(57)【要約】【課題】文中に現れる名詞対に関して、それらの名詞間の関係の推定を行うことのできる意味関係抽出装置およびプログラム。【解決手段】名詞対抽出部は、文書データ内の同一文に含まれていた名詞対を抽出する。第３名詞抽出部は、名詞対抽出部によって抽出された名詞対が含まれていた文から、第３の名詞を抽出する。シードパターン記憶部は、既知の関係を有する名詞対であるシード単語対が出現する文構造のパターンを、関係と関連付けたシードパターンとして記憶する。スコア計算部は、名詞対抽出部が抽出した名詞対と、第３名詞抽出部が抽出した前記第３の名詞と、前記シードパターン記憶部に記憶された前記シードパターンとに基づいて、名詞対が前記シードパターンに関連付けられた関係を有する度合いを示すスコアを算出する。特定関係名詞対抽出部は、スコアに基づいて、所定の関係を有する名詞対を抽出する。【選択図】図１
2015200961.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書データを元に、前記文書データ内の同一文に含まれていた名詞対を抽出する名詞対抽出部と、
前記名詞対抽出部によって抽出された前記名詞対が含まれていた文から、第３の名詞を抽出する第３名詞抽出部と、
既知の関係を有する名詞対であるシード単語対が出現する文構造のパターンを、前記関係と関連付けたシードパターンとして記憶するシードパターン記憶部と、
前記名詞対抽出部が抽出した前記名詞対と、前記第３名詞抽出部が抽出した前記第３の名詞と、前記シードパターン記憶部に記憶された前記シードパターンとに基づいて、前記名詞対が前記シードパターンに関連付けられた前記関係を有する度合いを示すスコアを算出するスコア計算部と、
前記スコア計算部によって算出された前記スコアに基づいて、前記関係を有すると推定される前記名詞対を抽出する特定関係名詞対抽出部と、
を具備することを特徴とする意味関係抽出装置。
【請求項２】
前記シードパターンは、文節間の係り受け関係を表す木構造のデータにおける、前記シード単語対に属する単語間の文節のパスとして表される、
ことを特徴とする請求項１に記載の意味関係抽出装置。
【請求項３】
前記スコア計算部は、前記名詞対に対応する名詞のクラス対が、前記関係に出現する度合いを表す値である第１スコアを算出し、前記第１スコアに基づく前記スコアを算出する、
ことを特徴とする請求項１または２のいずれか一項に記載の意味関係抽出装置。
【請求項４】
前記スコア計算部は、前記名詞対に含まれる一方の名詞と、前記第３の名詞との間のパターンとの、前記シードパターンへの出現しやすさの度合いを示す値である第２スコアを算出し、前記第２スコアに基づく前記スコアを算出する、
ことを特徴とする請求項１から３までのいずれか一項に記載の意味関係抽出装置。
【請求項５】
前記スコア計算部は、前記名詞対に含まれる一方の名詞と前記第３の名詞との間のパターンの、上位下位関係らしさあるいは並列関係らしさを表す値である第３スコアを算出し、前記第３スコアに基づく前記スコアを算出する、
ことを特徴とする請求項１から４までのいずれか一項に記載の意味関係抽出装置。
【請求項６】
文書データを元に、前記文書データ内の同一文に含まれていた名詞対を抽出する名詞対抽出部と、
前記名詞対抽出部によって抽出された前記名詞対が含まれていた文から、第３の名詞を抽出する第３名詞抽出部と、
既知の関係を有する名詞対であるシード単語対が出現する文構造のパターンを、前記関係と関連付けたシードパターンとして記憶するシードパターン記憶部と、
前記名詞対抽出部が抽出した前記名詞対と、前記第３名詞抽出部が抽出した前記第３の名詞と、前記シードパターン記憶部に記憶された前記シードパターンとに基づいて、前記名詞対が前記シードパターンに関連付けられた前記関係を有する度合いを示すスコアを算出するスコア計算部と、
前記スコア計算部によって算出された前記スコアに基づいて、前記関係を有すると推定される前記名詞対を抽出する特定関係名詞対抽出部と、
としてコンピューターを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、入力される文書から単語間の意味関係を抽出する、意味関係抽出装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自然言語処理技術の一分野では、テキストデータから情報を抽出する試みが為されている。
テキストに出現する２つの名詞の関係を自動的に推定しようとする場合、従来の技術の一手法は、２つの名詞間を結ぶパターンを手掛かりとする方法である。ここで、パターンとは、「Ａ（名詞）がＢ（名詞）を起こす」などといった、文のパターンである。
【０００３】
非特許文献１には、そのようなパターンを手掛かりとして、学習処理により、大規模に単語間の意味的関係を獲得する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Stijn De Saeger，鳥澤健太郎，風間淳一，黒田航，村田真樹，「単語の意味クラスを用いたパターン学習による大規模な意味的関係獲得」，言語処理学会第１６回年次大会発表論文集，Ｄ４−２，２０１０年，ｐ．９３２−ｐ．９３５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した従来の技術では、２つの単語を結ぶパターンを手掛かりとして単語間の関係を推定する。その推定のためのパターンの種類数は膨大である。そして、そのように多種のパターンが存在するため、出現頻度が低いパターンや、名詞が出現するようなパターンは、関係推定のためのパターンとして利用することが難しいという問題があった。
【０００６】
ここで、単語（名詞）間の関係とは、例えば、因果関係、上位下位関係、病気と治療法の関係、病気と予防法の関係、場所と名物との関係などである。
【０００７】
本発明は、上記の課題認識に基づいて行なわれたものであり、従来は推定が困難であった名詞間の関係の推定を行うことのできる意味関係抽出装置およびプログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
［１］上記の課題を解決するため、本発明の一態様による意味関係抽出装置は、文書データを元に、前記文書データ内の同一文に含まれていた名詞対を抽出する名詞対抽出部と、前記名詞対抽出部によって抽出された前記名詞対が含まれていた文から、第３の名詞を抽出する第３名詞抽出部と、既知の関係を有する名詞対であるシード単語対が出現する文構造のパターンを、前記関係と関連付けたシードパターンとして記憶するシードパターン記憶部と、前記名詞対抽出部が抽出した前記名詞対と、前記第３名詞抽出部が抽出した前記第３の名詞と、前記シードパターン記憶部に記憶された前記シードパターンとに基づいて、前記名詞対が前記シードパターンに関連付けられた前記関係を有する度合いを示すスコアを算出するスコア計算部と、前記スコア計算部によって算出された前記スコアに基づいて、前記関係を有すると推定される前記名詞対を抽出する特定関係名詞対抽出部と、を具備する。
【０００９】
［２］また、本発明の一態様は、上記の意味関係抽出装置において、前記シードパターンは、文節間の係り受け関係を表す木構造のデータにおける、前記シード単語対に属する単語間の文節のパスとして表される、ことを特徴とする。
【００１０】
［３］また、本発明の一態様は、上記の意味関係抽出装置において、前記スコア計算部は、前記名詞対に対応する名詞のクラス対が、前記関係に出現する度合いを表す値である第１スコアを算出し、前記第１スコアに基づく前記スコアを算出する、ことを特徴とする。
【００１１】
［４］また、本発明の一態様は、上記の意味関係抽出装置において、前記スコア計算部は、前記名詞対に含まれる一方の名詞と、前記第３の名詞との間のパターンとの、前記シードパターンへの出現しやすさの度合いを示す値である第２スコアを算出し、前記第２スコアに基づく前記スコアを算出する、ことを特徴とする。
【００１２】
［５］また、本発明の一態様は、上記の意味関係抽出装置において、前記スコア計算部は、前記名詞対に含まれる一方の名詞と前記第３の名詞との間のパターンの、上位下位関係らしさあるいは並列関係らしさを表す値である第３スコアを算出し、前記第３スコアに基づく前記スコアを算出する、ことを特徴とする。
【００１３】
［６］また、本発明の一態様は、文書データを元に、前記文書データ内の同一文に含まれていた名詞対を抽出する名詞対抽出部と、前記名詞対抽出部によって抽出された前記名詞対が含まれていた文から、第３の名詞を抽出する第３名詞抽出部と、既知の関係を有する名詞対であるシード単語対が出現する文構造のパターンを、前記関係と関連付けたシードパターンとして記憶するシードパターン記憶部と、前記名詞対抽出部が抽出した前記名詞対と、前記第３名詞抽出部が抽出した前記第３の名詞と、前記シードパターン記憶部に記憶された前記シードパターンとに基づいて、前記名詞対が前記シードパターンに関連付けられた前記関係を有する度合いを示すスコアを算出するスコア計算部と、前記スコア計算部によって算出された前記スコアに基づいて、前記関係を有すると推定される前記名詞対を抽出する特定関係名詞対抽出部と、としてコンピューターを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、２つの単語がどのような関係を持つかを自動的に推定することができる。つまり、文書データを元に、情報抽出を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態による意味関係抽出装置の概略機能構成を示したブロック図である。
【図２】同実施形態による意味関係抽出装置が単語間の関係を抽出する処理の動作手順を示すフローチャートである。
【図３】同実施形態による名詞対抽出部による処理に関するものであり、名詞の対と、文における係り受け関係の例を示す概略図である。
【図４】同実施形態によるスコア計算部が、単語間が特定の関係を有するか否かを判定するための指標となるスコアを計算する処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】同実施形態によるスコア計算部が利用する、シード単語ペアの一例を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
次に、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。
テキストを解析してテキスト間の類似性を評価するような場合、関係を持つ単語が有益となる。本実施形態では、同一文中に出現する３つの単語と、あらかじめ用意する関係を持つ単語ペア（シード単語ペア）を利用して、関係を持つ新たな単語ペアを抽出する。
【００１７】
図１は、本実施形態による意味関係抽出装置の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、意味関係抽出装置１は、文書取得部１０と、名詞抽出部１１と、名詞対抽出部１２と、第３名詞抽出部１３と、スコア計算部１４と、特定関係名詞対抽出部１５と、特定関係名詞対集合出力部１６とを含んで構成される。これら各部の機能は、例えば、電子回路を用いた論理演算を適宜組み合わせることによって実現する。また、各部において、適宜、半導体メモリや磁気ハードディスク装置（ＨＤＤ）を用いることによって情報を記憶できるようにする。
【００１８】
なお、意味関係抽出装置１は、図示しないシードパターン記憶部をも備えている。シードパターン記憶部は、既知の関係を有する名詞対であるシード単語対が出現する文構造のパターンを、関係と関連付けたシードパターンとして記憶するものである。シードパターンの詳細については後述する（図４も参照）。
【００１９】
文書取得部１０は、以下における処理の対象となる入力文書を取り込む。
名詞抽出部１１は、文書取得部１０が取得した入力文書を文ごとに分割し、そして、得られた各文から名詞を抽出する。名詞を抽出する際には、名詞抽出部１１は、既存技術による形態素解析処理を行う。
名詞対抽出部１２は、名詞抽出部１１の処理で得られた名詞の集合から任意の対を抽出する。つまり、名詞対抽出部１２は、その名詞集合から任意の２つの名詞を抽出する。つまり、名詞対抽出部１２は、入力される文書データを元にして、文書データ内の同一文に含まれていた名詞対を抽出する。
第３名詞抽出部１３は、名詞対抽出部１２が抽出した名詞対に関係の深い第３の名詞を同一文中から抽出する。つまり、第３名詞抽出部１３は、名詞対抽出部１２によって抽出された名詞対が含まれていた文から、第３の名詞を抽出する。
【００２０】
スコア計算部１４は、名詞対抽出部１２が抽出した名詞対と、第３名詞抽出部１３が抽出した当該第３の名詞との間のパターンと関係を利用して、対象の関係を持つか否かを判定するためのスコア（得点）を計算する。言い換えれば、スコア計算部１４は、名詞対抽出部１２が抽出した名詞対と、第３名詞抽出部１３が抽出した第３の名詞と、シードパターン記憶部に記憶されたシードパターンとに基づいて、名詞対がシードパターンに関連付けられた関係を有する度合いを示すスコアを算出する。
【００２１】
特定関係名詞対抽出部１５は、スコア計算部１４が算出したスコアに基づいて、高いスコアを持つ名詞対を、対象関係を持つ名詞対として抽出する。つまり、特定関係名詞対抽出部１５は、スコア計算部１４によって算出されたスコアに基づいて、特定の関係を有すると推定される名詞対を抽出する。
【００２２】
図２は、意味関係抽出装置１の動作手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに沿って、単語間の意味的関係を抽出する処理の手順について説明する。なお、この一連の処理の前提として、文書取得部１０は、大量の文で構成される文書データを既に取得している。
【００２３】
まずステップＳ１−１において、名詞抽出部１１は、文書取得部１０によって取得されている文書データを、文ごとに分割する。このとき、名詞抽出部１１は、句点や文区切りの手掛かりとなる記号(「！」、「？」など)を利用することによって文への分割を行う。そして、名詞抽出部１１は、既存技術による形態素解析器などを利用して、文の形態素解析処理を行い、各文内に出現する名詞を抽出する。形態素解析器として、例えば、Ｍｅｃａｂなどを利用できる。
【００２４】
次にステップＳ１−２において、名詞対抽出部１２は、名詞抽出部１１が抽出した名詞の任意の２つを組み合わせることによって名詞対を一つ生成する。なお、名詞対抽出部１２は、元の文における構文上の制約に基づいて名詞対生成の処理を行う。具体的には、名詞対抽出部１２は、名詞が含まれていた元の文の係り受けの構造を参照する。そして、名詞対抽出部１２は、２つの名詞のそれぞれが含まれている２つの文節の共通の係り受け先までのパス中に所定数（例えば３文節）以上の文節が含まれる場合には、それらの２つの名詞を、名詞対として出力しない。この、係り受け構造に基づく名詞対の選択の具体例については、図３を参照しながら後で説明する。
【００２５】
なお、文中の文節を区切る処理と、文節間の係り受け関係の解析には、既存技術による構文解析器を利用できる。一例としては、文献［工藤拓，松本裕治，チャンキングの段階適用による係り受け解析，SIG-NL-142，２００１年］にも記載されている係り受け解析器ｃａｂｏｃｈａを利用できる。
【００２６】
次にステップＳ１−３において、第３名詞抽出部１３は、名詞対抽出部１２によって抽出された名詞対のうちの一つについて、その名詞対と関係の深い第３の名詞を、その名詞対が属している文と同一の文から一つ抽出する。
【００２７】
このとき、第３名詞抽出部１３は、次の２つのいずれかに該当する名詞を抽出する。第１に、その名詞対のうちの一方の単語が含まれる文節と直接係り受け関係のある文節中の名詞、または、間接的に係り受け関係のある文節中の名詞である（便宜上、第１のルールと呼ぶ）。第２に、その名詞対の一方の単語が含まれる文節と並列関係にある文節が存在する場合には、その並列関係において最後に現れる文節中の名詞である（便宜上、第２のルールと呼ぶ）。なお、第２のルールに該当する場合には、第２のルールのみが適用され、第１のルールは適用されない。そして、上記の第１または第２のいずれかに該当する名詞は、複数存在し得る。そして、第３名詞抽出部１３は、元の名詞対に含まれる２つの名詞と、上記の第１または第２のいずれかに該当する名詞との、３項組を生成する。
これら、第１または第２のパターンのそれぞれについては、図３を参照しながら後で説明する。
【００２８】
次にステップＳ１−４において、スコア計算部１４は、第３名詞抽出部１３が生成した名詞の３項組を対象として、スコアを計算する。このスコアは、この３項組の構成要素である名詞対（名詞対抽出部１２によって抽出された名詞対）が、ある特定の関係（例えば、因果関係など）を持つか否かを判定する指標となるものである。
【００２９】
次にステップＳ１−５において、意味関係抽出装置１は、現在処理中の名詞対に対応して他の（未処理の）第３名詞が存在するか否かを判定する。存在する場合（ステップＳ１−５：ＹＥＳ）には、他の第３名詞に関してスコアを計算するためにステップＳ１−３に戻る。存在しない場合（ステップＳ１−５：ＮＯ）には、次のステップＳ１−６に進む。
【００３０】
次にステップＳ１−６において、意味関係抽出装置１は、抽出されている全名詞対を処理したか否かを判定する。全名詞対を処理していない場合（未処理の名詞対がある場合，ステップＳ１−５：ＮＯ）には、他の名詞対についての処理を行うためにステップＳ１−２に戻る。全名詞対を処理済みの場合（ステップＳ１−６：ＹＥＳ）には、次のステップＳ１−７に進む。
【００３１】
次にステップＳ１−７において、意味関係抽出装置１は、全文を処理したか否かを判定する。全文を処理していない場合（未処理の文がある場合，ステップＳ１−７：ＮＯ）には、他の文についての処理を行うためにステップＳ１−１に戻る。全文を処理済みの場合（ステップＳ１−７：ＹＥＳ）には、次のステップＳ１−８に進む。
【００３２】
次にステップＳ１−８において、特定関係名詞対抽出部１５は、対象とする関係を持つ名詞対を抽出する。ここでは、名詞対ｎｉ，ｎｋに対して、後述するスコアオール（図４のフローチャートとその説明を参照）の値が最大となるものを抽出する。つまり、特定関係名詞対抽出部１５は、名詞対ｎｉ，ｎｋに対するスコアｓｃｏｒｅ（ｎｉ，ｎｋ）を、下の式（１）により計算する。
【００３３】
【数１】
2015200961.tif 000003
【００３４】
つまり、Ｓｃｏｒｅ（ｎｉ，ｎｋ）は、名詞対（ｎｉ，ｎｋ）が、シードパターンＳＰに対応する特定の関係である度合いを示す値である。シードパターンについては後述する。
【００３５】
なお、式（１）におけるスコアオール  ｓｃｏｒｅＡｌｌ（ｎｉ，ｎｋ，ＳＰ，ｎｊ）の算出については、後で、図４を参照しながら説明する。
【００３６】
そして、特定関係名詞対抽出部１５は、この式（１）で計算されたスコアが、ある所定の閾値以上の名詞対を、対象とする関係（特定関係）を持つ名詞対であると判定する。
【００３７】
図３は、名詞対抽出部１２による処理に関するものであり、名詞の対と、文における係り受け関係の例を示す概略図である。同図の（Ａ）〜（Ｃ）の各々は、文の係り受け関係を表す木構造のデータを示すものである。それぞれの木構造において、ノード（四角形の箱）は文に含まれる文節に対応する。また、エッジ（矢印）は、文節間の係り受け関係（実線の場合）または並列関係（破線の場合）に対応する。
【００３８】
同図（Ａ）の例では、名詞Ａが含まれる文節と名詞Ｂが含まれる文節の共通係り先（文節４）までのパスに４つの文節（文節１、文節２、文節３、文節４）が含まれる。つまり、基準である「３」よりも長いパス長であるので、この文に出現する名詞ＡとＢの対は、名詞対として抽出されず、後の処理の対象から除外される。なお、この例において、名詞Ａから直接係り受け関係にある文節とは、文節１である。名詞Ｂから直接係り受け関係にある文節とは、文節４である。また、名詞Ａから間接的に係り受け関係にある文節とは、文節２、文節３、文節４である。
【００３９】
同図（Ｂ）の例では、名詞Ａが含まれる文節と名詞Ｂが含まれる文節の共通係り先（文節３）までのパスに３つの文節（文節１、文節２、文節３）が含まれる。つまり、基準である「３」以下のパス長であるので、この文に出現する名詞ＡとＢの対は除外されず、名詞対として抽出される。
【００４０】
同図（Ｃ）の例では、名詞Ａが含まれる文節と名詞Ｂが含まれる文節の共通係り先（文節４）までのパスに３つの文節（文節２、文節３、文節４）が含まれる。なお、名詞Ｂが含まれる文節と、文節１と、文節２は、並列関係にある。この場合も、係り受け関係のパス長が基準である「３」以下であるので、この文に出現する名詞ＡとＢの対は除外されず、名詞対として抽出される。係り受け関係と並列関係を合わせたパス長は５であるが、ここでは、係り受け関係のパス長が基準以下であるかどうかに基づく判断を行っている。
【００４１】
また次に、図３を参照しながら、第３名詞抽出部１３が抽出し得る名詞について説明する。
同図（Ｂ）に示す例では、名詞対（名詞Ａおよび名詞Ｂ）のそれぞれが含まれる文節と直接、または間接的に係り受け関係にある文節を全て抽出すると、文節１、文節２、文節３が抽出される。これらの文節に含まれる名詞と、名詞Ａおよび名詞Ｂと組み合わせて名詞の３項組を生成する。つまり、第３名詞抽出部１３は、（名詞Ａ，名詞Ｂ，文節１に含まれる名詞）、（名詞Ａ，名詞Ｂ，文節２に含まれる名詞）、（名詞Ａ，名詞Ｂ，文節３に含まれる名詞）という３項組を生成する。
同図（Ｃ）に示す例では、名詞Ｂが含まれる文節と並列関係にある文節が存在する。そのため、その並列関係の最後となる文節２の中の名詞と、名詞Ａ、名詞Ｂとを組み合わせて名詞の３項組を生成する。つまり、第３名詞抽出部１３は、（名詞Ａ，名詞Ｂ，文節２に含まれる名詞）という３項組を生成する。
【００４２】
図４は、スコア計算部１４がスコアを計算する処理の手順を示すフローチャートである。
【００４３】
同図に示す処理を行うに先立って、予め、抽出対象とする特定の関係を持つ単語ペアの例として、シード単語ペアを生成しておく。シード単語ペアは、第１の単語および第２の単語と、それらの２単語の関係を表す情報（関係名）とからなるデータである。関係名とは、例えば「因果関係」などである。シード単語ペアを生成する処理自体は、文献［Stijn，鳥澤，風間，黒田，村田，単語の意味クラスを用いたパターン学習による大規模な意味的関係獲得，言語処理学会第１６回年次大会発表論文集，Ｄ４−２，２０１０年］に記載されている方法を用いて行うことができる。また、人が思いつく単語ペア（特定の関係を有する単語ペア）を列挙することによってこのシード単語ペアのデータを作成するようにしても良い。
シード単語ペアの例については、後で図５を参照して説明する。
【００４４】
そして、ステップＳ３−１において、スコア計算部１４は、シード単語ペアのデータを読み込み、これに基づいてシードパターン生成の処理を行う。シードパターン生成の詳細は下で述べる通りである。
【００４５】
なお、ここで、パターンとは、入力される文の係り受け構造（木構造を有する有向グラフとして表現される）において、２つの名詞が属する文節間の共通の係り先までのパス（それらの２つの名詞が属する文節自身を含まない）である。そのようなパターンのうち、名詞間の特定の関係を表現するもの、あるいはそのような特定の関係を表現する度合いが高いものが、シードパターンである。つまり、シードパターンは、文節間の係り受け関係を表す木構造のデータにおける、シード単語対に属する単語間の文節のパスとして表される。
【００４６】
具体的なパターンの例は、次の通りである。例えば図３（Ａ）に示すように、名詞Ａが含まれる文節が他の文節1に係り、その文節１が他の文節２に係り、その文節２が他の文節３に係り、その文節３が文節４に係っている。また、名詞Ｂが含まれる文節が前記の文節４に係っている。このとき、名詞Ａと名詞Ｂの共通の係り先は、文節４である。したがって、名詞Ａが含まれる文節から名詞Ｂが含まれる文節までのパスは、｛文節１，文節２，文節３，文節４｝（文節１から文節４までが直列につながっている）であり、これがパターンである。
【００４７】
このように抽出されたパターンのうち、所定の判断基準により、シードパターンが生成される。例えば、以下に述べる第１から第３のシードパターン生成方法のいずれかを用いるようにする。
【００４８】
第１のシードパターン生成手法では、シード単語ペアが出現した全パターンをシードパターンとして生成する。下の式（２）が、第１のシードパターン生成手法によって生成されるシードパターンの集合を表す。
【００４９】
【数２】
2015200961.tif 000004
【００５０】
ここで、（ｎｉ，ｐａｔ，ｎｊ）は、名詞ペア（ｎｉ，ｎｊ）がパターンｐａｔと共起している事象を表している。第１のシードパターン生成手法では、式（２）に表したように、シード単語ペア（名詞ペア，ｓｅｅｄｐａｉｒ）に含まれる名詞のペアが共起するパターン（ｐａｔ）の全てをシードパターンとする。
【００５１】
第２のシードパターン生成方法では、シード単語ペアが出現したパターンのうち、出現頻度が高いもののみをシードパターンとして生成する。下の式（３）が、第２のシードパターン生成手法によって生成されるシードパターンの集合を表す。
【００５２】
【数３】
2015200961.tif 000005
【００５３】
ここで、Ｆｒｅｑ（ｐａｔ）は、パターンｐａｔの出現回数である。また、Ｆｒｅｑ（ｓｅｅｄｐａｉｒ）は、シード単語ペアの出現回数である。式（３）の中の不等式の左辺の分子は、入力文においてシード単語ペアに含まれる２単語と共起するパターンｐａｔの出現回数である。この値をシード単語ペアの出現数で割った値が所定の閾値（β）より大きいものを、シードパターンとしている。
【００５４】
第３のシードパターン生成方法では、シード単語ペアが出現した全パターンのうち、該当パターンがシード単語ペアと共起する割合が高いものを、シードパターンとして生成する。下の式（４）が、第３のシードパターン生成手法によって生成されるシードパターンの集合を表す。
【００５５】
【数４】
2015200961.tif 000006
【００５６】
ここで、式（４）に含まれる不等式の左辺の分子は、シード単語ペアに含まれる２単語と共起するパターンｐａｔを表す。また、同じく左辺の分母は、パターンｐａｔの出現回数を示す。この左辺の値が所定の閾値（γ）より大きいものを、シードパターンとしている。
【００５７】
上記のいずれかのシードパターン生成方法により、スコア計算部１４は、所定の量のシードパターンの集合を生成する。なお、上記のシードパターン生成方法を利用せず、人手のみでシードパターンの集合を生成するようにしても良い。このように生成したシードパターン集合を、記憶装置（シードパターン記憶部）に記憶させておくことにより、それぞれの名詞３項組に関するスコアの計算において、シードパターン集合を共通に用いることができる。シードパターン記憶部は半導体メモリやハードディスク装置などで構成する。
【００５８】
以下の処理では、スコア計算部１４は、生成されたシードパターン集合を利用して、ある単語ペアが、対象としている関係を表すか否かを判定するための指標となるスコアを計算する。ここでは、単語ペアを、ｎｉ，ｎｋとする。また、この名詞対に関係の深い第３の名詞をｎｊとする。
以下では、ｎｊがｎｋから直接的にまたは間接的に係り受け関係を持つ場合、または、ｎｊがｎｋと並列関係にある場合について説明する。但し、ｎｊがｎｉから直接的にまたは間接的に係り受け関係を持つ場合、または、ｎｊがｎｉと並列関係にある場合についても、下の式においてｎｉとｎｋを入れ替えることによってスコアを求めることができる。
【００５９】
次にステップＳ３−２において、スコア計算部１４は、スコア１（ｓｃｏｒｅ  １，第１スコア）を計算する。このスコア１は、２単語（ｎｉ，ｎｋ）がそれぞれ属するクラス（ｃｉ，ｃｋ）の、対象関係を表すシードパターンへの出現のし易さである。ここで、クラスとは、単語が属している上位語あるいは上位概念である。例えば、単語「高血圧」はクラス「病気」に対応する。ある単語が複数のクラスに対応することもある。単語とクラスとの関係は、既存技術を用いて文書データから抽出することもでき、また、シソーラスデータを用いて得ることもできる。単語とクラスとの関係は、データとして予め意味関係抽出装置１内に保持しておく。具体的には、スコア計算部１４は、スコア１を下の式（５）により計算する。
【００６０】
【数５】
2015200961.tif 000007
【００６１】
ここで、ＳＰはシードパターン集合である。また、ｎｉ，ｎｋは単語ペアである。また、ｃｉ，ｃｋは、単語ｎｉ，ｎｋがそれぞれ属するクラスである。式（５）における右辺の分子は、クラス（ｃｉ，ｃｋ）に属する単語のＳＰとの共起数である。式（５）における右辺の分母は、クラス（ｃｉ，ｃｋ）に属する単語の任意のパターンとの共起数である。
【００６２】
つまり、スコア１は、名詞対（ｎｉ，ｎｋ）に対応するクラス対（ｃｉ，ｃｋ）が、特定の関係（対象関係）に出現する度合い（可能性、確率）を表す値である。
【００６３】
次にステップＳ３−３において、スコア計算部１４は、スコア２（ｓｃｏｒｅ  ２，第２スコア）を計算する。このスコア２は、２単語（ｎｉ，ｎｊ）間のパターン（クラス制限付）の、シードパターンへの出現のしやすさを表す。具体的には、スコア計算部１４は、スコア２を下の式（６）により計算する。
【００６４】
【数６】
2015200961.tif 000008
【００６５】
ここで、Ｉ（Ｐｉｊ，ｃｉ，ｃｋ）は、処理対象となっている名詞３項組（ｎｉ，ｎｊ，ｎｋ）において、単語ペアｎｉとｎｊの間のパターンＰｉｊと共起するｃｉ，ｃｋ（それぞれ、ｎｉ，ｎｋのクラス）に属する名詞対集合を表す。Ｉ（ＳＰ（ｃｉ，ｃｋ））は、シードパターンのいずれかと共起するクラスｃｉとｃｋに属する名詞対集合を表す。Ｉ（Ｐｉｊ）は、ｎｉとｎｊの間のパターンＰｉｊと共起する名詞対集合である。Ｉ（ＳＰ）は、シードパターンのいずれかと共起する名詞対集合である。
【００６６】
つまり、スコア２は、下記の（Ａ）〜（Ｄ）を用いて、｛（Ａ）×（Ｂ）｝／｛（Ｃ）×（Ｄ）｝で計算される値である。
（Ａ）単語ペアｎｉとｎｊの間のパターンＰｉｊと共起するクラスｃｉ，ｃｋに属する名詞対集合  と  シードパターンのいずれかと共起するクラスｃｉとｃｋに属する名詞対集合  との積集合の要素数。
（Ｂ）単語ペアｎｉとｎｊの間のパターンＰｉｊと共起する名詞対集合  と  シードパターンのいずれかと共起する名詞対集合  との積集合の要素数。
（Ｃ）単語ペアｎｉとｎｊの間のパターンＰｉｊと共起するクラスｃｉ，ｃｋに属する名詞対集合  と  シードパターンのいずれかと共起するクラスｃｉとｃｋに属する名詞対集合  との和集合の要素数。
（Ｄ）単語ペアｎｉとｎｊの間のパターンＰｉｊと共起する名詞対集合  と  シードパターンのいずれかと共起する名詞対集合  との和集合の要素数。
【００６７】
つまり、スコア２は、名詞３項組における２単語（ｎｉ，ｎｊ）間のパターンＰｉｊの、シードパターンへの出現のしやすさの度合い（可能性、確率）を表す値である。
を表す値である。
【００６８】
次にステップＳ３−４において、スコア計算部１４は、スコア３（ｓｃｏｒｅ  ３，第３スコア）を計算する。このスコア３は、２単語（ｎｋ，ｎｊ）の間のパターンの上位下位関係らしさと、並列関係らしさを表すものである。具体的には、スコア計算部１４は、スコア３を下の式（７）により計算する。
【００６９】
【数７】
2015200961.tif 000009
【００７０】
ここで、ｐｒｏｂＮｏｕｎｈｙｐ（ｎｋ，ｎｊ）は、２単語（ｎｋ，ｎｊ）が上位下位関係である確率を示し、この確率はあらかじめ与えた上位下位関係パターンとの共起確率から計算することが出来る。また、ｐｒｏｂＰａｔｔｅｒｎｈｙｐ（ｐｋｊ）は、２単語（ｎｋ，ｎｊ）間のパターンｐｋｊの上位下位関係らしさを示す確率であり、この確率はあらかじめ与えた上位下位関係単語ペアとの共起確率から計算することができる。ｐｒｏｂＮｏｕｎｐａｒａ（ｎｋ，ｎｊ）は、２単語（ｎｋ，ｎｊ）が並列関係である確率を示し、この確率は並列関係パターンとの共起頻度から計算することができる。ｐｒｏｂＰａｔｔｅｒｎｐａｒａ（ｐｋｊ）は、２単語（ｎｋ，ｎｊ）のパターンの並列関係らしさを示し、これは上位下位関係単語ペア集合から兄弟語ペアを抽出し、その兄弟語ペアとの共起頻度から求めることができる。
【００７１】
なお、上位下位関係や並列関係を用いてスコア３を計算する理由は、元の単語対に含まれる単語と、第３の名詞との関係が、上位下位関係または並列関係である場合に、その第３の名詞が単語対の関係を特定するために重要な作用を及ぼすためである。
【００７２】
つまり、スコア３は、２単語（ｎｋ，ｎｊ）とその２単語間のパターンｐｋｊの上位下位関係らしさ、あるいは、２単語（ｎｋ，ｎｊ）とその２単語間のパターンｐｋｊの並列関係らしさ、のいずれか大きいほうを表す値である。
【００７３】
次にステップＳ３−５において、スコア計算部１４は、スコアオール（ｓｃｏｒｅＡｌｌ）を計算する。このスコアオールは、上の各ステップで計算した、スコア１、スコア２、スコア３の積を取ることによって計算される値である。具体的には、スコア計算部１４は、下の式（８）によってスコアオールの値を計算する。
【００７４】
【数８】
2015200961.tif 000010
【００７５】
つまり、スコアオール  ＳｃｏｒｅＡｌｌ（ｎｉ，ｎｋ，ＳＰ，ｎｊ）は、名詞対（ｎｉ，ｎｋ）と、第３名詞ｎｊが与えられたときに、名詞対（ｎｉ，ｎｋ）が、シードパターンＳＰに対応する特定の関係を有する度合いを表す値である。
そして、式（８）が表すように、スコアオール  ＳｃｏｒｅＡｌｌ（ｎｉ，ｎｋ，ＳＰ，ｎｊ）は、スコア１とスコア２とスコア３との積の値である。但し、名詞対（ｎｉ，ｎｋ）がそれぞれ属するクラス対（ｃｉ，ｃｋ）の中で、その積の値が最大となるように選択した場合における、当該積の値である。その前提として、名詞ｎｉ，ｎｋがそれぞれ属するクラス集合ｃｌａｓｓ（ｎｉ），ｃｌａｓｓ（ｎｋ）の各々は、複数の要素を持ち得る集合である。
【００７６】
図５は、スコア計算部１４による処理の中で述べたシード単語ペアの一例を示す概略図である。図示するように、シード単語ペアは、複数の単語のペアを含むものであり、例えば表形式のデータとして表される。シード単語ペアのデータは、単語１と関係名と単語２というデータ項目（桁）を有し、複数の行からなる。例えば、第１行目のデータは、「コレステロール」という単語（単語１）と「高血圧」という単語（単語２）とが「因果関係」という関係名を有することを表している。また、第２行目のデータは、「デキストリン」という単語（単語１）と「虫歯」（単語２）という単語とが「因果関係」という関係名を有することを表している。同図に示す例では単語１が原因に該当し単語２が結果に該当するが、関係の方向は逆でも良く任意である。
【００７７】
［処理の実例と、本実施形態の構成による作用］
ここで、意味関係抽出装置１による処理の実例を簡単に説明する。例として、「高血圧を引き起こすコレステロールなどの物質は、・・・」という文を考える。文のこの部分を係り受け解析するとその結果は、［高血圧を］−［引き起こす］−［物質は］という係り受け関係、および［コレステロールなどの］−［物質は］という係り受け関係を含む、文節の木構造が得られる。このような文を元に抽出される名詞対の例が、（高血圧，コレステロール）である。また、抽出される第３名詞の例が「物質」である。ここから得られるパターンの一つは、［名詞Ａを含む文節］−「引き起こす」−［名詞Ｂを含む文節］である。このようなパターンは、因果関係をよく表すため、因果関係という特定の関係に対応するシードパターンに含まれる。なお、そのようなシードパターンは、前述の通り、シード単語ペアから得られる。
【００７８】
仮に第３の名詞を用いず、名詞対のみからパターン（共通係先までの文節のパス）を得ようとすると、（名詞「高血圧」を含む文節）−「引き起こす」−「物質は」−（名詞「コレステロール」を含む文節）となる。
【００７９】
第３の名詞を用いたパターンと、第３の名詞を用いないパターンとを比較すると、このように前者のほうが、長さが短く、統計的な処理において特定の関係（本例では、因果関係）との共起度合いを計算するのに具合が良い。その一つの理由は、第３の名詞を抽出して用いない場合のパターン（名詞「高血圧」を含む文節）−「引き起こす」−「物質は」−（名詞「コレステロール」を含む文節）は、パスの途中に「物質」という名詞を含んでおり、それがパターンの種類数を増やしてしまうからである。
【００８０】
本実施形態の意味関係抽出装置１は、第３名詞抽出部１３を備えており、スコア計算部１４は、抽出された第３名詞と、元の単語対に含まれる単語との間のパターンを利用したスコアの計算を行う。この構成により、従来技術よりも良好な結果を得ることができる。また、名詞対に含まれる名詞「コレステロール」と、第３名詞「物質」とは、上位下位関係にあり、そのような第３名詞に関しては、前記のスコア３の値が高くなる。
【００８１】
言い換えれば、意味関係抽出装置１は、名詞対に含まれる名詞と第３の名詞との間の上位下位関係等（コレステロールの上位は物質である）の情報を利用することによって、その名詞対の関係を推定する（言い換えれば、特定の関係（対象関係）を有する度合いを算出する）技術構成を備えている。
【００８２】
なお、上述した実施形態における意味関係抽出装置の機能、あるいはその一部の機能をコンピューターで実現するようにしても良い。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピューター読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピューターシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバーやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【００８３】
以上、実施形態を説明したが、本発明はさらに次のような変形例でも実施することが可能である。
【００８４】
変形例：上記実施形態において、式（８）でスコアオール  ＳｃｏｒｅＡｌｌ（ｎｉ，ｎｋ，ＳＰ，ｎｊ）の値を計算する際には、スコア１とスコア２とスコア３の積の値を用いていた。本変形例では、スコア１とスコア２とスコア３の積の代わりに、下記の（Ａ）から（Ｆ）までの、いずれかの値を用いる。
（Ａ）スコア１とスコア２のみの積
（Ｂ）スコア２とスコア３のみの積
（Ｃ）スコア１とスコア３のみの積
（Ｄ）スコア１の値そのもの
（Ｅ）スコア２の値そのもの
（Ｆ）スコア３の値そのもの
【００８５】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
本発明は、文書間の関連を推定するために利用可能である。例えば、文書がウェブページ（ウェブ文書）である場合、本発明は、ウェブページ間の関連を推定するために利用可能である。文書（例えば、ＥＰＧにおける番組概要文の文書）を放送番組と関連付ければ、本発明は、放送番組間の関連を推定するために利用可能である。つまり、ある放送番組（例えば、視聴者が視聴中の番組）に関連する放送番組を提示するような連想検索機能などを実現するために利用可能である。つまり、本発明は、映像等のコンテンツのオンデマンド配信サービスにも利用可能である。
【符号の説明】
【００８７】
１  意味関係抽出装置
１０  文書取得部
１１  名詞抽出部
１２  名詞対抽出部
１３  第３名詞抽出部
１４  スコア計算部
１５  特定関係名詞対抽出部
１６  特定関係名詞対集合出力部
【図１】
2015200961.tif 000011
【図２】
2015200961.tif 000012
【図３】
2015200961.tif 000013
【図４】
2015200961.tif 000014
【図５】
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