(57)【要約】【課題】テキスト全体の意味に沿った要約を出力することができるようにする。【解決手段】解析手段２２によって、入力テキストに対して、文分割、及び形態素解析を行う。入力テキスト概念ベクトル生成手段２４によって、単語概念ベース２０を参照することにより、該入力テキストの意味を表す入力テキスト概念ベクトルを生成する。部分文抽出手段２６によって、該入力テキストから、文中の文節の集合である部分文の集合を抽出する。部分文ランキング手段２８によって、部分文抽出手段２６によって抽出された各部分文に対し、単語概念ベース２０を参照することにより、該部分文の意味を表す部分文概念ベクトルを生成し、入力テキスト概念ベクトルと該部分文概念ベクトルとの類似度を算出し、類似度の高い部分文を要約文として出力する。【選択図】図２
2015088064.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力テキストに対して、文分割、及び形態素解析を行う解析手段と、
単語と該単語の意味を表す単語概念ベクトルとの対の集合を記憶した単語概念ベースと、
前記単語概念ベースを参照することにより、該入力テキストの意味を表す入力テキスト概念ベクトルを生成する入力テキスト概念ベクトル生成手段と、
該入力テキストから、文中の文節の集合である部分文の集合を抽出する部分文抽出手段と、
前記部分文抽出手段によって抽出された各部分文に対し、前記単語概念ベースを参照することにより、該部分文の意味を表す部分文概念ベクトルを生成し、入力テキスト概念ベクトルと該部分文概念ベクトルとの類似度を算出し、前記類似度の高い部分文を要約文として出力する部分文ランキング手段と、
を有することを特徴とするテキスト要約装置。
【請求項２】
入力テキストに対して、文分割、及び形態素解析を行う解析手段と、
単語と該単語の意味を表す単語概念ベクトルとの対の集合を記憶した単語概念ベースと、
前記単語概念ベースを参照することにより、該入力テキストの意味を表す入力テキスト概念ベクトルを生成する入力テキスト概念ベクトル生成手段と、
該入力テキスト中の文節から得られる自立部の集合をクラスタリングする自立部クラスタリング手段と、
前記自立部クラスタリング手段によって得られた各自立部クラスタに対し、前記自立部クラスタに所属する自立部の上位概念となる語を取得する上位概念語取得手段と、
該入力テキストから、文中の文節の集合である部分文の集合を抽出する部分文抽出手段と、
前記部分文抽出手段によって抽出された各部分文に対し、該部分文中の各自立部を、前記上位概念語取得手段によって得られた、該自立部が所属する自立部クラスタの上位概念語に変換した変換後部分文を生成する部分文変換手段と、
前記部分文変換手段によって得られた各変換後部分文に対し、前記単語概念ベースを参照することにより、該変換後部分文の意味を表す変換後部分文概念ベクトルを生成し、入力テキスト概念ベクトルと前記変換後部分文概念ベクトルとの類似度を算出し、前記類似度の高い変換後部分文を要約文として出力する変換後部分文ランキング手段と、
を有することを特徴とするテキスト要約装置。
【請求項３】
入力文書から得られる部分テキストの集合をクラスタリングする部分テキストクラスタリング手段を更に含み、
前記部分テキストクラスタリング手段によって得られた各クラスタについて、前記クラスタを構成する部分テキストの集合を前記入力テキストとして、前記解析手段、前記入力テキスト概念ベクトル生成手段、前記部分文抽出手段、及び前記部分文ランキング手段による各処理を行って要約文を出力する請求項１記載のテキスト要約装置。
【請求項４】
入力文書から得られる部分テキストの集合をクラスタリングする部分テキストクラスタリング手段を更に含み、
前記部分テキストクラスタリング手段によって得られた各クラスタについて、前記クラスタを構成する部分テキストの集合を前記入力テキストとして、前記解析手段、前記入力テキスト概念ベクトル生成手段、前記自立部クラスタリング手段、前記上位概念語取得手段、前記部分文抽出手段、前記部分文変換手段、及び前記変換後部分文ランキング手段による各処理を行って要約文を出力する請求項２記載のテキスト要約装置。
【請求項５】
解析手段、単語と該単語の意味を表す単語概念ベクトルとの対の集合を記憶した単語概念ベース、入力テキスト概念ベクトル生成手段、部分文抽出手段、及び部分文ランキング手段を含むテキスト要約装置におけるテキスト要約方法であって、
前記解析手段によって、入力テキストに対して、文分割、及び形態素解析を行うステップと、
前記入力テキスト概念ベクトル生成手段によって、前記単語概念ベースを参照することにより、該入力テキストの意味を表す入力テキスト概念ベクトルを生成するステップと、
前記部分文抽出手段によって、該入力テキストから、文中の文節の集合である部分文の集合を抽出するステップと、
前記部分文ランキング手段によって、前記部分文抽出手段によって抽出された各部分文に対し、前記単語概念ベースを参照することにより、該部分文の意味を表す部分文概念ベクトルを生成し、入力テキスト概念ベクトルと該部分文概念ベクトルとの類似度を算出し、前記類似度の高い部分文を要約文として出力するステップと、
を有することを特徴とするテキスト要約方法。
【請求項６】
解析手段、単語と該単語の意味を表す単語概念ベクトルとの対の集合を記憶した単語概念ベース、入力テキスト概念ベクトル生成手段、自立部クラスタリング手段、上位概念語取得手段、部分文抽出手段、部分文変換手段、及び変換後部分文ランキング手段を含むテキスト要約装置におけるテキスト要約方法であって、
前記解析手段によって、入力テキストに対して、文分割、及び形態素解析を行うステップと、
前記入力テキスト概念ベクトル生成手段によって、前記単語概念ベースを参照することにより、該入力テキストの意味を表す入力テキスト概念ベクトルを生成するステップと、
前記自立部クラスタリング手段によって、前記入力テキスト中の文節から得られる自立部の集合をクラスタリングするステップと、
前記上位概念語取得手段によって、前記自立部クラスタリング手段によって得られた各自立部クラスタに対し、前記自立部クラスタに所属する自立部の上位概念となる語を取得するステップと、
前記部分文抽出手段によって、該入力テキストから、文中の文節の集合である部分文の集合を抽出するステップと、
前記部分文変換手段によって、前記部分文抽出手段によって抽出された各部分文に対し、該部分文中の各自立部を、前記上位概念語取得手段によって得られた、該自立部が所属する自立部クラスタの上位概念語に変換した変換後部分文を生成するステップと、
前記変換後部分文ランキング手段によって、前記部分文変換手段によって得られた各変換後部分文に対し、前記単語概念ベースを参照することにより、該変換後部分文の意味を表す変換後部分文概念ベクトルを生成し、入力テキスト概念ベクトルと前記変換後部分文概念ベクトルとの類似度を算出し、前記類似度の高い変換後部分文を要約文として出力するステップと、
を有することを特徴とするテキスト要約方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜請求項４の何れか１項に記載のテキスト要約装置の各手段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、テキスト全体の内容を適確に表す要約文を出力するテキスト要約装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
テキスト要約の手法として、非特許文献１で述べられている手法がある。非特許文献１の手法では、テキスト中の各文に重要度をつけ、文群を、重要度の総和がなるべく高くなるように、異なる単語がなるべく出るように、なおかつ、可読性がなるべく高くなるように提示する。ここで、文の重要度は、文の構成単語の重要度の総和としており、構成単語の重要度としては、出現頻度やＩＤＦが想定されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】西川仁、長谷川隆明、松尾義博、菊井玄一郎、「文の選択と順序付けを同時に行う評価文書要約モデル」、2013、人工知能学会論文誌, 28巻1号H, p.88-99
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来手法の第１の課題を述べる。例えば、要約対象のテキストが図１０（Ａ）の内容であったとする。従来手法では、１番目の文の「Ａ氏がテントでさんまを歌いながら焼いた。」が、構成単語数が最も多く、重要度が最も高くなるので、１番目の文が要約として出力される。
【０００５】
しかしながら、２番目の文はいわしを煮たことを、３番目の文は魚を調理したことを述べており、当該テキスト全体は魚の調理のことを述べている。しかるに、出力される文は魚の一部であるさんまを焼いたことを述べており、当該テキスト全体の意味からは、ずれた内容である。
【０００６】
このように、従来手法では、文の重要度を、構成単語の重要度の総和で算出しているため、抽出される文が必ずしも、要約対象テキスト全体の意味に沿ったものでなく、要約対象テキスト全体の意味から、ずれたものとなることがあるという課題がある。
【０００７】
本発明の第１の目的は、要約対象テキストから、該テキスト全体の意味に沿った要約を出力することにある。
【０００８】
従来手法の第２の課題を述べる。例えば、要約対象のテキストが図１０（Ｂ）の内容であったとする。従来手法では、１番目の文の「さんまを焼いた。」が、重要度が最も高くなるので、１番目の文が要約として出力される。
【０００９】
しかしながら、２番目の文はいわしを煮たことを述べており、当該テキスト全体は魚の調理のことを述べている。しかるに、出力される文は魚の一部であるさんまを焼いたことを述べており、当該テキストの内容の一部しか表していない。
【００１０】
このように、従来手法は、重要度が高い文を抽出するという方法であるが、抽出される文は、要約対象テキストの内容の一部しか表しておらず、要約対象テキストの内容を全部はカバーしていないという課題がある。
【００１１】
本発明の第２の目的は、要約対象テキストから、該テキスト全体の内容をカバーするような要約を出力することにある。
【００１２】
従来手法の第３の課題を述べる。例えば、要約対象のテキストが図１０（Ｃ）の内容であったとする。従来手法では、１番目の文の「Ａ氏がテントでさんまを歌いながら焼いた。」と、２番目の文の「Ｂ氏が秋のいわしを煮た。」が、構成単語数が多く、重要度が高くなるので、１番目の文と２番目の文が要約として出力される。
【００１３】
しかしながら、１、２番目の文は魚を調理したことを、３、４番目の文は果物を栽培したことを述べており、当該テキストには、複数個の異なる話題が混在している。しかるに、出力される文は、魚の調理の話題に関するもののみであり、当該テキスト中の一部の話題しか表していない。
【００１４】
このように、従来手法では、抽出される文が、要約対象テキスト中の話題を全部はカバーしていないことがあるという課題がある。
【００１５】
本発明の第３の目的は、要約対象テキストから、該テキスト中の話題を全てカバーするような要約を出力することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記の目的を達成するために第１の発明に係るテキスト要約装置は、入力テキストに対して、文分割、及び形態素解析を行う解析手段と、単語と該単語の意味を表す単語概念ベクトルとの対の集合を記憶した単語概念ベースと、前記単語概念ベースを参照することにより、該入力テキストの意味を表す入力テキスト概念ベクトルを生成する入力テキスト概念ベクトル生成手段と、該入力テキストから、文中の文節の集合である部分文の集合を抽出する部分文抽出手段と、前記部分文抽出手段によって抽出された各部分文に対し、前記単語概念ベースを参照することにより、該部分文の意味を表す部分文概念ベクトルを生成し、入力テキスト概念ベクトルと該部分文概念ベクトルとの類似度を算出し、前記類似度の高い部分文を要約文として出力する部分文ランキング手段と、を有することを特徴とする。
【００１７】
第２の発明に係るテキスト要約方法は、解析手段、単語と該単語の意味を表す単語概念ベクトルとの対の集合を記憶した単語概念ベース、入力テキスト概念ベクトル生成手段、部分文抽出手段、及び部分文ランキング手段を含むテキスト要約装置におけるテキスト要約方法であって、前記解析手段によって、入力テキストに対して、文分割、及び形態素解析を行うステップと、前記入力テキスト概念ベクトル生成手段によって、前記単語概念ベースを参照することにより、該入力テキストの意味を表す入力テキスト概念ベクトルを生成するステップと、前記部分文抽出手段によって、該入力テキストから、文中の文節の集合である部分文の集合を抽出するステップと、前記部分文ランキング手段によって、前記部分文抽出手段によって抽出された各部分文に対し、前記単語概念ベースを参照することにより、該部分文の意味を表す部分文概念ベクトルを生成し、入力テキスト概念ベクトルと該部分文概念ベクトルとの類似度を算出し、前記類似度の高い部分文を要約文として出力するステップと、を有することを特徴とする。
【００１８】
第３の発明に係るテキスト要約装置は、入力テキストに対して、文分割、及び形態素解析を行う解析手段と、単語と該単語の意味を表す単語概念ベクトルとの対の集合を記憶した単語概念ベースと、前記単語概念ベースを参照することにより、該入力テキストの意味を表す入力テキスト概念ベクトルを生成する入力テキスト概念ベクトル生成手段と、該入力テキスト中の文節から得られる自立部の集合をクラスタリングする自立部クラスタリング手段と、前記自立部クラスタリング手段によって得られた各自立部クラスタに対し、前記自立部クラスタに所属する自立部の上位概念となる語を取得する上位概念語取得手段と、該入力テキストから、文中の文節の集合である部分文の集合を抽出する部分文抽出手段と、前記部分文抽出手段によって抽出された各部分文に対し、該部分文中の各自立部を、前記上位概念語取得手段によって得られた、該自立部が所属する自立部クラスタの上位概念語に変換した変換後部分文を生成する部分文変換手段と、前記部分文変換手段によって得られた各変換後部分文に対し、前記単語概念ベースを参照することにより、該変換後部分文の意味を表す変換後部分文概念ベクトルを生成し、入力テキスト概念ベクトルと前記変換後部分文概念ベクトルとの類似度を算出し、前記類似度の高い変換後部分文を要約文として出力する変換後部分文ランキング手段と、を有することを特徴とする。
【００１９】
第４の発明に係るテキスト要約方法は、解析手段、単語と該単語の意味を表す単語概念ベクトルとの対の集合を記憶した単語概念ベース、入力テキスト概念ベクトル生成手段、自立部クラスタリング手段、上位概念語取得手段、部分文抽出手段、部分文変換手段、及び変換後部分文ランキング手段を含むテキスト要約装置におけるテキスト要約方法であって、前記解析手段によって、入力テキストに対して、文分割、及び形態素解析を行うステップと、前記入力テキスト概念ベクトル生成手段によって、前記単語概念ベースを参照することにより、該入力テキストの意味を表す入力テキスト概念ベクトルを生成するステップと、前記自立部クラスタリング手段によって、前記入力テキスト中の文節から得られる自立部の集合をクラスタリングするステップと、前記上位概念語取得手段によって、前記自立部クラスタリング手段によって得られた各自立部クラスタに対し、前記自立部クラスタに所属する自立部の上位概念となる語を取得するステップと、前記部分文抽出手段によって、該入力テキストから、文中の文節の集合である部分文の集合を抽出するステップと、前記部分文変換手段によって、前記部分文抽出手段によって抽出された各部分文に対し、該部分文中の各自立部を、前記上位概念語取得手段によって得られた、該自立部が所属する自立部クラスタの上位概念語に変換した変換後部分文を生成するステップと、前記変換後部分文ランキング手段によって、前記部分文変換手段によって得られた各変換後部分文に対し、前記単語概念ベースを参照することにより、該変換後部分文の意味を表す変換後部分文概念ベクトルを生成し、入力テキスト概念ベクトルと前記変換後部分文概念ベクトルとの類似度を算出し、前記類似度の高い変換後部分文を要約文として出力するステップと、を有することを特徴とする。
【００２０】
第１及び第２の発明においては、入力文書から得られる部分テキストの集合をクラスタリングする部分テキストクラスタリング手段を更に含み、前記部分テキストクラスタリング手段によって得られた各クラスタについて、前記クラスタを構成する部分テキストの集合を前記入力テキストとして、前記解析手段、前記入力テキスト概念ベクトル生成手段、前記部分文抽出手段、及び前記部分文ランキング手段による各処理を行って要約文を出力するようにすることができる。
【００２１】
第３及び第４の発明においては、入力文書から得られる部分テキストの集合をクラスタリングする部分テキストクラスタリング手段を更に含み、前記部分テキストクラスタリング手段によって得られた各クラスタについて、前記クラスタを構成する部分テキストの集合を前記入力テキストとして、前記解析手段、前記入力テキスト概念ベクトル生成手段、前記自立部クラスタリング手段、前記上位概念語取得手段、前記部分文抽出手段、前記部分文変換手段、及び前記変換後部分文ランキング手段による各処理を行って要約文を出力するようにすることができる。
【００２２】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、本発明に係るテキスト要約装置の各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２３】
本発明に係るテキスト要約装置、方法、及びプログラムによれば、テキスト全体の意味に沿った要約を出力することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】上位概念語を説明するための図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係るテキスト要約装置の一構成例を示すブロック図である。
【図３】単語概念ベースに格納される集合の一例を示す図である。
【図４】文の係り受け関係を説明するための図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係るテキスト要約装置におけるテキスト要約処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第２の実施の形態に係るテキスト要約装置の一構成例を示すブロック図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態に係るテキスト要約装置におけるテキスト要約処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第３の実施の形態に係るテキスト要約装置の一構成例を示すブロック図である。
【図９】本発明の第３の実施の形態に係るテキスト要約装置におけるテキスト要約処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１０】従来技術を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
＜発明の概要＞
従来手法の第１の課題を解決するための本発明の構成により、以下の効果を奏する。
【００２６】
本発明によって出力される部分文は、その意味を表す部分文概念ベクトルが、入力テキストの意味を表す入力テキスト概念ベクトルとの類似度が高いため、該部分文の意味は、入力テキストの意味と近くなる。したがって、出力される部分文は、入力テキスト全体の意味に沿った要約となる。
【００２７】
上記図１０（Ａ）の要約対象テキストを例にとると、３番目の文中の部分文「魚を調理した」の概念ベクトルが、該テキストの概念ベクトルとの類似度が最も高くなるため出力される。この部分文は、該テキスト全体の意味に沿った要約となっている。
【００２８】
従来手法の第２の課題を解決するための本発明の構成により奏される効果を述べる。
【００２９】
ここで、本構成を取るに至ったベースとなる考え方について、まず述べる。
【００３０】
上記図１０（Ｂ）の要約対象テキストを例にとると、該テキスト中の「さんま」「いわし」という語は、意味的に近く、それらの語の集合には、「魚」という上位概念の語を対応付けることができる。要約文の中で、上位概念語「魚」を使えば、下位概念語「さんま」「いわし」を使う場合よりも、要約文の、該テキスト全体の内容に対する被覆度が、より高くなる。同様に、該テキスト中の「焼いた」「煮た」という語は、意味的に近く、それらの語の集合には、「調理した」という上位概念の語を対応付けることができる。要約文の中で、上位概念語「調理した」を使えば、下位概念語「焼いた」「煮た」を使う場合よりも、要約文の、該テキスト全体の内容に対する被覆度が、より高くなる。
【００３１】
そこで要約対象テキスト中にある語群の上位概念語を使った「魚を調理した」という要約文を生成すれば、該要約文は、該テキスト全体の内容をカバーするものとなっている。
以下、本発明の構成に沿って、奏される効果を述べる。
【００３２】
自立部クラスタリング手段により、要約対象テキスト中にある自立部をクラスタリングし、上位概念語取得手段により、各自立部クラスタに、所属する自立部の上位概念に相当する語を対応付ける。図１（Ａ）では、要約対象テキスト中の自立部をクラスタリングし上位概念語を対応付けた結果、「さんま」「いわし」「さば」という自立部群からなるクラスタに上位概念語「魚」が対応づけられ、「焼いた」「煮た」という自立部群からなるクラスタに上位概念語「調理した」が対応づけられ、「家」「住まい」「自宅」という自立部群からなるクラスタに上位概念語「家庭」が対応し、「クラッシック」「ジャズ」「ポップス」という自立部群からなるクラスタに上位概念語「音楽」が対応づけられる。
【００３３】
次に、各自立部クラスタの上位概念語を、付属語でつなげて文を生成し、要約文とすることを考える。これは、部分文変換手段により、要約対象テキスト中の各部分文に対し、その中の各自立部を、該自立部が所属する自立部クラスタに対応する上位概念語に変換することにより、該部分文を変換することによって実現する。例えば、要約対象テキスト中の部分文「家でさんまを焼いた」に対し、その中の自立部「家」「さんま」「焼いた」を、それぞれ、「家庭」「魚」「調理した」に変換することにより、該部分文を「家庭で魚を調理した」に変換する。
【００３４】
そして、変換後部分文ランキング手段により、変換後部分文で、その意味を表す部分文概念ベクトルが、入力テキストの意味を表す入力テキスト概念ベクトルとの類似度が高いものを選択する。この選択された部分文は、該テキスト全体の意味に沿った要約となっており、なおかつ、該テキスト全体の内容をカバーするような要約となっている。
【００３５】
以上のようにして、本発明の構成により、第２の課題を解決する効果を奏することができるが、以下のような構成の変更も考えられる。
【００３６】
自立部クラスタリング手段により得られる自立部クラスタの中には、その所属する自立部の集合が同義語の集合（例｛さんま，さんま，秋刀魚，サンマ｝）となっているケースもある。このような自立部クラスタに対し、上位概念語取得手段により、所属する自立部の上位概念語（例「魚」）を取得し、部分文変換手段により、この上位概念語に変換して得られる部分文は、要約対象テキスト全体の内容をカバーしてはいる。
【００３７】
しかしながら、要約文として、元の自立部の語を使う方が、内容の被覆度を保ったまま、情報の詳細度は高く、適切であるといえる。そこで、所属する自立部の集合が同義語の集合であるような自立部クラスタに対しては、上位概念語取得手段で上位概念語は取得せず、部分文変換手段では、部分文中の自立部で、所属する自立部クラスタが同義語の集合である場合は、上位概念語への変換処理は行わないというようにするという構成をとることもできる。このような構成をとることにより、要約対象テキスト全体の内容をカバーし、なおかつ、情報の詳細度をできるだけ高めた要約文を出力することができる。
【００３８】
図１（Ｂ）の要約対象テキストを例にとると、自立部クラスタリング手段で得られる自立部クラスタ｛さんま，さんま｝に対しては、同義語の集合なので上位概念語取得手段で上位概念語は取得せず、自立部クラスタ｛焼いた，煮た｝に対しては、上位概念語取得手段で上位概念語「調理した」を取得する。部分文変換手段で、部分文「さんまを焼いた」における自立部「さんま」に対しては、所属する自立部クラスタが同義語の集合なので上位概念語への変換処理は行わず、自立部「焼いた」に対しては、所属する自立部クラスタの上位概念語「調理した」に変換し、変換後部分文「さんまを調理した」が得られ、変換後部分文ランキング手段で、この変換後部分文が要約文として出力されることとなる。この変換後部分文は、図１（Ｂ）の要約対象テキスト全体の内容をカバーし、なおかつ、情報の詳細度をできるだけ高めたものとなっている。
【００３９】
従来手法の第３の課題を解決するための本発明の構成により奏される効果を述べる。
【００４０】
部分テキストクラスタリング手段により、入力文書を構成する部分テキストの集合を、話題単位にクラスタリングする。この結果得られる各クラスタは、単一の話題から構成される部分テキスト集合であり、各クラスタを構成する部分テキスト集合を入力として、後述する第１の実施の形態の、解析手段、入力テキスト概念ベクトル生成手段、部分文抽出手段、及び部分文ランキング手段による処理、又は、後述する第２の実施の形態の、解析手段、入力テキスト概念ベクトル生成手段、自立部クラスタリング手段、上位概念語取得手段、部分文抽出手段、部分文変換手段、及び変換後部分文ランキング手段による処理を行うことにより、話題ごとの要約文を出力できるので、元の入力文書中の話題を全てカバーするような要約を出力できる。
【００４１】
上記図１０（Ｃ）の要約対象テキストを例にとると、部分テキストクラスタリング手段により該テキスト中の文の集合をクラスタリングすることにより、１、２番目の文から構成される魚の調理に関するクラスタである部分テキスト集合と、３、４番目の文から構成される果物の栽培に関するクラスタである部分テキスト集合が得られる。
【００４２】
各部分テキスト集合を入力として、第１の実施の形態の、解析手段、入力テキスト概念ベクトル生成手段、部分文抽出手段、及び部分文ランキング手段による処理、又は、本発明の第２の実施の形態の、解析手段、入力テキスト概念ベクトル生成手段、自立部クラスタリング手段、上位概念語取得手段、部分文抽出手段、部分文変換手段、及び変換後部分文ランキング手段による処理を行うことにより、魚の調理に関する要約と、果物の栽培に関する要約が得られる。
【００４３】
[第１の実施の形態]
＜システム構成＞
以下、図面を参照して本発明の第１の実施の形態を詳細に説明する。図２は、本発明の第１の実施の形態に係るテキスト要約装置１００を示すブロック図である。テキスト要約装置１００は、入力テキストに対応する要約文を出力する。テキスト要約装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するテキスト要約処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００４４】
本実施の形態に係るテキスト要約装置１００は、図２に示すように、入力手段１と、演算手段２と、出力手段３とを備えている。
【００４５】
入力手段１は、要約対象の入力テキストの入力を受け付ける。
【００４６】
演算手段２は、単語概念ベース２０と、解析手段２２と、入力テキスト概念ベクトル生成手段２４と、部分文抽出手段２６と、部分文ランキング手段２８とを備えている。
【００４７】
単語概念ベース２０には、単語（名詞、動詞、形容詞等の内容語）と該単語の意味を表す単語概念ベクトルとの対の集合が記憶されている。図３に、単語概念ベース２０に記憶される集合の一例を示す。単語概念ベース２０は、例えば、以下の参考文献の手法によって生成される。
【００４８】
参考文献：別所克人、内山俊郎、内山匡、片岡良治、奥雅博、「単語・意味属性間共起に基づくコーパス概念ベースの生成方式」、Dec. 2008、情報処理学会論文誌, Vol.49, No.12, p.3997-4006
【００４９】
単語は、該単語の終止形で登録されており、単語概念ベース２０内を検索する際は、単語の終止形で検索する。各単語の概念ベクトルは、Ｄ次元空間内にあり、意味的に近い単語の概念ベクトルは、近くに配置されている。単語同士の類似度は、例えば、対応する概念ベクトル間のコサインによって算出される。
【００５０】
解析手段２２は、入力手段１によって受け付けた入力テキストを文分割し、得られた各文に対し、形態素解析を行う。部分文抽出手段２６で抽出する部分文として部分木をとる場合は、解析手段２２において、さらに係り受け解析まで行うというようにしてもよい。
【００５１】
例として、入力テキストが上記図１０（Ａ）の内容のとき、文分割により、句点で区切られた文に分割する。上記図１０（Ａ）の２番目の文「Ｂ氏が秋のいわしを煮た」を形態素解析、係り受け解析することにより、図４に示すように、形態素の列、文節の列、及び文節間の係り受け関係が得られる。１形態素は、表記と、品詞や終止形（非活用語の場合は、表記を終止形と看做す）といった付随情報とを含んで構成される。１文節は、１個の自立部と、０〜１個の付属部とを含んで構成される。１自立部及び１付属部は、それぞれ、１個以上の形態素を含んで構成される。自立部は少なくとも1つの自立語を含み、付属部は１つ以上の付属語からなる。
【００５２】
自立部を構成する形態素で、最終形態素以外の形態素については表記をとり、最終形態素については終止形をとって連結した文字列により、同一の自立部かどうか識別するというようにしてもよい。
【００５３】
本実施の形態では、自立部の表記といった場合は、全構成形態素について表記をとった文字列を意味し、自立部の終止形といった場合は、最終形態素のみ終止形をとった文字列を意味するとする。２つの文節が係り受け関係にあるとき、該文節間に係り受け関係のリンクをつける。
【００５４】
上記図４のように、文節「いわしを」と文節「煮た」の間では、文節「いわしを」が文節「煮た」に係っているので、文節「いわしを」をリンク元とし、文節「煮た」をリンク先とする係り受け関係のリンクをつける。
【００５５】
入力テキスト概念ベクトル生成手段２４は、単語概念ベース２０を参照することにより、該入力テキストの意味を表す入力テキスト概念ベクトルを生成する。生成方式の一例を述べる。入力テキストを構成する各文書に対し、該文書中の自立部を構成する内容語の概念ベクトルを単語概念ベース２０から取得し、該単語概念ベクトルの和を長さ１に正規化したものを、該文書の概念ベクトルとする。各文書概念ベクトルの和を長さ１に正規化したものを、該入力テキストの概念ベクトルとする。
【００５６】
部分文抽出手段２６は、該入力テキストから、文中の文節の集合である部分文の集合を抽出する。
各文から取りだす部分文の集合の一例として、該文のみからなる集合がある。この場合は、要約文の単位を、該入力テキスト中の文単位とすることになる。
各文から取りだす部分文の集合の別の一例として、解析手段２２で係り受け解析を行った結果から得られる、係り受け関係によって連結した文節の集合である部分木の集合がある。各文の係り受け解析結果において、各文節を基点として、係り受け関係のリンクを、係り元方向に任意回数分だけ辿って形成される連結グラフの構成文節の集合を、部分木と呼ぶ。上記図４の文節「煮た」を基点とした場合、部分木として、「煮た」、「いわしを煮た」、「秋のいわしを煮た」、「Ｂ氏が煮た」、「Ｂ氏がいわしを煮た」、「Ｂ氏が秋のいわしを煮た」が得られる。文節「いわし」を基点とした場合、部分木として、「いわし」、「秋のいわし」が得られる。
【００５７】
この部分文抽出手段２６の処理において、構成文節数が指定した文節数となる部分文のみを抽出するというようにしてもよい。また、各部分文の言語尤度を、形態素表記や品詞のＮ−ｇｒａｍ等を用いて算出し、言語尤度が高い部分文のみを抽出するというようにしてもよい。
【００５８】
部分文ランキング手段２８は、部分文抽出手段２６によって抽出された各部分文に対し、単語概念ベース２０を参照することにより、該部分文の意味を表す部分文概念ベクトルを生成し、入力テキスト概念ベクトルと該部分文概念ベクトルとの類似度を算出し、類似度の高い部分文を要約文として出力する。
【００５９】
処理方式の一例を述べる。各部分文に対し、該部分文中の自立部を構成する内容語の概念ベクトルを単語概念ベース２０から取得し、該単語概念ベクトルの和を長さ１に正規化したものを、該部分文の概念ベクトルとする。
処理方式の別の一例を述べる。各部分文中の各自立部に対し、該自立部を構成する内容語の概念ベクトルを単語概念ベース２０から取得し、該単語概念ベクトルの和を長さ１に正規化したものを、該自立部の概念ベクトルとする。該部分文中の各自立部の概念ベクトルの和を長さ１に正規化したものを、該部分文の概念ベクトルとする。
入力テキストと該部分文との類似度として、入力テキスト概念ベクトルと該部分文概念ベクトルとの内積を算出する。
【００６０】
そして、類似度の高いものから指定した個数の部分文を、あるいは、指定した閾値以上の類似度をもつ部分文を要約文として出力する。その際に、２番目以降に出力する部分文は、それまでに出力した部分文と同じ文字列になるもの、あるいは、共通の文節を持つもの、あるいは、同一の文に出現するものは採用しないというようにしてもよい。
【００６１】
出力手段３は、部分文ランキング手段２８によって出力された要約文を出力する。
【００６２】
＜テキスト要約装置の作用＞
次に、本実施の形態に係るテキスト要約装置１００の作用について説明する。要約対象の入力テキストがテキスト要約装置１００に入力されると、入力手段１によって入力テキストを受け付ける。そして、テキスト要約装置１００によって、図５に示すテキスト要約処理ルーチンが実行される。
【００６３】
まず、ステップＳ１００において、解析手段２２によって、入力手段１によって受け付けた入力テキストを文分割し、得られた各文に対し、形態素解析を行う。場合によっては係り受け解析も行う。
【００６４】
次に、ステップＳ１０２において、入力テキスト概念ベクトル生成手段２４によって、単語概念ベース２０を参照することにより、該入力テキストの意味を表す入力テキスト概念ベクトルを生成する。
【００６５】
ステップＳ１０４において、部分文抽出手段２６によって、該入力テキストから、文中の文節の集合である部分文の集合を抽出する。場合によっては、上記ステップＳ１００による係り受け解析の結果から、係り受け関係によって連結した文節の集合である部分木の集合を抽出する。
【００６６】
ステップＳ１０６において、部分文ランキング手段２８によって、上記ステップＳ１０４で抽出された各部分文に対し、単語概念ベース２０を参照することにより、該部分文の意味を表す部分文概念ベクトルを生成し、入力テキスト概念ベクトルと該部分文概念ベクトルとの類似度を算出し、類似度の高い部分文を要約文として出力する。
【００６７】
ステップＳ１０８において、出力手段３によって、上記ステップＳ１０６で出力された要約文を結果として出力して、テキスト要約処理ルーチンを終了する。
【００６８】
以上説明したように、第１の実施の形態によれば、単語と該単語の意味を表す単語概念ベクトルとの対の集合を記憶した単語概念ベースを参照することにより、入力テキストの意味を表す入力テキスト概念ベクトルを生成し、入力テキストから、文中の文節の集合である部分文の集合を抽出し、抽出された各部分文に対し、単語概念ベースを参照することにより、当該部分文の意味を表す部分文概念ベクトルを生成し、入力テキスト概念ベクトルと部分文概念ベクトルとの類似度を算出し、類似度の高い部分文を要約文として出力する。
【００６９】
出力される部分文は、その意味を表す部分文概念ベクトルが、入力テキストの意味を表す入力テキスト概念ベクトルとの類似度が高いため、該部分文の意味は、入力テキストの意味と近くなる。したがって、出力される部分文は、入力テキスト全体の意味に沿った要約となる。
【００７０】
[第２の実施の形態]
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態は、入力テキスト中の自立部を、上位概念語に置き換える点が、第１の実施の形態と異なる。なお、第２の実施の形態に係るテキスト要約装置２００について、第１の実施の形態に係るテキスト要約装置１００と同一の構成については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。
【００７１】
＜システム構成＞
第２の実施の形態に係るテキスト要約装置２００は、第１の実施の形態に係るテキスト要約装置１００と同様に、ＣＰＵと、ＲＡＭと、ＲＯＭとを備えたコンピュータで構成されている。このコンピュータは、機能的には、図６に示すように、入力手段１と、演算手段２と、出力手段３とを含んだ構成で表すことができる。
【００７２】
演算手段２は、単語概念ベース２０と、解析手段２２と、入力テキスト概念ベクトル生成手段２４と、シソーラスデータベース２２０と、言語モデルデータベース２２２と、自立部クラスタリング手段２２４と、上位概念語取得手段２２６と、部分文抽出手段２６と、部分文変換手段２２８と、変換後部分文ランキング手段２３０とを備えている。
【００７３】
シソーラスデータベース２２０には、語の上位・下位関係が予め格納されている。
【００７４】
言語モデルデータベース２２２には、言語コーパスから獲得したN-gramデータが格納されている。
【００７５】
自立部クラスタリング手段２２４は、該入力テキスト中の文節から得られる自立部の集合をクラスタリングする。ここでの自立部の集合の要素は、終止形が同一でもテキスト中の出現位置が異なるものは別要素と看做す考えもあるし、テキスト中の出現位置が異なっても終止形が同一であれば同一要素と看做す考えもある。
【００７６】
自立部クラスタリング手段２２４は、例えば、該入力テキスト中の各自立部に対し、該自立部を構成する内容語の概念ベクトルを単語概念ベース２０から取得し、該単語概念ベクトルの和を長さ１に正規化したものを、該自立部の概念ベクトルとする。該入力テキスト中の自立部の集合のクラスタリングを、対応する自立部概念ベクトル集合のクラスタリングによって行う。クラスタリングは、例えば、ｋ‐ｍｅａｎｓ法によって行う。
【００７７】
クラスタリングにより、自立部クラスタＣｉの集合｛Ｃｉ｝が生成される。
【００７８】
上位概念語取得手段２２６は、自立部クラスタリング手段２２４により得られた各自立部クラスタに対し、当該自立部クラスタに所属する自立部の上位概念となる語を取得する。
【００７９】
具体的には、上位概念語取得手段２２６は、各自立部クラスタに対し、当該自立部クラスタに所属する自立部でシソーラス２２０を検索し、その上位概念語を取得する。取得される上位概念語は一般に複数あり、取得された各上位概念語に、対応する自立部の数に応じてスコアを付与することができる。また、自立部クラスタに所属する自立部の共通の上位概念語を取得してもよい。この場合も、該上位概念語と各自立部とのシソーラス上での距離に応じて、該上位概念語にスコアを付与することができる。
【００８０】
また、他の上位概念語取得の方法として、単語概念ベース２０中の単語概念ベクトルを利用した算術演算による方法も考えられる。この場合も、上位概念語は一般に複数あり、取得された各上位概念語にスコアを付与することができる。
【００８１】
このようにして、ｉ番目の自立部クラスタＣｉに対し、対応するｊ番目の上位概念語ｕｉｊとそのスコアｓｉｊの組の集合｛（ｕｉｊ，ｓｉｊ）｝が導出される。
【００８２】
また、自立部クラスタが同義語の集合である場合は、該自立部クラスタの上位概念語は取得しないというようにしてもよい。自立部クラスタが同義語の集合であるかどうかを判断する方法として、シソーラス２２０や単語辞書等の情報を参照して、所属する自立語が互いに同義語であるかを判断する方法が考えられる。
【００８３】
また別の方法として、自立部クラスタリング手段２２４の処理において、自立部クラスタの概念ベクトル（所属する自立部の概念ベクトルの重心、または、該重心を長さ１に正規化したもの）を求め、自立部クラスタ概念ベクトルと所属する自立部の概念ベクトルとの距離の二乗の平均の平方根である標準偏差を算出し、該標準偏差が、ある閾値以下であるならば、所属する自立部の概念ベクトルは極めて近接していることから、同義語の集合と判断するという方法も考えられる。
【００８４】
部分文変換手段２２８は、部分文抽出手段２６によって抽出された各部分文に対し、該部分文中の各自立部を、上位概念語取得手段２２６により得られた、該自立部が所属する自立部クラスタの上位概念語に変換した変換後部分文を生成する。本実施の形態では、部分文抽出手段２６において、部分木の集合をとった場合を述べる。
【００８５】
対象部分木中の文節の列を｛（ｗｋ，ｈｋ）｝とする。ここでｗｋ，ｈｋは、それぞれ、該部分木中のｋ番目の文節の自立部、付属部である。係り受け関係の集合を｛（ｋｒ０，ｋｒ１）｝とする。ここでｋｒ０，ｋｒ１は、それぞれ、ｒ番目の係り受け関係の係り元の文節番号、係り先の文節番号である。
【００８６】
自立部ｗｋに対し、所属するｉ番目の自立部クラスタ
【００８７】
【数１】
2015088064.tif 000003
【００８８】
のｊ番目の上位概念語
【００８９】
【数２】
2015088064.tif 000004
【００９０】
の中で、その表記が、付属部ｈｋと文法的に接続可能なものとそのスコアの組の集合
【００９１】
【数３】
2015088064.tif 000005
【００９２】
をとる。文法的に接続可能かは、上位概念語
【００９３】
【数４】
2015088064.tif 000006
【００９４】
の最終形態素の品詞Ｐ０と付属部ｈｋの先頭形態素の品詞Ｐ１とが接続可能かを、形態素解析等で使用する文法ルールを参照することにより判断できる。あるいは、言語モデルデータベース２２２内に格納されている、言語コーパスから獲得した、以下の式で表わされる値が、ある閾値以上である場合に、接続可能と判断するという方法をとることもできる。
【００９５】
（自立部の最終形態素の品詞がＰ０でかつ付属部の先頭形態素の品詞がＰ１の文節数)／
（自立部の最終形態素の品詞がＰ０の文節数)
【００９６】
ここで、付属部ｈｋと同じ働きをする付属部ｈｋ’で表記が異なるものと、
【００９７】
【数５】
2015088064.tif 000007
【００９８】
の表記とが接続可能であれば、
【００９９】
【数６】
2015088064.tif 000008
【０１００】
とそのスコアの組も含めておき、部分文変換手段２２８の処理における後述する処理で、自立部ｗｋの上位概念語が
【０１０１】
【数７】
2015088064.tif 000009
【０１０２】
に決まった場合は、部分文変換の際に、ｈｋをｈｋ’に変換するというようにしてもよい。
【０１０３】
また、所属する自立部クラスタ
【０１０４】
【数８】
2015088064.tif 000010
【０１０５】
が同義語の集合であった場合は、自立部ｗｋとそのスコアｓｋ（自立部の取り得るスコアの最大値とする）の組のみからなる集合｛（ｗｋ，ｓｋ）｝をとるようにしてもよい。以下、この集合に対しても、便宜上
【０１０６】
【数９】
2015088064.tif 000011
【０１０７】
という書き方で代用する。
【０１０８】
次に、各自立部ｗｋに対する
【０１０９】
【数１０】
2015088064.tif 000012
【０１１０】
で、以下の部分木全体のスコアＶが最大となるものを求める。
【０１１１】
【数１１】
2015088064.tif 000013
【０１１２】
ここで
【０１１３】
【数１２】
2015088064.tif 000014
【０１１４】
は、ｒ番目の係り受け関係のスコアで、ｋｒ０番目の文節
【０１１５】
【数１３】
2015088064.tif 000015
【０１１６】
からｋｒ１番目の文節
【０１１７】
【数１４】
2015088064.tif 000016
【０１１８】
への係り受け関係のスコアである。このスコアは、言語モデルデータベース２２２内に格納されている、言語コーパスから獲得した以下の値とする。
【０１１９】
【数１５】
2015088064.tif 000017
【０１２０】
上記式で、係り元または係り先の自立部をそれが属する意味カテゴリ（単語辞書中に記載）に置き換えて算出するという方法も考えられる。
【０１２１】
部分木全体のスコアＶが最大となる
【０１２２】
【数１６】
2015088064.tif 000018
【０１２３】
は、ビタビ・アルゴリズムにより、効率的に求めることが可能である。
なお、対象部分木の言語尤度を、形態素表記や品詞のN-gram等を用いて算出し、該言語尤度を該部分木のスコアＶに加味するというようにしてもよい。
【０１２４】
以上のようにして、対象部分木は、自立部を変換した文節
【０１２５】
【数１７】
2015088064.tif 000019
【０１２６】
の列に変換される。
なお、部分文が、係り受け構造をもつ部分木でない場合は、スコアＶの算出式として、[数１１]から[数１２]に関する項をなくしたものを考えればよい。
【０１２７】
変換後部分文ランキング手段２３０は、部分文変換手段２２８によって得られた各変換後部分文に対し、単語概念ベース２０を参照することにより、該変換後部分文の意味を表す変換後部分文概念ベクトルを生成し、入力テキスト概念ベクトルと変換後部分文概念ベクトルとの類似度を算出し、該類似度の高い変換後部分文を要約文として出力する。変換後部分文ランキング手段２３０の処理内容は、処理対象が変換後部分文であることを除いて、第１の実施の形態の部分文ランキング手段２８の処理内容と同様である。
【０１２８】
＜テキスト要約装置の作用＞
次に、本実施の形態に係るテキスト要約装置２００の作用について説明する。要約対象の入力テキストがテキスト要約装置２００に入力されると、入力手段１によって入力テキストを受け付ける。そして、テキスト要約装置２００によって、図７に示すテキスト要約処理ルーチンが実行される。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して説明を省略する。
【０１２９】
ステップＳ２００において、自立部クラスタリング手段２２４によって、該入力テキスト中の文節から得られる自立部の集合をクラスタリングする。
【０１３０】
次に、ステップＳ２０２において、上位概念語取得手段２２６によって、上記ステップＳ２００で得られた各自立部クラスタに対し、当該自立部クラスタに所属する自立部でシソーラス２２０を検索し、その上位概念語を取得する。
【０１３１】
ステップＳ１０４において、部分文抽出手段２６によって、該入力テキストから、文中の文節の集合である部分文の集合を抽出する。場合によっては、上記ステップＳ１００による係り受け解析の結果から、係り受け関係によって連結した文節の集合である部分木の集合を抽出する。
【０１３２】
ステップＳ２０４において、部分文変換手段２２８によって、上記ステップＳ１０４で抽出された各部分文に対し、該部分文中の各自立部を、上記ステップＳ２０２で得られた、該自立部が所属する自立部クラスタに対する上位概念語に変換した変換後部分文を生成する。
【０１３３】
なお、第２の実施の形態に係るテキスト要約装置２００の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１３４】
以上説明したように、第２の実施の形態によれば、入力テキスト中の文節から得られる自立部の集合をクラスタリングし、得られた各自立部クラスタに対し、自立部クラスタに所属する自立部の上位概念となる語を取得し、自立部が所属する自立部クラスタの上位概念語に変換した変換後部分文を生成し、得られた各変換後部分文に対し、単語概念ベースを参照することにより、変換後部分文の意味を表す変換後部分文概念ベクトルを生成し、入力テキスト概念ベクトルと変換後部分文概念ベクトルとの類似度を算出し、類似度の高い部分文を要約文として出力することにより、テキスト全体の内容をカバーするような要約を出力することができる。
【０１３５】
[第３の実施の形態]
次に、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態は、入力文書中の話題毎に要約文を生成する点が、第１及び第２の実施の形態と異なる。なお、第３の実施の形態に係るテキスト要約装置３００について、第１の実施の形態に係るテキスト要約装置１００と同一の構成については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。
【０１３６】
＜システム構成＞
第３の実施の形態に係るテキスト要約装置３００は、第１の実施の形態に係るテキスト要約装置１００と同様に、ＣＰＵと、ＲＡＭと、ＲＯＭとを備えたコンピュータで構成されている。このコンピュータは、機能的には、図８に示すように、入力手段１と、演算手段２と、出力手段３とを含んだ構成で表すことができる。
【０１３７】
演算手段２は、単語概念ベース２０と、部分テキストクラスタリング手段３２０と、解析手段２２と、入力テキスト概念ベクトル生成手段２４と、部分文抽出手段２６と、部分文ランキング手段２８と、制御手段３２２とを備えている。
【０１３８】
部分テキストクラスタリング手段３２０は、入力文書から得られる部分テキストの集合をクラスタリングする。
具体的には、入力文書を構成する部分テキストごとに、文分割と形態素解析を行う。各部分テキストに対し、単語概念ベース２０を参照することにより、該部分テキストの意味を表す部分テキスト概念ベクトルを生成する。
【０１３９】
生成方式の一例を述べる。各部分テキストに対し、該部分テキスト中の自立部を構成する内容語の概念ベクトルを単語概念ベース２０から取得し、該単語概念ベクトルの和を長さ１に正規化したものを、該部分テキストの概念ベクトルとする。
【０１４０】
該入力文書中の部分テキストの集合のクラスタリングを、対応する部分テキスト概念ベクトル集合のクラスタリングによって行う。クラスタリングは、例えば、ｋ−ｍｅａｎｓ法によって行う。
【０１４１】
部分テキストクラスタリング手段３２０により得られた各クラスタについて、当該クラスタを構成する部分テキスト集合を入力として、解析手段２２、入力テキスト概念ベクトル生成手段２４、部分文抽出手段２６、及び部分文ランキング手段２８の各処理を行う。
【０１４２】
制御手段３２２は、未処理のクラスタを構成する部分テキスト集合があるか否かを判断し、未処理のクラスタがあれば、該未処理のクラスタを構成する部分テキスト集合に対し、解析手段２２以降の各処理を行う。
【０１４３】
出力手段３は、部分文ランキング手段２８によって各クラスタについて出力された要約文を結合して出力する。
【０１４４】
なお、部分テキストクラスタリング手段３２０の処理で、解析手段２２以降の処理の入力部分テキスト集合の文分割、形態素解析はなされているので、解析手段２２の処理は行わない、あるいは、係り受け解析のみ行うという構成をとることもできる。
【０１４５】
また、部分テキストクラスタリング手段３２０の処理において、クラスタリングが終わった後、各クラスタの概念ベクトルを、該クラスタを構成する部分テキストの概念ベクトルの和を長さ１に正規化したものとして算出しておけば、これが解析手段２２以降の処理の入力部分テキスト集合の概念ベクトルとなるので、入力テキスト概念ベクトル生成手段２４の処理をなくすという構成をとることもできる。
【０１４６】
＜テキスト要約装置の作用＞
次に、本実施の形態に係るテキスト要約装置３００の作用について説明する。要約対象の入力文書がテキスト要約装置３００に入力されると、入力手段１によって入力文書を受け付ける。そして、テキスト要約装置３００によって、図９に示すテキスト要約処理ルーチンが実行される。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して説明を省略する。
【０１４７】
まず、ステップＳ３００において、部分テキストクラスタリング手段３２０によって、入力文書から得られる部分テキストの各々について、当該部分テキスト中の自立部を構成する内容語の概念ベクトルを単語概念ベースから取得し、部分テキスト概念ベクトルを求め、部分テキスト概念ベクトルに基づいて、部分テキストの集合をクラスタリングする。
【０１４８】
次に、ステップＳ３０２において、対象となるクラスタの部分テキスト集合を設定する。
【０１４９】
ステップＳ１００〜ステップＳ１０６において、対象となるクラスタを構成する部分テキスト集合を入力として、解析手段２２、入力テキスト概念ベクトル生成手段２４、部分文抽出手段２６、及び部分文ランキング手段２８の各処理を行う。
【０１５０】
ステップＳ３０４において、制御手段３２２によって、未処理のクラスタを構成する部分テキスト集合があるか否かを判断し、未処理のクラスタがあれば、ステップＳ３０２に戻る。一方、全てのクラスタに対し、上記ステップＳ３０２〜ステップＳ１０６の処理を実行した場合には、ステップＳ１０８へ進む。
【０１５１】
ステップＳ１０８において、出力手段３によって、上記ステップＳ１０６で各クラスタについて出力された要約文を結合して出力して、テキスト要約処理ルーチンを終了する。
【０１５２】
なお、第３の実施の形態に係るテキスト要約装置３００の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１５３】
以上説明したように、第３の実施の形態によれば、入力文書から得られる部分テキストの集合をクラスタリングし、当該クラスタ毎に類似度の高い部分文を選択し、選択された部分文の各々を結合して、要約文として出力することにより、話題ごとの要約文を出力できるので、入力文書中の話題を全てカバーするような要約を出力することができる。
【０１５４】
なお、本発明は、上述した実施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。例えば、入力文書中の部分テキストの集合のクラスタリングを行い、各クラスタについて、当該クラスタを構成する部分テキスト集合を入力として、各処理を行う技術を、上記第２の実施の形態に適用してもよい。この場合には、部分テキストクラスタリング手段３２０により得られた各クラスタについて、当該クラスタを構成する部分テキスト集合を入力として、解析手段２２、入力テキスト概念ベクトル生成手段２４、自立部クラスタリング手段２２４、上位概念語取得手段２２６、部分文抽出手段２６、部分文変換手段２２８、及び変換後部分文ランキング手段２３０の各処理を行う。
【０１５５】
また、単語概念ベース２０、シソーラスデータベース２２０、及び言語モデルデータベース２２２の少なくとも１つが外部に設けられ、テキスト要約装置とネットワークで接続されていてもよい。
【０１５６】
上述のテキスト要約装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【０１５７】
また、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形態として説明したが、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。
【産業上の利用可能性】
【０１５８】
本発明は、テキスト全体の内容を適確に表す要約文を出力する技術に適用可能である。
【符号の説明】
【０１５９】
１     入力手段
２     演算手段
３     出力手段
２０   単語概念ベース
２２   解析手段
２４   入力テキスト概念ベクトル生成手段
２６   部分文抽出手段
２８   部分文ランキング手段
１００，２００，３００      テキスト要約装置
２２０ シソーラスデータベース
２２２ 言語モデルデータベース
２２４ 自立部クラスタリング手段
２２６ 上位概念語取得手段
２２８ 部分文変換手段
２３０ 変換後部分文ランキング手段
３２０ 部分テキストクラスタリング手段
３２２ 制御手段
【図２】
2015088064.tif 000020
【図５】
2015088064.tif 000021
【図６】
2015088064.tif 000022
【図７】
2015088064.tif 000023
【図８】
2015088064.tif 000024
【図９】
2015088064.tif 000025
【図１】
2015088064.tif 000026
【図３】
2015088064.tif 000027
【図４】
2015088064.tif 000028
【図１０】
2015088064.tif 000029