(57)【要約】【課題】述部ペア又は「項‐述部」ペアが同義、反義、又は無関係であるか否かを高精度に判定する分類モデルを学習する。【解決手段】学習コーパス記憶部２２２に記憶されている同義、反義、及び無関係のうちの何れかが分類として各々予め付与された述部ペアの各々について同義素性抽出部２２４により、辞書定義文素性と意味属性素性の少なくとも一方を抽出し、反義素性抽出部２２６により、部分文字列を表す素性と、文内共起尤度を表す素性を抽出し、同反−無関係分類素性構築部２３０により同反義と無関係を分類する素性を構築し、同義−反義分類素性構築部２４０により、同義と反義を分類する素性を構築し、同反−無関係分類モデル学習部２３４により、同反義と無関係を分類する分類モデルを学習し、同義−反義分類モデル学習部２４４により、同義と反義を分類する分類モデルを学習する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め用意された複数の述部の各々についての定義文からなる定義文集合から得られる、述部ペアの述部各々の定義文に基づいて抽出される、前記述部ペアの述部各々の前記定義文内にペアとなる述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性を第１の素性とし、
予め用意された複数の述部の各々についての意味属性からなる意味属性集合から得られる、前記述部ペアの述部各々の意味属性に基づいて抽出される前記述部ペアで共通する意味属性を第２の素性とし、
前記述部ペアの一方の述部を表す文字列の内の部分文字列と他方の述部を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第３の素性とし、
前記述部ペアの述部の各々を含んで生成される並列述語構文の尤度を第４の素性とし、
同義、反義、及び無関係のうちの何れかが分類として各々予め付与された述部ペアの各々について、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性とを含む素性集合を抽出する素性抽出部と、
同義又は反義が分類として付与された述部ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、無関係が分類として付与された述部ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合とを、前記述部ペアを同義又は反義である同反義と無関係とに分類するための同反−無関係分類素性として構築する同反−無関係分類素性構築部と、
同義が分類として付与された述部ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、反義が分類として付与された述部ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合とを、前記述部ペアを同義と反義とに分類するための同義−反義分類素性として構築する同義−反義分類素性構築部と、
前記同反−無関係分類素性構築部により構築された前記同反−無関係分類素性に基づいて、述部ペアを同反義と無関係とに分類するためのモデルを学習する同反−無関係分類モデル学習部と、
前記同義−反義分類素性構築部により構築された前記同義−反義分類素性に基づいて、述部ペアを同義と反義とに分類するためのモデルを学習する同義−反義分類モデル学習部と、
を含む、分類モデル学習装置。
【請求項２】
前記素性抽出部は、前記並列述語構文の尤度として、前記並列述語構文のn-gramスコアを抽出する請求項１記載の分類モデル学習装置。
【請求項３】
前記素性抽出部は、
前記述部ペアの述部の各々について、テキストコーパスにおいて前記述部の周辺に出現する単語の共起を計算し、前記述部ペアの周辺単語の類似度を計算した分布類似度を第５の素性とし、
予め用意された複数の述部の各々の機能表現の意味ラベルからなる意味ラベル集合から得られる、前記述部ペアの述部の各々の機能表現の意味ラベルに基づいて抽出される前記述部ペアで共通する意味ラベルを第６の素性とし、
前記述部ペアの前記共通する意味ラベルの重なり度合いを第７の素性とし、
前記述部ペアの述部の各々を複合して生成される複合語の尤度を第８の素性とし、
前記述部ペアの２つの述部が、事態間の関係を表す文において前記事態を表す２つの述部として共起する度合いを第９の素性とし、
前記同義、反義、及び無関係のうちの何れかが分類として各々予め付与された述部ペアの各々について、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性と、前記第５の素性、前記第６の素性、前記第７の素性、第８の素性、及び前記第９の素性のうち少なくとも１つとを含む前記素性集合を抽出する
請求項１又は２記載の分類モデル学習装置。
【請求項４】
前記素性抽出部は、前記複合語の尤度として、前記述部ペアについて生成される前記複合語のn-gramスコア、及びコーパスにおける前記複合語の出現頻度のうち少なくとも一方を抽出する請求項３記載の分類モデル学習装置。
【請求項５】
予め用意された複数の述部の各々についての定義文からなる定義文集合から得られる、「項‐述部」ペアの述部各々の定義文に基づいて抽出される、前記「項‐述部」ペアの述部各々の前記定義文内にペアとなる述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性、及び前記「項‐述部」ペアの述部の各々の前記定義文内にペアとなる「項‐述部」の項が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性のうち少なくとも前記述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性を第１の素性とし、
予め用意された複数の述部の各々についての意味属性からなる意味属性集合から得られる、前記「項‐述部」ペアの述部各々の意味属性に基づいて抽出される前記「項‐述部」ペアで共通する意味属性を第２の素性とし、
前記「項‐述部」ペアの一方の述部を表す文字列の内の部分文字列と他方の述部を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第３の素性とし、
前記「項‐述部」ペアの述部の各々を含んで生成される並列述語構文の尤度を第４の素性とし、
同義、反義、及び無関係のうちの何れかが分類として各々予め付与された「項‐述部」ペアの各々について、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性とを含む素性集合を抽出する素性抽出部と、
同義又は反義が分類として付与された「項‐述部」ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、無関係が分類として付与された「項‐述部」ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合とを、前記「項‐述部」ペアを同義又は反義である同反義と無関係とに分類するための同反−無関係分類素性として構築する同反−無関係分類素性構築部と、
同義が分類として付与された「項‐述部ペア」の各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、反義が分類として付与された「項‐述部」ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合とを、前記「項‐述部」ペアを同義と反義とに分類するための同義−反義分類素性として構築する同義−反義分類素性構築部と、
前記同反−無関係分類素性構築部により構築された前記同反−無関係分類素性に基づいて、「項‐述部」ペアを同反義と無関係とに分類するためのモデルを学習する同反−無関係分類モデル学習部と、
前記同義−反義分類素性構築部により構築された前記同義−反義分類素性に基づいて、「項‐述部」ペアを同義と反義とに分類するためのモデルを学習する同義−反義分類モデル学習部と、
を含む、分類モデル学習装置。
【請求項６】
前記素性抽出部は、前記「項‐述部」ペアの「項‐述部」の各々について、テキストコーパスにおいて前記「項‐述部」の周辺に出現する単語の共起を計算し、前記「項‐述部」ペアの周辺単語の類似度を計算した分布類似度、及び前記「項‐述部」ペアの述部の各々について、テキストコーパスにおいて前記「項‐述部」の述部の周辺に出現する単語の共起を計算し、前記「項‐述部」ペアの述部の周辺単語の類似度を計算した分布類似度のうち少なくとも前記「項‐述部」ペアの周辺単語の類似度を計算した分布類似度を第５の素性とし、
予め用意された複数の述部の各々の機能表現の意味ラベルからなる意味ラベル集合から得られる、前記「項‐述部」ペアの述部の各々の機能表現の意味ラベルに基づいて抽出される前記「項‐述部」ペアで共通する意味ラベルを第６の素性とし、
前記「項‐述部」ペアの前記共通する意味ラベルの重なり度合いを第７の素性とし、
前記「項‐述部」ペアの述部の各々を複合して生成される複合語の尤度を第８の素性とし、
前記「項‐述部」ペアの２つの述部が、事態間の関係を表す文において前記事態を表す２つの述部として共起する度合いを第９の素性とし、
前記同義、反義、及び無関係のうちの何れかが分類として各々予め付与された「項‐述部」ペアの各々について、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性と、前記第５の素性、前記第６の素性、前記第７の素性、前記第８の素性、及び前記第９の素性のうち少なくとも１つとを含む前記素性集合を抽出する請求項５記載の分類モデル学習装置。
【請求項７】
予め用意された複数の述部の各々についての定義文からなる定義文集合から得られる、述部ペアの述部各々の定義文に基づいて抽出される、前記述部ペアの述部各々の前記定義文内にペアとなる述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性を第１の素性とし、
予め用意された複数の述部の各々についての意味属性からなる意味属性集合から得られる、前記述部ペアの述部各々の意味属性に基づいて抽出される前記述部ペアで共通する意味属性を第２の素性とし、
前記述部ペアの一方の述部を表す文字列の内の部分文字列と他方の述部を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第３の素性とし、
前記述部ペアの述部の各々を含んで生成される並列述語構文の尤度を第４の素性とし、
入力された述部ペアについて、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性とを含む素性集合を抽出する素性抽出部と、
前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、予め学習された、述部ペアを同義又は反義である同反義と無関係とに分類するためのモデルとに基づいて、前記述部ペアの分類が同反義か無関係かを判定する同反−無関係判定部と、
前記同反−無関係判定部により前記述部ペアの分類が同反義であると判定された場合、前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、予め学習された、述部ペアを同義と反義とに分類するためのモデルとに基づいて、前記述部ペアの分類が同義か反義かを判定する同義−反義判定部と、
を備える分類判定装置。
【請求項８】
前記素性抽出部は、
前記述部ペアの述部の各々について、テキストコーパスにおいて前記述部の周辺に出現する単語の共起を計算し、前記述部ペアの周辺単語の類似度を計算した分布類似度を第５の素性とし、
予め用意された複数の述部の各々の機能表現の意味ラベルからなる意味ラベル集合から得られる、前記述部ペアの述部の各々の機能表現の意味ラベルに基づいて抽出される前記述部ペアで共通する意味ラベルを第６の素性とし、
前記述部ペアの前記共通する意味ラベルの重なり度合いを第７の素性とし、
前記述部ペアの述部の各々を複合して生成される複合語の尤度を第８の素性とし、
前記述部ペアの２つの述部が、事態間の関係を表す文において前記事態を表す２つの述部として共起する度合いを第９の素性とし、
前記入力された述部ペアについて、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性と、前記第５の素性、前記第６の素性、前記第７の素性、第８の素性、及び前記第９の素性のうち少なくとも１つとを含む前記素性集合を抽出する請求項７記載の分類判定装置。
【請求項９】
予め用意された複数の述部の各々についての定義文からなる定義文集合から得られる、「項‐述部」ペアの述部各々の定義文に基づいて抽出される、前記「項‐述部」ペアの述部各々の前記定義文内にペアとなる述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性、及び前記「項‐述部」ペアの述部の各々の前記定義文内にペアとなる「項‐述部」の項が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性のうち少なくとも前記述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性を第１の素性とし、
予め用意された複数の述部の各々についての意味属性からなる意味属性集合から得られる、前記「項‐述部」ペアの述部各々の意味属性に基づいて抽出される前記「項‐述部」ペアで共通する意味属性を第２の素性とし、
前記「項‐述部」ペアの一方の述部を表す文字列の内の部分文字列と他方の述部を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第３の素性とし、
前記「項‐述部」ペアの述部の各々を含んで生成される並列述語構文の尤度を第４の素性とし、
入力された「項‐述部」ペアについて、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性とを含む素性集合を抽出する素性抽出部と、
前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、予め学習された、「項‐述部」ペアを同義又は反義である同反義と無関係とに分類するためのモデルとに基づいて、前記「項‐述部」ペアの分類が同反義か無関係かを判定する同反−無関係判定部と、
前記同反−無関係判定部により前記「項‐述部」ペアの分類が同反義であると判定された場合、前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、予め学習された、「項−述部」ペアを同義と反義とに分類するためのモデルとに基づいて、前記「項‐述部」ペアの分類が同義か反義かを判定する同義−反義判定部と、
を備える分類判定装置。
【請求項１０】
前記素性抽出部は、前記「項‐述部」ペアの「項‐述部」の各々について、テキストコーパスにおいて前記「項‐述部」の周辺に出現する単語の共起を計算し、前記「項‐述部」ペアの周辺単語の類似度を計算した分布類似度、及び前記「項‐述部」ペアの述部の各々について、テキストコーパスにおいて前記「項‐述部」の述部の周辺に出現する単語の共起を計算し、前記「項−述部」ペアの述部の周辺単語の類似度を計算した分布類似度のうち少なくとも前記「項‐述部」ペアの周辺単語の類似度を計算した分布類似度を第５の素性とし、
予め用意された複数の述部の各々の機能表現の意味ラベルからなる意味ラベル集合から得られる、前記「項‐述部」ペアの述部の各々の機能表現の意味ラベルに基づいて抽出される前記「項‐述部」ペアで共通する意味ラベルを第６の素性とし、
前記「項‐述部」ペアの前記共通する意味ラベルの重なり度合いを第７の素性とし、
前記「項‐述部」ペアの述部の各々を複合して生成される複合語の尤度を第８の素性とし、
前記「項‐述部」ペアの２つの述部が、事態間の関係を表す文において前記事態を表す２つの述部として共起する度合いを第９の素性とし、
前記入力された「項‐述部」ペアについて、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性と、前記第５の素性、前記第６の素性、前記第７の素性、前記第８の素性、及び前記第９の素性のうち少なくとも１つとを含む前記素性集合を抽出する請求項９記載の分類判定装置。
【請求項１１】
素性抽出部と、同反−無関係分類素性構築部と、同義−反義分類素性構築部と、同反−無関係分類モデル学習部と、同義−反義分類モデル学習部とを含む分類モデル学習装置における分類モデル学習方法であって、
前記素性抽出部は、予め用意された複数の述部の各々についての定義文からなる定義文集合から得られる、述部ペアの述部各々の定義文に基づいて抽出される、前記述部ペアの述部各々の前記定義文内にペアとなる述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性を第１の素性とし、
予め用意された複数の述部の各々についての意味属性からなる意味属性集合から得られる、前記述部ペアの述部各々の意味属性に基づいて抽出される前記述部ペアで共通する意味属性を第２の素性とし、
前記述部ペアの一方の述部を表す文字列の内の部分文字列と他方の述部を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第３の素性とし、
前記述部ペアの述部の各々を含んで生成される並列述語構文の尤度を第４の素性とし、
同義、反義、及び無関係のうちの何れかが分類として各々予め付与された述部ペアの各々について、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性とを含む素性集合を抽出し、
前記同反−無関係分類素性構築部は、同義又は反義が分類として付与された述部ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、無関係が分類として付与された述部ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合とを、前記述部ペアを同義又は反義である同反義と無関係とに分類するための同反−無関係分類素性として構築し、
前記同義−反義分類素性構築部は、同義が分類として付与された述部ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、反義が分類として付与された述部ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合とを、前記述部ペアを同義と反義とに分類するための同義−反義分類素性として構築し、
前記同反−無関係分類モデル学習部は、前記同反−無関係分類素性構築部により構築された前記同反−無関係分類素性に基づいて、述部ペアを同反義と無関係とに分類するためのモデルを学習し、
前記同義−反義分類モデル学習部は、前記同義−反義分類素性構築部により構築された前記同義−反義分類素性に基づいて、述部ペアを同義と反義とに分類するためのモデルを学習する
分類モデル学習方法。
【請求項１２】
素性抽出部と、同反−無関係分類素性構築部と、同義−反義分類素性構築部と、同反−無関係分類モデル学習部と、同義−反義分類モデル学習部とを含む分類モデル学習装置における分類モデル学習方法であって、
前記素性抽出部は、予め用意された複数の述部の各々についての定義文からなる定義文集合から得られる、「項‐述部」ペアの述部各々の定義文に基づいて抽出される、前記「項‐述部」ペアの述部各々の前記定義文内にペアとなる述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性、及び前記「項‐述部」ペアの述部の各々の前記定義文内にペアとなる「項‐述部」の項が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性のうち少なくとも前記述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性を第１の素性とし、
予め用意された複数の述部の各々についての意味属性からなる意味属性集合から得られる、前記「項‐述部」ペアの述部各々の意味属性に基づいて抽出される前記「項‐述部」ペアで共通する意味属性を第２の素性とし、
前記「項‐述部」ペアの一方の述部を表す文字列の内の部分文字列と他方の述部を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第３の素性とし、
前記「項‐述部」ペアの述部の各々を含んで生成される並列述語構文の尤度を第４の素性とし、
同義、反義、及び無関係のうちの何れかが分類として各々予め付与された「項‐述部」ペアの各々について、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性とを含む素性集合を抽出し、
前記同反−無関係分類素性構築部は、同義又は反義が分類として付与された「項‐述部」ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、無関係が分類として付与された「項‐述部」ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合とを、前記「項‐述部」ペアを同義又は反義である同反義と無関係とに分類するための同反−無関係分類素性として構築し、
前記同義−反義分類素性構築部は、同義が分類として付与された「項‐述部ペア」の各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、反義が分類として付与された「項‐述部」ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合とを、前記「項‐述部」ペアを同義と反義とに分類するための同義−反義分類素性として構築し、
前記同反−無関係分類モデル学習部は、前記同反−無関係分類素性構築部により構築された前記同反−無関係分類素性に基づいて、「項‐述部」ペアを同反義と無関係とに分類するためのモデルを学習し、
前記同義−反義分類モデル学習部は、前記同義−反義分類素性構築部により構築された前記同義−反義分類素性に基づいて、「項‐述部」ペアを同義と反義とに分類するためのモデルを学習する
分類モデル学習方法。
【請求項１３】
素性抽出部と、同反−無関係判定部と、同義−反義判定部とを含む分類判定装置における分類判定方法であって、
前記素性抽出部は、予め用意された複数の述部の各々についての定義文からなる定義文集合から得られる、述部ペアの述部各々の定義文に基づいて抽出される、前記述部ペアの述部各々の前記定義文内にペアとなる述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性を第１の素性とし、
予め用意された複数の述部の各々についての意味属性からなる意味属性集合から得られる、前記述部ペアの述部各々の意味属性に基づいて抽出される前記述部ペアで共通する意味属性を第２の素性とし、
前記述部ペアの一方の述部を表す文字列の内の部分文字列と他方の述部を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第３の素性とし、
前記述部ペアの述部の各々を含んで生成される並列述語構文の尤度を第４の素性とし、
入力された述部ペアについて、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性とを含む素性集合を抽出し、
前記同反−無関係判定部は、  前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、予め学習された、述部ペアを同義又は反義である同反義と無関係とに分類するためのモデルとに基づいて、前記述部ペアの分類が同反義か無関係かを判定し、
前記同義−反義判定部は、前記同反−無関係判定部により前記述部ペアの分類が同反義であると判定された場合、前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、予め学習された、述部ペアを同義と反義とに分類するためのモデルとに基づいて、前記述部ペアの分類が同義か反義かを判定する
分類判定方法。
【請求項１４】
素性抽出部と、同反−無関係判定部と、同義−反義判定部とを含む分類判定装置における分類判定方法であって、
前記素性抽出部は、予め用意された複数の述部の各々についての定義文からなる定義文集合から得られる、「項‐述部」ペアの述部各々の定義文に基づいて抽出される、前記「項‐述部」ペアの述部各々の前記定義文内にペアとなる述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性、及び前記「項‐述部」ペアの述部の各々の前記定義文内にペアとなる「項‐述部」の項が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性のうち少なくとも前記述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性を第１の素性とし、
予め用意された複数の述部の各々についての意味属性からなる意味属性集合から得られる、前記「項‐述部」ペアの述部各々の意味属性に基づいて抽出される前記「項‐述部」ペアで共通する意味属性を第２の素性とし、
前記「項‐述部」ペアの一方の述部を表す文字列の内の部分文字列と他方の述部を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第３の素性とし、
前記「項‐述部」ペアの述部の各々を含んで生成される並列述語構文の尤度を第４の素性とし、
入力された「項‐述部」ペアについて、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性とを含む素性集合を抽出し、
前記同反−無関係判定部は、前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、予め学習された、「項‐述部」ペアを同義又は反義である同反義と無関係とに分類するためのモデルとに基づいて、前記「項‐述部」ペアの分類が同反義か無関係かを判定し、
前記同義−反義判定部は、前記同反−無関係判定部により前記「項‐述部」ペアの分類が同反義であると判定された場合、前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、予め学習された、「項−述部」ペアを同義と反義とに分類するためのモデルとに基づいて、前記「項‐述部」ペアの分類が同義か反義かを判定する
分類判定方法。
【請求項１５】
コンピュータを、請求項１〜６の何れか１項記載の分類モデル学習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。
【請求項１６】
コンピュータを、請求項７〜１０の何れか１項記載の分類判定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、分類モデル学習装置、分類判定装置、方法及びプログラムに係り、特に、述部ペアの関係を分類するための分類モデル学習装置、分類判定装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、Ｗｅｂ上のブログや音声対話ログなど大量のテキスト情報から欲しい情報を探し出す検索技術や、有益な情報のみを自動で抽出・集計するテキストマイニング技術の高精度化が求められている。これらを実現するために必要なのが、計算機による自然文の意味理解である。
【０００３】
例えば、（１）「ＸＸのランチに満足だった。」、（２）「ＸＸのランチを堪能しました。」という２つの文があった場合、これらが「同じ事を表している」と判定できなくては、利用者が求める情報を正しく検索できなかったり、テキストマイニングで必要な「同じ情報のまとめ上げ」ができない。
【０００４】
また、（３）「ＸＸのランチ、おいしかったです。」、（４）「ＸＸのランチ、不味かった。」という２つの文があった場合、これらが「真逆のこと（相反する意見）を表している」と判別できなくては、情報の矛盾や意見の対立などを計算機で識別することが出来ない。
【０００５】
上記（１）の文と（２）の文の同義性を計算機で認識できたり、上記（３）の文と（４）の文の反義関係を計算機で識別できれば、同じ意見の集計や対立意見の分析など新しい視点での分析が可能となる。
【０００６】
「同義」や「反義」関係にある単語を獲得する従来方法として、分布類似度など文脈の類似性をもとに、意味が似ている単語ペアを大量に獲得する方法がある。また、分布類似度を用いて大量に獲得した単語ペアに対して、反義語リストを用いて、同義語と反義語の振るい分けを行う方法がある（非特許文献１）。
【０００７】
分布類似度とは、似た意味の単語はその単語が出現する文脈も似ているという考えに基づき、同義計算の対象となる単語の周辺に出てくる要素を素性として、周辺にどのような要素がどのような頻度で出てきているかをもとに、似た文脈で出てくる単語か否かを計算するものである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Lin, D., Zhao, S., Qin, L., and Zhou, M. (2003). Identifying synonyms among distributionally similar words. Proceedings of the 18thInternational Joint conference on Artificial Intelligence (IJCAI-03), 1492-1493
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、上記の分布類似度など文脈の類似性をもとに、意味が似ている単語ペアを大量に獲得する方法では、反義の単語同士は、同義の単語同士同様に、同じ文脈で出現することが出来るため、反対の意味を表す「反義」の単語ペアも「意味が似ている」として獲得されてしまうという問題がある。
【００１０】
また、非特許文献１の方法では、反義語リストにない単語には対応できず、結果、誤って反対の意味を表す反義語を「同義」として扱ってしまうという問題がある。
【００１１】
本発明では、上記問題点を解決するために成されたものであり、述部ペア又は「項‐述部」ペアが同義、反義、又は無関係であるか否かを高精度に判定する分類モデルを学習する分類モデル学習装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【００１２】
また、述部ペア又は「項‐述部ペア」が同義、反義、又は無関係であるか否かを高精度に判定する分類判定装置、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】
【００１３】
上記目的を達成するために、第１の発明の分類モデル学習装置は、予め用意された複数の述部の各々についての定義文からなる定義文集合から得られる、述部ペアの述部各々の定義文に基づいて抽出される、前記述部ペアの述部各々の前記定義文内にペアとなる述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性を第１の素性とし、予め用意された複数の述部の各々についての意味属性からなる意味属性集合から得られる、前記述部ペアの述部各々の意味属性に基づいて抽出される前記述部ペアで共通する意味属性を第２の素性とし、前記述部ペアの一方の述部を表す文字列の内の部分文字列と他方の述部を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第３の素性とし、前記述部ペアの述部の各々を含んで生成される並列述語構文の尤度を第４の素性とし、同義、反義、及び無関係のうちの何れかが分類として各々予め付与された述部ペアの各々について、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性とを含む素性集合を抽出する素性抽出部と、同義又は反義が分類として付与された述部ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、無関係が分類として付与された述部ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合とを、前記述部ペアを同義又は反義である同反義と無関係とに分類するための同反−無関係分類素性として構築する同反−無関係分類素性構築部と、同義が分類として付与された述部ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、反義が分類として付与された述部ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合とを、前記述部ペアを同義と反義とに分類するための同義−反義分類素性として構築する同義−反義分類素性構築部と、前記同反−無関係分類素性構築部により構築された前記同反−無関係分類素性に基づいて、述部ペアを同反義と無関係とに分類するための分類モデルを学習する同反−無関係分類モデル学習部と、前記同義−反義分類素性構築部により構築された前記同義−反義分類素性に基づいて、述部ペアを同義と反義とに分類するためのモデルを学習する同義−反義分類モデル学習部と、を含んで構成されている。
【００１４】
第２の発明の分類モデル学習方法は、素性抽出部と、同反−無関係分類素性構築部と、同義−反義分類素性構築部と、同反−無関係分類モデル学習部と、同義−反義分類モデル学習部とを含む分類モデル学習装置における分類モデル学習方法であって、前記素性抽出部は、予め用意された複数の述部の各々についての定義文からなる定義文集合から得られる、述部ペアの述部各々の定義文に基づいて抽出される、前記述部ペアの述部各々の前記定義文内にペアとなる述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性を第１の素性とし、予め用意された複数の述部の各々についての意味属性からなる意味属性集合から得られる、前記述部ペアの述部各々の意味属性に基づいて抽出される前記述部ペアで共通する意味属性を第２の素性とし、前記述部ペアの一方の述部を表す文字列の内の部分文字列と他方の述部を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第３の素性とし、前記述部ペアの述部の各々を含んで生成される並列述語構文の尤度を第４の素性とし、同義、反義、及び無関係のうちの何れかが分類として各々予め付与された述部ペアの各々について、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性とを含む素性集合を抽出し、前記同反−無関係分類素性構築部は、同義又は反義が分類として付与された述部ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、無関係が分類として付与された述部ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合とを、前記述部ペアを同義又は反義である同反義と無関係とに分類するための同反−無関係分類素性として構築し、前記同義−反義分類素性構築部は、同義が分類として付与された述部ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、反義が分類として付与された述部ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合とを、前記述部ペアを同義と反義とに分類するための同義−反義分類素性として構築し、前記同反−無関係分類モデル学習部は、前記同反−無関係分類素性構築部により構築された前記同反−無関係分類素性に基づいて、述部ペアを同反義と無関係とに分類するためのモデルを学習し、前記同義−反義分類モデル学習部は、前記同義−反義分類素性構築部により構築された前記同義−反義分類素性に基づいて、述部ペアを同義と反義とに分類するためのモデルを学習する。
【００１５】
このように、第１及び第２の発明によれば、同義又は反義が分類として付与された述部ペアの各々について抽出された素性集合と、無関係が分類として付与された述部ペアの各々について抽出された素性集合とを、同反−無関係分類素性として構築して、同反義と無関係とに分類するモデルを学習し、同義が分類として付与された述部ペアの各々について抽出された素性集合と、反義が分類として付与された述部ペアの各々について抽出された素性集合とを、同義−反義分類素性として構築して、同義と反義とに分類するためのモデルを学習することにより、述部ペアが同義、反義、又は無関係であるか否かを高精度に判定することができる分類モデルを学習することができる。
【００１６】
また、第１の発明において、前記素性抽出部は、前記並列述語構文の尤度として、前記並列述語構文のn-gramスコアを抽出してもよい。
【００１７】
また、第１の発明において、前記素性抽出部は、前記述部ペアの述部の各々について、テキストコーパスにおいて前記述部の周辺に出現する単語の共起を計算し、前記述部ペアの周辺単語の類似度を計算した分布類似度を第５の素性とし、予め用意された複数の述部の各々の機能表現の意味ラベルからなる意味ラベル集合から得られる、前記述部ペアの述部の各々の機能表現の意味ラベルに基づいて抽出される前記述部ペアで共通する意味ラベルを第６の素性とし、前記述部ペアの前記共通する意味ラベルの重なり度合いを第７の素性とし、前記述部ペアの述部の各々を複合して生成される複合語の尤度を第８の素性とし、前記述部ペアの２つの述部が、事態間の関係を表す文において前記事態を表す２つの述部として共起する度合いを第９の素性とし、前記同義、反義、及び無関係のうちの何れかが分類として各々予め付与された述部ペアの各々について、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性と、前記第５の素性、前記第６の素性、前記第７の素性、第８の素性、及び前記第９の素性のうち少なくとも１つとを含む前記素性集合を抽出してもよい。
【００１８】
また、第１の発明において、前記素性抽出部は、前記複合語の尤度として、前記述部ペアについて生成される前記複合語のn-gramスコア、及びコーパスにおける前記複合語の出現頻度のうち少なくとも一方を抽出してもよい。
【００１９】
第３の発明の分類モデル学習装置は、予め用意された複数の述部の各々についての定義文からなる定義文集合から得られる、「項‐述部」ペアの述部各々の定義文に基づいて抽出される、前記「項‐述部」ペアの述部各々の前記定義文内にペアとなる述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性、及び前記「項‐述部」ペアの述部の各々の前記定義文内にペアとなる「項‐述部」の項が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性のうち少なくとも前記述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性を第１の素性とし、予め用意された複数の述部の各々についての意味属性からなる意味属性集合から得られる、前記「項‐述部」ペアの述部各々の意味属性に基づいて抽出される前記「項‐述部」ペアで共通する意味属性を第２の素性とし、前記「項‐述部」ペアの一方の述部を表す文字列の内の部分文字列と他方の述部を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第３の素性とし、前記「項‐述部」ペアの述部の各々を含んで生成される並列述語構文の尤度を第４の素性とし、同義、反義、及び無関係のうちの何れかが分類として各々予め付与された「項‐述部」ペアの各々について、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性とを含む素性集合を抽出する素性抽出部と、同義又は反義が分類として付与された「項‐述部」ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、無関係が分類として付与された「項‐述部」ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合とを、前記「項‐述部」ペアを同義又は反義である同反義と無関係とに分類するための同反−無関係分類素性として構築する同反−無関係分類素性構築部と、同義が分類として付与された「項‐述部ペア」の各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、反義が分類として付与された「項‐述部」ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合とを、前記「項‐述部」ペアを同義と反義とに分類するための同義−反義分類素性として構築する同義−反義分類素性構築部と、前記同反−無関係分類素性構築部により構築された前記同反−無関係分類素性に基づいて、「項‐述部」ペアを同反義と無関係とに分類するためのモデルを学習する同反−無関係分類モデル学習部と、前記同義−反義分類素性構築部により構築された前記同義−反義分類素性に基づいて、「項‐述部」ペアを同義と反義とに分類するためのモデルを学習する同義−反義分類モデル学習部と、を含んで構成されている。
【００２０】
第４の発明の分類モデル学習方法は、素性抽出部と、同反−無関係分類素性構築部と、同義−反義分類素性構築部と、同反−無関係分類モデル学習部と、同義−反義分類モデル学習部とを含む分類モデル学習装置における分類モデル学習方法であって、前記素性抽出部は、予め用意された複数の述部の各々についての定義文からなる定義文集合から得られる、「項‐述部」ペアの述部各々の定義文に基づいて抽出される、前記「項‐述部」ペアの述部各々の前記定義文内にペアとなる述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性、及び前記「項‐述部」ペアの述部の各々の前記定義文内にペアとなる「項‐述部」の項が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性のうち少なくとも前記述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性を第１の素性とし、予め用意された複数の述部の各々についての意味属性からなる意味属性集合から得られる、前記「項‐述部」ペアの述部各々の意味属性に基づいて抽出される前記「項‐述部」ペアで共通する意味属性を第２の素性とし、前記「項‐述部」ペアの一方の述部を表す文字列の内の部分文字列と他方の述部を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第３の素性とし、前記「項‐述部」ペアの述部の各々を含んで生成される並列述語構文の尤度を第４の素性とし、同義、反義、及び無関係のうちの何れかが分類として各々予め付与された「項‐述部」ペアの各々について、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性とを含む素性集合を抽出し、前記同反−無関係分類素性構築部は、同義又は反義が分類として付与された「項‐述部」ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、無関係が分類として付与された「項‐述部」ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合とを、前記「項‐述部」ペアを同義又は反義である同反義と無関係とに分類するための同反−無関係分類素性として構築し、前記同義−反義分類素性構築部は、同義が分類として付与された「項‐述部ペア」の各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、反義が分類として付与された「項‐述部」ペアの各々について前記素性抽出部により抽出された前記素性集合とを、前記「項‐述部」ペアを同義と反義とに分類するための同義−反義分類素性として構築し、前記同反−無関係分類モデル学習部は、前記同反−無関係分類素性構築部により構築された前記同反−無関係分類素性に基づいて、「項‐述部」ペアを同反義と無関係とに分類するためのモデルを学習し、前記同義−反義分類モデル学習部は、前記同義−反義分類素性構築部により構築された前記同義−反義分類素性に基づいて、「項‐述部」ペアを同義と反義とに分類するためのモデルを学習する。
【００２１】
このように、第３及び第４の発明によれば、同義又は反義が分類として付与された「項‐述部」ペアの各々について抽出された素性集合と、無関係が分類として付与された「項‐述部」ペアの各々について抽出された素性集合とを、同反−無関係分類素性として構築して、同反義と無関係とに分類するモデルを学習し、同義が分類として付与された「項‐述部」ペアの各々について抽出された素性集合と、反義が分類として付与された「項‐述部」ペアの各々について抽出された素性集合とを、同義−反義分類素性として構築して、同義と反義とに分類するためのモデルを学習することにより、「項‐述部」ペアが同義、反義、又は無関係であるか否かを高精度に判定することができる分類モデルを学習することができる。
【００２２】
また、第３の発明において、前記素性抽出部は、前記「項‐述部」ペアの「項‐述部」の各々について、テキストコーパスにおいて前記「項‐述部」の周辺に出現する単語の共起を計算し、前記「項‐述部」ペアの周辺単語の類似度を計算した分布類似度、及び前記「項‐述部」ペアの述部の各々について、テキストコーパスにおいて前記「項‐述部」の述部の周辺に出現する単語の共起を計算し、前記「項‐述部」ペアの述部の周辺単語の類似度を計算した分布類似度のうち少なくとも前記「項‐述部」ペアの周辺単語の類似度を計算した分布類似度を第５の素性とし、予め用意された複数の述部の各々の機能表現の意味ラベルからなる意味ラベル集合から得られる、前記「項‐述部」ペアの述部の各々の機能表現の意味ラベルに基づいて抽出される前記「項‐述部」ペアで共通する意味ラベルを第６の素性とし、前記「項‐述部」ペアの前記共通する意味ラベルの重なり度合いを第７の素性とし、前記「項‐述部」ペアの述部の各々を複合して生成される複合語の尤度を第８の素性とし、前記「項‐述部」ペアの２つの述部が、事態間の関係を表す文において前記事態を表す２つの述部として共起する度合いを第９の素性とし、前記同義、反義、及び無関係のうちの何れかが分類として各々予め付与された「項‐述部」ペアの各々について、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性と、前記第５の素性、前記第６の素性、前記第７の素性、前記第８の素性、及び前記第９の素性のうち少なくとも１つとを含む前記素性集合を抽出してもよい。
【００２３】
第５の発明の分類判定装置は、予め用意された複数の述部の各々についての定義文からなる定義文集合から得られる、述部ペアの述部各々の定義文に基づいて抽出される、前記述部ペアの述部各々の前記定義文内にペアとなる述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性を第１の素性とし、予め用意された複数の述部の各々についての意味属性からなる意味属性集合から得られる、前記述部ペアの述部各々の意味属性に基づいて抽出される前記述部ペアで共通する意味属性を第２の素性とし、前記述部ペアの一方の述部を表す文字列の内の部分文字列と他方の述部を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第３の素性とし、前記述部ペアの述部の各々を含んで生成される並列述語構文の尤度を第４の素性とし、入力された述部ペアについて、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性とを含む素性集合を抽出する素性抽出部と、前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、予め学習された、述部ペアを同義又は反義である同反義と無関係とに分類するためのモデルとに基づいて、前記述部ペアの分類が同反義か無関係かを判定する同反−無関係判定部と、前記同反−無関係判定部により前記述部ペアの分類が同反義であると判定された場合、前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、予め学習された、述部ペアを同義と反義とに分類するためのモデルとに基づいて、前記述部ペアの分類が同義か反義かを判定する同義−反義判定部と、を含んで構成されている。
【００２４】
第６の発明の分類判定方法は、素性抽出部と、同反−無関係判定部と、同義−反義判定部とを含む分類判定装置における分類判定方法であって、前記素性抽出部は、予め用意された複数の述部の各々についての定義文からなる定義文集合から得られる、述部ペアの述部各々の定義文に基づいて抽出される、前記述部ペアの述部各々の前記定義文内にペアとなる述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性を第１の素性とし、予め用意された複数の述部の各々についての意味属性からなる意味属性集合から得られる、前記述部ペアの述部各々の意味属性に基づいて抽出される前記述部ペアで共通する意味属性を第２の素性とし、前記述部ペアの一方の述部を表す文字列の内の部分文字列と他方の述部を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第３の素性とし、前記述部ペアの述部の各々を含んで生成される並列述語構文の尤度を第４の素性とし、入力された述部ペアについて、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性とを含む素性集合を抽出し、前記同反−無関係判定部は、前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、予め学習された、述部ペアを同義又は反義である同反義と無関係とに分類するためのモデルとに基づいて、前記述部ペアの分類が同反義か無関係かを判定し、前記同義−反義判定部は、前記同反−無関係判定部により前記述部ペアの分類が同反義であると判定された場合、前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、予め学習された、述部ペアを同義と反義とに分類するためのモデルとに基づいて、前記述部ペアの分類が同義か反義かを判定する。
【００２５】
このように、第５及び第６の発明によれば、入力された述部ペアについて抽出された素性集合と、予め学習された同反義と無関係とに分類するモデルとに基づいて、述部ペアの分類が同反義か無関係かを判定し、同反義と判定された場合、抽出された素性集合と、予め学習された同義と反義とに分類するためのモデルとに基づいて、述部ペアの分類が同義か反義かを判定することにより、述部ペアが同義、反義、又は無関係であるか否かを高精度に判定することができる。
【００２６】
第５の発明によれば、前記素性抽出部は、前記述部ペアの述部の各々について、テキストコーパスにおいて前記述部の周辺に出現する単語の共起を計算し、前記述部ペアの周辺単語の類似度を計算した分布類似度を第５の素性とし、予め用意された複数の述部の各々の機能表現の意味ラベルからなる意味ラベル集合から得られる、前記述部ペアの述部の各々の機能表現の意味ラベルに基づいて抽出される前記述部ペアで共通する意味ラベルを第６の素性とし、前記述部ペアの前記共通する意味ラベルの重なり度合いを第７の素性とし、前記述部ペアの述部の各々を複合して生成される複合語の尤度を第８の素性とし、前記述部ペアの２つの述部が、事態間の関係を表す文において前記事態を表す２つの述部として共起する度合いを第９の素性とし、前記入力された述部ペアについて、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性と、前記第５の素性、前記第６の素性、前記第７の素性、第８の素性、及び前記第９の素性のうち少なくとも１つとを含む前記素性集合を抽出するようにしてもよい。
【００２７】
第７の発明の分類判定装置は、予め用意された複数の述部の各々についての定義文からなる定義文集合から得られる、「項‐述部」ペアの述部各々の定義文に基づいて抽出される、前記「項‐述部」ペアの述部各々の前記定義文内にペアとなる述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性、及び前記「項‐述部」ペアの述部の各々の前記定義文内にペアとなる「項‐述部」の項が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性のうち少なくとも前記述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性を第１の素性とし、予め用意された複数の述部の各々についての意味属性からなる意味属性集合から得られる、前記「項‐述部」ペアの述部各々の意味属性に基づいて抽出される前記「項‐述部」ペアで共通する意味属性を第２の素性とし、前記「項‐述部」ペアの一方の述部を表す文字列の内の部分文字列と他方の述部を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第３の素性とし、前記「項‐述部」ペアの述部の各々を含んで生成される並列述語構文の尤度を第４の素性とし、入力された「項‐述部」ペアについて、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性とを含む素性集合を抽出する素性抽出部と、前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、予め学習された、「項‐述部」ペアを同義又は反義である同反義と無関係とに分類するためのモデルとに基づいて、前記「項‐述部」ペアの分類が同反義か無関係かを判定する同反−無関係判定部と、前記同反−無関係判定部により前記「項‐述部」ペアの分類が同反義であると判定された場合、前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、予め学習された、「項−述部」ペアを同義と反義とに分類するためのモデルとに基づいて、前記「項‐述部」ペアの分類が同義か反義かを判定する同義−反義判定部と、を含んで構成されている。
【００２８】
第８の発明の分類判定方法は、素性抽出部と、同反−無関係判定部と、同義−反義判定部とを含む分類判定装置における分類判定方法であって、前記素性抽出部は、予め用意された複数の述部の各々についての定義文からなる定義文集合から得られる、「項‐述部」ペアの述部各々の定義文に基づいて抽出される、前記「項‐述部」ペアの述部各々の前記定義文内にペアとなる述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性、及び前記「項‐述部」ペアの述部の各々の前記定義文内にペアとなる「項‐述部」の項が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性のうち少なくとも前記述部が存在するか否かを表す定義文相互補完性を示す素性を第１の素性とし、予め用意された複数の述部の各々についての意味属性からなる意味属性集合から得られる、前記「項‐述部」ペアの述部各々の意味属性に基づいて抽出される前記「項‐述部」ペアで共通する意味属性を第２の素性とし、前記「項‐述部」ペアの一方の述部を表す文字列の内の部分文字列と他方の述部を表す文字列のうちの部分文字列との組み合わせを第３の素性とし、前記「項‐述部」ペアの述部の各々を含んで生成される並列述語構文の尤度を第４の素性とし、入力された「項‐述部」ペアについて、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性とを含む素性集合を抽出し、前記同反−無関係判定部は、前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、予め学習された、「項‐述部」ペアを同義又は反義である同反義と無関係とに分類するためのモデルとに基づいて、前記「項‐述部」ペアの分類が同反義か無関係かを判定し、前記同義−反義判定部は、前記同反−無関係判定部により前記「項‐述部」ペアの分類が同反義であると判定された場合、前記素性抽出部により抽出された前記素性集合と、予め学習された、「項−述部」ペアを同義と反義とに分類するためのモデルとに基づいて、前記「項‐述部」ペアの分類が同義か反義かを判定する。
【００２９】
このように、第７及び第８の発明によれば、入力された「項‐述部」ペアについて抽出された素性集合と、予め学習された同反義と無関係とに分類するモデルとに基づいて、「項‐述部」ペアの分類が同反義か無関係かを判定し、同反義と判定された場合、抽出された素性集合と、予め学習された同義と反義とに分類するためのモデルとに基づいて、「項‐述部」ペアの分類が同義か反義かを判定することにより、「項‐述部」ペアが同義、反義、又は無関係であるか否かを高精度に判定することができる。
【００３０】
第７の発明の分類判定装置は、前記素性抽出部は、前記「項‐述部」ペアの「項‐述部」の各々について、テキストコーパスにおいて前記「項‐述部」の周辺に出現する単語の共起を計算し、前記「項‐述部」ペアの周辺単語の類似度を計算した分布類似度、及び前記「項‐述部」ペアの述部の各々について、テキストコーパスにおいて前記「項‐述部」の述部の周辺に出現する単語の共起を計算し、前記「項‐述部」ペアの述部の周辺単語の類似度を計算した分布類似度のうち少なくとも前記「項‐述部」ペアの周辺単語の類似度を計算した分布類似度を第５の素性とし、予め用意された複数の述部の各々の機能表現の意味ラベルからなる意味ラベル集合から得られる、前記「項‐述部」ペアの述部の各々の機能表現の意味ラベルに基づいて抽出される前記「項‐述部」ペアで共通する意味ラベルを第６の素性とし、前記「項‐述部」ペアの前記共通する意味ラベルの重なり度合いを第７の素性とし、前記「項‐述部」ペアの述部の各々を複合して生成される複合語の尤度を第８の素性とし、前記「項‐述部」ペアの２つの述部が、事態間の関係を表す文において前記事態を表す２つの述部として共起する度合いを第９の素性とし、前記入力された「項‐述部」ペアについて、前記第１の素性及び前記第２の素性のうち少なくとも一方と、前記第３の素性と、前記第４の素性と、前記第５の素性、前記第６の素性、前記第７の素性、前記第８の素性、及び前記第９の素性のうち少なくとも１つとを含む前記素性集合を抽出することもできる。
【００３１】
なお、第１の素性、第２の素性、第５の素性、第６の素性及び第７の素性は、同義素性である。また、第３の素性、第４の素性、第８の素性、及び第９の素性は、反義素性である。
【００３２】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記の分類モデル学習装置又は分類判定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】
【００３３】
以上説明したように、本発明の分類モデル学習装置、方法、及びプログラムによれば、述部ペア又は「項‐述部」ペアが同義、反義、又は無関係であるか否かを高精度に判定することができる分類モデルを学習することができる。
【００３４】
また、本発明の分類判定装置、方法、及びプログラムによれば、述部ペア又は「項‐述部」ペアが同義、反義、又は無関係であるか否かを高精度に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の実施の形態に係る素性ベクトル構築装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】基本解析部における解析結果の例を示す図である。
【図３】素性抽出部において抽出される素性の例を示す図である。
【図４】素性ベクトル構築部において構築される素性ベクトルの例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る分類モデル学習装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図６】学習コーパスの例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る同義素性抽出部の機能的構成を示すブロック図である。
【図８】分布類似度算出部において算出される分布類似度の例を示す図である。
【図９】定義文抽出部において抽出される定義文の例を示す図である（定義文相互補完性）。
【図１０】定義文抽出部において抽出される定義文の例を示す図である（語彙の重なり）。
【図１１】本発明の実施の形態に係る辞書定義文素性抽出部の機能的構成を示すブロック図である。
【図１２】辞書定義文素性抽出部で抽出する素性の一覧を示す図である。
【図１３】辞書定義文素性抽出部で抽出する素性の例を示す図である。
【図１４】意味属性の例を示す図である。
【図１５】意味属性の階層の例を示す図である。
【図１６】本発明の実施の形態に係る意味属性素性抽出部の機能的構成を示すブロック図である。
【図１７】意味属性素性抽出部において付与される意味属性の例を示す図である。
【図１８】本発明の実施の形態に係る機能表現素性抽出部の機能的構成を示すブロック図である。
【図１９】意味ラベルの例を示す図である。
【図２０】意味ラベル付与部において付与される意味ラベルの例を示す図である。
【図２１】本発明の実施の形態に係る反義素性抽出部の機能的構成を示すブロック図である。
【図２２】複合語のn-gramスコアの例を示す図である。
【図２３】部分文字列特徴抽出部において抽出された部分文字列の例を示す図である。
【図２４】事態間スコア計算部において抽出される事態間スコアの例を示す図である。
【図２５】事態間データベースの例を示す図である。
【図２６】素性集合記憶部に記憶された素性の例を示す図である。
【図２７】同反−無関係分類素性構築部において構築された素性の例を示す図である。
【図２８】同義−反義分類素性構築部において構築された素性の例を示す図である。
【図２９】本発明の実施の形態に係る分類判定装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３０】同反−無関係判定部の結果の例を示す図である。
【図３１】同義−反義判定部の結果の例を示す図である。
【図３２】本発明の実施の形態に係る素性ベクトル構築装置における素性ベクトル構築処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図３３】本発明の実施の形態に係る分類モデル学習装置における分類モデル学習処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図３４】本発明の実施の形態に係る分類モデル学習装置における同義素性の抽出処理ルーチンを示す図である。
【図３５】本発明の実施の形態に係る分類モデル学習装置における分布類似度算出処理ルーチンを示す図である。
【図３６】本発明の実施の形態に係る分類モデル学習装置における辞書定義文素性抽出処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図３７】本発明の実施の形態に係る分類モデル学習装置における意味属性素性抽出処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図３８】本発明の実施の形態に係る分類モデル学習装置における機能表現素性の抽出処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図３９】本発明の実施の形態に係る分類モデル学習装置における反義素性抽出処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図４０】本発明の実施の形態に係る分類モデル学習装置における複合語の生成処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図４１】本発明の実施の形態に係る分類判定装置における分類判定処理ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
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。
【００３７】
＜発明の原理＞
本発明の実施の形態は、２つの異なる「項‐述部」又は述部が与えられた際に、それらが「ランチを−満喫」と「ランチを−堪能」のように「同義」の関係にあるのか、「ランチが−美味しい」と「ランチが−不味い」のような「反義」の関係にあるのか、もしくは「ランチが−高い」と「ランチに−遅れる」のように「無関係」であるのかを計算機で分類する手法に関するものである。
【００３８】
述部ペアの意味関係を、「同義」、「反義」、及び「無関係」と３つのクラスに自動で分類するために、本実施の形態においては、（ａ）同義関係にある述部ペアを識別するために、「辞書定義文素性」、「意味属性素性」、「分布類似度」、及び「機能表現素性」という４つの素性を同義素性として用い、（ｂ）反義関係にある述部ペアを識別するために「部分文字列特徴」、「複合語スコア」、「事態間スコア」、及び「文内共起尤度」という４つの素性を反義素性として用い、（ｃ）同義、反義、及び無関係の分類を２段階方式で行う。第一段階として、「同義 or 反義 vs. 無関係」という「同反−無関係」の２値分類を行い、次に「同義」と「反義」とを識別する「同義−反義」の２値分類を行う。このように、２段階に分けて分類を行うことで、意味的に類似している「同義」と「反義」の識別の精度をあげる。
【００３９】
＜素性ベクトル構築装置の構成＞
本発明の実施の形態に係る素性ベクトル構築装置について説明する。図１に示すように、本発明の実施の形態に係る素性ベクトル構築装置１００は、ＣＰＵとＲＡＭと後述する素性ベクトル構築処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この素性ベクトル構築装置１００は、機能的には図１に示すように入力部１０と、演算部２０と、出力部３０とを備えている。
【００４０】
入力部１０は、キーボードなどの入力装置から自然言語で記載され且つ電子化された複数の文を受け付ける。この複数の文による集合をテキストコーパスと呼ぶ。なお、入力部１０は、ネットワーク等を介して外部から入力されたものを受け付けるようにしてもよい。
【００４１】
演算部２０は、基本解析部２４と、素性抽出部２６と、素性ベクトル構築部２８とを備えている。
【００４２】
基本解析部２４には、入力部１０が受け付けたテキストコーパスが入力される。基本解析部２４は、入力されたテキストコーパスの各文について、形態素解析及び係り受け解析を行い、形態素毎の表記と標準形と品詞、および文節ごとの係り受け情報が少なくとも含まれる解析結果を素性抽出部２６に出力する。図２に「花を植えて、花壇が完成した。」という文に対する基本解析部２４の出力の一例を示す。なお、形態素解析、係り受け解析は既存のものを用いて良い。
【００４３】
素性抽出部２６は、基本解析部２４から入力される各文の解析結果を用い、各文に含まれる「項-述部」に対して、その「項−述部」の周辺に現れる単語の情報（文脈情報）を項−述部素性として抽出して出力する。また、素性抽出部２６は、基本解析部２４から入力される各文の解析結果を用い、各文に含まれる述部に対して、その述部の周辺に現れる単語の情報（文脈情報）を述部素性として抽出して出力する。本実施の形態では、例えば非特許文献２（柴田知秀・黒橋禎夫(2010). 文脈に依存した述語の同義関係獲得. IPSJ SIG Notes 2010-NL-199(13), 1-6.）と同じ方法で項−述部素性や述部素性を抽出する。具体的には、対象の「項−述部」に係っている別の「項−述部」、「述部」を項−述部素性として抽出する。さらに、「述部」単体に係っている項（格助詞をもつ名詞句）、及び別の「述部」を述部素性として抽出する。本実施の形態での素性抽出部２６の出力の一例を図３に示す。図３に示す通り、「花壇-ガ-完成する」という「項-述部」に対して、「植える」という「述部」および、「花-ヲ-植える」という別の「項-述部」を項−述部素性として抽出する。また、「完成する」という述部に対しては、「花壇-ガ」という項と「植える」という述部を述部素性として抽出する。
【００４４】
素性ベクトル構築部２８は、基本解析部２４から入力される各文の解析結果を用いて、各文に含まれる「項−述部」を素性ベクトル構築対象の「項−述部」として抽出する。そして、素性ベクトル構築部２８は、抽出された素性ベクトル構築対象の「項-述部」ごとに、素性抽出部２６から入力される項−述部素性を用いて算出される値を要素とする素性ベクトルを構築し、出力部３０に出力する。また、素性ベクトル構築部２８は、基本解析部２４から入力される各文の解析結果を用いて、各文に含まれる述部を素性ベクトル構築対象の述部として抽出する。そして、素性ベクトル構築部２８は、抽出された素性ベクトル構築対象の述部ごとに、素性抽出部２６から入力される述部素性を用いて算出される値を要素とする素性ベクトルを構築し、出力部３０に出力する。本実施の形態では、例えば、上記の非特許文献２と同じ方法で素性ベクトルを構築する。具体的には、素性ベクトル構築対象の「項−述部」と各項−述部素性の相互情報量（ＭＩ）をもとに算出されるweightの値を要素の値とする素性ベクトルを構築する。また、素性ベクトル構築対象の述部と各述部素性の相互情報量（ＭＩ）をもとに算出されるweightの値を要素の値とする素性ベクトルを構築する。weightは、下記（１）式を用いて算出される。また、相互情報量（ＭＩ）は、下記（２）式を用いて算出される。
【００４５】
【数１】
2015028697.tif 000003
【００４６】
素性ベクトル構築対象が「項-述部」の場合の素性ベクトルを項−述部素性ベクトルと呼ぶ。素性ベクトル構築対象が「項-述部」の場合、ｕは「項-述部」を表し、ｆは項−述部素性を表す。Ｐ（ｕ）は素性ベクトル構築対象の「項−述部」がテキストコーパスに出現する確率を、Ｐ（ｆ）は項−述部素性がテキストコーパスに出現する確率、Ｐ（ｕ，ｆ）は素性ベクトル構築対象の「項-述部」と項−述部素性が同時に現れる確率を表す。ＭＩが０より大きい場合、weightの値は１となる。ＭＩが０以下の場合、weightの値は０となる。図４上の表に構築された項−述部素性ベクトルの例を示す。例では、uが「花壇-ガ-完成」、fが「花-ヲ-植える」の場合、ＭＩが０より大きくweightの値が１であることを示している。また、uが「花壇-ガ-出来上がる」、fが「時間-ヲ-かける」の場合、ＭＩが０以下でweightの値が０であることを示している。
【００４７】
素性ベクトル構築対象が述部の場合の素性ベクトルを述部素性ベクトルと呼ぶ。素性ベクトル構築対象が述部の場合、ｕは述部を表し、ｆは述部素性を表す。Ｐ（ｕ）は素性ベクトル構築対象の述部がテキストコーパスに出現する確率を、Ｐ（ｆ）は述部素性がテキストコーパスに出現する確率、Ｐ（ｕ，ｆ）は素性ベクトル構築対象の述部と述部素性が同時に現れる確率を表す。ＭＩが０より大きい場合、weightの値は１となる。ＭＩが０以下の場合、weightの値は０となる。図５下の表に構築された述部素性ベクトルの例を示す。例では、uが「完成」、fが「花壇-ガ」の場合、ＭＩが０より大きくweightの値が１であることを示している。また、uが「出来上がる」、fが「家-ガ」の場合、ＭＩが０以下でweightの値が０であることを示している。
【００４８】
このように、本実施の形態では、入力されたテキストコーパスに含まれる各述部を素性ベクトルの構築対象とした述部素性ベクトルと、入力されたテキストコーパスに含まれる各「項-述部」を素性ベクトルの構築対象とした項−述部素性ベクトルの２種類（以下、両者を合わせて「素性ベクトル」とする。）を作成する。なお、本実施の形態では、述部素性ベクトルと項−述部素性ベクトルの両方を作成したが、後述する分類モデル学習装置及び分類判定装置で使用される素性ベクトルのみを作成すれば良い。
【００４９】
＜分類モデル学習装置の構成＞
次に、本発明の実施の形態に係る分類モデル学習装置の構成について説明する。図５に示すように、本発明の実施の形態に係る分類モデル学習装置２００は、ＣＰＵとＲＡＭと後述する分類モデル学習処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することができる。この分類モデル学習装置２００は、機能的には図５に示すように入力部２１０と、演算部２２０と、出力部２５０とを備えている。
【００５０】
入力部２１０は、キーボードなどの入力装置から同義、反義、及び無関係の何れかの分類の情報が各々付与された複数の述部ペア及び複数の「項−述部」ペアを受け付ける。この、同義、反義、又は無関係のような述部ペアの分類を「述部クラス」とする。また、述部クラスの情報が付与された複数の述部ペア及び複数の「項−述部」ペアを学習コーパスと呼ぶ。図６に学習コーパスの一例を示す。なお、入力部２１０は、ネットワーク等を介して外部から入力されたものを受け付けるようにしてもよい。
【００５１】
演算部２２０は、学習コーパス記憶部２２２と、同義素性抽出部２２４と、反義素性抽出部２２６と、素性集合記憶部２２８と、同反−無関係分類素性構築部２３０と、同反−無関係分類素性記憶部２３２と、同反−無関係分類モデル学習部２３４と、同反−無関係分類モデル記憶部２３６と、同義−反義分類素性構築部２４０と、同義−反義分類素性記憶部２４２と、同義−反義分類モデル学習部２４４と、同義−反義分類モデル記憶部２４６と、を含んだ構成で表すことができる。
【００５２】
学習コーパス記憶部２２２は、入力部２１０において受け付けた学習コーパスを記憶している。
【００５３】
同義素性抽出部２２４の詳細構成を図７に示す。同義素性抽出部２２４は、素性ベクトル記憶部３００と、分布類似度計算部３０２と、定義文辞書記憶部３０４と、辞書定義文素性抽出部３０６と、意味属性辞書記憶部３０８と、意味属性素性抽出部３１０と、機能表現辞書記憶部３１２と、機能表現素性抽出部３１４とを含んだ構成で表すことができる。
【００５４】
同義素性抽出部２２４は、学習コーパス記憶部２２２に記憶されている学習コーパスのすべてのペア（述部ペア及び「項‐述部」ペア）の各々について、分布類似度、辞書定義文素性、意味属性素性、及び機能表現素性を抽出する。なお、分布類似度、辞書定義文素性、意味属性素性、及び機能表現素性を併せて同義素性とする。
【００５５】
素性ベクトル記憶部３００は、素性ベクトル構築装置１００により出力された素性ベクトルを記憶している。
【００５６】
分布類似度計算部３０２は、学習コーパス記憶部２２２に記憶されている学習コーパスのすべてのペア（述部ペア及び「項‐述部」ペア）の各々に対して、素性ベクトル記憶部３００から得られる、対応する素性ベクトルを用いて、分布類似度を計算し、計算結果をその計算対象のペア（述部ペア及び「項‐述部」ペア）とともに素性集合記憶部２２８に出力する。述部素性ベクトルを用いて計算される分布類似度を述部分布類似度と呼び、項−述部素性ベクトルを用いて計算される分布類似度を項−述部分布類似度と呼ぶ。述部ペアに対して分布類似度を計算する場合は、述部に関しての情報のみを使うため、述部分布類似度のみが算出されるが、「項-述部」ペアに対して分布類似度を計算する場合は、「項-述部」に関しての情報のみならず、述部に関する情報も使うことができるため、項−述部分布類似度と述部分布類似度の両方を算出することができる。分布類似度の計算は、素性ベクトル構築装置１００によってテキストコーパスから得られた述部素性ベクトル及び項−述部素性ベクトルの少なくとも一方を用いて分布類似度を計算する処理である。また、本実施の形態では、上記の非特許文献２と同じ方法で分布類似度を計算する。具体的には、下記（３）〜（５）式を用いて分布類似度ｍｅａｓｕｒｅを計算する。
【００５７】
【数２】
2015028697.tif 000004
【００５８】
ただし、上記（４）式の、ＪＡＣＣＡＲＤ係数の分子は、項−述部素性ベクトルを用いて分布類似度の算出を行う場合、２つの項−述部素性ベクトルを要素毎に比較したときに、一方の項−述部素性ベクトルの要素の値が１であり、且つ他方の項−述部素性ベクトルの要素の値も１である要素の個数である。また、ＪＡＣＣＡＲＤ係数の分母は、分布類似度の算出に用いるペアの２つの項−述部素性ベクトルを要素毎に比較したときに、一方の項−述部素性ベクトルの要素および他方の項−述部素性ベクトルの要素の少なくとも一方の要素の値が１である要素の個数である。
【００５９】
また、上記（５）式の、ＳＩＭＰＳＯＮ係数の分子は、ＪＡＣＣＡＲＤ係数の分子と同様であり、ＳＩＭＰＳＯＮ係数の分母は、算出に用いるペアの項−述部素性ベクトルにおいて要素の値が１である要素の個数と、他方の項−述部素性ベクトルにおいて要素の値が１である要素の個数のうち、少ないほうの個数である。
【００６０】
また、述部素性ベクトルを用いて分布類似度の算出を行う場合、上記（４）式の、ＪＡＣＣＡＲＤ係数の分子は、２つの述部素性ベクトルを要素毎に比較したときに、一方の述部素性ベクトルの要素の値が１であり、且つ他方の述部素性ベクトルの要素の値も１である要素の個数である。また、ＪＡＣＣＡＲＤ係数の分母は、分布類似度の算出に用いるペアの２つの述部素性ベクトルを要素毎に比較したときに、一方の述部素性ベクトルの要素および他方の述部素性ベクトルの要素の少なくとも一方の要素の値が１である要素の個数である。
【００６１】
また、上記（５）式の、ＳＩＭＰＳＯＮ係数の分子は、ＪＡＣＣＡＲＤ係数の分子と同様であり、ＳＩＭＰＳＯＮ係数の分母は、算出に用いるペアの述部素性ベクトルにおいて要素の値が１である要素の個数と、他方の述部素性ベクトルにおいて要素の値が１である要素の個数のうち、少ないほうの個数である。
【００６２】
なお、本実施の形態では述部分布類似度と項−述部分布類似度の両方を用いる。図８に「花壇-ガ-完成する」と「花壇-ガ-出来上がる」の分布類似度の例を示す。図８の表の上段が項−述部分布類似度の例であり、下段が述部分布類似度の例である。述部分布類似度と項−述部分布類似度あわせて分布類似度と呼ぶ。また、分布類似度が第５の素性の一例である。
【００６３】
定義文辞書記憶部３０４は、複数の述部の各々に対応する定義文セットを格納した定義文辞書を記憶している。定義文辞書は、既存の国語辞書や、複数のユーザによって加筆・編集されたＷｅｂ上のフリー辞書を用いても良い。なお、定義文辞書が定義文集合の一例である。
【００６４】
＜辞書定義文素性抽出部の構成＞
辞書定義文素性抽出部３０６は、学習コーパス記憶部２２２に記憶されている学習コーパスのすべての述部ペアの内容語又はすべての「項−述部」ペアの述部の内容語の各々に関して、定義文辞書記憶部３０４に記憶されている定義文辞書に基づいて「定義文相互補完性」を示す素性と「語彙の重なり」を示す素性を抽出し、抽出対象のペアとともに素性集合記憶部２２８に出力する。定義文辞書は、複数の述部の内容語の各々に対応する１つ以上の定義文からなり、定義文辞書から抽出される各々の１つ以上の定義文のセットを定義文セットと呼ぶ。なお、定義文相互補完性を示す素性と語彙の重なりを示す素性とをあわせて辞書定義文素性と呼ぶ。なお、定義文相互補完性を示す素性が第１の素性の一例である。
【００６５】
「同義の述部はその語義を説明する相互の定義文セットに類似性がある」という特徴から、辞書定義文素性抽出部３０６により、「定義文相互補完性」と「語彙の重なり」を示す素性を抽出する。
【００６６】
ここで、「定義文相互補完性」とは、相手の述部の定義文セット内に自分の述部が出現することをいい、図９に示す「完成する」と「出来上がる」の２つの同義である述部を例にとると、「完成」という述部が、同義である「出来上がる」の辞書定義文セット内に現れており、また「出来上がる」という述部が、同義である「完成」の辞書定義文セット内に出現していることをいう。
【００６７】
また、「語彙の重なり」とは、定義文セット同士で語彙が重なっていることをいい、図１０に示す「値段−ガ−高値」と「値段−ガ−高い」の２つの同義である述部を例にとると、双方の定義文セットに「値段」という語彙が共通に出現していることをいう。
【００６８】
このように、「同義の述部はその語義を説明する相互の定義文セットに類似性がある」という特徴があり、この特徴を「定義文相互補完性」もしくは「語彙の重なり」という形で表現することができる。なお、以後は説明のため、「花壇−ガ−出来上がる」と「花壇−ガ−完成する」のような「項−述部」ペアに対して、最初の「項−述部」の述部（すなわち、「出来上がる」）をＰｒｅｄ１、「項」（すなわち、「花壇」）をＡｒｇ１、２つ目の「項−述部」の述部（すなわち、「完成する」）をＰｒｅｄ２、項（すなわち、「花壇」）をＡｒｇ２とする。同様に、「出来上がる」と「完成する」のような述部ペアに対しても、最初の述部をＰｒｅｄ１、２つ目の述部をＰｒｅｄ２とする。
【００６９】
辞書定義文素性抽出部３０６の詳細構成を図１１に示す。辞書定義文素性抽出部３０６は、定義文抽出部４００と、定義文相互補完性抽出部４０２と、語彙の重なり抽出部４０４とを含んだ構成で表すことができる。
【００７０】
定義文抽出部４００は、学習コーパス記憶部２２２に記憶されている学習コーパスのすべてのペア（述部ペア及び「項‐述部」ペア）の各々の述部の内容語に対して、定義文辞書記憶部３０４に記憶されている定義文辞書の辞書引きを行い、述部ペア又は「項−述部」ペアごとにそれぞれの述部の定義文セットを抽出する。そして、抽出した定義文セットの形態素解析を行い、形態素毎の表記と標準形と品詞、および読みが少なくとも含まれる解析結果を定義文相互補完性抽出部４０２及び語彙の重なり抽出部４０４に出力する。
【００７１】
定義文相互補完性抽出部４０２は、抽出対象のペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）ごとに、定義文抽出部４００から入力された定義文セットの形態素解析の結果から、定義文相互補完性を示す素性を抽出し、抽出対象のペアとともに素性集合記憶部２２８に出力する。具体的には、Ｐｒｅｄ１の定義文セット内にＰｒｅｄ２が出現したか、また、Ｐｒｅｄ２の定義文セット内にＰｒｅｄ１が出現したかを文字列マッチで抽出する。Ｐｒｅｄ２の定義文セット内にＰｒｅｄ１が出現したかどうかをPred1Match、また、Ｐｒｅｄ１の定義文セット内にＰｒｅｄ２が出現したかどうかをPred2Matchとする。本実施の形態では、出現した場合には、素性の値を１とする。同様に、Ｐｒｅｄ１の定義文セット内に、Ａｒｇ２が出現したか、またＰｒｅｄ２の定義文セット内にＡｒｇ１が出現したかを抽出し、出現した場合には、素性の値を１とする。Ｐｒｅｄ２の定義文セット内に、Ａｒｇ１が出現したかどうかをArg1Match、また、Ｐｒｅｄ１の定義文セット内にＡｒｇ２が出現したかどうかをArg2Matchとする。なお、これらの値は、重なり回数や重なり回数を定義文セットの総単語数で正規化した値など実数値を入れてもよい。
【００７２】
本実施の形態では、定義文相互補完性を示す素性として、Pred1Match、Pred2Match、Arg1Match、Arg2Matchの全てを使っているが、定義文相互補完性を示す素性を使う場合において、Arg1MatchとArg2Matchは使わなくてもよい。また、述部ペアを対象とする場合はPred1MatchとPred2Matchのみを使う。
【００７３】
語彙の重なり抽出部４０４は、抽出対象のペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）ごとに、定義文抽出部４００から入力した定義文セットの形態素解析の結果から、抽出対象のペアの述部の定義文セット同士に語彙の重なりがあるかを示す素性を抽出し、抽出対象のペアとともに素性集合記憶部２２８に出力する。本実施の形態では、両方の定義文セットに共通して出現する語彙の個数を素性とし、語彙の品詞（非自立性を除く名詞、動詞、形容詞、形容動詞と４種類の品詞）毎に集計する。ここで、両方の定義文セットに共通して出現する名詞の品詞をもつ語彙の個数をNounMatch、動詞の品詞をもつ語彙の個数をVerbMatch、形容詞の品詞をもつ語彙の個数をAdjMatch、及び形容動詞の品詞をもつ語彙の個数をAdjNMatchと呼ぶ（図１２）。本実施の形態では、語彙の重なりを示す素性として、NounMatch、VerbMatch、AdjMatch、AdjNMatchの全てを使っているが、少なくとも１つの素性があれば良い。なお、両方の定義文セットに共通して出現する語彙の個数ではなく、両方の定義文セットに共通して出現する語彙の有無を素性とし、語彙の品詞毎に集計してもよく、有りの場合に値を１にして無の場合に値を０にしてもよい。さらに、両方の定義文セットに共通して出現する語彙の個数を定義文セットの総単語数で正規化した値など用いてもよい。図１３に作成された素性の一覧の例を示す。
【００７４】
意味属性辞書記憶部３０８は、複数の述部の内容語の各々に対応する意味属性を格納した意味属性辞書を記憶している。本実施の形態においては、意味属性辞書として用言属性辞書が記憶されている。なお、意味属性辞書が意味属性集合の一例である。
【００７５】
＜意味属性素性抽出部の構成＞
意味属性素性抽出部３１０は、学習コーパス記憶部２２２に記憶されている学習コーパスのすべてのペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）の各々に関して、当該ペアの述部の内容語の各々の抽象的な意味属性の重なりを示す素性を抽出し、抽出対象のペアとともに素性集合記憶部２２８に出力する。本実施の形態では、抽象的な意味属性の重なりを示す素性として、後述する「重なり意味属性」と「意味属性重み付き重なり率」の二つを抽出する。意味属性辞書は、複数の述部の各々に対応する１つ以上の意味属性からなり、意味属性辞書から抽出される各々の１つ以上の意味属性のセットを意味属性集合と呼ぶ。両方の述語の意味属性集合に共通して出現する意味属性を「重なり意味属性」の素性として抽出する。また、その両方に共通して出現する意味属性が属する階層に重みを付与して算出する「意味属性重み付き重なり率」も素性として抽出することができる。意味属性素性抽出部３１０は、これらの二つ素性を抽出対象のペアとともに素性集合記憶部２２８に出力する。
【００７６】
「同義の述部同士は、その述部の抽象的な意味属性も似ている」という特徴から、意味属性素性抽出部３１０で、述部そのものの抽象的な意味属性の重なりと階層的重なりの「深さ」を考慮し素性として抽出することによって、「時間経過を表す述部を誤って同義と判定する」という問題が起きるのを回避することができる。
【００７７】
本実施の形態において、抽象的な意味属性として、「用言属性」（非特許文献３：池原 悟, 宮崎 正弘, 白井 諭, 横尾 昭男, 中岩 浩巳, 小倉 健太郎, 大山 芳史, 林 良彦 (1999) 日本語語彙大系 CD-ROM版. 岩波書店.）を用いる。用言属性集合の一例を、述部が「完成する」の場合と「出来上がる」の場合を例に図１４に示す。図１５が示すように、これらの属性はしばし、階層的な構造をもち、階層が下位に進むにつれ、より属性が詳細化される。たとえば、「行動」という上位属性に対して、さらに「物理的行動」という中間属性を経て、「所有的移動」というようなより詳細な属性が明記されている。
【００７８】
意味属性素性抽出部３１０の詳細構成を図１６に示す。意味属性素性抽出部３１０は、意味属性重なり抽出部５００と、意味属性重み付き重なり率計算部５０２とから構成される。
【００７９】
意味属性重なり抽出部５００は、学習コーパス記憶部２２２に記憶されているすべてのペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）の各々に関して、当該ペアの各述部の内容語の意味属性である意味属性集合を意味属性辞書から抽出し、ペア同士の意味属性集合の両方に出現する意味属性を素性として抽出し、抽出対象のペアとともに意味属性重み付き重なり率計算部５０２へ出力する。図１７に「花壇−ガ−完成する」の「完成する」に対する意味属性集合（属性変化、生成）と、「花壇−ガ−出来上がる」の「出来上がる」に対する意味属性集合（生成）から重なり意味属性として「生成」が抽出された例を示す。
【００８０】
意味属性重み付き重なり率計算部５０２は、ペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）毎に意味属性重なり抽出部５００から入力された全ての意味属性と意味属性辞書から抽出した意味属性の階層情報に基づいて、意味属性の重なり度合いを示す素性としての「意味属性重み付き重なり率」を下記（６）式及び（７）式に従って計算し、意味属性重なり抽出部５００から入力された素性及び抽出対象のペアとともに、素性集合記憶部２２８に出力する。重なり意味属性と意味属性重み付き重なり率の二つの素性は、それぞれ「よりたくさんの属性を共有するほど、述部同士が類似している」という特徴と、「より詳細な属性を共有するほど、述部同士は類似している」という特徴を表わしている。なお、重なり意味属性と意味属性重み付き重なり率とをあわせて意味属性素性と呼ぶ。なお、重なり意味属性が第２の素性の一例である。
【００８１】
【数３】
2015028697.tif 000005
【００８２】
例えば、「花壇−ガ−完成する」と「花壇−ガ−出来上がる」の意味属性重み付き重なり率を計算する場合、「完成する」の意味属性集合と「出来上がる」の意味属性集合の両方に出現する意味属性は「生成」という意味属性である。さらに、「生成」は図１５に示すとおり一番詳細な階層４の属性であるため、下記の（８）式のように重み付き重なり率が計算される。
【００８３】
【数４】
2015028697.tif 000006
【００８４】
機能表現辞書記憶部３１２は、複数の述部の機能表現に対する意味ラベルを格納した機能表現辞書を記憶している。本実施の形態では、上記の非特許文献３に記載の辞書を用いているが、これに限られるものではなく、他の文末表現辞書、モダリティ表現辞書を用いてもよい。
【００８５】
＜機能表現素性抽出部の構成＞
機能表現素性抽出部３１４は、学習コーパス記憶部２２２に記憶されている学習コーパスのすべてのペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の各々に関して、当該ペアの述部の機能表現の意味の重なりを示す素性を抽出し、抽出対象のペアとともに素性集合記憶部２２８に出力する。本実施の形態では、機能表現の意味の重なりを示す素性として、後述する「重なり意味ラベル」と「意味ラベル重なり率」の二つを抽出する。
【００８６】
機能表現素性抽出部３１４で、述部の機能表現の重なりを示す素性を抽出することによって、述部の内容語のみを用いて分布類似度の計算を行なっていても述部の同義判定を高精度に行うことができる。述部の機能表現の意味をも考慮するために、述部を個々の内容語と機能表現の組み合わせとして分布類似度計算を行う場合、膨大なデータを必要とする。機能表現素性を用いることで、膨大なデータを必要とせずに機能表現の意味も同義判定に組み込むことが出来る。
【００８７】
機能表現素性抽出部３１４の詳細構成を図１８に示す。機能表現素性抽出部３１４は、意味ラベル付与部６００と、重なり意味ラベル抽出部６０２と、意味ラベル重なり率計算部６０４とから構成される。
【００８８】
意味ラベル付与部６００は、学習コーパス記憶部２２２に記憶されている学習コーパスのすべてのペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の各々に関して、当該ペアの各述部の機能表現の意味ラベルを機能表現辞書から抽出し、当該ペアとともに重なり意味ラベル抽出部６０２へ出力する。本実施の形態では、統計的な意味ラベル付与方法を用いる（非特許文献４（今村賢治,泉朋子,菊井玄一郎,佐藤理史 (2011).述部機能表現の意味ラベルタガー 言語処理学会第１７回年次大会.518-521）を参照）。具体的には、学習コーパス記憶部２２２に記憶されているすべてのペアの各述部の形態素解析を行い、形態素毎の表記と標準形と品詞が少なくとも含まれる解析結果を用いて最も尤もらしい意味ラベル列を付与する。図１９に機能表現辞書の例を示す。図２０に、「花壇-ガ-出来上がった」と「花壇-ガ-完成した」という「項-述部」ペアが入力された場合に意味ラベル列を付与した例を示す。図２０に示される例においては、述部はそれぞれ「出来上がった」と「完成した」であり、それぞれを内容語部分と機能表現部分を識別し、それぞれの機能表現の「た」に「完了」の意味ラベルを付与している。
【００８９】
本実施の形態では、述部の内容語部分と機能表現部分の識別を意味ラベル付与部６００で行なっているが、出来事の意味に影響を与える機能表現のみを残す事前処理を実施するようにしてもよい（非特許文献５（Izumi T., Imamura K., Kikui G., & Sato S. (2010). Standardizing Complex Functional Expressions in Japansese Predicates: Applying Theoretically-Based Paraphrasing Rules. Proceedings of the Workshop on Multiword Exressions: From theory to applications (MWE 2010), 63-71）を参照）。
【００９０】
重なり意味ラベル抽出部６０２は、意味ラベル付与部６００から入力された抽出対象のペアとそれぞれの意味ラベルから、両方の述部の意味ラベルに共通して出現する意味ラベルを重なり意味ラベルとして抽出し、当該ペアとともに意味ラベル重なり計算部６０４に出力する。「花壇-ガ-出来上がった」と「花壇-ガ-完成した」という「項-述部」ペアの例では、述部「出来上がった」の意味ラベル「完了」と述部「完成した」の意味ラベル「完了」から、重なり意味ラベルとして「完了」が抽出される。
【００９１】
意味ラベル重なり率計算部６０４は、重なり意味ラベル抽出部６０２から入力された抽出対象のペアと重なり意味ラベルに基づいて、意味ラベル重なり率を下記（９）式に従って計算し、当該ペア及び重なり意味ラベルとともに計算結果を素性集合記憶部２２８に出力する。なお、重なり意味ラベルと意味ラベル重なり率とをあわせて機能表現素性と呼ぶ。また、重なり意味ラベルが第６の素性の一例であり、意味ラベル重なり率が第７の素性の一例である。
【００９２】
【数５】
2015028697.tif 000007
【００９３】
反義素性抽出部２２６の詳細構成を図２１に示す。反義素性抽出部２２６は、複合語スコア計算部７００と、n-gramモデル記憶部７０６と、文内共起尤度計算部７０８と、部分文字列特徴抽出部７１４と、事態間スコア計算部７１６と、事態間データベース記憶部７１８とを含んだ構成で表すことができる。
【００９４】
複合語スコア計算部７００は、学習コーパス記憶部２２２に記憶されている学習コーパスのすべてのペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の各々について、当該ペアの複合語の作りやすさを表す複合語尤度を計算し、素性として抽出する。また、複合語スコア計算部７００は、複合語生成部７０２と、複合語尤度計算部７０４と、を含んだ構成で表すことができる。なお、複合語尤度を表す素性が第８の素性の一例である。
【００９５】
複合語生成部７０２は、学習コーパス記憶部２２２に記憶されている学習コーパスのすべてのペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の各々について、複合語を生成する。具体的には、述部ペア又は「項‐述部」ペアに含まれるペアとなる述部の各々について、既存の形態素解析器又は形態素解析辞書などを用いて得られる形態素の品詞情報に基づいて、各々の述部の品詞を特定する。そして、ペアとなる述部の双方の述部の品詞が和語動詞（日本語由来の動詞）又は形容詞の場合は、ペアとなる述部の連用形を組み合わせて、複合語を生成する。なお、複合語は一方の述部と他方の述部の順番を入れ替えた２種類を生成する（例えば、「売る」＋「買う」→「売り買い」、「買い売り」）。また、和語動詞の場合は、品詞は「動詞」である。和語動詞以外の動詞は、軽動詞の「する」をつけることで動詞となる「動作性名詞」となる。
【００９６】
また、ペアとなる述部の双方の述部の品詞が動作性名詞の場合であって、かつ、ペアとなる述部の各々について「共通する文字」がある場合は、その共通する文字を保持しつつ、異なる文字列を連続させて、複合語を生成する。なお、複合語は一方の述部と他方の述部の順番を入れ替えた２種類を生成する（例えば、「入院」＋「退院」→「入退院」、「退入院」）。
【００９７】
また、上記の以外の場合は、そのままペアとなる述部を合わせて、複合語を生成する。なお、複合語は一方の述部と他方の述部の順番を入れ替えた２種類を生成する（例えば、「好き」＋「嫌い」→「好き嫌い」、「嫌い好き」）。
【００９８】
複合語尤度計算部７０４は、複合語生成部７０２において生成されたペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の各々についての２種類の複合語の各々の複合語の尤度を計算し、素性として抽出し、素性集合記憶部２２８へ出力する。具体的には、n-gramモデル記憶部７０６に記憶されているn-gramモデルを用いて、図２２に示すような複合語のn-gramのもっともらしさを表すn-gramスコアを計算する。なお、図２２の例ではｎ＝２の場合におけるn-gramスコアを示している。
【００９９】
n-gramモデル記憶部７０６は、特定のコーパスを用いて学習したn-gramモデルを記憶している。
【０１００】
文内共起尤度計算部７０８は、学習コーパス記憶部２２２に記憶されている学習コーパスのすべてのペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の各々について、当該ペアを含んで生成される並列述語構文の作りやすさを表す文内共起尤度を計算し、素性として抽出する。これは、「反義関係にある単語は同一文内に出現することができる」という性質を特徴とするものである。また、文内共起尤度計算部７０８は、並列述語構文生成部７１０と、並列述語構文尤度計算部７１２と、を含んだ構成で表すことができる。なお、文内共起尤度を表す素性が第４の素性の一例である。
【０１０１】
並列述語構文生成部７１０は、学習コーパス記憶部２２２に記憶されている学習コーパスのすべてのペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の各々について、当該ペアを含む並列述語構文を生成する。具体的には、述部ペア又は「項‐述部」ペアに含まれる一方の述部と他方の述部を接続助詞の「たり」でつなげて並列述語構文を生成する。本実施の形態では、並列述語構文として、一方の述部と他方の述部の順番を入れ替えた２種類の並列述語構文を生成する。例えば、「項‐述部」ペアとして「品物−ガ−多い」と「品物−ガ−少ない」がある場合には、「多かったり少なかったり」と「少なかったり多かったり」という２種類の並列述語構文を生成する。
【０１０２】
並列述語構文尤度計算部７１２は、ペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の各々について、並列述語構文生成部７１０において生成された当該ペアの２種類の並列述語構文の尤度を計算し、計算された２種類の並列述語構文の尤度に基づいて、文内共起尤度を抽出し、素性集合記憶部２２８に出力する。具体的には、n-gramモデル記憶部７０６に記憶されているn-gramモデルを用いて、並列述語構文のもっともらしさを表すn-gramスコアを計算する。本実施の形態においては、ｎ＝３を用いて、２種類の並列述語構文に対しn-gramスコアを求め、高いスコアの方を、文内共起尤度として採用する。なお、２種類の並列述語構文に対するn-gramスコアの平均値などを、文内共起尤度として用いてもよい。
【０１０３】
部分文字列特徴抽出部７１４は、学習コーパス記憶部２２２に記憶されている学習コーパスのすべてのペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の各々について、当該ペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）に含まれる述部の各々の頭文字１語ずつを抽出し、一方の述部の頭文字と他方の述部の頭文字を組み合わせた文字列、及び他方の述部の頭文字と一方の述部の頭文字を組み合わせた文字列を部分文字列特徴として抽出し、素性として抽出する。例えば、「入院」と「退院」の述部ペアがある場合、図２３に示すように「入退」と「退入」の２つの文字列を素性として抽出し、素性集合記憶部２２８に出力する。なお、部分文字列特徴を表す素性が第３の素性の一例である。
【０１０４】
事態間スコア計算部７１６は、学習コーパス記憶部２２２に記憶されている学習コーパスのすべてのペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の各々について、事態間データベース記憶部７１８に記憶されている事態間データベースを用いて、図２４に示すような当該ペアに含まれる一方の述部から他方の述部への事態間に対する事態間スコアと、他方の述部から一方の述部への事態間に対する事態間スコアとを抽出し、素性として抽出し、素性集合記憶部２２８に出力する。具体的には、図２５に示すような事態間スコアが登録されている事態間データベースから、事態間スコアを抽出する。なお、当該ペアに含まれる一方の述部から他方の述部への事態間に対する事態間スコアが事態間データベースに登録されていない場合には、当該事態間に対する事態間スコアは「０」とする。また、事態間スコアを表す素性が第９の素性の一例である。
【０１０５】
事態間データベース記憶部７１８には、事態間データベースが記憶されている。ここで、事態間データベースに収録されている事態間スコアは、大規模テキストから述語項構造ペアを抽出し、その後、事態間の関係を表す文における述語項構造ペアの共起度を計算することによって獲得している。この共起度は述語単体に対しても計算されるため、例えば、「入院→退院」というペアに対して、671.42というスコアが付与されている（非特許文献６（柴田知秀・黒橋禎夫(2011).  述語項構造の共起情報と格フレームを用いた事態間知識の自動獲得  情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report, 1-8.）を参照）。
【０１０６】
素性集合記憶部２２８は、学習コーパス記憶部２２２に記憶されている学習コーパスのすべてのペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の各々について、同義素性抽出部２２４において抽出された当該ペアの分布類似度を表す素性、辞書定義文素性、意味属性素性、及び機能表現素性と、反義素性抽出部２２６において抽出された当該ペアの複合語尤度を表す素性、文内共起尤度を表す素性、部分文字列特徴を表す素性、及び事態間スコアを表わす素性とを含む素性集合を記憶している。なお、複合語尤度を表す素性と、文内共起尤度を表す素性と、部分文字列特徴を表す素性と、事態間スコアを表わす素性とを併せて反義素性とする。図２６に抽出された素性集合の例を示す。
【０１０７】
同反−無関係分類素性構築部２３０は、学習コーパス記憶部２２２に記憶されているすべてのペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の各々の述部クラスの情報と、素性集合記憶部２２８に記憶されているすべてのペアの各々の素性集合とに基づいて、述部ペア又は「項‐述部」ペアを、「同反義（同義 or 反義） vs. 無関係」に分類するモデルを学習するための素性を同反−無関係分類素性として構築し、同反−無関係分類素性記憶部２３２に記憶する。なお、以後、「同反義（同義 or 反義）」と「無関係」に分類することを「同反−無関係分類」とする。具体的には、当該ペアの述部クラスが「同義」若しくは「反義」の場合の当該ペアの素性集合を「正例」とし、当該ペアの述部クラスが「無関係」の場合の当該ペアの素性集合を「負例」とした素性を、同反−無関係分類素性として構築する。「項‐述部」ペアとして「品物−ガ−多い」と「品物−ガ−少ない」がある場合、当該ペアの述部クラスは「反義」であるため、同反−無関係分類素性構築部２３０において「正例」の素性が構築される。図２７に例を示す。
【０１０８】
同反−無関係分類素性記憶部２３２は、同反−無関係分類素性構築部２３０においてペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の各々について構築された同反−無関係分類素性を記憶している。
【０１０９】
同反−無関係分類モデル学習部２３４は、「同義と反義は意味的に似ているため、先に述部の意味関係が無関係か否かを識別した方が識別の精度が上がる」という観点から、同反−無関係分類素性記憶部２３２に記憶されている同反−無関係分類素性の各々に基づいて、「同義」と「反義」を１つの述部クラスにして「同反義（同義又は反義）」もしくは「無関係」に２値分類するモデルである同反−無関係分類モデルを学習し、同反−無関係分類モデル記憶部２３６及び出力部２５０に出力する。具体的には、同反−無関係分類モデルの学習にＬＩＢＬＩＮＥＲＡ（非特許文献７：R.-E. Fan, K.-W. Chang, C.-J. Hsieh, X.-R. Wang, and C.-J. Lin. (2008) LIBLINEAR: A library for large linear classification Journal of Machine Learning Research 9, 1871-1874.）を用いる。
【０１１０】
同反−無関係分類モデル記憶部２３６は、同反−無関係分類モデル学習部２３４において学習された同反−無関係分類モデルを記憶している。
【０１１１】
同義−反義分類素性構築部２４０は、学習コーパス記憶部２２２に記憶されているすべてのペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の各々の述部クラスの情報と、素性集合記憶部２２８に記憶されているペアの各々の素性集合とに基づいて、述部クラスが「同義」又は「反義」のペアの各々について、素性集合記憶部２２８に記憶されている当該ペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の素性集合を用いて、ペアを「同義 vs. 反義」に分類するモデルを学習するための素性を同義−反義分類素性として構築し、同義−反義分類素性記憶部２４２に記憶する。なお、以後、「同義」と「反義」を分類することを「同義−反義分類」とする。具体的には、当該ペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の述部クラスが「同義」の場合の当該ペアの素性集合を「正例」とし、当該ペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の述部クラスが「反義」の場合の当該ペアの素性集合を「負例」とした素性を、同義−反義分類素性として構築する。「項‐述部」ペアとして「品物−ガ−多い」と「品物−ガ−少ない」がある場合、当該ペアの述部クラスは「反義」のため、同義−反義分類素性構築部２４０において「負例」の素性が構築される。図２８に例を示す。
【０１１２】
同義−反義分類素性記憶部２４２は、同義−反義分類素性構築部２４０において述部クラスが「同義」又は「反義」のペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の各々について構築された同義−反義分類素性を記憶している。
【０１１３】
同義−反義分類モデル学習部２４４は、同義−反義分類素性記憶部２４２に記憶されている同義−反義分類素性の各々に基づいて、ペアを「同義」もしくは「反義」に２値分類するモデルである同義−反義分類モデルを学習し、同義−反義分類モデル記憶部２４６及び出力部２５０に出力する。具体的には、同義−反義分類モデルの学習にＬＩＢＬＩＮＥＲＡ（非特許文献７：R.-E. Fan, K.-W. Chang, C.-J. Hsieh, X.-R. Wang, and C.-J. Lin. (2008) LIBLINEAR: A library for large linear classification Journal of Machine Learning Research 9, 1871-1874.）を用いる。
【０１１４】
同義−反義分類モデル記憶部２４６は、同義−反義分類モデル学習部２４４において学習された同義−反義分類モデルを記憶している。
【０１１５】
＜分類判定装置の構成＞
次に、本発明の実施の形態に係る分類判定装置８００の構成について詳細に説明する。図２９に示すように、本発明の実施の形態に係る分類判定装置８００は、ＣＰＵとＲＡＭと後述する分類判定処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することができる。この分類判定装置８００は、機能的には図２９に示すように入力部８１０と、演算部８２０と、出力部８５０とを備えている。
【０１１６】
入力部８１０は、キーボードなどの入力装置から分類判定対象のペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）を受け付ける。なお、入力部８１０は、ネットワーク等を介して外部から入力されたものを受け付けるようにしてもよい。
【０１１７】
演算部８２０は、同義素性抽出部８２２と、反義素性抽出部８２４と、素性構築部８２６と、同反−無関係分類モデル記憶部８２８と、同反−無関係判定部８３０と、同義−反義判定部８３２と、同義−反義分類モデル記憶部８３４とを備えた構成で表すことができる。
【０１１８】
同義素性抽出部８２２は、入力部８１０において受け付けた分類判定対象のペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）に対して、分類モデル学習装置２００の同義素性抽出部２２４と同様に、「分布類似度」、「辞書定義文素性」、「意味属性素性」及び「機能表現素性」をそれぞれ抽出し、素性構築部８２６に出力する。
【０１１９】
反義素性抽出部８２４は、入力部８１０において受け付けた分類判定対象のペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）に対して、分類モデル学習装置２００の反義素性抽出部２２６と同様に、「複合語尤度を表す素性」、「文内共起尤度を表す素性」、「部分文字列を表す素性」、及び「事態間スコアを表す素性」をそれぞれ抽出し、素性構築部８２６に出力する。
【０１２０】
素性構築部８２６は、同義素性抽出部８２２において抽出した素性と、反義素性抽出部８２４において抽出した素性とを含む素性集合を、述部クラス判定のための素性として構築する。図３０に「項‐述部」ペアとして、「品物−ガ−多い」と「品物−ガ−少ない」が入力された場合に素性構築部８２６において構築される素性集合の例を示す。
【０１２１】
同反−無関係分類モデル記憶部８２８は、分類モデル学習装置２００において予め学習された同反−無関係分類モデルが記憶されている
【０１２２】
同反−無関係判定部８３０は、素性構築部８２６から入力された素性集合に基づいて、同反−無関係分類モデル記憶部８２８に記憶されている同反−無関係分類モデルを用いて、入力された分類判定対象のペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）が最も尤もらしい述部クラスが「同反義（同義又は反義）」若しくは「無関係」かを判定する。最も尤もらしい述部クラスが「無関係」と判定された場合には、入力された分類判定対象のペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の述部クラスは「無関係」であるとの結果を出力部８５０に出力する。最も尤もらしい述部クラスが「同反義」と判定された場合には、その結果を同義−反義判定部８３２に出力する。図３０に「項‐述部」ペアとして、「品物−ガ−多い」と「品物−ガ−少ない」が入力された場合に同反−無関係判定部８３０において述部クラスが「同反」であると判定された例を示す。
【０１２３】
同義−反義判定部８３２は、同反−無関係判定部８３０において述部クラスが「同反」と判定されたペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の素性集合に基づいて、同義−反義分類モデル記憶部８３４に記憶されている同義−反義分類モデルを用いて、同反−無関係判定部８３０において述部クラスが「同反」と判定されたペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の最も尤もらしい述部クラスが「同義」か「反義」かを判定し、判定結果を出力部８５０に出力する。図３１に「項‐述部」ペアとして、「品物−ガ−多い」と「品物−ガ−少ない」が入力された場合に同義−反義判定部８３２において述部クラスが「反義」であると判定された例を示す。
【０１２４】
同義−反義分類モデル記憶部８３４は、分類モデル学習装置２００において出力され、予め求められた同義−反義分類モデルが記憶されている。
【０１２５】
＜素性ベクトル構築装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係る素性ベクトル構築装置１００の作用について説明する。まず、入力部１０によりテキストコーパスが入力される。そして、素性ベクトル構築装置１００のＲＯＭに記憶されたプログラムを、ＣＰＵが実行することにより、図３２に示す素性ベクトル構築処理ルーチンが実行される。
【０１２６】
まず、ステップＳ１００において、複数の文の集合であるテキストコーパスを読み込む。
【０１２７】
まず、ステップＳ１０２において、ステップＳ１００において受け付けた複数の文のうちの一つの文について形態素解析を行う。
【０１２８】
次に、ステップＳ１０４において、ステップＳ１００において形態素解析を行った文について係り受け解析を行う。
【０１２９】
次に、ステップＳ１０６において、ステップＳ１０２及びステップＳ１０４において得られた形態素毎の表記と標準形と品詞、および文節ごとの係り受け情報が少なくとも含まれる解析結果から当該文に含まれる「項−述部」の周辺に現れる単語の情報（文脈情報）を項−述部素性として抽出する。また、ステップＳ１０６において、ステップＳ１０２及びステップＳ１０４において得られた形態素毎の表記と標準形と品詞、および文節ごとの係り受け情報が少なくとも含まれる解析結果から当該文に含まれる述部の周辺に現れる単語の情報（文脈情報）を述部素性として抽出する。本実施の形態では、例えば上記の非特許文献２と同じ方法で項−述部素性や述部素性を抽出する。具体的には、対象の「項−述部」に係っている別の「項−述部」、「述部」を項−述部素性として抽出する。さらに、「述部」単体に係っている項（格助詞をもつ名詞句）、及び別の「述部」を述部素性として抽出する。
【０１３０】
次に、ステップＳ１０８において、ステップＳ１００において受け付けた複数の文のすべてについて上記ステップＳ１０２〜Ｓ１０６の処理を実行したか否かを判定する。すべての文について上記ステップＳ１０２〜Ｓ１０６の処理を実行した場合にはステップＳ１１０に移行し、上記ステップＳ１０２〜Ｓ１０６の処理を実行していない文が存在する場合には、ステップＳ１０２に移行して各処理を繰り返す。
【０１３１】
次に、ステップＳ１１０において、少なくとも一つの文に含まれる「項−述部」についてステップＳ１０６において抽出された素性に基づいて素性ベクトルを構築する。また、ステップＳ１１０において、少なくとも一つの文に含まれる述部についてステップＳ１０６において抽出された素性に基づいて素性ベクトルを構築する。
【０１３２】
次に、ステップＳ１１２において、ステップＳ１００において読み込んだ少なくとも一つの文に含まれるすべての「項−述部」の各々について項−述部素性ベクトルを構築したか否かを判定する。また、ステップＳ１１２において、ステップＳ１００において読み込んだ少なくとも一つの文に含まれるすべての述部の各々について述部素性ベクトルを構築したか否かを判定する。すべての「項−述部」の各々について項−述部素性ベクトルを構築した場合には、ステップＳ１１４に移行し、項−述部素性ベクトルを構築していない「項−述部」が存在する場合には、ステップＳ１１０に移行して各処理を繰り返す。また、すべての述部の各々について述部素性ベクトルを構築した場合には、ステップＳ１１４に移行し、述部素性ベクトルを構築していない述部が存在する場合には、ステップＳ１１０に移行して各処理を繰り返す。
【０１３３】
次に、ステップＳ１１４において、ステップＳ１１０において構築された素性ベクトルの全てを出力部３０により出力して処理を終了する。
【０１３４】
本実施の形態では、述部素性ベクトルと項−述部素性ベクトルの両方を作成したが、同義学習装置及び同義判定装置で使用される素性ベクトルのみを作成すれば良い。
【０１３５】
＜分類モデル学習装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係る分類モデル学習装置２００の作用について説明する。まず、事前に素性ベクトル構築装置１００により出力された、素性ベクトルを素性ベクトル記憶部３００に記憶する。また、事前に、n-gramモデルを受け付けn-gramモデル記憶部７０６に記憶する。また、事前に、事態間データベースを受け付け事態間データベース記憶部７１８に記憶する。また、入力部２１０により学習コーパスが入力され、学習コーパス記憶部２２２に記憶される。そして、分類モデル学習装置２００のＲＯＭに記憶されたプログラムを、ＣＰＵが実行することにより、図３３に示す分類モデル学習処理ルーチンが実行される。
【０１３６】
まず、ステップＳ２００において、学習コーパスを読み込む。
【０１３７】
以降のステップにおいては、述部ペアの同義判定モデルを学習する場合には読み込まれた学習コーパスのうち述部ペアの学習データのみを用いて処理が行われ、「項-述部」ペアの分類モデルを学習する場合には読み込まれた学習コーパスのうち「項-述部」ペアの学習データのみを用いて処理が行われる。
【０１３８】
次に、ステップＳ２０２において、ステップＳ２００において得られた複数の学習データの各々について、同義素性の抽出をする。
【０１３９】
上記ステップＳ２０２は、図３４に示す同義素性の抽出処理ルーチンによって実現される。
【０１４０】
図３４のステップＳ３００は、ステップＳ２００において得られた複数の学習データの各々について、素性ベクトル記憶部３００に記憶された当該学習データのペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）の各述部素性ベクトルに基づいて、当該学習データのペアの述部分布類似度を算出する。また、ステップＳ３００において、ステップＳ２００において得られた複数の学習データの各々について、素性ベクトル記憶部３００に記憶された当該学習データの「項−述部」ペアの各項−述部素性ベクトルに基づいて、当該学習データのペアの項−述部分布類似度を算出する。本実施の形態では、「項-述部」ペアに対しても述部分布類似度を算出したが、項−述部分布類似度のみを算出してもよい。
【０１４１】
次に、ステップＳ３０２において、ステップＳ２００において得られた複数の学習データの各々について、当該学習データのペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）の辞書定義文素性を抽出する。
【０１４２】
次に、ステップＳ３０４において、ステップＳ２００において得られた複数の学習データの各々について、当該学習データのペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）の意味属性素性を抽出する。
【０１４３】
次に、ステップＳ３０６において、ステップＳ２００において得られた複数の学習データの各々について、当該学習データのペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の機能表現素性を抽出する。
【０１４４】
上記ステップＳ３００は、図３５に示す分布類似度算出処理ルーチンによって実現される。
【０１４５】
まず、ステップＳ４００において算出対象の学習データの述部ペアについて、素性ベクトル記憶部３００に記憶されている当該ペアの各述部素性ベクトルを読み出す。また、ステップＳ４００において算出対象の学習データの「項-述部」ペアについて、素性ベクトル記憶部３００に記憶されている当該ペアの各述部素性ベクトル及び各項−述部素性ベクトルを読み出す。本実施の形態では、算出対象の正解データの「項-述部」ペアについて述部素性ベクトルを読み出したが、読み出さなくてもよい。
【０１４６】
次に、ステップＳ４０２において、ステップＳ４００において読み出された素性ベクトルに基づいて、当該学習データのペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）について分布類似度を算出する。
【０１４７】
次に、ステップＳ４０４において、ステップＳ２００において読み込んだ全ての学習データの各々について、当該学習データのペアの分布類似度が算出されたか否かを判定する。全ての学習データの各々のペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）について分布類似度が算出されている場合には処理を終了し、分布類似度が算出されていない学習データのペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）が存在する場合には、ステップＳ４００に移行し当該学習データを算出対象の学習データとして各処理を繰り返す。
【０１４８】
上記、ステップＳ３０２は、図３６に示す辞書定義文素性抽出処理ルーチンによって実現される。
【０１４９】
まず、ステップＳ５００において、抽出対象の学習データのペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）の各述部の定義文セットを定義文辞書記憶部３０４から抽出する。
【０１５０】
次に、ステップＳ５０２において、ステップＳ５００において抽出された定義文セットの各々の定義文について形態素解析を行う。
【０１５１】
次に、ステップＳ５０４において、ステップＳ５０２において得られた形態素毎の表記と標準形と品詞、および読みが少なくとも含まれる形態素解析の結果に基づいて、定義文相互補完性を示す素性を抽出する。定義文相互補完性を示す素性として、Pred1Match、Pred2Matchを抽出する。抽出対象の正解データのペアが「項-述部」ペアの場合、Arg1Match、Arg2Matchをさらに抽出することもできる。
【０１５２】
次に、ステップＳ５０６において、ステップＳ５０２において得られた形態素毎の表記と標準形と品詞、および読みが少なくとも含まれる形態素解析の結果に基づいて、語彙の重なりを示す素性を抽出する。語彙の重なりを示す素性として、NounMatch,VerbMatch,AdjMatch,AdjNMatchの少なくとも１つを抽出する。
【０１５３】
次に、ステップＳ５０８において、ステップＳ５０４において抽出された定義文相互補完性を示す素性及びステップＳ５０６において抽出された語彙の重なりを示す素性に基づいて、辞書定義文素性を構築する。
【０１５４】
次に、ステップＳ５１０において、ステップＳ２０２において読み込んだ全ての学習データの各々のペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）について辞書定義文素性を構築したか判定する。すべての学習データのペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）について辞書定義文素性を構築した場合には、処理を終了し、辞書定義文素性を構築していない学習データのペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）が存在する場合には、ステップＳ５００に移行して当該学習データを抽出対象の学習データとして各処理を繰り返す。
【０１５５】
上記ステップＳ３０４は、図３７に示す意味属性素性抽出処理ルーチンによって実現される。
【０１５６】
まず、ステップＳ６００において、抽出対象の学習データのペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）の各述部の重なり意味属性を抽出する。
【０１５７】
次に、ステップＳ６０２において、ステップＳ６００において得られた重なり意味属性に基づいて、抽出対象の学習データのペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）について意味属性重み付き重なり率を計算する。
【０１５８】
次に、ステップＳ６０４において、ステップＳ６００において得られた重なり意味属性、及びステップＳ６０２において得られた意味属性重み付き重なり率に基づいて、当該抽出対象の学習データのペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）について意味属性素性を構築する。
【０１５９】
次に、ステップＳ６０６において、ステップＳ６０２において読み込んだ全ての学習データの各々のペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）について意味属性素性の構築をしたか否かを判定する。すべての学習データの各々のペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）について意味属性素性の構築をした場合には処理を終了し、意味属性素性の構築をしていない学習データのペア（述部ペア又は「項−述部」ペア）が存在する場合には、ステップＳ６００に移行し、当該学習データを抽出対象の学習データとして各処理を繰り返す。
【０１６０】
上記ステップＳ３０６は、図３８に示す機能表現素性抽出処理ルーチンによって実現される。
【０１６１】
まず、ステップＳ７００において、抽出対象の学習データのペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の各述部の形態素解析を行い、形態素毎の表記と標準形と品詞が少なくとも含まれる解析結果を用いて最も尤もらしい意味ラベル列を付与する。
【０１６２】
次に、ステップＳ７０２において、ステップＳ７００において得られたペア各々の述部の意味ラベルの両方に共通して出現する重なり意味ラベルを抽出する。
【０１６３】
次に、ステップＳ７０４において、ステップＳ７０２において得られたペアの重なり意味ラベルを用いて、意味ラベル重なり率を計算する。
【０１６４】
次に、ステップＳ７０６において、ステップＳ７０２において得られた重なり意味ラベル、及びステップＳ７０４において得られた意味ラベル重なり率に基づいて、当該抽出対象の学習データのペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）について機能表現素性を構築する。
【０１６５】
次に、ステップＳ７０８において、ステップＳ７０２において読み込んだ全ての学習データの各々のペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）について機能表現素性の構築をしたか否かを判定する。すべての学習データの各々のペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）について機能表現素性の構築をした場合には処理を終了し、機能表現素性の構築をしていない学習データのペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）が存在する場合には、ステップＳ７００に移行し、当該学習データを抽出対象の正解データとして各処理を繰り返す。
【０１６６】
次に、図３３のステップＳ２０４において、ステップＳ２００において得られた複数の学習データの各々について、反義素性の抽出をする。
【０１６７】
上記ステップＳ２０４は、図３９に示す反義素性抽出処理ルーチンによって実現される。
【０１６８】
次に、ステップＳ８００では、n-gramモデル記憶部７０６に記憶されているn-gramモデルを読み込む。
【０１６９】
次に、ステップＳ８０２では、事態間データベース記憶部７１８に記憶されている事態間データベースを読み込む。
【０１７０】
次に、ステップＳ８０４では、ステップＳ２００において取得した学習コーパスに含まれる抽出対象の学習データのペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の述部の各々について形態素解析を行う。
【０１７１】
次に、ステップＳ８０６では、ステップＳ８０４において取得した述部の各々の形態素解析結果に基づいて、抽出対象のペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）について、２種類の複合語を生成する。
【０１７２】
次に、ステップＳ８０８では、ステップＳ８０６において生成した２種類の複合語の各々の複合語尤度を、ステップＳ８００において取得したn-gramモデルを用いて計算し、素性として抽出する。
【０１７３】
次に、ステップＳ８１０では、抽出対象のペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）について、２種類の並列述語構文を生成する。
【０１７４】
次に、ステップＳ８１２では、ステップＳ８１０において生成した２種類の並列述語構文の各々の文内共起尤度を、ステップＳ８００において取得したn-gramモデルを用いて計算し、素性として抽出する。
【０１７５】
次に、ステップＳ８１４では、抽出対象のペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）について、ステップＳ８０２において取得した事態間データベースを用いて事態間スコアを抽出し、素性として抽出する。
【０１７６】
次に、ステップＳ８１６では、抽出対象のペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の各々の述部の頭文字１文字を抽出し、一方の述部と他方の述部の頭文字を組み合わせた部分文字列特徴、及び他方の述部と一方の述部の頭文字を組み合わせた部分文字列特徴を抽出し、素性として抽出する。
【０１７７】
次に、ステップＳ８１８では、ステップＳ２００において取得した学習コーパスに含まれるすべてのペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）についてステップＳ８０４〜ステップＳ８１８の処理を行ったか否かの判定を行う。すべてのペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）について処理を行った場合には、処理を終了し、すべてのペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）について処理を行っていない場合には、抽出対象となるペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）を変更し、ステップＳ８０４〜ステップＳ８１８の処理を繰り返す。
【０１７８】
上記ステップＳ８０６は、図４０に示す複合語生成処理ルーチンによって実現される。
【０１７９】
まず、ステップＳ９００では、ステップＳ８０４において取得した抽出対象のペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の各々の述部の形態素解析結果に基づいて、ペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の双方の述部の品詞が和語動詞又は形容詞であるか否かを判定する。ペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の双方の述部の品詞が和語動詞又は形容詞の場合には、ステップＳ９０２に移行し、ペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の少なくとも一方の述部の品詞が和語動詞でもなく、形容詞でもない場合には、ステップＳ９０４に移行する。
【０１８０】
次に、ステップＳ９０２では、抽出対処のペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の各々の述部の連用形を組み合わせて２種類の複合語を生成し処理を終了する。なお、複合語は、一方の述部が先に出現する場合の複合語と、他方の述部が先に出現する場合の複合語の２種類を生成する。
【０１８１】
次に、ステップＳ９０４では、ステップＳ８０４において取得した抽出対象のペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の各々の述部の形態素解析結果に基づいて、ペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の双方の述部の品詞が動作性名詞であり、かつ抽出対象のペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の各々の述部に共通する文字があるか否かを判定する。ペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の双方の述部の品詞が動作性名詞であり、かつ共通する文字がある場合には、ステップＳ９０８に移行し、ペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の少なくとも一方の述部の品詞が動作性名詞でない場合、又はペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の各々の述部に共通する文字がない場合にはステップＳ９１０に移行する。
【０１８２】
次に、ステップＳ９０８では、抽出対象のペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の各々に共通する文字を保持し、異なる文字列を連続させて２種類の複合語を生成し、処理を終了する。なお、複合語は、一方の述部が先に出現する場合の複合語と、他方の述部が先に出現する場合の複合語の２種類を生成する。
【０１８３】
次に、ステップＳ９１０では、抽出対象のペア（述部ペア又は「項-述部」ペア）の各々の述部をそのまま組み合わせて２種類の複合語を生成し、処理を終了する。なお、複合語は、一方の述部が先に出現する場合の複合語と、他方の述部が先に出現する場合の複合語の２種類を生成する。
【０１８４】
次に、図３３のステップＳ２０６において、ステップＳ２００において得られた複数の学習データの各々について、ステップＳ２０２において取得した同義素性の各々、及びステップＳ２０４において取得した反義素性の各々を含む素性集合と、当該ペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）に付与されている述部クラスとに基づいて、同反−無関係分類素性を構築する。
【０１８５】
次に、ステップＳ２０８において、ステップＳ２００において得られた複数の学習データのうち、ペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）に付与されている述部クラスが「同義」又は「反義」であるペアの各々について、ステップＳ２０２において取得した同義素性の各々、及びステップＳ２０４において取得した反義素性の各々を含む素性集合と、当該ペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）に付与されている述部クラスとに基づいて、同義−反義分類素性を構築する。
【０１８６】
次に、ステップＳ２１０において、ステップＳ２０６において取得した同反−無関係分類素性に基づいて、同反−無関係分類モデルの学習を行い。学習した同反−無関係分類モデルを同反−無関係分類モデル記憶部２３６に記憶する。
【０１８７】
次に、ステップＳ２１２において、ステップＳ２０８において取得した同義−反義分類素性に基づいて、同義−反義分類モデルの学習を行い。学習した同義−反義分類モデルを同義−反義分類モデル記憶部２４６に記憶する。
【０１８８】
次に、ステップＳ２１４において、ステップＳ２１０において取得した同反−無関係分類モデルと、ステップＳ２１２において取得した同義−反義分類モデルを出力部２５０に出力して処理を終了する。
【０１８９】
＜分類判定装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係る分類判定装置８００の作用について説明する。まず、事前に分類モデル学習装置２００により出力された同反−無関係分類モデルを同反−無関係分類モデル記憶部８２８に記憶する。また、事前に分類モデル学習装置２００により出力された同義−反義分類モデルを同義−反義分類モデル記憶部８３４に記憶する。また、事前にn-gramモデル記憶部７０６に記憶されているn-gramモデルと同一のn-gramモデルを反義素性抽出部８２４に記憶する。また、事前に事態間データベース記憶部７１８に記憶されている事態間データベースと同一の事態間データベースを反義素性抽出部８２４に記憶する。また、事前に素性ベクトル記憶部３００に記憶されている素性ベクトルと同一の素性ベクトルを同義素性抽出部８２２に記憶する。そして、入力部８１０により、判定対象のペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）が入力されると、分類判定装置８００のＲＯＭに記憶されたプログラムを、ＣＰＵが実行することにより、図４１に示す分類判定処理ルーチンが実行される。
【０１９０】
まず、ステップＳ１０００では、入力部８１０において入力された判定対象のペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）を受け付ける。
【０１９１】
次に、ステップＳ１００２では、同反−無関係分類モデル記憶部８２８に記憶されている同反−無関係分類モデルを読み込む。
【０１９２】
次に、ステップＳ１００４では、同義−反義分類モデル記憶部８３４に記憶されている同義−反義分類モデルを読み込む。
【０１９３】
次に、ステップＳ１００６では、ステップＳ２０２と同様に、入力された判定対象のペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）について同義素性の各々を抽出する。
【０１９４】
次に、ステップＳ１００８では、ステップＳ２０４と同様に、入力された判定対象のペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）について反義素性の各々を抽出する。
【０１９５】
次に、ステップＳ１０１０では、ステップＳ１００６において取得した同義素性の各々と、ステップＳ１００８において取得した反義素性の各々とに基づいて、判定対象のペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の素性集合を作成する。
【０１９６】
次に、ステップＳ１０１２では、ステップＳ１０１０で作成した素性集合と、ステップＳ１００２において取得した同反−無関係分類モデルとに基づいて、判定対象のペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の述部クラスが「同反義（同義又は反義）」であるか又は「無関係」であるかを判定する。
【０１９７】
次に、ステップＳ１０１４では、ステップＳ１０１２において判定された判定対象のペアの述部クラスが「無関係」か否かを判定する。判定対象のペアの述部クラスが「無関係」である場合には、ステップＳ１０１８へ移行し、判定対象のペアの述部クラスが「同反義（同義又は反義）」である場合には、ステップＳ１０１６へ移行する。
【０１９８】
次に、ステップＳ１０１６では、ステップＳ１０１０で作成した素性集合と、ステップＳ１００４において取得した同義−反義分類モデルとに基づいて、判定対象のペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の述部クラスが「同義」であるか又は「反義」であるかを判定する。
【０１９９】
次に、ステップＳ１０１８では、ステップＳ１０１２において得られた判定結果又は、ステップＳ１０１６において得られた判定結果を、判定対象のペア（述部ペア又は「項‐述部」ペア）の述部クラスとして出力部８５０へ出力して処理を終了する。
【０２００】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る分類モデル学習装置によれば、述部ペアが同義、反義、又は無関係であるか否かを高精度に判定する分類モデルを学習することができる。
【０２０１】
また、本発明の実施の形態に係る分類判定装置によれば、述部ペアが同義、反義、又は無関係であるか否かを高精度に判定することができる。
【０２０２】
また、述部の意味関係を、「同義」、「反義」、及び「無関係」の３種類に分類することにより、大量のテキストから有益な情報を抽出するテキストマイニングなどのアプリケーションにおいて、同義の表現をまとめあげたり、相反する対立した意見を抽出・分析したりすることが可能になる。
【０２０３】
また、述部の意味関係を分類する際に、最初に意味的に似ている「同義」と「反義」を一つの述部クラスにまとめ上げて、「同反−無関係分類」という分類を行い、その次に、「同義」じゃ「反義」かの２値分類である「同義−反義分類」を行うため、高精度かつ既存手法とは異なり、幅広い表現を獲得することが可能となり、検索や意見分析など自然言語理解を必要とするアプリケーションの精度を向上させることができる。
【０２０４】
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。
【０２０５】
本実施の形態においては、並列述語構文を生成する場合に、接続助詞の「たり」でつなげて並列述語構文を生成する場合について説明したがこの限りでない。例えば、他の接続助詞を用いて並列述語構文を生成してもよい。
【０２０６】
また、本実施の形態においては、文内共起尤度をn-gramスコアを用いて計算する場合について説明したがこの限りでない。例えば、文内共起尤度として並列述語構文を検索して出てくるヒット数であるＷｅｂ上の文書頻度（ｄｆ）を用いてもよい。
【０２０７】
また、本実施の形態においては、同反−無関係分類モデル及び同義−反義分類モデルの学習にＬＩＢＬＩＮＥＲＡを用いて学習する場合について説明したがこの限りでない。例えば、Decision Treeなど他の識別学習を用いてもよい。
【符号の説明】
【０２０８】
１０、２１０、８１０ 入力部
２０、２２０、８２０ 演算部
２４   基本解析部
２６   素性抽出部
２８   素性ベクトル構築部
３０、２５０、８５０ 出力部
１００ 素性ベクトル構築装置
２００ 分類モデル学習装置
２２２ 学習コーパス記憶部
２２４、８２２       同義素性抽出部
２２６、８２４       反義素性抽出部
２２８ 素性集合記憶部
２３０ 同反−無関係分類素性構築部
２３２ 同反−無関係分類素性記憶部
２３４ 同反−無関係分類モデル学習部
２３６、８２８       同反−無関係分類モデル記憶部
２４０ 同義−反義分類素性構築部
２４２ 同義−反義分類素性記憶部
２４４ 同義−反義分類モデル学習部
２４６、８３４       同義−反義分類モデル記憶部
３００ 素性ベクトル記憶部
３０２ 分布類似度計算部
３０４ 定義文辞書記憶部
３０６ 辞書定義文素性抽出部
３０８ 意味属性辞書記憶部
３１０ 意味属性素性抽出部
３１２ 機能表現辞書記憶部
３１４ 機能表現素性抽出部
４００ 定義文抽出部
４０２ 定義文相互補完性抽出部
４０４ 語彙の重なり抽出部
５００ 意味属性重なり抽出部
５０２ 意味属性重み付き重なり率計算部
６００ 意味ラベル付与部
６０２ 意味ラベル抽出部
６０４ 意味ラベル重なり率計算部
７００ 複合語スコア計算部
７０２ 複合語生成部
７０４ 複合語尤度計算部
７０６ モデル記憶部
７０８ 文内共起尤度計算部
７１０ 並列述語構文生成部
７１２ 並列述語構文尤度計算部
７１４ 部分文字列特徴抽出部
７１６ 事態間スコア計算部
７１８ 事態間データベース記憶部
８００ 分類判定装置
８２６ 素性構築部
８２８ 同反−無関係分類モデル記憶部
８３０ 同反−無関係判定部
８３２ 同義−反義判定部
８３４ 同義−反義分類モデル記憶部
【図１】
2015028697.tif 000008
【図５】
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【図７】
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【図１１】
2015028697.tif 000011
【図１６】
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【図１８】
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【図２１】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
2015028697.tif 000017
【図２７】
2015028697.tif 000018
【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
2015028697.tif 000023
【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図６】
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【図８】
2015028697.tif 000037
【図９】
2015028697.tif 000038
【図１０】
2015028697.tif 000039
【図１２】
2015028697.tif 000040
【図１３】
2015028697.tif 000041
【図１４】
2015028697.tif 000042
【図１５】
2015028697.tif 000043
【図１７】
2015028697.tif 000044
【図１９】
2015028697.tif 000045
【図２０】
2015028697.tif 000046
【図２２】
2015028697.tif 000047
【図２３】
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