(57)【要約】【課題】新しい矛盾事態ペアを作成できる。【解決手段】関係抽出部２０が、矛盾事態ペアデータベース１８と、名詞関係データベース１６とを照合することで、矛盾に関する名詞ペアの関係を抽出し、抽出した名詞ペアの関係を格納した関係リストを作成する。名詞ペア置換部２８が、矛盾事態ペアデータベース１８から得られる矛盾事態ペアについて、矛盾事態ペアに含まれる名詞ペアの関係が、関係リスト２２に含まれる場合、名詞ペアの関係と同じ関係を持つ名詞ペアを名詞関係データベース１６から取得し、取得した名詞ペアによって前記矛盾事態ペアの名詞ペアを置き換えることで矛盾事態ペアを作成する。単一名詞置換部３０が、名詞関係データベース１６から、取得した矛盾事態ペアが持つ共有名詞の同位語を抽出し、取得した同位語により矛盾事態ペアの共有名詞を置き換えることで、矛盾事態ペアを作成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
矛盾する事態を表す文のペアである矛盾事態ペアを格納した矛盾事態ペアデータベースと、名詞ペア及び前記名詞ペアの関係を格納した名詞関係データベースとを照合することで、前記矛盾事態ペアの文の各々に含まれる名詞ペアのうち、前記名詞関係データベースに格納されている名詞ペアを各々取得し、取得した名詞ペアの各々について、前記名詞ペアの関係を、前記名詞関係データベースから取得し、前記名詞ペアの関係の各々が取得された回数を計数し、前記回数が１回より多い前記名詞ペアの関係を、矛盾に関する名詞ペアの関係として抽出し、抽出した名詞ペアの関係を格納した関係リストを作成する関係抽出部と、
前記矛盾事態ペアデータベースから得られる前記矛盾事態ペアについて、前記矛盾事態ペアに含まれる名詞ペアの関係が、前記関係リストに含まれる場合、前記名詞ペアの関係と同じ関係を持つ名詞ペアを前記名詞関係データベースから取得し、前記取得した名詞ペアによって前記矛盾事態ペアの名詞ペアを置き換えることで矛盾事態ペアを作成する名詞ペア置換部と、
を含む矛盾作成装置。
【請求項２】
前記作成された矛盾事態ペアに含まれる前記事態を表す文の各々について、大規模テキストコーパスにおける前記事態を表す文の頻度が閾値以上であるかをチェックして、前記作成された矛盾事態ペアに含まれる前記事態を表す文の各々の頻度が閾値以上であれば、前記矛盾事態ペアが適切であると判断するチェック部を更に含む請求項１記載の矛盾作成装置。
【請求項３】
関係抽出部及び名詞ペア置換部を含む矛盾作成装置における矛盾作成方法であって、
前記関係抽出部が、矛盾する事態を表す文のペアである矛盾事態ペアを格納した矛盾事態ペアデータベースと、名詞ペア及び前記名詞ペアの関係を格納した名詞関係データベースとを照合することで、前記矛盾事態ペアの文の各々に含まれる名詞ペアのうち、前記名詞関係データベースに格納されている名詞ペアを各々取得し、取得した名詞ペアの各々について、前記名詞ペアの関係を、前記名詞関係データベースから取得し、前記名詞ペアの関係の各々が取得された回数を計数し、前記回数が１回より多い前記名詞ペアの関係を、矛盾に関する名詞ペアの関係として抽出し、抽出した名詞ペアの関係を格納した関係リストを作成し、
前記名詞ペア置換部が、前記矛盾事態ペアデータベースから得られる前記矛盾事態ペアについて、前記矛盾事態ペアに含まれる名詞ペアの関係が、前記関係リストに含まれる場合、前記名詞ペアの関係と同じ関係を持つ名詞ペアを前記名詞関係データベースから取得し、前記取得した名詞ペアによって前記矛盾事態ペアの名詞ペアを置き換えることで矛盾事態ペアを作成する
矛盾作成方法。
【請求項４】
コンピュータを、請求項１又は２項記載の矛盾作成装置を構成する各部として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、矛盾作成装置、方法、及びプログラムに係り、特に、新たな矛盾事態ペアを作成するための矛盾作成装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自然言語処理における言語生成の分野では一貫した内容を持つ文章を生成することが重要である。しかし、コンピュータの生成する文章が一貫した内容を持つかを判定することは常識的な知識が必要となり簡単ではない。
【０００３】
たとえば、一貫性を欠く場合として、生成された文章に矛盾が含まれる場合がある。たとえば、「パリに行ったことがないが、エッフェル塔に登った」という文は矛盾を含んでいる。「パリに行ったことがない」ことと「エッフェル塔に登ったこと」は矛盾するからである。
【０００４】
このような矛盾を含む文章の生成を避けるためには、矛盾の知識を用いてチェックする必要がある。
【０００５】
たとえば、「パリに行ったことがない」ことと「エッフェル塔に登ったこと」が矛盾しているという知識をコンピュータが持っていれば、先の例のような文は生成されることはない。
【０００６】
このような矛盾知識を取得する方法論として，コーパスから自動獲得する方法（非特許文献１参照）やクラウドソーシング（インターネット上のユーザにデータ作成を依頼する手法）を用いる方法などがある（非特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Chikara Hashimoto, Kentaro Torisawa, Stijn De Saeger, Jong-Hoon Oh, and Jun'ichi Kazama. Excitatory or inhibitory: A new semantic orientation extracts contradiction and causality from the web. In Proceedings of EMNLP2012, pp. 619-630, 2012.
【非特許文献２】高畠悠, 森田一, 河原大輔, 黒橋禎夫, 東中竜一郎, 松尾義博. クラウドソーシングを活用した事態間矛盾の分析と分類, 言語処理学会第21 回年次大会, pp.305-308,2015.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
コーパスから自動的に矛盾を抽出するとしても、クラウドソーシングを用いるとしても、獲得できる矛盾知識の量には限界がある。人間が備える常識的知識（矛盾知識を含む）は膨大と考えられ、矛盾知識の量を増やすことは重要な課題である。
【０００９】
本発明は上記事情を鑑みてなされたものであり、新しい矛盾事態ペアを作成できる矛盾作成装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る矛盾作成装置は、矛盾する事態を表す文のペアである矛盾事態ペアを格納した矛盾事態ペアデータベースと、名詞ペア及び前記名詞ペアの関係を格納した名詞関係データベースとを照合することで、矛盾に関する名詞ペアの関係を抽出し、抽出した名詞ペアの関係を格納した関係リストを作成する関係抽出部と、前記矛盾事態ペアデータベースから得られる前記矛盾事態ペアについて、前記矛盾事態ペアに含まれる名詞ペアの関係が、前記関係リストに含まれる場合、前記名詞ペアの関係と同じ関係を持つ名詞ペアを前記名詞関係データベースから取得し、前記取得した名詞ペアによって前記矛盾事態ペアの名詞ペアを置き換えることで矛盾事態ペアを作成する名詞ペア置換部と、を含んで構成されている。
【００１１】
第２の発明に係る矛盾作成方法は、関係抽出部及び名詞ペア置換部を含む矛盾作成装置における矛盾作成方法であって、前記関係抽出部が、矛盾する事態を表す文のペアである矛盾事態ペアを格納した矛盾事態ペアデータベースと、名詞ペア及び前記名詞ペアの関係を格納した名詞関係データベースとを照合することで、矛盾に関する名詞ペアの関係を抽出し、抽出した名詞ペアの関係を格納した関係リストを作成し、前記名詞ペア置換部が、前記矛盾事態ペアデータベースから得られる前記矛盾事態ペアについて、前記矛盾事態ペアに含まれる名詞ペアの関係が、前記関係リストに含まれる場合、前記名詞ペアの関係と同じ関係を持つ名詞ペアを前記名詞関係データベースから取得し、前記取得した名詞ペアによって前記矛盾事態ペアの名詞ペアを置き換えることで矛盾事態ペアを作成する。
【００１２】
第１の発明及び第２の発明によれば、矛盾に関する名詞ペアの関係を抽出して関係リストを作成し、データベースから得られた矛盾事態ペアに含まれる名詞ペアの関係が、関係リストに含まれる場合、名詞ペアの関係と同じ関係を持つ名詞ペアを名詞関係データベースから取得し、取得した名詞ペアによって矛盾事態ペアの名詞ペアを置き換えることで、新しい矛盾事態ペアを作成できる。
【００１３】
第３の発明に係る矛盾作成装置は、矛盾する事態を表す文のペアである矛盾事態ペアを格納した矛盾事態ペアデータベースから、前件と後件とで共通する共有名詞を持つ矛盾事態ペアを取得する矛盾事態ペア取得部と、名詞ペア及び前記名詞ペアの関係を格納した名詞関係データベースから、前記矛盾事態ペア取得部によって取得した矛盾事態ペアが持つ共有名詞の同位語を抽出し、前記抽出した同位語により前記矛盾事態ペアの共有名詞を置き換えることで、矛盾事態ペアを作成する単一名詞置換部と、を含んで構成されている。
【００１４】
第４の発明に係る矛盾作成方法は、矛盾事態ペア取得部及び単一名詞置換部を含む矛盾作成装置における矛盾作成方法であって、前記矛盾事態ペア取得部が、矛盾する事態を表す文のペアである矛盾事態ペアを格納した矛盾事態ペアデータベースから、前件と後件とで共通する共有名詞を持つ矛盾事態ペアを取得し、前記単一名詞置換部が、名詞ペア及び前記名詞ペアの関係を格納した名詞関係データベースから、前記矛盾事態ペア取得部によって取得した矛盾事態ペアが持つ共有名詞の同位語を抽出し、前記抽出した同位語により前記矛盾事態ペアの共有名詞を置き換えることで、矛盾事態ペアを作成する。
【００１５】
第３の発明及び第４の発明によれば、矛盾事態ペアデータベースから、共有名詞を持つ矛盾事態ペアを取得し、名詞関係データベースから、取得した矛盾事態ペアが持つ共有名詞の同位語を抽出し、取得した同位語により矛盾事態ペアの共有名詞を置き換えることで、新しい矛盾事態ペアを作成できる。
【００１６】
また、第５の発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記の矛盾作成装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
以上説明したように、本発明の矛盾作成装置、方法、及びプログラムによれば、新しい矛盾事態ペアを作成できる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施の形態に係る矛盾作成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態における矛盾作成処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図３】実験結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本発明の実施の形態では、矛盾事態ペアデータベースに含まれる矛盾事態ペアを拡充する場合を例に説明する。
【００２０】
＜本実施の形態の概要＞
矛盾事態ペアデータベースが存在するときに、データベース中の矛盾事態ペアを、知識ベースから得られる名詞関係データベースを用いて拡張することによって、新しい矛盾事態ペアを獲得する。
【００２１】
ここで、矛盾事態ペアデータベースは矛盾事態ペアのリストである。矛盾事態ペアとは矛盾する二つの事態を表す文であり、それぞれの事態を表す文は述語項構造で表現されるとする。述語項構造は、一つの述語と一つ以上の項（名詞句）からなるとする。矛盾事態ペアの例を次に示す。
【００２２】
＜ フランスへ行かない, エッフェル塔に行く＞
＜ 旅行の予定を立てない, 海外ツアーに申し込む＞
【００２３】
名詞関係データベースとは、２つの名詞と、当該２つの名詞間の関係を示したもので、既存の知識ベースから構築される。
【００２４】
既存の知識ベースとは、たとえば、Freebase（登録商標）(https://www.freebase.com/)である。Freebase（登録商標）では、二つの物事とその関係を三つ組みで表したデータが大量に格納されている。そして、Freebase（登録商標）には名詞とその関係として以下のようなものが含まれており、それらを取得して名詞関係データベースとする。
【００２５】
(エッフェル塔, contained-by, フランス)
(箱根, contained-by, 神奈川県)
【００２６】
ここで、contained-by は「含まれる」という関係であり、エッフェル塔はフランスに含まれるという意味である。また二つ目の例では、箱根が神奈川県に含まれるという意味である。このような２つの名詞とその関係を表す名詞関係データベースを用いて矛盾事態ペアを新しく作成することができる。たとえば、 ＜ フランスへ行かない, エッフェル塔に行く＞ という矛盾事態ペアには、それぞれ項としてフランスとエッフェル塔が含まれている。そして、これらは名詞関係データベースによるとcontained-by関係にある。よって、同じくcontained-by 関係にある箱根と神奈川県によって置き換えられると仮定し、＜ 神奈川県へ行かない, 箱根に行く＞ という新しい矛盾事態ペアを作成することができる。なお、ここでは、contained-by 関係のみに着目した例を示したが、名詞関係データベースに含まれる他の関係を用いてもよい。
【００２７】
新しく作られた矛盾事態ペアに含まれる内容は、自動的に作成したものであるため、文法や意味的な誤りなどのノイズが含まれている可能性がある。そこで、大規模テキストコーパスに、矛盾事態ペアに含まれる内容が閾値以上の回数存在するかどうかによって、内容としての適切性をチェックする。
【００２８】
＜システム構成＞
本発明の実施の形態に係る矛盾作成装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、後述する矛盾作成処理ルーチンを実行するための矛盾作成プログラムを記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）とを備えたコンピュータで構成されている。ＣＰＵが矛盾作成プログラムを、内部記憶装置であるＲＯＭから読み込んで実行することにより、コンピュータが矛盾作成装置１０として機能する。
【００２９】
図１に示すように、矛盾作成装置１０は、知識ベース群１２、名詞関係取得部１４、名詞関係データベース１６、矛盾事態ペアデータベース１８、関係抽出部２０、矛盾事態ペア取得部２４、矛盾事態ペア作成部２６、チェック部３２、大規模テキストコーパス３４、及びデータベース追加部３６を備えている。
【００３０】
知識ベース群１２は、第１知識ベース１２Ａ、第２知識ベース１２Ｂ、及び第３知識ベース１２Ｃを備えている。
【００３１】
本実施の形態では、第１知識ベース１２Ａとして、Freebase(登録商標)を用い、第２知識ベース１２Ｂとして、Wikipedia(登録商標)を用い、第３知識ベース１２Ｃとして、国語辞典を用いる。なお、これらの知識ベース以外の知識ベースも名詞とそれらの関係が得られるものであれば何でもよい。たとえば、NTT（登録商標）の日本語語彙大系を用いてもよい。
【００３２】
名詞関係取得部１４は、第１知識ベース１２Ａ〜第３知識ベース１２Ｃから、名詞ペアと当該名詞ペアの関係とを取得し、名詞関係データベース１６に格納する。
【００３３】
Freebase（登録商標）には、基本的に２つの名詞とその関係が三つ組みとして格納されているため、これらの三つ組みをすべて抽出すればよい。Wikipedia（登録商標）、国語辞典については、辞書の見出しとその定義文をもとに、上位下位関係にある名詞を取得することが可能である。たとえば、下記の非特許文献３や非特許文献４の手法を使えばよい。例えば、国語辞典に、見出し「三輪車」の定義文として「乗り物の一つ」とあれば、三輪車の上位語が乗り物であることが分かり、「三輪車」と「乗り物」が上位下位関係であるという名詞関係が取得できる。
【００３４】
[非特許文献３]：隅田飛鳥, 吉永直樹, 鳥澤健太郎, Wikipedia の記事構造からの上位下位関係抽出, 自然言語処理, vol.16(3), pp.3-24, 2008.
【００３５】
[非特許文献４]：大福泰樹, 河原大輔, 黒橋禎夫，大規模コーパスと国語辞典の統合的利用によるシソーラスの自動構築，言語処理学会第10 回年次大会, 2004.
【００３６】
Freebase（登録商標）やWikipedia（登録商標）、国語辞典から抽出された名詞関係データベース１６に含まれるデータの例は以下の通りである。
【００３７】
(エッフェル塔, contained-by, フランス)
(箱根, contained-by, 神奈川県)
(ゴルフ, sports-equipment, ゴルフクラブ)
(野球, sports-equipment, バット)
(海外ツアー, is-a, 旅行)
(国内ツアー, is-a, 旅行)
(TOEIC テスト, is-a, テスト)
(テニス, is-a, 球技)
(ゴルフ, is-a, 球技)
【００３８】
最初の４つはFreebase（登録商標）によるものである。contained-by は先に示した通り、「〜に含まれる」という関係を表し、sports-equipment はスポーツとそのスポーツにて使われる道具の関係を表す。たとえば、「ゴルフ」と「ゴルフクラブ」はsports-equipment の関係にある。以降のis-a は上位下位関係（左側が下位語，右側が上位語）を表す。たとえば、海外ツアーは旅行の下位語である。
【００３９】
また、同じ上位語に対してis-a 関係をもつ下位語集合(下位語間の関係を「同位語」と呼ぶ) についても、名詞関係データベース１６に登録しておく。たとえば、「旅行」に対して「海外ツアー」「国内ツアー」など、「球技」に対して「テニス」「ゴルフ」などの同位語が得られる。同位語については、以下の様に名詞関係データベース１６に格納されている。
【００４０】
(海外ツアー, 同位語, 国内ツアー)
(テニス, 同位語, ゴルフ)
【００４１】
矛盾事態ペアデータベース１８は、矛盾する事態を表す文のペアである矛盾事態ペアを複数記憶している。
【００４２】
矛盾事態ペアデータベース１８を、人手で作成してもよいし，非特許文献１や非特許文献２の手法で構築してもよい。
【００４３】
関係抽出部２０は、矛盾事態ペアデータベース１８と名詞関係データベース１６を照合し、矛盾事態ペアデータベース１８において閾値以上の回数出現する、矛盾に関する名詞ペアの関係を抽出し、抽出した名詞ペアの関係を格納した関係リスト２２を作成する。
【００４４】
具体的には、まず、矛盾事態ペアデータベース１８に記憶されている、それぞれの矛盾事態（述語項構造）ペア中の項部分から名詞ペアを抽出する。ここで、名詞ペアのそれぞれの名詞は、異なる述語項構造から抽出することとし、名詞は複合名詞（2つ以上の名詞の連続）も含める。
【００４５】
次に、これらの名詞のペアが名詞関係データベース１６に存在するかどうかをチェックし、存在するならば、どういう関係で存在するかを検索し、集計する。
【００４６】
たとえば、前述の矛盾事態ペアデータベース１８からは、(フランス, エッフェル塔)、(旅行, 海外ツアー)、(予定, 海外ツアー) という名詞ペアが抽出され、そのうち(フランス, エッフェル塔)、(旅行, 海外ツアー) の二つが名詞関係データベース１６に存在することが分かる。そのため、contained-by、is-aの関係がそれぞれ１回ずつカウントアップされる。このように矛盾事態ペアデータベース１８に含まれるすべての矛盾事態ペアにおける名詞ペアについて、名詞関係データベース１６を照合し、どの関係が何回照合できたかを数え上げる。
【００４７】
なお、照合においては、表記の揺らぎに対処するため、形態素解析器JUMAN の出力する代表表記を用いて行う。もちろん、揺らぎ情報を含むような辞書があればそれを用いる。
【００４８】
最後に、見つかった名詞ペアの関係の出現回数が、それぞれ所定の閾値（たとえば、10）を超えているかどうかを確認し、超えていれば、その名詞ペアの関係を矛盾作成に有効な関係として関係リスト２２に追加する。ここでの処理は、どのような関係を持つ名詞が矛盾事態ペアに現われやすいかを調べ上げる処理と言える。
【００４９】
矛盾事態ペア取得部２４は、予め用意された矛盾事態ペアデータベース１８から、前件と後件とで項部分に共通する共有名詞を持つ矛盾事態ペアを一つ以上取り出し、後述する単一名詞置換部３０へ送る。
【００５０】
また、矛盾事態ペア取得部２４は、予め用意された矛盾事態ペアデータベース１８から、共有名詞をもたない矛盾事態ペアを一つ以上取り出し、後述する名詞ペア置換部２８へ送る。
【００５１】
ここで取り出された矛盾事態ペアは、一つずつ、後段の名詞ペア置換部２８及び単一名詞置換部３０で処理される。
【００５２】
以下は、矛盾事態ペアデータベース１８に含まれる、共有名詞をもたない矛盾事態ペアの例である。
【００５３】
＜ フランスへ行かない, エッフェル塔に行く＞
＜ 旅行の予定を立てない, 海外ツアーに申し込む＞
【００５４】
矛盾事態ペア作成部２６は、名詞ペア置換部２８及び単一名詞置換部３０を備えている。
【００５５】
名詞ペア置換部２８は、矛盾事態ペアデータベース１８から得られる、共有名詞をもたない矛盾事態ペアの各々について、当該矛盾事態ペアに含まれる名詞ペアの関係が、関係リスト２２に含まれる場合、名詞ペアの関係と同じ関係を持つ名詞ペアを名詞関係データベース１６から取得し、取得した名詞ペアによって当該矛盾事態ペアの名詞ペアを置き換えることで矛盾事態ペアを作成する。
【００５６】
たとえば，＜ フランスへ行かない, エッフェル塔に行く＞ が処理対象だとすると、まず、ここから名詞ペアを抽出する。名詞ペアは(フランス, エッフェル塔)である。そして、名詞関係データベース１６を参照し、フランスとエッフェル塔の間の関係を探す。そうすると、contained-by の関係であることが分かる。この関係は関係抽出部２０が得た関係リスト２２に含まれているため、同じ関係をもつ別の名詞ペアを名詞関係データベース１６から取得して、当該矛盾事態ペアの名詞ペアと置換し，新しい矛盾事態ペアを生成する。たとえば、この例からは次の新しい矛盾事態ペアとして以下が生成される。
【００５７】
＜ 神奈川県へ行かない, 箱根に行く＞
【００５８】
ここでは、神奈川県と箱根の関係がcontained-by であることから、フランスを神奈川で、エッフェル塔を箱根で置換している。このように置き換えることで新しい矛盾事態ペアを作成できる。
【００５９】
新しく作成された矛盾事態ペアはチェック部３２に送られる。
【００６０】
単一名詞置換部３０は、矛盾事態ペアデータベース１８から得られる、共有名詞をもつ矛盾事態ペアの各々について、名詞関係データベース１６から、当該矛盾事態ペアが持つ共有名詞の同位語を抽出し、取得した同位語により当該矛盾事態ペアの共有名詞を置き換えることで、矛盾事態ペアを作成する。
【００６１】
たとえば、以下の矛盾事態ペアがあったとする。
【００６２】
＜ 動物園の場所を調べない, 動物園に行く＞
＜ テニスに興味がない, テニスをしたい＞
【００６３】
ここから、単一名詞置換部３０は以下の新たな矛盾事態ペアを作成する。
【００６４】
＜ 植物園の場所を調べない, 植物園に行く＞
＜ ゴルフに興味がない, ゴルフをしたい＞
【００６５】
ここで、「動物園」と「植物園」は同位語であり、「テニス」と「ゴルフ」は、どちらも国語辞典における「球技」を上位語に持つ同位語である。
【００６６】
新しく作成された矛盾事態ペアはチェック部３２に送られる。
【００６７】
チェック部３２は、新しく作成された矛盾事態ペアの各々に対し、当該矛盾事態ペアに含まれる事態を表す文の各々について、大規模テキストコーパス３４における当該事態を表す文の頻度が閾値以上であるかをチェックして、当該矛盾事態ペアに含まれる事態を表す文の各々の頻度が閾値以上であれば、矛盾事態ペアが適切であると判断し、データベース追加部３６に送られる。
【００６８】
具体的には、新しく作成された矛盾事態ペアの前件（左側の文）、後件（右側の文）それぞれについて独立に大規模テキストコーパス３４における出現回数をチェックし、どちらも閾値以上（たとえば、10回以上）の回数出現しているなら、この矛盾事態ペアが適切であると判断し、新しい矛盾事態ペアとして採用する。出現のチェックは、事態を表す述語項構造表現を一般的なWeb検索エンジン、もしくは、大規模なテキストから作成した検索インデックスでフレーズ検索することによって行う。検索は、表記の揺らぎを吸収するため，述語項構造表現をJUMAN代表表記に正規化して行ってもよい。
【００６９】
なお、獲得したい矛盾事態ペアの量と精度との兼ね合いに基づいて、チェック部３２の処理ステップはスキップしてもよい。その場合は、矛盾事態ペア作成部２６によって新しく作成された矛盾事態ペアはそのままデータベース追加部３６に送られる。
【００７０】
データベース追加部３６は、チェック部３２から送られてきた矛盾事態ペアを矛盾事態ペアデータベース１８に追加する。
【００７１】
＜矛盾作成装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る矛盾作成装置１０の作用について説明する。矛盾作成装置１０では、図２に示す矛盾作成処理ルーチンが実行される。
【００７２】
まず、ステップＳ１００において、第１知識ベース１２Ａ〜第３知識ベース１２Ｃから、名詞ペアと当該名詞ペアの関係との組み合わせを各々取得して、名詞関係データベース１６に記憶する。
【００７３】
そして、ステップＳ１０２では、矛盾事態ペアデータベース１８と名詞関係データベース１６を照合し、矛盾事態ペアデータベース１８において閾値以上の回数出現する、矛盾に関する名詞ペアの関係を抽出し、抽出した名詞ペアの関係を格納した関係リスト２２を作成する。
【００７４】
ステップＳ１０４では、矛盾事態ペアデータベース１８から、共有名詞をもたない矛盾事態ペアを取得する。ステップＳ１０６では、上記ステップＳ１０４で取得した、共有名詞をもたない矛盾事態ペアについて、当該矛盾事態ペアに含まれる名詞ペアの関係が、関係リスト２２に含まれる場合、名詞ペアの関係と同じ関係を持つ名詞ペアを名詞関係データベース１６から取得する。
【００７５】
そして、ステップＳ１０８において、上記ステップＳ１０６で取得した名詞ペアによって、上記ステップＳ１０４で取得した矛盾事態ペアの名詞ペアを置き換えることで矛盾事態ペアを作成する。
【００７６】
ステップＳ１１０では、上記ステップＳ１０８で作成した矛盾事態ペアに含まれる事態を表す文の各々について、大規模テキストコーパス３４における当該事態を表す文の頻度が閾値以上であるかをチェックして、当該矛盾事態ペアに含まれる事態を表す文の各々の頻度が閾値以上であるか否かを判定する。当該矛盾事態ペアに含まれる事態を表す文の何れの頻度も閾値以上である場合には、作成した矛盾事態ペアが適切であると判断し、ステップＳ１１２へ移行する。
【００７７】
一方、当該矛盾事態ペアに含まれる事態を表す文の少なくとも一方の頻度が閾値未満である場合には、作成した矛盾事態ペアが適切でないと判断し、ステップＳ１１４へ移行する。
【００７８】
ステップＳ１１２では、上記ステップＳ１０８で作成した矛盾事態ペアを、矛盾事態ペアデータベース１８に追加する。
【００７９】
ステップＳ１１２では、矛盾事態ペアデータベース１８に格納されている、共有名詞をもたない矛盾事態ペアの全てについて、上記ステップＳ１０４〜Ｓ１１２の処理を実行したか否かを判定し、上記ステップＳ１０４〜Ｓ１１２の処理を実行していない、共有名詞をもたない矛盾事態ペアが存在する場合には、上記ステップＳ１０４へ戻り、当該矛盾事態ペアを取得する。
【００８０】
一方、矛盾事態ペアデータベース１８に格納されている、共有名詞をもたない矛盾事態ペアの全てについて、上記ステップＳ１０４〜Ｓ１１２の処理を実行した場合には、ステップＳ１１６へ進む。
【００８１】
ステップＳ１１６では、矛盾事態ペアデータベース１８から、共有名詞をもつ矛盾事態ペアを取得する。ステップＳ１１８では、名詞関係データベース１６から、上記ステップＳ１１６で取得した矛盾事態ペアが持つ共有名詞の同位語を取得する。
【００８２】
ステップＳ１２０では、上記ステップＳ１１８で取得した同位語により、上記ステップＳ１１６で取得した矛盾事態ペアの共有名詞を置き換えることで、矛盾事態ペアを作成する。
【００８３】
ステップＳ１２２では、上記ステップＳ１２０で作成した矛盾事態ペアに含まれる事態を表す文の各々について、大規模テキストコーパス３４における当該事態を表す文の頻度が閾値以上であるかをチェックして、当該矛盾事態ペアに含まれる事態を表す文の各々の頻度が閾値以上であるか否かを判定する。当該矛盾事態ペアに含まれる事態を表す文の何れの頻度も閾値以上である場合には、作成した矛盾事態ペアが適切であると判断し、ステップＳ１２４へ移行する。
【００８４】
一方、当該矛盾事態ペアに含まれる事態を表す文の少なくとも一方の頻度が閾値未満である場合には、作成した矛盾事態ペアが適切でないと判断し、ステップＳ１２６へ移行する。
【００８５】
ステップＳ１２４では、上記ステップＳ１２０で作成した矛盾事態ペアを、矛盾事態ペアデータベース１８に追加する。
【００８６】
ステップＳ１２６では、矛盾事態ペアデータベース１８に格納されている、共有名詞をもつ矛盾事態ペアの全てについて、上記ステップＳ１１６〜Ｓ１２４の処理を実行したか否かを判定し、上記ステップＳ１１６〜Ｓ１２４の処理を実行していない、共有名詞をもつ矛盾事態ペアが存在する場合には、上記ステップＳ１１６へ戻り、当該矛盾事態ペアを取得する。
【００８７】
一方、矛盾事態ペアデータベース１８に格納されている、共有名詞をもつ矛盾事態ペアの全てについて、上記ステップＳ１１６〜Ｓ１２４の処理を実行した場合には、矛盾作成処理ルーチンを終了する。
【００８８】
＜矛盾事態ペアデータベースの拡張実験＞
本発明の実施の形態に基づく手法を実行した結果、獲得できた矛盾事態ペアの一例は図３に示す通りである。図３のいずれもが、チェック部３２を通過したものであり、それらは，すべて正しい矛盾事態ペアであった。
【００８９】
また、チェック部３２により除外された例として、＜ 市が好きでない, 政令指定都市にハマる＞ がある。これは、＜ 寿司が好きでない, 回転寿司にハマる＞から、(政令指定都市, is-a, 市) の関係によって生成されるが、「政令指定都市にハマる」は大規模テキストコーパス３４において出現回数が少なかったため、チェック部３２によって除外され、正しく獲得されなかった。
【００９０】
以上説明したように、本実施の形態に係る矛盾作成装置によれば、矛盾に関する名詞ペアの関係を抽出して関係リストを作成し、矛盾事態ペアデータベースから得られた矛盾事態ペアに含まれる名詞ペアの関係が、関係リストに含まれる場合、名詞ペアの関係と同じ関係を持つ名詞ペアを名詞関係データベースから取得し、取得した名詞ペアによって矛盾事態ペアの名詞ペアを置き換えることで、新しい矛盾事態ペアを作成できる。
【００９１】
また、矛盾事態ペアデータベースから、共有名詞を持つ矛盾事態ペアを取得し、名詞関係データベースから、取得した矛盾事態ペアが持つ共有名詞の同位語を抽出し、取得した同位語により矛盾事態ペアの共有名詞を置き換えることで、新しい矛盾事態ペアを作成できる。
【００９２】
また、矛盾事態ペアデータベースが拡張されることにより、言語生成システムにおいて、矛盾しない発話の生成が実現され、ユーザにとって理解しやすい文章がコンピュータによって生成されるようになる。これにより、人間の知的活動を促進することができる．
【００９３】
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００９４】
例えば、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施の形態として説明したが、外部の記憶装置や記録媒体等に格納されたプログラムを随時読み込んで、またインターネットを介してダウンロードして実行するようにしてもよい。また、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００９５】
１０ 矛盾作成装置
１２ 知識ベース群
１４ 名詞関係取得部
１６ 名詞関係データベース
１８ 矛盾事態ペアデータベース
２０ 関係抽出部
２２ 関係リスト
２４ 矛盾事態ペア取得部
２６ 矛盾事態ペア作成部
２８ 名詞ペア置換部
３０ 単一名詞置換部
３２ チェック部
３４ 大規模テキストコーパス
３６ データベース追加部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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