、所定の部分テキストとのマッチング、汎用辞書データを用いた形態素解析などの公知技術が用いられてもよい。
【００１３】
文書理解支援装置１００により抽出された語句を抽出語句と記載する。また、語句の組み合わせを語句関係と記載し、文書理解支援装置１００により抽出された語句関係を抽出語句関係と記載する。
【００１４】
抽出語句関係の関係、つまり、抽出語句関係を構成する語句同士の関係は、文書内の出現順序関係、構成文字上の包含関係（複合語関係）、意味上の包含関係（上位語と下位語の関係）、係り受け関係といった、公知の自然言語処理技術および知識条件処理技術にて扱われる関係が含まれてもよい。
【００１５】
文書理解支援装置１００により出力される抽出語句および抽出語句関係は、文書理解支援装置１００を使用するユーザ、入力文書の種類などに応じて、異なるほうが望ましい。これらが異なれば、必要とされる情報も異なるためである。また、時間の経過とともに、語句の重要性も変化する。そのため、本実施形態の文書理解支援装置１００は、抽出語句および抽出語句関係を抽出するための条件（条件式）を学習により生成および更新する。これにより、文書理解支援装置１００により出力される情報が、利用者の要求に適さない場合でも、また変化する場合でも、徐々に当該情報を利用者の要求に対応させることができ、ユーザの支援に対する満足度を維持することができる。
【００１６】
なお、図１に示された構成は一例であって、他の構成要素を備えていてもよい。また、図１に示された構成要素が複数あってもよい。例えば、入力部１１０、記憶部１３０、および出力部１４０は、１つの構成要素として示されているが、対応する情報ごとに分けられていてもよい。例えば、後述する学習データを取得する取得部と、支援用文書を取得する取得部、編集データを取得する取得部などに分かれていてもよい。記憶部１３０および出力部１４０も同様にしてもよい。
【００１７】
文書理解支援装置１００の各構成要素について説明する。入力部１１０は、文書処理部１２０の処理に必要な情報を取得する。当該情報の取得先は、特に限られるものではなく、ユーザが操作する入力デバイスからの情報（データ）を受け付けてもよい。あるいは、外部装置に保存されているファイルなどを能動的に習得してもよい。本実施形態では、必要なデータとしては、少なくとも、抽出語句および抽出語句関係を抽出するために用いられる条件を学習するために必要なデータと、支援対象の文書と、が含まれる。以降、学習に必要なデータを学習データと記載し、支援対象の文書を支援用文書と記載する。言い換えると、入力部１１０は、学習データおよび支援用文書を取得する。
【００１８】
学習データとしては、学習用文書と、抽出対象語句と、抽出対象語句関係と、が含まれる。学習用文書は、学習用に生成された文書である。抽出対象語句は、学習用文書に含まれている語句のうちの、予め定められた抽出対象の語句である。抽出対象語句関係は、学習用文書に含まれている語句関係のうちの、予め定められた抽出対象の語句関係である。抽出対象語句および抽出対象語句関係は、ユーザなどに応じて調整されたほうが好ましい。
【００１９】
なお、入力部１１０は、学習用文書と、抽出対象語句と、抽出対象語句関係と、を一度に受け取る必要はなく、別々に取得してもよい。また、入力部１１０は、取得したデータに対し、文書処理部１２０の処理のための事前処理を行ってもよい。例えば、入力部１１０は、図とテキストとが混在する文書を受け付けた場合に、当該文書からテキスト部分を抽出してもよい。つまり、取得される文書には、テキストデータ以外が含まれていてもよい。
【００２０】
図２は、学習用文書の一例を示す図である。図２（Ａ）から２（Ｄ）までの４つの学習用文書が示されている。図２に示すように、学習用文書内にはテキストが記載されている。図２では、いずれも料理のレシピを説明するテキストが示されている。
【００２１】
図３は、抽出対象語句の一例を示す図である。図２（Ａ）と２（Ｂ）に示された学習用文書内に含まれる抽出対象語句の一部が、図３（Ａ）と３（Ｂ）にそれぞれ示されている。学習用文書が料理のレシピに関するものであったため、調理動作、調理対象などが抽出対象語句として示されている。このように、学習用文書の内容に応じて、抽出対象語句および抽出対象語句関係が定められてもよい。
【００２２】
なお、図３の例では表形式で示されており、下段に抽出対象語句が示され、上段に当該抽対象出語句の学習用文書内での最初の出現位置が示されている。
【００２３】
図４は、抽出対象語句関係の一例を示す図である。図２（Ａ）と２（Ｂ）に示された学習用文書内に含まれる抽出対象語句関係の一部が、図４（Ａ）と４（Ｂ）にそれぞれ示されている。学習用文書が料理のレシピに関するものであったため、調理を容易に理解するために、調理動作の流れ、調理対象物と調理動作との関係などに係る語句関係が、抽出対象語句関係として示されている。
【００２４】
なお、図４の例では、抽出対象語句関係が表形式で示されており、１列目に抽出対象語句関係の関係が示されている。「処理」は処理の対象の単語と、処理動作の単語との関係を示す。「前後」は処理動作の順序に対応する単語間の関係を示す。２列目と４列目は、それぞれの次列に示されている語句の学習用文書内での最初の出現位置が示され、３列目と５列目には語句関係に含まれる語句が示されている。
【００２５】
なお、図２から４は例であり、示された形式などは限られるわけではない。また、学習データは編集されてもよい。例えば、入力部１１０が取得した時点の抽出対象語句および抽出対象語句関係のデータには出現位置は含まれておらず、入力部１１０または他の構成要素が学習用文書を参照して、出現位置などのデータを加えてもよい。
【００２６】
必要なデータのもう一つである支援用文書は、学習用文書と同一形式でもよい。ゆえに、図２に示された学習用文書は、支援用文書として用いられてもよい。
【００２７】
文書処理部１２０は、入力部１１０からのデータに基づき、学習処理および支援処理を行う。学習処理は、学習データに基づき、語句抽出条件および語句関係抽出条件の２つの抽出条件を生成する処理である。支援処理は、２つの抽出条件に基づき、支援用文書から抽出条件に適合する語句および語句関係を抽出する処理である。
【００２８】
文書処理部１２０の内部構成について説明する。語句分解部１２１は、学習用文書および支援用文書内のテキストを語句に分解する。図５は、分解された語句の一例を示す図である。図５の例では、語句の分解単位を形態素とした場合の形態素情報が示されている。
【００２９】
テキストを形態素に分解する方法は、公知技術を用いてよい。例えば、京都大学により開発されたＪＵＭＡＮ、奈良先端科学技術大学より開発されたＣｈａＳｅｎなどが存在する。
【００３０】
図５に示された形態素情報は、ＪＵＭＡＮにより図２（Ａ）に示されたテキストから得られた形態素と、その形態素の付帯情報と、を含む。図５の例では、付帯情報として、「出現位置」、「原型」、「品詞」、および「カテゴリ」が示されている。「出現位置」は、文書内での形態素の最初の出現位置を意味し、「原型」は形態素の活用形の原型を意味し、「品詞」は形態素の文法上の区分を示す。「カテゴリ」は、形態素の意味上の区分を示し、ＪＵＭＡＮのアルゴリズムにより予め定められている。１つの形態素に対して複数のカテゴリが定められている場合は、セミコロンにより属するカテゴリが区別されている。例えば、「にんじん」は、「植物」のカテゴリにも属しているし、「人工物」というカテゴリ内の「食べ物」というサブカテゴリにも属している。
【００３１】
語句特徴量付与部１２２は、分解された各語句に対し、その語句に応じた特徴量を付与する。語句関係特徴量付与部１２３は、与えられた複数の語句を網羅的に組み合わせることにより語句関係を生成し、各語句関係に対し、その語句関係に応じた特徴量を付与する。特徴量は、語句または語句関係の特性を示すものであり、多次元ベクトルにて表される。
【００３２】
図６は、語句に対する特徴量の付与方法を説明する図である。図６の例の特徴量は、第１から第１４までの要素を有する１４次元ベクトルである。１列目には次元番号が示されており、２列目には各次元の値が意味する内容が示されている。図６の例において、語句が「にんじん」の場合、特徴量の第１次元の値は１であり、第２次元から第４次元の値は０である。また、図５に示したように、「にんじん」の品詞は「名詞」であるため、第５次元の値は１になり、第６および７次元の値は０になる。このようにして、各語句に対して、特徴量が付与される。特徴量の各値は、このような特徴量を付与するための判定項目リストを用意しておけばよい。
【００３３】
図７は、語句に対する特徴量の一例を示す図である。各語句と、前述のようにして各語句に付与された特徴量と、が示されている。
【００３４】
図８は、語句関係に対する特徴量の付与方法を説明する図である。図８の例の特徴量は、第１から第３３までの要素を有する３３次元ベクトルである。図８の例では、第１から第１４までの次元の値は、当該語句関係に含まれる第１の語句の特徴量のそれぞれと同じにしている。第１５から第２８までの次元は、当該語句関係に含まれる第２の語句の特徴量のそれぞれと同じにしている。第２９から第３３までの次元は、当該語句関係の関係に係る特徴量が付与されている。例えば、第１の語句が「にんじん」であり、第２の語句が「むき」である語句関係の場合、図２（Ａ）のテキストにおいて「にんじんは皮をむき」とあるため、特徴量の第２９次元の値は１となる。
【００３５】
図９は、語句関係に対する特徴量の一例を示す図である。語句関係に含まれる第１および第２の語句と、前述のようにして各語句関係に付与された特徴量と、が示されている。
【００３６】
なお、図６および図８に示した特徴量の付与方法の例は、入力される支援用文書に合うように調整済みのものである。しかし、文書理解支援装置１００の設計段階においては、特徴量の各次元が意味する内容をどのように設計するかについては不明である場合がほとんどである。そのため、特徴量の各次元が意味する内容については、複数の判定項目リストを用意して一意に定めずにおき、文書理解支援装置１００が使用されるにつれて、適した判定項目リストが選択されるように調整してもよい。例えば、機械学習技術の分野においては、所定の評価方法により採用効果の高い特徴量を絞り込むための「特徴選択」という技術が確立されている。ゆえに、このような特徴選択という公知の技術を用いて、特徴量の各次元が意味する内容が調整されてもよい。また、判定項目リストを識別するための識別子（第１識別子）を入力部１１０に与えることにより、複数の判定項目リストのうち、当該識別子の値に対応する判定項目リストを用いて、特徴量が付与されてもよい。
【００３７】
語句抽出条件学習部１２４は、学習用文書内の抽出対象語句と、学習用文書内の各語句に付与された特徴量と、に基づく学習を行うことにより、語句抽出条件を生成する。語句抽出条件は、支援用文書から語句を抽出するための条件であり、支援用文書内の語句が抽出すべきものであるかを判定するための条件でもある。本実施形態では、支援用文書内の語句が抽出されるべき語句である事象を確率事象とみなして、当該事象が成り立つ確率が閾値以上であれば、当該確率に係る語句を抽出する。ゆえに、語句抽出条件は、当該確率事象を算出する式により、表すことが出来る。
【００３８】
語句抽出条件の一例としてロジスティック回帰モデルを用いた例を示す。ロジスティック回帰モデルは、下記の式（１）の形式で一般的に表される。ロジスティック回帰モデルでは、第ｉ（iは整数）番目の確率事象が起こる確率ｐｉが、入力変数ｘｉと、パラメータαおよびβと、に基づき算出される。確率ｐｉの値と、所定の閾値とが比較されて、第ｉ番目の確率事象が起きるか否かが判定される。
【数１】
2019079321.tif 000003
前述の通り、語句抽出条件学習部１２４の処理では、確率事象は語句が抽出されることを意味する。ゆえに、確率ｐｉは第ｉ番目の語句が抽出される確率を示し、入力変数ｘｉは第ｉ番目の語句の特徴量を示す。また、変数ｊは特徴量ｘｉに含まれる、第ｊ番目の次元を示す。
【００３９】
式（１）のような確率算出式により求められた確率が閾値を超えた場合に、当該確率に係る語句が抽出されるとする。その場合、学習文書に係る抽出対象語句の特徴量が式（１）のｘｉに入力されることにより得られた、パラメータαおよびβｊを変数にもつ確率ｐｉが閾値を超える必要がある。ゆえに、語句抽出条件学習部１２４は、抽出対象語句ごとに算出された、パラメータαおよびβｊを変数にもつ確率ｐｉ全てが閾値を超えるように、パラメータαおよびβｊの値を求めていく。このように、パラメータαおよびβｊの値が最適とされる値に近づくように学習が行われる。学習手法は、最尤法などの公知の手法を用いればよい。
【００４０】
なお、語句抽出条件は、複数生成されてもよい。例えば、ユーザ、文書の種類などに応じて学習を分けてもよい。これにより、ユーザ個別、文書の種類ごとに区別された語句関係抽出条件が生成することができる。
【００４１】
語句関係抽出条件学習部１２５は、学習用文書内の抽出対象語句関係と、学習用文書内の各語句関係に付与された特徴量と、に基づく学習を行うことにより、語句関係抽出条件を生成する。語句関係抽出条件は、支援用文書から語句関係を抽出するための条件であり、支援用文書内の語句に係る語句関係が抽出すべきものであるかを判定するための条件でもある。
【００４２】
本実施形態では、支援用文書内の語句関係がある種の関係を有すること、言い換えると、支援用文書内の語句関係が抽出されるべきものであることを確率事象とみなして、当該事象が成り立つ確率が閾値以上であれば抽出対象語句関係と判定する。抽出対象語句関係の確率算出式は、語句抽出条件の生成と同じ式を用いてもよい。その場合、確率ｐｉは第ｉ番目の語句関係が抽出される確率を示し、入力変数ｘｉは第ｉ番目の語句関係の特徴量を示す。
【００４３】
なお、抽出対象語句関係の確率算出式は、抽出対象語句関係の関係の種類ごとに分けられていてもよい。例えば、前後関係の有無を判定するための確率算出式と、処理関係の有無を判定するための確率算出式と、が別々に存在してもよい。
【００４４】
また、語句抽出条件と同様、ユーザ、文書の種類などに応じて学習を分けることにより、ユーザ個別、文書の種類ごとの語句関係抽出条件が生成されてもよい。
【００４５】
語句抽出部１２６は、支援用文書内の各語句に付与された特徴量に基づき、支援用電子文書内の語句のうち、語句抽出条件を満たす語句を抽出する。具体的には、語句抽出部１２６は、支援用文書に含まれる各語句に対して、その語句の特徴量を抽出条件である確率算出式に入力し、当該語句が抽出対象である確率を算出する。そして、算出された確率と、所定の閾値とを比較することにより、当該語句が抽出されるべきかが判定される。抽出されるべきと判定された語句は抽出されて、抽出語句となる。
【００４６】
例えば、式（１）の確率算出式のパラメータ（α，β１，β２，・・・，β１５）が（−０．５，０．６，０．８，０．６，０．８，０．４，０．７，−１．０，０．２，０．１，０，−０．３，０．２，０．４，−０．４）と算出されているとする。語句抽出部１２６は、語句「にんじん」の特徴量（１，０，０，０，１，０，０，１，０，０，０，０，１，０）を式（１）のｘｉに入力して、確率ｐｉを求める。
【数２】
2019079321.tif 000004
このとき閾値が０．５であれば、確率が閾値よりも高いため、「にんじん」という語句が抽出される。
【００４７】
図１０は、抽出語句の判定結果の一例を示す図である。図１０の表の第１列目に支援用文書内の語句が示され、第２列目に語句が抽出語句である確率が示され、第３列目に判定結果が示されている。このように、支援用文書内の語句ごとに、確率の算出および判定が行われることにより、抽出語句が定まる。
【００４８】
語句関係抽出部１２７は、語句抽出部１２６から抽出語句を受け取り、抽出語句により構成された語句関係を生成する。そして、当該語句関係に付与された特徴量に基づき、語句抽出条件を満たす語句により構成され、かつ語句関係抽出条件を満たす語句関係を抽出する。
【００４９】
語句関係の抽出は、語句の抽出と同様にしてもよい。つまり、各語句関係に対して、その語句関係の特徴量を抽出条件である確率算出式に入力し、当該語句関係が抽出される確率を算出する。そして、算出された確率と、所定の閾値とを比較することにより、当該語句関係が抽出されるべきかが判定される。抽出されるべきと判定された語句関係は抽出されて、抽出語句関係となる。なお、係り受け関係、前後関係といった処理ごとに算出式が分けられている場合は、処理ごとに語句関係が抽出されてもよい。
【００５０】
図１１は、抽出語句関係の判定結果の一例を示す図である。図１１の表の第１列目および第２列目に支援用文書内の語句が示されている。第３列目に第１列目と第２列目に示された語句による語句関係が処理関係を有する確率が示され、第４列目に処理関係を有するか否かの判定結果が示されている。また、第５列目に第１列目と第２列目に示された語句による語句関係が前後関係を有する確率が示され、第６列目に前後関係を有するか否かの判定結果が示されている。このように、関係の種類ごとに、語句関係が抽出されるか否かが判定されてもよい。
【００５１】
以上の構成要素により、文書処理部１２０は、入力部１１０からのデータに基づき、学習処理および支援処理を行う。
【００５２】
記憶部１３０は、文書理解支援装置１００の処理に必要な情報、および文書支援処理装置の処理結果を記憶する。なお、文書理解支援装置１００の各構成要素の処理結果は、処理が行われる度に記憶部１３０に記憶されてもよい。また、文書理解支援装置１００の各構成要素は、処理に必要な情報を、当該情報を生成した構成要素からではなく、記憶部１３０から取得してもよい。
【００５３】
出力部１４０は、抽出語句、抽出語句関係など、文書理解支援装置１００の処理結果を出力する。なお、出力部が出力する情報は特に限られるものではなく、文書理解支援装置１００の処理に使われた情報など、その他の情報も出力されてよい。
【００５４】
出力部１４０の出力方式は、特に限られるものではない。出力部１４０は、処理結果を、画像として画面に表示してもよいし、データファイルとして外部装置に出力してもよい。例えば、出力部１４０は、文書理解支援装置１００に接続されたモニタ等の外部デバイスに、ユーザが編集可能なユーザインタフェースを表示して、当該ユーザインタフェースに処理結果を出力してもよい。なお、入力部１１０は、当該ユーザインタフェースから学習データなどの情報を取得してもよい。
【００５５】
図１２は、ユーザインタフェースの一例を示す図である。図１２に示されたインタフェース２００を介して、入力部１１０は情報を受け取り、出力部１４０は情報を表示する。なお、開発コストの観点からは１つのインタフェースであるほうが望ましいが、インタフェースが入力用と出力用に分けられていてもよい。
【００５６】
インタフェース２００内の領域２０１は、文書に係る表示領域である。例えば、編集可能なテキストボックスが表示され、ユーザが学習用文書または支援用文書内のテキストを当該テキストボックスに入力すると、入力部１１０がテキストボックス内のテキストを取得することが考えられる。また、出力部１４０が処理結果を出力する際に、用いられた支援用文書内のテキストを当該テキストボックスに出力することが考えられる。
【００５７】
インタフェース２００内の領域２０２は抽出対象語句または抽出語句に係る表示領域であり、領域２０３は抽出対象語句関係または抽出語句関係に係る表示領域である。例えば、領域２０２および２０３に編集可能なリストがそれぞれ表示され、ユーザが各リストに抽出対象語句および抽出対象語句関係をそれぞれ入力する。そして、入力部１１０がこれらのリストを取得して、リスト内の抽出対象語句および抽出対象語句関係が学習データとして用いられることが考えられる。また、出力部１４０が抽出語句および抽出語句関係を各リストにそれぞれ出力することが考えられる。
【００５８】
なお、文書内に同一表現が用いられていないなど、ある抽出対象語句が文書内に複数存在しない場合では、ユーザが、リスト内の語句の順序を文書内のテキスト内の語句の出現順序と一致させることにより、リスト内の語句の順序を語句の出現位置の入力とみなして、語句の出現位置の入力が省略されてもよい。
【００５９】
インタフェース２００内の領域２０４は、抽出対象語句関係または抽出語句関係の関係に係る表示領域である。図１２の例では、当該関係がグラフネットワーク（木構造）形式にて描画されている。これにより、文書内の語句関係の全体像を確認することができる。
【００６０】
また、この木構造によると、「にんじん」は、「むく」、「切る」、「熱する」という順番で処理が行われることが分かる。また、「にんじん」に対する「熱する」の後に、「にんじん」と「たまねぎ」に対する「炒める」という処理があることが分かる。この例のように、抽出語句に、処理される対象と、処理内容と、が少なくとも含まれており、抽出語句関係の関係として、処理関係と、前後関係と、が少なくとも含まれている場合は、木構造により、抽出語句が、処理される対象の順番、または、処理の順番どおりに示すことができる。これにより、処理の流れが容易に分かる。このような出力は、支援用文書の要約とも言える。
【００６１】
なお、出力される抽出語句は、その活用形が変更されてもよい。例えば、日本語の場合、分解された語句をそのまま表示すると、その語句の活用形によっては読みにくい。そこで、ユーザが内容を容易に把握できるように、抽出語句は、その活用形が原型に変えられた上で出力されてもよい。図１２の例では、領域２０４に語句関係の関係が木構造にて示されているが、動詞の語句は、活用形が原型にされて表示されている。活用形の変更方法は、例えば、図５に示された「原型」のような、予め記憶部１３０に記憶された語句の活用形の対応表を参照する方法でもよい。あるいは、外部装置に問い合わせる方法でもよい。
【００６２】
ラジオボタン２０５は、インタフェース２００の表示が学習に関するものであるか、支援に関するものであるかを示すものである。実行ボタン２０６は、押下されたときに、インタフェース２００内の情報を用いて、ラジオボタン２０５に示されている処理を文書理解支援装置１００に実行するように指示するものである。例えば、ラジオボタン２０５の「学習」の項目が選択された状態において、実行ボタン２０６が押下されると、領域２０１から２０３に示されていた情報が入力部１１０に送られ、これらの情報に基づき学習処理が行われる。一方、ラジオボタン２０５の「支援」の項目が状態において、実行ボタン２０６が押下されると、領域２０１に示されていたテキストが入力部１１０に送られ、当該テキストに基づき支援処理が行われ、処理結果である抽出語句および抽出語句関係が領域２０２および２０３にそれぞれ表示される。
【００６３】
なお、インタフェースが入力用と出力用に別れている場合は、ラジオボタン２０５は省略されてよい。また、テキストのコピーおよびペイストなど、インタフェース２００に対するその他の操作などについても、公知の技術を用いて、ユーザの利便性を向上するようにしてもよい。また、ユーザＩＤといった現在使用中のユーザを識別する識別子、文書の種類などを識別する識別子を入力または表示する領域を用意し、当該識別子（第２識別子）が入力部１１０に入力されるようにしてもよい。これらの情報に応じて、学習処理にて生成される抽出条件および支援処理に用いられる抽出条件を変えることにより、ユーザごと、文書の種類ことに異なる支援を行うことができる。
【００６４】
各構成要素による処理の流れについて説明する。まずは抽出条件の学習に関する処理について説明する。図１３は、学習処理の概略フローチャートの一例を示す図である。
【００６５】
入力部１１０が、学習用文書、抽出対象語句、抽出対象語句関係といった学習データを取得する（Ｓ１０１）。学習用文書は語句分解部１２１に送られ、語句分解部１２１が学習用文書内のテキストを語句に分解する（Ｓ１０２）。語句分解部１２１により分解された語句は、語句特徴量付与部１２２および語句関係特徴量付与部１２３に送られる。
【００６６】
語句特徴量付与部１２２が分解された語句ごとに特徴量を付与する（Ｓ１０３）。そして、語句抽出条件学習部１２４が、各語句の特徴量に基づき、学習により語句抽出条件を更新する（Ｓ１０４）。言い換えると、語句抽出条件学習部１２４は新しい語句抽出条件を生成する。
【００６７】
一方、語句関係特徴量付与部１２３は、分解された語句を網羅的に組み合わせて、語句関係を生成する（Ｓ１０５）。そして、語句特徴量付与部１２２は、各語句関係に対し、特徴量を付与する（Ｓ１０６）。各語句関係の特徴量に基づき、語句関係抽出条件学習部１２５が、学習により語句関係抽出条件を更新する（Ｓ１０７）。言い換えると、語句関係抽出条件学習部１２５は新しい語句関係抽出条件を生成する。こうして、語句抽出条件および語句関係抽出条件の２つの抽出条件が生成されて、学習処理は終了する。
【００６８】
次に、支援に関する処理について説明する。図１４は、支援処理の概略フローチャートの一例を示す図である。
【００６９】
入力部１１０が支援用文書を取得し（Ｓ２０１）、語句分解部１２１が支援用文書内のテキストを語句に分解する（Ｓ２０２）。語句特徴量付与部１２２は、学習処理同様、分解された語句ごとに特徴量を付与する（Ｓ２０３）。そして、語句抽出部１２６が、語句の特徴量と、学習処理により算出済みの語句抽出条件とに基づき、語句を抽出する（Ｓ２０４）。
【００７０】
一方、語句関係特徴量付与部１２３は、抽出語句を網羅的に組み合わせて語句関係を生成し（Ｓ２０５）、網羅的に生成された語句関係ごとに、特徴量を付与する（Ｓ２０６）。そして、語句関係抽出部が、語句関係の特徴量と、学習処理により算出済みの語句関係抽出条件とに基づき、語句関係を抽出する。こうして、抽出語句および抽出語句関係が判明する。
【００７１】
出力部１４０が、抽出語句および抽出語句関係を、インタフェースなどの所定の出力先に出力する（Ｓ２０８）。これにより、ユーザが支援用文書内の内容を把握することができ、支援処理は終了する。
【００７２】
なお、上記に説明されたフローチャートは一例であり、必要とされる処理結果を得ることができれば処理の順序等は限られるものではない。また、各処理の処理結果は逐次記憶部１３０に記憶され、各構成要素は記憶部１３０を参照して処理結果を取得してもよい。
【００７３】
以上のように、本実施形態によれば、学習に応じて抽出条件が更新されることにより、現時点においてユーザが必要とする語句および語句関係が出力される。これにより、内容を理解するまでに要する時間を抑えることができる。また、語句関係が出力されることにより、文書内容の理解をより容易にする。例えば、料理のレシピに関する文書の場合、調理動作の流れと、特に野菜が対象となる場合はその野菜と調理動作との関係を素早く理解することができる。
【００７４】
なお、上記の実施形態は一例であり、上記実施形態の構成要素の一部が外部の装置にあってもよい。例えば、上記の実施形態は語句分解部１２１を有していたが、語句分解部１２１が外部の装置にあってもよい。その場合、入力部１１０が外部の装置から文書内の語句を取得し、語句特徴量付与部１２２、語句関係特徴量付与部１２３など、文書内の語句を用いる構成要素に渡してもよい。
【００７５】
なお、計画作成装置が通信または電気信号によりデータの受け渡しを行うことができる複数の装置から構成されてもよい。例えば、語句抽出条件学習部１２４、語句関係抽出条件学習部１２５などを有する第１装置（学習装置）と、語句抽出部１２６、語句関係抽出部１２７などを有する第２装置（支援装置）と、に分かれていてもよい。
【００７６】
（第２の実施形態）
第２の実施形態について説明する。本実施形態の文書理解支援装置１００は、当該装置が出力した抽出語句および語句関係がユーザなどにより編集された後、再び装置に入力される。このフィードバックされたデータを学習データとして用いることにより、よりユーザに応じた学習が可能となる。特に、このフィードバックされたデータを編集データと記載する。
【００７７】
図１５は、第２の実施形態に係る文書理解支援装置の概略構成の一例を示すブロック図である。第２の実施形態では、第１の実施形態に係る文書理解支援装置１００が、学習データ記録部１５１と、学習データ編集部１５２と、再学習指示部１５３と、をさらに備える点が第１の実施形態とは異なる。第１の実施形態と同様の点は、説明を省略する。
【００７８】
学習データ記録部１５１は、支援処理に係るデータを組み合わせて、学習データの一つとして記憶部１３０に記録する。これは、支援処理による結果を学習に用いるためである。つまり、支援処理抽出語句および抽出語句関係は、抽出対象語句および抽出対象語句関係として、記憶部に記録される。言い換えると、記憶部は、抽出対象語句および抽出対象語句関係を学習データとして記憶する。なお、以降、支援処理に用いられたこれらのデータを支援データと記載する。支援データには、少なくとも、支援用文書と、抽出語句と、抽出語句関係と、が含まれる。これにより、支援用文書と、抽出語句と、抽出語句関係と、の組み合わせ関係が保持される。なお、支援用文書内の分解された語句、語句特徴量、および語句関係特徴量も、支援データに含まれてもよい。また、当該組み合わせは、これまでの学習処理に用いられた学習データとは区別されて記憶部１３０に記録されてもよい。
【００７９】
支援用文書、抽出語句、および抽出語句関係は、例えば、データベースとして、同一のレコードに記録されてもよい。あるいは、個別に記録されているが、組み合わせを識別するための識別子が付与されていることにより、各要素が属する組み合わせを識別可能にしてもよい。
【００８０】
なお、学習データ記録部１５１は、記憶部１３０に学習データを記憶させるだけでなく、記憶部１３０の記録済みの学習データに対して処理を行ってもよい。例えば、記録済みの支援用文書、抽出語句、および抽出語句関係に対して、識別子を付与することにより、組み合わせを判別可能にしてもよい。
【００８１】
入力部１１０は、支援用文書に対する出力結果がユーザなどにより編集されたことにより生成された編集データを取得する。支援処理の結果として、支援用文書とともに記録されている抽出語句および抽出語句関係は、正解でない場合もある。編集データは、支援用文書に対する正解を与え、当該正解を新たな学習データとして利用できるようにするためのものである。なお、編集には、データの追加、削除、変更が含まれる。
【００８２】
なお、編集データの形式は、一つに限る必要はない。例えば、語句抽出部１２６および語句関係抽出部１２７が抽出した抽出語句および抽出語句関係のうちの不正解のデータと、それに対する正解データとが含まれる形式でもよい。これにより、不正解のデータを正解データに変更することができる。あるいは、支援用文書に対する正解データだけが含まれていてもよい。この場合では、支援処理により抽出された抽出語句および抽出語句関係を全て記録部１３０から削除してから、正解データが追加されるようにすればよい。
【００８３】
入力部１１０への編集データへの入力は、編集データの入力のためのインタフェースを用意してもよい。あるいは、第１の実施形態にて説明したインタフェース２００が利用されてもよい。特に、出力部１４０が出力した抽出語句などを編集することが可能な一般的なテキスト編集機能を持たせたユーザインタフェースを用いてもよい。その場合、編集対象となるデータが既に入力された状態にてユーザが編集作業を開始することができるため、出力データを編集用インタフェースにコピーするといった準備作業が不要となる。このように、編集データの作成を同一インタフェースにて行うことは、開発コストの低減のみならず、ユーザの利便性の向上にもつながるため、好ましい。
【００８４】
学習データ編集部１５２は、入力部１１０が取得した編集データに基づき、記憶部１３０内の学習データを編集する。これにより、学習データレコードの追加、学習データの内容の変更、学習データレコードの削除が行われる。これにより、記憶部１３０内の精度の低い学習データが更正される。
【００８５】
再学習指示部１５３は、再学習に関係する構成要素に対し、再学習を指示する。再学習に関係する構成要素は、少なくとも語句抽出条件学習部１２４および語句関係抽出条件学習部１２５が含まれる。再学習の指示を受け付けた語句抽出条件学習部１２４および語句関係抽出条件学習部１２５は、記憶部１３０内の学習データを読み出して、第１の実施形態と同様に学習を行い、抽出条件を更新する。また、学習データに、文書が登録されているが、文書内の分解された語句、その語句の特徴量が含まれていない場合は、再学習指示部１５３から学習用文書が語句分解部１２１に与えられて、第１の実施形態と同様に学習処理が行われてもよい。
【００８６】
再学習は、編集データを受け付けた度に行われてもよいが、記憶部１３０に編集された学習データが所定量よりも溜まった時点において、行われてもよい。ゆえに、再学習指示部１５３が再学習を指示するタイミングは、所定時刻、学習データが編集されたタイミング、学習データが編集された回数が所定回数を超えたタイミング、編集された学習データの量が所定量を超えたタイミング、ユーザからの指示を受けたタイミングなど、多くの基準に基づいて定められてよい。例えば、語句抽出条件または語句関係抽出条件がロジスティック回帰モデルにより生成する場合は、逐次的に学習するよりも、編集データが所定量を超えた時点において一括して学習が行われるほうが好ましい。
【００８７】
なお、記憶部１３０内のいずれの学習データを読み出すかは、再学習指示部１５３が指示してもよい。あるいは、記憶部１３０内の学習データを全て読み出してもよい。また、再学習指示部１５３は、支援結果に基づく学習データのみを読み出すように指示してもよいし、学習データ編集部１５２により編集された学習データのみを読み出すように指示してもよい。これらの区別は、学習データ記録部１５１および学習データ編集部１５２が処理した学習データに対し、フラグ等を設定しておけば判別することが可能である。
【００８８】
次に、再学習に関する処理について説明する。図１６は、再学習処理の概略フローチャートの一例を示す図である。
【００８９】
第１の実施形態にて説明した支援処理（Ｓ３０１）の後に、学習データ記録部１５１が、支援データを学習データとして記録する（Ｓ３０２）。
【００９０】
一方、支援処理の出力結果が出力されて、ユーザにより出力結果が編集されると、入力部１１０がその編集に基づく編集データを取得する（Ｓ３０３）。編集データは学習データ編集部１５２に送られ、学習データ編集部１５２が編集データに基づいて、記憶部１３０内の学習データを更新する（Ｓ３０４）。これにより、記憶部１３０内の学習データが、よりユーザの嗜好にあったものとなる。
【００９１】
再学習指示部１５３が、所定の条件に基づくタイミングにて、語句抽出条件学習部１２４および語句関係抽出条件学習部１２５に再学習を指示する（Ｓ３０５）。そして、語句抽出条件学習部１２４は記憶部１３０内の学習データに基づき学習を行い、語句抽出条件を更新する（Ｓ３０６）。また、語句関係抽出条件学習部１２５も、記憶部１３０内の学習データに基づき学習を行い、語句関係抽出条件学習部１２５を更新する（Ｓ３０７）。以上が、再学習の処理のフローとなる。この後、再び支援処理が行われることにより、再学習前よりもユーザの嗜好などを反映した抽出語句などが得られる。
【００９２】
以上のように、本実施形態によれば、支援処理によって得られた支援データが学習データの一つとして活用される。これにより、用意する学習データの量を抑えることができる。また、当該支援データがユーザの嗜好に沿って編集されているため、抽出条件がユーザの嗜好をより反映したものに更新される。また、再学習指示部１５３により、編集データの量が所定量を超えた場合など、効果的なタイミングにて再学習を行うことができる。
【００９３】
（第３の実施形態）
第３の実施形態について説明する。本実施形態の文書理解支援装置１００は、学習済みの学習データを検証する。具体的には、記憶部１３０に記憶されている、学習済みの学習用文書を支援用文書として取り扱った場合に得られる抽出語句および抽出関係語句が、当該学習用文書に対応する抽出対象語句および抽出対象語句関係と一致するかを確認する。
【００９４】
同一の学習用文書でも、時間の経過とともに、抽出すべき語句および語句関係が変化することもあり得る。ゆえに、過去の学習データを用いて学習を続けると、抽出条件の精度が低下する恐れがある。そこで、本実施形態の文書理解支援装置１００は、過去の学習用文書を検証する。過去の学習データがそぐわないものになっていることが判明した場合は、検証結果を出力することにより、ユーザに過去の学習データの修正または削除を促すことができる。
【００９５】
図１７は、第３の実施形態に係る文書理解支援装置の概略構成の一例を示すブロック図である。第３の実施形態では、これまでの実施形態に係る文書理解支援装置１００が、検証指示部１６１と、検証データ取得部１６２と、検証部１６３と、をさらに備える点がこれまでの実施形態とは異なる。これまでの実施形態と同様の点は、説明を省略する。
【００９６】
検証指示部１６１は、検証を行うように、検証データ取得部１６２に指示する。検証指示部１６１が検証処理を指示するタイミングは、時間などに応じて予め定めておけばよい。例えば、学習処理が行われてから所定期間が経過した場合に、検証を指示してもよい。あるいは、月に１回、半年前の学習の検証を指示するといった取り決めを予め定めておくことが考えられる。あるいは、第２の実施形態において再学習が行われた後に、再学習の影響を確認するために、検証が指示されてもよい。
【００９７】
検証データ取得部１６２は、記憶部１３０から、検証に用いられる検証データを取得する。ここでは、記憶部１３０に記録されている学習済みの学習用文書を取得し、支援用文書として文書処理部１２０に送るとする。いずれの学習用文書を取得するかは、予め定めておいてもよいし、検証指示部１６１からの指示を受けてもよい。文書処理部１２０は、学習済みの学習用文書に対して支援処理を行う。支援処理の内容は、これまでの実施形態と同様である。
【００９８】
検証部１６３は、学習済みの学習用文書に対して抽出された抽出語句および抽出語句関係と、学習済みの学習用文書に対応する抽出対象語句および抽出対象語句関係と、を比較する。そして、検証結果を生成する。検証結果は、当該比較によって判明した、異なる語句および語句関係の数などに応じて、定められればよい。例えば、異なる語句および語句関係の数が所定数を超えていない場合は、検証結果は「可」とし、所定数を超えた場合は、検証結果は「不可」としてもよい。
【００９９】
出力部１４０は、検証部１６３による検証結果を出力する。出力については、これまでの実施形態と同様でよい。
【０１００】
次に、検証処理に関する流れについて説明する。図１８は、検証処理の概略フローチャートの一例を示す図である。
【０１０１】
検証指示部１６１が、検証データ取得部１６２に対し検証を指示する（Ｓ４０１）。検証データ取得部１６２が、記憶部１３０から学習済みの学習用文書を取得する（Ｓ４０２）。
【０１０２】
学習済みの学習用文書は、支援用文書として文書処理部１２０に送られ、文書処理部１２０が学習済み学習用文書に基づいて、支援処理を行う（Ｓ４０３）。支援処理の内容は、これまでの実施形態と同様である。そして、検証部が、支援処理の抽出語句および抽出語句関係と、抽出対象語句および抽出対象語句関係と、を比較して、検証結果を生成する（Ｓ４０４）。最後に、出力部１４０が検証結果を出力し（Ｓ４０５）、フローは終了する。
【０１０３】
以上のように、本実施形態によれば、現在と過去の処理結果の相違を判定して出力することにより、ユーザが現在と過去の処理結果の相違を認識し、学習データの編集などを行うように促すことができる。
【０１０４】
また、上記に説明した実施形態における各処理は、専用の回路により実現してもよいし、ソフトウェア（プログラム）を用いて実現してもよい。ソフトウェア（プログラム）を用いる場合は、上記に説明した実施形態は、例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用い、コンピュータ装置に搭載された中央処理装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等のプロセッサにプログラムを実行させることにより、実現することが可能である。
【０１０５】
図１９は、本発明の一実施形態におけるハードウェア構成の一例を示すブロック図である。文書理解支援装置１００は、プロセッサ３０１と、主記憶装置３０２と、補助記憶装置３０３と、ネットワークインタフェース３０４と、デバイスインタフェース３０５と、を備え、これらがバス３０６を介して接続されたコンピュータ装置３００として実現できる。
【０１０６】
本実施形態における文書理解支援装置１００は、各装置で実行されるプログラムをコンピュータ装置３００に予めインストールすることで実現してもよいし、プログラムをＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ装置３００が読み取り可能な記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して配布して、コンピュータ装置３００に適宜インストールすることで実現してもよい。
【０１０７】
なお、図１９では、コンピュータ装置は、各構成要素を１つ備えているが、同じ構成要素を複数備えていてもよい。また、図１９では、１台のコンピュータ装置が示されているが、ソフトウェアが複数のコンピュータ装置にインストールされてもよい。当該複数のコンピュータ装置それぞれがソフトウェアの異なる一部の処理を実行することにより、処理結果を生成してもよい。つまり、文書理解支援装置１００がシステムとして構成されていてもよい。
【０１０８】
プロセッサ３０１は、コンピュータの制御装置および演算装置を含む電子回路である。プロセッサ３０１は、コンピュータ装置３００の内部構成の各装置などから入力されたデータやプログラムに基づいて演算処理を行い、演算結果や制御信号を各装置等に出力する。具体的には、プロセッサ３０１は、コンピュータ装置３００のＯＳ（オペレーティングシステム）や、アプリケーションなどを実行し、コンピュータ装置３００を構成する各装置を制御する。
【０１０９】
プロセッサ３０１は、上記の処理を行うことができれば特に限られるものではない。プロセッサ３０１は、例えば、汎用目的プロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、コントローラ、マイクロコントローラ、状態マシンなどでもよい。また、プロセッサ３０１は、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラム可能論理デバイス（ＰＬＤ）に組み込まれていてもよい。また、プロセッサ３０１は、複数の処理装置から構成されていてもよい。例えば、ＤＳＰおよびマイクロプロセッサの組み合わせでもよいし、ＤＳＰコアと協働する１つ以上のマイクロプロセッサでもよい。
【０１１０】
主記憶装置３０２は、プロセッサ３０１が実行する命令および各種データ等を記憶する記憶装置であり、主記憶装置３０２に記憶された情報がプロセッサ３０１により直接読み出される。補助記憶装置３０３は、主記憶装置３０２以外の記憶装置である。なお、記憶装置は、電子情報を格納可能な任意の電子部品を意味するものとする。主記憶装置３０２として、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等の一時的な情報の保存に用いられる揮発性メモリが主に用いられるが、本発明の実施形態において、主記憶装置３０２がこれらの揮発性メモリに限られるわけではない。主記憶装置３０２および補助記憶装置３０３として用いられる記憶装置は、揮発性メモリでもよいし、不揮発性メモリでもよい。不揮発性メモリは、プログラム可能読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、フラッシュメモリ、ＭＲＡＭ等がある。また、補助記憶装置３０３として磁気または光学のデータストレージが用いられてもよい。データストレージとしては、ハードディスク等の磁気ディスク、ＤＶＤ等の光ディスク、ＵＳＢ等のフラッシュメモリ、および磁気テープなどが用いられてもよい。
【０１１１】
なお、プロセッサ３０１が主記憶装置３０２または補助記憶装置３０３に対して、直接または間接的に、情報を読み出しまたは書き込みまたはこれらの両方を行うならば、記憶装置はプロセッサと電気的に通信すると言うことができる。なお、主記憶装置３０２は、プロセッサに統合されていてもよい。この場合も、主記憶装置３０２は、プロセッサと電気的に通信していると言うことができる。
【０１１２】
ネットワークインタフェース３０４は、無線または有線により、通信ネットワーク４００に接続するためのインタフェースである。ネットワークインタフェース３０４は、既存の通信規格に適合したものを用いればよい。ネットワークインタフェース３０４により、通信ネットワーク４００を介して通信接続された外部装置５００に出力結果などが送信されてもよい。
【０１１３】
デバイスインタフェース３０５は、出力結果などを記録する外部装置５００と接続するＵＳＢなどのインタフェースである。外部装置５００は、外部記憶媒体でもよいし、データベースなどのストレージでもよい。外部記憶媒体は、ＨＤＤ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒ、ＳＡＮ（Ｓｔｏｒａｇｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）等の任意の記録媒体でよい。
【０１１４】
外部装置５００は出力装置でもよい。例えば、画像を表示するための表示装置でもよいし、音声などを出力する装置などでもよい。例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）、ＰＤＰ（Ｐｌａｓｍａ  Ｄｉｓｐｌｙ  Ｐａｎｅｌ）、スピーカなどがあるが、これらに限られるものではない。
【０１１５】
外部装置５００は入力装置でもよい。入力装置は、キーボード、マウス、タッチパネル等のデバイスを備え、これらのデバイスにより入力された情報をコンピュータ装置３００に与える。入力装置からの信号はプロセッサ３０１に出力される。
【０１１６】
また、コンピュータ装置３００の一部または全部、つまり文書理解支援装置１００の一部または全部は、プロセッサ３０１などを実装している半導体集積回路などの専用の電子回路（すなわちハードウェア）にて構成されてもよい。専用のハードウェアは、ＲＡＭ、ＲＯＭなどの記憶装置との組み合わせで構成されてもよい。
【０１１７】
上記に、本発明の一実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１１８】
１００  文書理解支援装置
１１０  入力部（取得部）
１２０  文書処理部
１２１  語句分解部
１２２  語句特徴量付与部
１２３  語句関係特徴量付与部
１２４  語句抽出条件学習部
１２５  語句関係抽出条件学習部
１２６  語句抽出部
１２７  語句関係抽出部
１３０  記憶部
１４０  出力部
１５１  学習データ記録部
１５２  学習データ編集部
１５３  再学習指示部
１６２  検証データ取得部
１６１  検証指示部
１６３  検証部
２００  インタフェース
２０１、２０２、２０３、２０４  領域
３００  コンピュータ装置
３０１  プロセッサ
３０２  主記憶装置
３０３  補助記憶装置
３０４  ネットワークインタフェース
３０５  デバイスインタフェース
３０６  バス
４００  通信ネットワーク
５００  外部装置
【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１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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