(57)【要約】【課題】原言語の文に含まれる固有表現と目的言語の文に含まれる固有表現とに対し、注釈を付与することができるようにする。【解決手段】入力部１０が、原言語の文と目的言語の文とを受け付ける。演算部２０が、第１固有表現情報を抽出し、第２固有表現情報を抽出する。そして、演算部２０が、第１固有表現情報を用いた検索クエリで、外部のデータベースから、第１知識エントリを検索し、第１知識エントリ識別子を抽出する。また、演算部２０が、第２固有表現情報を用いた検索クエリで、外部のデータベースから、第２知識エントリを検索し、第２知識エントリ識別子を抽出する。そして、演算部２０が、抽出された第１知識エントリ、及び抽出された前記第２知識エントリの言語間の関係に基づいて、第１固有表現情報と、第１固有表現情報に対応する第２固有表現情報と、第１知識エントリ識別子と、第２知識エントリ識別子との組み合わせを含むリストを出力する。【選択図】図１
2015207250.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の言語で記述された第１の文と、第２の言語で記述された前記第１の文に対応する第２の文とを受け付ける入力部と、
前記入力部によって受け付けた、前記第１の文に含まれる固有表現に関する情報を示す第１固有表現情報を抽出し、
前記入力部によって受け付けた、前記第２の文に含まれる固有表現に関する情報を示す第２固有表現情報を抽出し、
前記抽出された前記第１固有表現情報の各々について、前記第１固有表現情報を用いた検索クエリで、前記第１の言語で記述された複数の記事が格納されたデータベースから、前記第１固有表現情報が示す前記固有表現に対応する記事を表す第１知識エントリを検索し、前記検索された前記第１知識エントリの格納場所を表す第１知識エントリ識別子を抽出し、
前記抽出された前記第２固有表現情報の各々について、前記第２固有表現情報を用いた検索クエリで、前記第２の言語で記述された複数の記事が格納されたデータベースから、前記第２固有表現情報が示す前記固有表現に対応する記事を表す第２知識エントリを検索し、前記検索された前記第２知識エントリの格納場所を表す第２知識エントリ識別子を抽出し、
前記抽出された前記第１知識エントリ、及び前記抽出された前記第２知識エントリの言語間の関係に基づいて、前記第１固有表現情報と、前記第１固有表現情報に対応する前記第２固有表現情報と、前記第１知識エントリ識別子と、前記第２知識エントリ識別子との組み合わせを含むリストを出力する演算部と、
を含む固有表現注釈生成装置。
【請求項２】
前記演算部は、
前記抽出された前記第１固有表現情報の各々について、前記第１固有表現情報を用いた検索クエリで、前記第１の言語で記述された複数の記事が格納されたデータベースから、前記第１知識エントリを検索し、検索された前記第１知識エントリの各々について、前記第１固有表現情報が示す固有表現と前記第１知識エントリとの適合度合いを表す適合度スコアを算出し、前記適合度スコアの最大値が予め定められた第１の閾値より大きい場合に、前記適合度スコアの最大値に対応する前記第１知識エントリの前記第１知識エントリ識別子を抽出し、前記第１固有表現情報及び前記第１知識エントリの前記第１知識エントリ識別子の組み合わせを、第１単言語固有表現注釈抽出リストへ格納する第１単言語固有表現注釈抽出部と、
前記抽出された前記第２固有表現情報の各々について、前記第２固有表現情報を用いた検索クエリで、前記第２の言語で記述された複数の記事が格納されたデータベースから、前記第２知識エントリを検索し、検索された前記第２知識エントリの各々について、前記第２固有表現情報が示す固有表現と前記第２知識エントリとの適合度合いを表す適合度スコアを算出し、前記適合度スコアの最大値が予め定められた第２の閾値より大きい場合に、前記適合度スコアの最大値に対応する前記第２知識エントリの前記第２知識エントリ識別子を抽出し、前記第２固有表現情報及び前記第２知識エントリの前記第２知識エントリ識別子の組み合わせを、第２単言語固有表現注釈抽出リストへ格納する第２単言語固有表現注釈抽出部と、
前記第１単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第２単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第１知識エントリ及び前記第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、前記第１固有表現情報と、前記第１固有表現情報に対応する前記第２固有表現情報と、前記第１知識エントリ識別子と、前記第２知識エントリ識別子との組み合わせを含むリストである第１言語横断固有表現注釈抽出リストを生成し、
前記第１単言語固有表現注釈抽出リストに基づいて、前記第１知識エントリ識別子が抽出されなかった前記第１固有表現情報の各々を含む第１単言語注釈失敗固有表現リストを生成し、
前記第１単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第１知識エントリ及び前記第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、前記第１単言語固有表現注釈抽出リストに含まれる前記第１知識エントリ識別子の各々のうち、前記第２知識エントリとの言語間の関係が無い前記第１知識エントリ識別子に対応する前記第１固有表現情報の各々を含む第１他言語リンク欠落固有表現注釈リストを生成し、
前記第１単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第２単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第１知識エントリ及び前記第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、前記第１単言語固有表現注釈抽出リストに含まれる前記第１知識エントリ識別子の各々のうち、前記第１知識エントリ識別子と言語間の関係を有する前記第２知識エントリ識別子が、前記第２単言語固有表現注釈抽出リストに含まれていない前記第１知識エントリ識別子に対応する前記第１固有表現情報及び前記第２知識エントリ識別子の組み合わせの各々を含む第１他言語固有表現不明知識エントリリストを生成する第１言語横断固有表現注釈抽出部と、
前記第１単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第２単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第１知識エントリ及び前記第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、前記第２固有表現情報と、前記第２固有表現情報に対応する前記第１固有表現情報と、前記第１知識エントリ識別子と、前記第２知識エントリ識別子との組み合わせを含むリストである第２言語横断固有表現注釈抽出リストを生成し、
前記第２単言語固有表現注釈抽出リストに基づいて、前記第２知識エントリ識別子が抽出されなかった前記第２固有表現情報の各々を含む第２単言語注釈失敗固有表現リストを生成し、
前記第２単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第１知識エントリ及び前記第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、前記第２単言語固有表現注釈抽出リストに含まれる前記第２知識エントリ識別子の各々のうち、前記第１知識エントリとの言語間の関係が無い前記第２知識エントリ識別子に対応する前記第２固有表現情報の各々を含む第２他言語リンク欠落固有表現注釈リストを生成し、
前記第１単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第２単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第１知識エントリ及び前記第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、前記第２単言語固有表現注釈抽出リストに含まれる前記第２知識エントリ識別子の各々のうち、前記第２知識エントリ識別子と言語間の関係を有する前記第１知識エントリ識別子が、前記第１単言語固有表現注釈抽出リストに含まれていない前記第２知識エントリ識別子に対応する前記第２固有表現情報及び前記第１知識エントリ識別子の組み合わせの各々を含む第２他言語固有表現不明知識エントリリストを生成する第２言語横断固有表現注釈抽出部と、を含む
請求項１記載の固有表現注釈生成装置。
【請求項３】
前記演算部は、
前記第１単言語注釈失敗固有表現リストと、前記第２他言語固有表現不明知識エントリリストとに基づいて、前記第１単言語注釈失敗固有表現リストに含まれる前記第１固有表現情報の各々について、前記第１固有表現情報が示す固有表現のバリエーションを複数生成し、前記生成した前記固有表現の複数のバリエーションについて、前記第２他言語固有表現不明知識エントリリストに含まれる前記第１知識エントリ識別子の各々に対し、前記バリエーションと前記第１知識エントリ識別子との前記適合度スコアを算出し、前記適合度スコアの最大値が予め定められた第３の閾値より大きい場合に、前記適合度スコアの最大値に対応する前記第１知識エントリ識別子を抽出し、前記第１固有表現情報及び前記第１知識エントリ識別子を対応付け、前記第１固有表現情報と、前記第２他言語固有表現不明知識エントリリストに、前記第１知識エントリ識別子と組み合わせで格納された前記第２固有表現情報と、前記第１知識エントリ識別子と、前記第２知識エントリ識別子との組み合わせを、前記第１言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納する第１固有表現探索部と、
前記第２単言語注釈失敗固有表現リストと、前記第１他言語固有表現不明知識エントリリストとに基づいて、前記第２単言語注釈失敗固有表現リストに含まれる前記第２固有表現情報の各々について、前記第２固有表現情報が示す固有表現のバリエーションを複数生成し、前記生成した前記固有表現の複数のバリエーションについて、前記第１他言語固有表現不明知識エントリリストに含まれる前記第２知識エントリ識別子の各々に対し、前記バリエーションと前記第２知識エントリ識別子との前記適合度スコアを算出し、前記適合度スコアの最大値が予め定められた第４の閾値より大きい場合に、前記適合度スコアの最大値に対応する前記第２知識エントリ識別子を抽出し、前記第２固有表現情報及び前記第２知識エントリ識別子を対応付け、前記第２固有表現情報と、前記第１他言語固有表現不明知識エントリリストに、前記第２知識エントリ識別子と組み合わせで格納された前記第１固有表現情報と、前記第２知識エントリ識別子と、前記第１知識エントリ識別子との組み合わせを、前記第２言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納する第２固有表現探索部と、
を含む請求項２記載の固有表現注釈生成装置。
【請求項４】
前記演算部は、
前記第１他言語リンク欠落固有表現注釈リスト、及び前記第２他言語リンク欠落固有表現注釈リストに基づいて、前記第１他言語リンク欠落固有表現注釈リストに含まれる前記第１固有表現情報について抽出された前記第１知識エントリ識別子の第１知識エントリと、前記第２他言語リンク欠落固有表現注釈リストに含まれる前記第２固有表現情報について抽出された前記第２知識エントリ識別子の第２知識エントリとの類似度に基づいて、前記第１知識エントリ識別子と、前記第２知識エントリ識別子とを対応付け、前記第１固有表現情報と、前記第２固有表現情報と、前記第１知識エントリ識別子と、前記第２知識エントリ識別子との組み合わせを、前記第１言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納する知識エントリ異言語ペア発見部を更に含む
請求項２又は請求項３記載の固有表現注釈生成装置。
【請求項５】
入力部、及び演算部を含む固有表現注釈生成装置における固有表現注釈生成方法であって、
前記入力部が、第１の言語で記述された第１の文と、第２の言語で記述された前記第１の文に対応する第２の文とを受け付けるステップと、
演算部が、前記入力部によって受け付けた、前記第１の文に含まれる固有表現に関する情報を示す第１固有表現情報を抽出するステップと、
前記演算部が、前記入力部によって受け付けた、前記第２の文に含まれる固有表現に関する情報を示す第２固有表現情報を抽出するステップと、
前記演算部が、前記抽出された前記第１固有表現情報の各々について、前記第１固有表現情報を用いた検索クエリで、前記第１の言語で記述された複数の記事が格納されたデータベースから、前記第１固有表現情報が示す前記固有表現に対応する記事を表す第１知識エントリを検索し、前記検索された前記第１知識エントリの格納場所を表す第１知識エントリ識別子を抽出するステップと、
前記演算部が、前記抽出された前記第２固有表現情報の各々について、前記第２固有表現情報を用いた検索クエリで、前記第２の言語で記述された複数の記事が格納されたデータベースから、前記第２固有表現情報が示す前記固有表現に対応する記事を表す第２知識エントリを検索し、前記検索された前記第２知識エントリの格納場所を表す第２知識エントリ識別子を抽出するステップと、
前記演算部が、前記抽出された前記第１知識エントリ、及び前記抽出された前記第２知識エントリの言語間の関係に基づいて、前記第１固有表現情報と、前記第１固有表現情報に対応する前記第２固有表現情報と、前記第１知識エントリ識別子と、前記第２知識エントリ識別子との組み合わせを含むリストを出力するステップと、
を含む固有表現注釈生成方法。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１〜請求項４の何れか１項記載の固有表現注釈生成装置の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、固有表現注釈生成装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
Web上には、いわゆる百科事典的な知識を収集・整理したサイトが構築され広く利用されている。このようなWebサイトを本発明では知識情報源と呼ぶ。Web上の代表的な知識情報源として、Wikipedia（Ｒ）が知られている。Wikipedia（Ｒ）は、世界の多くの言語に対する版が存在し、それらの各国語のWikipedia（Ｒ）において、同一の実体に関する記事（知識エントリ）は、言語間リンクにより相互にリンクされていることが多い（例えば、Wikipedia（Ｒ） (日本語版): http://ja.wikipedia.org/を参照。）。
【０００３】
文書中に含まれる語句に対し、その語句が指示する内容に対応するWikipedia（Ｒ）記事を同定し、当該のWikipedia（Ｒ）記事のURLを当該語句に関する注釈として付与する処理 (Wikificationと呼ばれることがある) の研究例として、非特許文献１に記載の技術が知られている。この研究では、処理対象の文書は単一言語（英語）であり、また、注釈付けに利用するWikipedia（Ｒ）の言語も同一の言語（英語）である。このようなWikificationの処理においては、対象文書の中から注釈付けの対象とする語句を抽出する必要がある。
【０００４】
また、対象とする文書に対し、文書の言語とは異なる言語において対応するWikipedia（Ｒ）記事を同定し、そのWikipedia（Ｒ）記事のURLを当該語句に関する注釈として付与する処理の研究例として、非特許文献２に記載の技術がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Mihalcea, R. and Csomai, A. "Wikify! Linking Documents Encyclopedic Knowledge," Proc. of CIKM'07, pp.233-242 (2007).
【非特許文献２】McNamee, P. et al. "Cross-Language Entity Linking," Proc. of the 5th IJCNLP, pp.255-263 (2011).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上記で示した非特許文献１の技術においては、一般に対象文書中には多くの固有表現が存在するが、一般に利用可能な固有表現抽出器は必ずしも高い精度で固有表現を抽出できるとは限らないという問題がある。
【０００７】
また、非特許文献２の研究では、いわゆるアルファベット文字を用いる西欧系の言語を対象としており、文字レベルでの類似性を利用している。従って、例えば日本語と英語のような文字体系の異なる言語に対しては有効ではない。
【０００８】
また、この手法は特定の言語の文書における語句に対し、別の言語のWikipedia（Ｒ）記事を同定するものであるので、そもそも処理の対象が対訳文書のような異言語の文書のペアである場合においては、（１）言語Ａの文書を言語ＢのWikipedia（Ｒ）記事に対応づける、（２）言語Ｂの文書を言語ＡのWikipedia（Ｒ）記事に対応付けるという２つの処理をそれぞれ独立に実行することとなり、知識情報源（Wikipedia（Ｒ））が有する言語間の対応付けの構造情報を利用することができない。
【０００９】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたもので、原言語の文に含まれる固有表現と目的言語の文に含まれる固有表現とに対し、注釈を付与することができる固有表現注釈生成装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的を達成するために本発明に係る固有表現注釈生成装置は、第１の言語で記述された第１の文と、第２の言語で記述された前記第１の文に対応する第２の文とを受け付ける入力部と、前記入力部によって受け付けた、前記第１の文に含まれる固有表現に関する情報を示す第１固有表現情報を抽出し、前記入力部によって受け付けた、前記第２の文に含まれる固有表現に関する情報を示す第２固有表現情報を抽出し、前記抽出された前記第１固有表現情報の各々について、前記第１固有表現情報を用いた検索クエリで、前記第１の言語で記述された複数の記事が格納されたデータベースから、前記第１固有表現情報が示す前記固有表現に対応する記事を表す第１知識エントリを検索し、前記検索された前記第１知識エントリの格納場所を表す第１知識エントリ識別子を抽出し、前記抽出された前記第２固有表現情報の各々について、前記第２固有表現情報を用いた検索クエリで、前記第２の言語で記述された複数の記事が格納されたデータベースから、前記第２固有表現情報が示す前記固有表現に対応する記事を表す第２知識エントリを検索し、前記検索された前記第２知識エントリの格納場所を表す第２知識エントリ識別子を抽出し、前記抽出された前記第１知識エントリ、及び前記抽出された前記第２知識エントリの言語間の関係に基づいて、前記第１固有表現情報と、前記第１固有表現情報に対応する前記第２固有表現情報と、前記第１知識エントリ識別子と、前記第２知識エントリ識別子との組み合わせを含むリストを出力する演算部と、を含んで構成されている。
【００１１】
本発明に係る固有表現注釈生成方法は、入力部、及び演算部を含む固有表現注釈生成装置における固有表現注釈生成方法であって、前記入力部が、第１の言語で記述された第１の文と、第２の言語で記述された前記第１の文に対応する第２の文とを受け付けるステップと、演算部が、前記入力部によって受け付けた、前記第１の文に含まれる固有表現に関する情報を示す第１固有表現情報を抽出するステップと、前記演算部が、前記入力部によって受け付けた、前記第２の文に含まれる固有表現に関する情報を示す第２固有表現情報を抽出するステップと、前記演算部が、前記抽出された前記第１固有表現情報の各々について、前記第１固有表現情報を用いた検索クエリで、前記第１の言語で記述された複数の記事が格納されたデータベースから、前記第１固有表現情報が示す前記固有表現に対応する記事を表す第１知識エントリを検索し、前記検索された前記第１知識エントリの格納場所を表す第１知識エントリ識別子を抽出するステップと、前記演算部が、前記抽出された前記第２固有表現情報の各々について、前記第２固有表現情報を用いた検索クエリで、前記第２の言語で記述された複数の記事が格納されたデータベースから、前記第２固有表現情報が示す前記固有表現に対応する記事を表す第２知識エントリを検索し、前記検索された前記第２知識エントリの格納場所を表す第２知識エントリ識別子を抽出するステップと、前記演算部が、前記抽出された前記第１知識エントリ、及び前記抽出された前記第２知識エントリの言語間の関係に基づいて、前記第１固有表現情報と、前記第１固有表現情報に対応する前記第２固有表現情報と、前記第１知識エントリ識別子と、前記第２知識エントリ識別子との組み合わせを含むリストを出力するステップと、を含む。
【００１２】
本発明の前記演算部は、前記抽出された前記第１固有表現情報の各々について、前記第１固有表現情報を用いた検索クエリで、前記第１の言語で記述された複数の記事が格納されたデータベースから、前記第１知識エントリを検索し、検索された前記第１知識エントリの各々について、前記第１固有表現情報が示す固有表現と前記第１知識エントリとの適合度合いを表す適合度スコアを算出し、前記適合度スコアの最大値が予め定められた第１の閾値より大きい場合に、前記適合度スコアの最大値に対応する前記第１知識エントリの前記第１知識エントリ識別子を抽出し、前記第１固有表現情報及び前記第１知識エントリの前記第１知識エントリ識別子の組み合わせを、第１単言語固有表現注釈抽出リストへ格納する第１単言語固有表現注釈抽出部と、前記抽出された前記第２固有表現情報の各々について、前記第２固有表現情報を用いた検索クエリで、前記第２の言語で記述された複数の記事が格納されたデータベースから、前記第２知識エントリを検索し、検索された前記第２知識エントリの各々について、前記第２固有表現情報が示す固有表現と前記第２知識エントリとの適合度合いを表す適合度スコアを算出し、前記適合度スコアの最大値が予め定められた第２の閾値より大きい場合に、前記適合度スコアの最大値に対応する前記第２知識エントリの前記第２知識エントリ識別子を抽出し、前記第２固有表現情報及び前記第２知識エントリの前記第２知識エントリ識別子の組み合わせを、第２単言語固有表現注釈抽出リストへ格納する第２単言語固有表現注釈抽出部と、前記第１単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第２単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第１知識エントリ及び前記第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、前記第１固有表現情報と、前記第１固有表現情報に対応する前記第２固有表現情報と、前記第１知識エントリ識別子と、前記第２知識エントリ識別子との組み合わせを含むリストである第１言語横断固有表現注釈抽出リストを生成し、前記第１単言語固有表現注釈抽出リストに基づいて、前記第１知識エントリ識別子が抽出されなかった前記第１固有表現情報の各々を含む第１単言語注釈失敗固有表現リストを生成し、前記第１単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第１知識エントリ及び前記第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、前記第１単言語固有表現注釈抽出リストに含まれる前記第１知識エントリ識別子の各々のうち、前記第２知識エントリとの言語間の関係が無い前記第１知識エントリ識別子に対応する前記第１固有表現情報の各々を含む第１他言語リンク欠落固有表現注釈リストを生成し、前記第１単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第２単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第１知識エントリ及び前記第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、前記第１単言語固有表現注釈抽出リストに含まれる前記第１知識エントリ識別子の各々のうち、前記第１知識エントリ識別子と言語間の関係を有する前記第２知識エントリ識別子が、前記第２単言語固有表現注釈抽出リストに含まれていない前記第１知識エントリ識別子に対応する前記第１固有表現情報及び前記第２知識エントリ識別子の組み合わせの各々を含む第１他言語固有表現不明知識エントリリストを生成する第１言語横断固有表現注釈抽出部と、前記第１単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第２単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第１知識エントリ及び前記第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、前記第２固有表現情報と、前記第２固有表現情報に対応する前記第１固有表現情報と、前記第１知識エントリ識別子と、前記第２知識エントリ識別子との組み合わせを含むリストである第２言語横断固有表現注釈抽出リストを生成し、前記第２単言語固有表現注釈抽出リストに基づいて、前記第２知識エントリ識別子が抽出されなかった前記第２固有表現情報の各々を含む第２単言語注釈失敗固有表現リストを生成し、前記第２単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第１知識エントリ及び前記第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、前記第２単言語固有表現注釈抽出リストに含まれる前記第２知識エントリ識別子の各々のうち、前記第１知識エントリとの言語間の関係が無い前記第２知識エントリ識別子に対応する前記第２固有表現情報の各々を含む第２他言語リンク欠落固有表現注釈リストを生成し、前記第１単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第２単言語固有表現注釈抽出リストと、前記第１知識エントリ及び前記第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、前記第２単言語固有表現注釈抽出リストに含まれる前記第２知識エントリ識別子の各々のうち、前記第２知識エントリ識別子と言語間の関係を有する前記第１知識エントリ識別子が、前記第１単言語固有表現注釈抽出リストに含まれていない前記第２知識エントリ識別子に対応する前記第２固有表現情報及び前記第１知識エントリ識別子の組み合わせの各々を含む第２他言語固有表現不明知識エントリリストを生成する第２言語横断固有表現注釈抽出部と、を含むようにすることができる。
【００１３】
本発明の前記演算部は、前記第１単言語注釈失敗固有表現リストと、前記第２他言語固有表現不明知識エントリリストとに基づいて、前記第１単言語注釈失敗固有表現リストに含まれる前記第１固有表現情報の各々について、前記第１固有表現情報が示す固有表現のバリエーションを複数生成し、前記生成した前記固有表現の複数のバリエーションについて、前記第２他言語固有表現不明知識エントリリストに含まれる前記第１知識エントリ識別子の各々に対し、前記バリエーションと前記第１知識エントリ識別子との前記適合度スコアを算出し、前記適合度スコアの最大値が予め定められた第３の閾値より大きい場合に、前記適合度スコアの最大値に対応する前記第１知識エントリ識別子を抽出し、前記第１固有表現情報及び前記第１知識エントリ識別子を対応付け、前記第１固有表現情報と、前記第２他言語固有表現不明知識エントリリストに、前記第１知識エントリ識別子と組み合わせで格納された前記第２固有表現情報と、前記第１知識エントリ識別子と、前記第２知識エントリ識別子との組み合わせを、前記第１言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納する第１固有表現探索部と、前記第２単言語注釈失敗固有表現リストと、前記第１他言語固有表現不明知識エントリリストとに基づいて、前記第２単言語注釈失敗固有表現リストに含まれる前記第２固有表現情報の各々について、前記第２固有表現情報が示す固有表現のバリエーションを複数生成し、前記生成した前記固有表現の複数のバリエーションについて、前記第１他言語固有表現不明知識エントリリストに含まれる前記第２知識エントリ識別子の各々に対し、前記バリエーションと前記第２知識エントリ識別子との前記適合度スコアを算出し、前記適合度スコアの最大値が予め定められた第４の閾値より大きい場合に、前記適合度スコアの最大値に対応する前記第２知識エントリ識別子を抽出し、前記第２固有表現情報及び前記第２知識エントリ識別子を対応付け、前記第２固有表現情報と、前記第１他言語固有表現不明知識エントリリストに、前記第２知識エントリ識別子と組み合わせで格納された前記第１固有表現情報と、前記第２知識エントリ識別子と、前記第１知識エントリ識別子との組み合わせを、前記第２言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納する第２固有表現探索部と、を含むようにすることができる。
【００１４】
本発明の前記演算部は、前記第１他言語リンク欠落固有表現注釈リスト、及び前記第２他言語リンク欠落固有表現注釈リストに基づいて、前記第１他言語リンク欠落固有表現注釈リストに含まれる前記第１固有表現情報について抽出された前記第１知識エントリ識別子の第１知識エントリと、前記第２他言語リンク欠落固有表現注釈リストに含まれる前記第２固有表現情報について抽出された前記第２知識エントリ識別子の第２知識エントリとの類似度に基づいて、前記第１知識エントリ識別子と、前記第２知識エントリ識別子とを対応付け、前記第１固有表現情報と、前記第２固有表現情報と、前記第１知識エントリ識別子と、前記第２知識エントリ識別子との組み合わせを、前記第１言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納する知識エントリ異言語ペア発見部を更に含むようにすることができる。
【００１５】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、本発明の固有表現注釈生成装置の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】
【００１６】
以上説明したように、本発明の固有表現注釈生成装置、方法、及びプログラムによれば、第１の言語で記述された第１の文に含まれる固有表現に関する情報を示す第１固有表現情報を抽出し、第２の言語で記述された第２の文に含まれる固有表現に関する情報を示す第２固有表現情報を抽出し、第１固有表現情報の各々について、当該第１固有表現情報を用いた検索クエリで、データベースから、第１固有表現情報が示す当該固有表現に対応する記事を表す第１知識エントリを検索し、検索された第１知識エントリの格納場所を表す第１知識エントリ識別子を抽出し、第２固有表現情報の各々について、当該第２固有表現情報を用いた検索クエリで、データベースから、第２固有表現情報が示す当該固有表現に対応する記事を表す第２知識エントリを検索し、検索された第２知識エントリの格納場所を表す第２知識エントリ識別子を抽出し、抽出された第１知識エントリ、及び抽出された第２知識エントリの言語間の関係に基づいて、第１固有表現情報と、第１固有表現情報に対応する第２固有表現情報と、第１知識エントリ識別子と、第２知識エントリ識別子との組み合わせを含むリストを出力することにより、第１の言語の文に含まれる固有表現と第２の言語の文に含まれる固有表現とに対し、注釈を付与することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態に係る固有表現注釈生成装置の構成例を示す概略図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る固有表現注釈生成装置の第１単言語固有表現注釈抽出部２２２及び第２単言語固有表現注釈抽出部２４２の詳細を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態が対象とする固有表現の注釈の情報構造の概念図を示す第１の図である。
【図４】本発明の実施の形態が対象とする固有表現の注釈の情報構造の概念図を示す第２の図である。
【図５】本発明の実施の形態が対象とする固有表現の注釈の情報構造の概念図を示す第３の図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る固有表現注釈生成装置における注釈生成処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態に係る固有表現注釈生成装置における単言語固有表現注釈抽出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態に係る固有表現注釈生成装置における言語横断固有表現注釈抽出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態に係る固有表現注釈生成装置における言語横断固有表現注釈抽出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態に係る固有表現注釈生成装置における固有表現探索処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態に係る固有表現注釈生成装置における知識エントリ異言語ペア発見処理ルーチンの内容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】
【００１８】
＜概要＞
本発明の実施の形態では、ある言語による文とそれに対応する別の言語の文とを含む異言語文ペアを処理対象とし、それぞれの文中に含まれる固有表現を抽出し、それらの固有表現が指示する実体に関する知識情報源における知識エントリを求め、この知識エントリの識別子を当該の固有表現に対する注釈として付与する固有表現注釈生成装置に本発明を適用した例を説明する。
【００１９】
ここで、固有表現とは、人物、組織、場所などの現実世界において名称を有する実体（named entity）を指示する言語表現をいう。このため、多くの固有表現はいわゆる固有名詞である。
【００２０】
また、知識情報源としては、具体的にはWikipedia（Ｒ）を想定している。Wikipedia（Ｒ）では様々な項目に対する百科事典的知識が各国語により与えられている。これらの項目には、固有表現で指示される実体も多く含まれる。また、ある言語によるWikipedia（Ｒ）の記事（本発明の実施の形態では知識エントリと称する。）には、同じ項目に関する他言語による記事へのリンクが含まれる。このようなリンクを「言語間リンク」と呼ぶ。また、知識エントリの識別子（以下、知識エントリ識別子と称する。）とは、Wikipedia（Ｒ）においては、記事をアクセスするためのURLに相当する。
【００２１】
本発明の実施の形態が対象とする異言語文ペアは対訳文に限るものではないが、以下では、わかりやすさのため、一方の言語を原言語とよび、他方の言語を目的言語と呼ぶ。
【００２２】
また、原言語・目的言語については本発明の実施の形態では規定しないが、必要に応じて、原言語＝日本語、目的言語＝英語であることを想定して説明する。
【００２３】
また、本発明の実施の形態が従来技術と異なるのは、本発明の実施の形態が「ある言語による文とそれに対応する別の言語の文からなる異言語文ペア」を対象とすることである。このような異言語文ペアの典型例は、ある言語（原言語）による文を別の言語（目的言語）の文に翻訳した対訳文である。対訳文からなる対訳文書は、社会のグローバル化とともに増えていると考えられる。人手による翻訳によって目的言語文書が作成される場合、翻訳品質が高い対訳文書が得られることが期待できる一方、機械翻訳が適用される場合も増えており、この場合は翻訳品質が高いとは限らない。
【００２４】
本発明の実施の形態では、固有表現の注釈のための知識エントリの知識エントリ識別子を提供するために、知識情報源に含まれる内容情報、及び異言語間のリンク構造を利用することにより、文字体系が異なる言語ペアに対しても適用可能な異言語文ペアへの言語横断固有表現注釈付与方法を実現し、原言語、目的言語、双方の文に含まれる固有表現への注釈付けを並行的に行う。さらに、双方の言語において単言語の処理として実行される固有表現抽出処理を補完することができる。
【００２５】
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。
【００２６】
＜システム構成＞
本発明の実施の形態に係る固有表現注釈生成装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する固有表現注釈生成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る。固有表現注釈生成装置１００は、原言語による文と目的言語による文とを含んで構成される異言語文ペアに含まれる固有表現に対する言語横断固有表現注釈付けを高度化するため、機能的には次に示すように構成されている。図１に示すように、固有表現注釈生成装置１００は、入力部１０と、演算部２０と、出力部３０とを備えている。
【００２７】
入力部１０は、第１の言語で記述された第１の文（以下、原言語の文と称する。）と、第２の言語で記述された原言語の文に対応する第２の文（以下、目的言語の文と称する。）とを受け付ける。すなわち、入力部１０は、処理対象となる異言語文ペアの入力を受け付ける。ここで、それぞれの言語の文は、当該文が含まれる文書とともに入力されてもよい。文が文書とともに入力される場合には、対象の文が含まれる文書における言語文脈が利用可能となる。
【００２８】
また、それぞれの言語の文は、当該文、又は当該文が含まれる文書の対象ジャンルに関するジャンル分類コードとともに入力されてもよい。この場合は、対象文がどのようなジャンルに関するものかという大局的な分類情報が利用可能となる。
【００２９】
上記図１に示す外部のデータベースには、原言語の言語で記述された複数の記事と目的言語で記述された複数の記事とが格納されている。
【００３０】
演算部２０は、入力部１０によって受け付けた原言語の文に含まれる固有表現に関する情報を示す第１固有表現情報を抽出し、入力部１０によって受け付けた目的言語の文に含まれる固有表現に関する情報を示す第２固有表現情報を抽出する。
そして、演算部２０は、抽出された第１固有表現情報の各々について、当該第１固有表現情報を用いた検索クエリで、外部のデータベースから、当該第１固有表現情報が示す固有表現に対応する記事を表す第１知識エントリを検索し、当該検索された第１知識エントリの格納場所を表す第１知識エントリ識別子を抽出する。
また、演算部２０は、抽出された第２固有表現情報の各々について、当該第２固有表現情報を用いた検索クエリで、外部のデータベースから、当該第２固有表現情報が示す固有表現に対応する記事を表す第２知識エントリを検索し、当該検索された第２知識エントリの格納場所を表す第２知識エントリ識別子を抽出する。
また、演算部２０は、抽出された第１知識エントリ、及び抽出された第２知識エントリの言語間の関係に基づいて、第１固有表現情報と、第１固有表現情報に対応する第２固有表現情報と、第１知識エントリ識別子と、第２知識エントリ識別子との組み合わせを含むリストを出力する。
【００３１】
演算部２０は、原言語文処理部２２と、目的言語文処理部２４と、知識エントリ異言語ペア発見部２６と、異言語知識エントリ間類似度計算部２８とを備えている。原言語文処理部２２、及び目的言語文処理部２４は、必要に応じて、対象の言語に特化した処理を行うが、その論理的な構成は全く同様である。このため、以下では特定の言語に依存することなく、その構成要素について説明を行う。
【００３２】
原言語文処理部２２は、第１固有表現解析部２２０と、第１単言語固有表現注釈抽出部２２２と、第１言語横断固有表現注釈抽出部２２４と、第１固有表現探索部２２６とを備えている。また、目的言語文処理部２４は、第２固有表現解析部２４０と、第２単言語固有表現注釈抽出部２４２と、第２言語横断固有表現注釈抽出部２４４と、第２固有表現探索部２４６とを備えている。原言語文処理部２２、及び目的言語文処理部２４の各々に含まれる各部については、処理対象の文が原言語と目的言語とで異なるため、先頭部分に「第１」「第２」と区別して記載しているものの、後半部分で同一の名称であるものは、論理的に同等の機能を果たす。
【００３３】
第１固有表現解析部２２０は、入力部１０によって受け付けた原言語の文を解析し、当該文に含まれる固有表現に関する情報を示す第１固有表現情報を抽出して、出力する。第１固有表現情報と、後述する第２固有表現情報との一例の説明を以下に示す。
【００３４】
（例）
英語における固有表現例（［］内が固有表現）：
He visited ［New Tokyo International Airport（タイプ：場所）］by ［Keisei（タイプ：機関）］train yesterday. 
【００３５】
日本語における固有表現例（［］内が固有表現）：
彼は昨日、［京成電車（タイプ：機関）］で［成田空港（タイプ：場所）］に行った。
【００３６】
ここで、第１固有表現情報とは、以下の４つの情報の組み合わせのデータであり、第１固有表現解析部２２０は、原言語の文から得られる第１固有表現情報のリスト（以下、第１固有表現解析リストと称する。）を出力する。
【００３７】
［（文中での開始位置，文中での終了位置，構成要素となる単語のリスト，固有表現タイプ），---］
【００３８】
上記のような固有表現解析機能を有する言語解析器には、いくつかの広く利用可能なものが存在するため、本発明の実施の形態では、そのような解析器の利用を想定し、詳細については規定しない。上記の固有表現解析機能を有する言語解析器の一例を以下に示す。
【００３９】
英語の言語解析器の例:Stanford Core NLP ( http://nlp.stanford.edu/software/corenlp.shtml )
日本語の言語解析器の例:CaboCha ( https://code.google.com/p/cabocha/ )
【００４０】
なお、固有表現解析機能の精度は一般には100％ではなく、抽出された固有表現の区間またはタイプが誤っている場合や、本来は抽出すべき固有表現区間に対する抽出漏れが生じることがある。
【００４１】
第２固有表現解析部２４０は、第１固有表現解析部２２０と同様に、入力部１０によって受け付けた目的言語の文に含まれる固有表現に関する情報を示す第２固有表現情報を抽出する。また、第２固有表現情報とは、第１固有表現情報と同様に、４つの情報の組み合わせのデータであり、第２固有表現解析部２４０は、目的言語の文から得られる第２固有表現情報のリスト（以下、第２固有表現解析リストと称する。）を出力する。
【００４２】
第１単言語固有表現注釈抽出部２２２は、第１固有表現解析部２２０によって出力された第１固有表現解析リスト（[文中での開始位置，文中での終了位置，構成要素となる単語のリスト，固有表現タイプ]）に基づいて、第１固有表現解析リストに含まれる第１固有表現情報の各々について、当該第１固有表現情報を用いた検索クエリで、外部のデータベースから、当該第１固有表現情報が示す固有表現に対応する記事を表す第１知識エントリを検索する。
そして、第１単言語固有表現注釈抽出部２２２は、第１固有表現情報の各々について検索された第１知識エントリの各々について、当該第１固有表現情報が示す固有表現と当該第１知識エントリとの適合度合いを表す適合度スコアを算出し、適合度スコアの最大値が予め定められた第１の閾値θ１より大きい場合に、適合度スコアの最大値に対応する第１知識エントリの第１知識エントリ識別子を抽出し、第１固有表現情報、第１知識エントリの第１知識エントリ識別子、及び適合スコアの組み合わせを、第１単言語固有表現注釈抽出リストへ格納する。
すなわち、第１単言語固有表現注釈抽出部２２２は、第１固有表現解析部２２０により抽出された、原言語の文中に含まれる各固有表現について、当該固有表現が指示する実体に関して記述している知識情報源における知識エントリとして最も適切なものを選択し、当該固有表現の第１固有表現情報、第１知識エントリ識別子、及び適合度スコアの組み合わせを取得する。
【００４３】
第１単言語固有表現注釈抽出部２２２の出力データは、第１固有表現解析部２２０によって出力された第１固有表現解析リストの各要素の４つの組み合わせのデータに、本処理により同定された第１知識エントリ識別子、及び適合度スコアを加えた６つ組を要素とする第１単言語固有表現注釈抽出リストである。第１単言語固有表現注釈抽出リストの一例を以下に示す。
【００４４】
［（文中での開始位置，文中での終了位置，構成要素となる単語のリスト，固有表現タイプ, 第１知識エントリ識別子，適合度スコア），---］
【００４５】
ここで、ある固有表現に対して関連する第１知識エントリを同定できない場合は、第１知識エントリ識別子はnilとし、適合度スコアは0.0とする。
【００４６】
第２単言語固有表現注釈抽出部２４２は、第１単言語固有表現注釈抽出部２２２と同様に、第２固有表現解析部２４０によって出力された第２固有表現解析リスト（[文中での開始位置，文中での終了位置，構成要素となる単語のリスト，固有表現タイプ]）に基づいて、第２固有表現解析リストに含まれる第２固有表現情報の各々について、当該第２固有表現情報を用いた検索クエリで、外部のデータベースから、当該第２固有表現情報が示す固有表現に対応する記事を表す第２知識エントリを検索する。
そして、第２単言語固有表現注釈抽出部２４２は、第２固有表現情報の各々について検索された第２知識エントリの各々について、当該第２固有表現情報が示す固有表現と当該第２知識エントリとの適合度合いを表す適合度スコアを算出し、適合度スコアの最大値が予め定められた第２の閾値θ２より大きい場合に、適合度スコアの最大値に対応する第２知識エントリの第２知識エントリ識別子を抽出し、第２固有表現情報、第２知識エントリの第２知識エントリ識別子、及び適合度スコアの組み合わせを、第２単言語固有表現注釈抽出リストへ格納する。
また、第２単言語固有表現注釈抽出リストは、第１単言語固有表現注釈抽出リストと同様に、第２固有表現解析部２４０によって出力された第２固有表現解析リストの各要素の４つの組み合わせのデータに、本処理により同定された第２知識エントリ識別子、及び適合度スコアを加えた６つ組を要素とするリストである。
【００４７】
また、第１単言語固有表現注釈抽出部２２２は、図２に示すように、知識検索クエリ生成部２２２０と、知識検索実行部２２２２と、知識検索結果評価部２２２４とを備えている。また、第２単言語固有表現注釈抽出部２４２は、同様に図２に示すように、知識検索クエリ生成部２４２０と、知識検索実行部２４２２と、知識検索結果評価部２４２４とを備えている。
【００４８】
知識検索クエリ生成部２２２０は、第１固有表現解析部２２０によって出力された第１固有表現解析リスト（[文中での開始位置，文中での終了位置，構成要素となる単語のリスト，固有表現タイプ]）に基づいて、第１固有表現解析リストに含まれる第１固有表現情報の各々について、当該第１固有表現情報を用いた検索クエリを生成する。
具体的には、知識検索クエリ生成部２２２０は、第１固有表現解析リストの各要素を入力とし、各要素について、当該要素の第１固有表現情報に基づいて、外部に存在する知識情報源に対する問い合わせを行うための検索クエリの集合である検索クエリ集合を生成する。より具体的には、知識検索クエリ生成部２４２０は、対象となる第１固有表現情報が示す固有表現に対し、その表記バリエーション集合を生成し、各表記バリエーションを用いた検索クエリを検索クエリ集合の要素とする。
【００４９】
例えば、英語における固有表現として、"London University"が得られているとき、その表記バリエーションとして、"University of London"を生成する。
【００５０】
表記バリエーションの生成は、対象の言語の特性に基づき別途定めるルールにより行うことが考えられるが、本発明の実施の形態においてはその詳細は規定しない。
【００５１】
知識検索クエリ生成部２４２０は、知識検索クエリ生成部２２２０と同様に、第２固有表現解析部２４０によって出力された第２固有表現解析リスト（[文中での開始位置，文中での終了位置，構成要素となる単語のリスト，固有表現タイプ]）に基づいて、第２固有表現解析リストに含まれる第２固有表現情報の各々について、当該第２固有表現情報を用いた検索クエリを生成する。
【００５２】
知識検索実行部２２２２は、知識検索クエリ生成部２２２０によって生成された検索クエリ集合の各要素を用いた検索クエリを用いて、外部のデータベースに対する問い合わせを行い、問い合わせ結果として得られる第１知識エントリについての、第１知識エントリ識別子のリストを出力する。
【００５３】
一般に、インターネット上で利用可能な外部のデータベースとしての知識情報源は、このような検索インタフェースを有している。知識検索実行部２４２２は具体的にはそのような検索インタフェースを利用することができるため、本発明の実施の形態ではその詳細は規定しない。
【００５４】
また、固有表現を表す文字列は、複数の実体を指示することがあり、このような場合には、外部のデータベースに対する問い合わせの結果として、複数の知識エントリの知識エントリ識別子が得られる。
【００５５】
例えば、"London"という英語の検索クエリに対しては、世界の各地に存在する"London"という地名に関する知識エントリのほか、"London"を例えばタイトルとするような文学作品や映画作品に関する知識エントリが複数得られる。
【００５６】
なお、ある検索クエリに対して、それに対応する知識エントリが得られない場合（検索失敗の場合）は、知識検索実行部２２２２は、その状況を示すnilを出力する。
【００５７】
知識検索実行部２４２２は、知識検索実行部２２２２と同様に、知識検索クエリ生成部２４２０によって生成された検索クエリ集合の各要素を用いた検索クエリを用いて、外部のデータベースに対する問い合わせを行い、問い合わせ結果として得られる第２知識エントリについての、第２知識エントリ識別子のリストを出力する。
【００５８】
知識検索結果評価部２２２４は、知識検索実行部２２２２によって第１固有表現情報の各々について検索された第１知識エントリの各々について、当該第１固有表現情報が示す固有表現と当該第１知識エントリとの適合度合いを表す適合度スコアを算出し、適合度スコアの最大値が予め定められた第１の閾値θ１より大きい場合に、適合度スコアの最大値に対応する第１知識エントリの第１知識エントリ識別子を抽出し、第１固有表現情報、第１知識エントリの第１知識エントリ識別子、及び適合度スコアの組み合わせを、第１単言語固有表現注釈抽出リストへ格納する。すなわち、知識検索結果評価部２２２４は、知識検索実行部２２２２による実行結果として得られた第１知識エントリの識別子のリストにおける各要素の中で、当該第１固有表現情報が示す固有表現に最も適合すると評価できる第１知識エントリを特定し、当該第１知識エントリの識別子を処理対象の第１固有表現情報に対する注釈として選択する。
【００５９】
当該第１固有表現情報が示す固有表現に最も適合すると評価される第１知識エントリを特定する手段としては種々考えられるが、例えば、以下のような手段により、これを行うことができる。
【００６０】
当該第１固有表現情報が示す固有表現の文字列ｓと検索された第１知識エントリのタイトル文字列ｔの間の文字列類似度ｓｔｒ＿ｓｉｍ（ｓ，ｔ）を求め、これをｒ１とする。
【００６１】
文字列間の類似度は、例えば、Jaro-Winkler距離(例えば以下の参考文献１を参照)により得ることができる。
【００６２】
（参考文献１）Winkler, W. E. "String comparator metrics and enhanced decision rules in the Fellegi-Sunter model of record linkage," Proc. of the Section on Survey Research Methods (American Statistical Association),pp.354--359 (1990).
【００６３】
また、当該第１固有表現情報が示す固有表現を構成する単語集合Ｓと第１知識エントリのタイトルを構成する単語集合Ｔに対して、集合類似度ｓｅｔ＿ｓｉｍ（Ｓ，Ｔ）を求め、当該集合類似度ｓｅｔ＿ｓｉｍ（Ｓ，Ｔ）をｒ２とする。
【００６４】
集合類似度としては、例えば、Dice係数やJaccard係数が知られている（例えば以下の参考文献２を参照）。
【００６５】
（参考文献２）岡崎、辻井. 集合間類似度に対する簡潔かつ高速な類似文字列検索アルゴリズム、 自然言語処理、 18(2)、 pp.89-117 (2011).
【００６６】
なお、一般に固有表現は複数の単語から構成されるが、これはすでに第１固有表現解析部２２０により得られている。
【００６７】
また、集合類似度ではなく、単語のコーパスにおける出現頻度などを特徴量としたベクトルを構成し、コサイン類似度(例えば以下の参考文献３を参照) を適用してもよい。
【００６８】
（参考文献３）Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schutze, Introduction to Information Retrieval, p.122, Cambridge University Press. 2008.
【００６９】
そして、上記により得られるｒ１，ｒ２を別途定める重み係数ｗ１，ｗ２により加算することにより、第１固有表現情報が示す固有表現と各第１知識エントリとの適合度スコアｒ＝（ｗ１＊ｒ１）＋（ｗ２＊ｒ２）を求め、その最大値が別途定めた第１の閾値θ１より大きい場合、その最大値を与えた第１知識エントリを当該第１固有表現情報が示す固有表現に適合した第１知識エントリとして決定する。
【００７０】
なお、ｗ１やｗ２、θ１はテストデータを用いた予備実験により、適切な値を別途定めておくことができる。
【００７１】
また、原言語の文を含む文書が得られている場合は次の文脈類似度ｒ３を、さらに、当該原言語の文を含む文書のジャンル分類が得られている場合は次のジャンル一致度ｒ４を考慮に加え、適合度スコアをｒ＝（ｗ１＊ｒ１）＋（ｗ２＊ｒ２）＋（ｗ３＊ｒ３）＋（ｗ４＊ｒ４）などとしてもよい。
【００７２】
文脈類似度ｒ３について、例えば、原言語の文を含む文書を構成する単語集合Ｄと第１知識エントリの記事を構成する単語集合Ｅとに対して、集合類似度ｓｅｔ＿ｓｉｍ（Ｄ，Ｅ）を求め、これを文脈類似度ｒ３とする。
【００７３】
ジャンル一致度ｒ４について、例えば、原言語の文を含む文書の分類ジャンルと第１知識エントリの分類ジャンルとが一致する場合は、ジャンル一致度ｒ４を1.0とし、一致しない場合は、ジャンル一致度ｒ４を0.0とする．
【００７４】
以上に限定されることなく、より多くの利用可能で有効な情報を利用して適合度スコアを計算してもよい。
【００７５】
知識検索結果評価部２４２４は、知識検索結果評価部２２２４と同様に、知識検索実行部２４２２によって第２固有表現情報の各々について検索された第２知識エントリの各々について、当該第２固有表現情報が示す固有表現と当該第２知識エントリとの適合度合いを表す適合度スコアを算出し、適合度スコアの最大値が予め定められた第２の閾値θ２より大きい場合に、適合度スコアの最大値に対応する第２知識エントリの第２知識エントリ識別子を抽出し、第２固有表現情報、第２知識エントリの第２知識エントリ識別子、及び適合度スコアの組み合わせを、第２単言語固有表現注釈抽出リストへ格納する。
【００７６】
第１言語横断固有表現注釈抽出部２２４は、第１単言語固有表現注釈抽出部２２２によって出力された第１単言語固有表現注釈抽出リストと、第２単言語固有表現注釈抽出部２４２によって出力された第２単言語固有表現注釈抽出リストと、第１知識エントリ識別子の第１知識エントリ及び第２知識エントリ識別子の第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、第１固有表現情報と、第１固有表現情報に対応する第２固有表現情報と、第１知識エントリ識別子と、第２知識エントリ識別子と、言語間リンクの方向情報との組み合わせのリストである第１言語横断固有表現注釈抽出リストを生成する。
【００７７】
また、第１言語横断固有表現注釈抽出部２２４は、第１単言語固有表現注釈抽出部２２２によって出力された第１単言語固有表現注釈抽出リストに基づいて、第１知識エントリ識別子が抽出されなかった第１固有表現情報の各々を含む第１単言語注釈失敗固有表現リストを生成する。
【００７８】
また、第１言語横断固有表現注釈抽出部２２４は、第１単言語固有表現注釈抽出部２２２によって出力された第１単言語固有表現注釈抽出リストと、第１知識エントリ及び第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、第１単言語固有表現注釈抽出リストに含まれる第１知識エントリ識別子の各々のうち、第２知識エントリとの言語間の関係が無い第１知識エントリ識別子に対応する第１固有表現情報の各々を含む第１他言語リンク欠落固有表現注釈リストを生成する。
【００７９】
また、第１言語横断固有表現注釈抽出部２２４は、第１単言語固有表現注釈抽出部２２２によって出力された第１単言語固有表現注釈抽出リストと、第２単言語固有表現注釈抽出部２４２によって出力された第２単言語固有表現注釈抽出リストと、第１知識エントリ及び第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、第１単言語固有表現注釈抽出リストに含まれる第１知識エントリ識別子の各々のうち、第１知識エントリ識別子と言語間の関係を有する第２知識エントリ識別子が、第２単言語固有表現注釈抽出リストに含まれていない第１知識エントリ識別子に対応する第１固有表現情報及び第２知識エントリ識別子の組み合わせの各々を含む第１他言語固有表現不明知識エントリリストを生成する。
【００８０】
一方、第２言語横断固有表現注釈抽出部２４４は、第１単言語固有表現注釈抽出部２２２によって出力された第１単言語固有表現注釈抽出リストと、第２単言語固有表現注釈抽出部２４２によって出力された第２単言語固有表現注釈抽出リストと、第１知識エントリ識別子の第１知識エントリ及び第２知識エントリ識別子の第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、第２固有表現情報と、第２固有表現情報に対応する第１固有表現情報と、第２知識エントリ識別子と、第１知識エントリ識別子と、言語間リンクの方向情報との組み合わせを含むリストである第２言語横断固有表現注釈抽出リストを生成する。
【００８１】
また、第２言語横断固有表現注釈抽出部２４４は、第２単言語固有表現注釈抽出部２４２によって出力された第２単言語固有表現注釈抽出リストに基づいて、第２知識エントリ識別子が抽出されなかった第２固有表現情報の各々を含む第２単言語注釈失敗固有表現リストを生成する。
【００８２】
また、第２言語横断固有表現注釈抽出部２４４は、第２単言語固有表現注釈抽出部２４２によって出力された第２単言語固有表現注釈抽出リストと、第１知識エントリ及び第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、第２単言語固有表現注釈抽出リストに含まれる第２知識エントリ識別子の各々のうち、第１知識エントリとの言語間の関係が無い第２知識エントリ識別子に対応する第２固有表現情報の各々を含む第２他言語リンク欠落固有表現注釈リストを生成する。
【００８３】
また、第２言語横断固有表現注釈抽出部２４４は、第２単言語固有表現注釈抽出部２４２によって出力された第２単言語固有表現注釈抽出リストと、第１単言語固有表現注釈抽出部２２２によって出力された第１単言語固有表現注釈抽出リストと、第１知識エントリ及び第２知識エントリの言語間の関係とに基づいて、第２単言語固有表現注釈抽出リストに含まれる第２知識エントリ識別子の各々のうち、第２知識エントリ識別子と言語間の関係を有する第１知識エントリ識別子が、第１単言語固有表現注釈抽出リストに含まれていない第２知識エントリ識別子に対応する第２固有表現情報及び第１知識エントリ識別子の組み合わせの各々を含む第２他言語固有表現不明知識エントリリストを生成する。
【００８４】
すなわち、原言語に対する第１言語横断固有表現注釈抽出部２２４、及び目的言語に対する第２言語横断固有表現注釈抽出部２４４は、第１単言語固有表現注釈抽出部２２２によって出力された第１単言語固有表現注釈抽出リストと、第２単言語固有表現注釈抽出部２４２によって出力された第２単言語固有表現注釈抽出リストとを入力として受け付け、当該言語における各固有表現に対する注釈となる知識エントリの識別子の抽出状況、および、当該言語の知識エントリの他方の言語の知識エントリへの言語間リンクの有無の状況に基づき、下記に示す４種類のリストを出力する。また、以下の４種類のリストの性質を説明するための図を、図３に示す。なお、以下の４種類のリストの説明においては、「第１」「第２」の表記を省略して説明する。
【００８５】
言語横断固有表現注釈抽出リストは、原言語の知識エントリの知識エントリ識別子、目的言語の知識エントリの知識エントリ識別子、これらの間を結ぶ言語間リンクの方向情報、原言語の固有表現情報、及び目的言語の固有表現情報の５つの情報の組み合わせのリストである。言語横断固有表現注釈抽出リストの一例を以下に示す。言語横断固有表現注釈抽出リストは、図３のＡに示すような情報構造を有する。
【００８６】
［（原言語の知識エントリ識別子，目的言語の知識エントリ識別子，言語間リンクの方向情報，原言語の固有表現情報，目的言語の固有表現情報），---］
【００８７】
ここで、「言語間リンクの方向情報」は、"ｆｗｄ"（原言語から目的言語への言語間リンクが存在する）、"ｂｗｄ"（目的言語から原言語への言語間リンクが存在する）、"ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ" (両方の方向の言語間リンクが存在する)、"ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ−ｄｉｓｃｏｖｅｒｅｄ" (双方向の言語間リンクが発見された)のいずれかとする。
【００８８】
単言語注釈失敗固有表現リストは、知識エントリを同定することができなかった各固有表現情報からなるリストである。単言語注釈失敗固有表現リストは、当該言語の固有表現探索部へと送られる。単言語注釈失敗固有表現リストは、図３のＢに示すような情報構造を有する。
【００８９】
他言語リンク欠落固有表現注釈リストは、知識エントリは同定されたものの、その知識エントリにおいて他方の言語のエントリへの言語間リンクが存在しない、各固有表現情報からなるリストである。他言語リンク欠落固有表現注釈リストは、知識エントリ異言語ペア発見部へと送られる。他言語リンク欠落固有表現注釈リストは、図３のＣに示すような情報構造を有する。
【００９０】
他言語固有表現不明知識エントリリストは、知識エントリは同定され、その知識エントリから言語間リンクされた他言語の知識エントリも存在するものの、当該他言語の知識エントリに対応する固有表現情報（すなわち、当該他言語の知識エントリを注釈として持つべき固有表現情報)が不明である、各固有表現情報からなるリストである。他言語固有表現不明知識エントリリストは、他方の言語における固有表現探索部へと送られる。他言語固有表現不明知識エントリリストは、図３のＤに示すような情報構造を有する。
【００９１】
第１固有表現探索部２２６は、第１言語横断固有表現注釈抽出部２２４によって生成された第１単言語注釈失敗固有表現リストと、第２言語横断固有表現注釈抽出部２４４によって生成された第２他言語固有表現不明知識エントリリストとに基づいて、第１単言語注釈失敗固有表現リストに含まれる第１固有表現情報の各々について、当該第１固有表現情報が示す固有表現のバリエーションを複数生成する。
【００９２】
そして、第１固有表現探索部２２６は、第１固有表現情報の各々について生成した固有表現の複数のバリエーションについて、第２他言語固有表現不明知識エントリリストに含まれる第１知識エントリ識別子の各々に対し、当該バリエーションと第１知識エントリ識別子の第１知識エントリとの適合度スコアを算出し、適合度スコアの最大値が予め定められた第３の閾値θ３より大きい場合に、当該適合度スコアの最大値に対応する第１知識エントリ識別子を抽出する。
【００９３】
そして、第１固有表現探索部２２６は、当該第１固有表現情報及び抽出された当該第１知識エントリ識別子を対応付け、第１固有表現情報と、第２他言語固有表現不明知識エントリリストに、当該第１知識エントリ識別子と組み合わせで格納された第２固有表現情報と、第１知識エントリ識別子と、第２知識エントリ識別子との組み合わせを、第１言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納する。また、第１固有表現探索部２２６は、第１単言語注釈失敗固有表現リストから、第１言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納された当該第１固有表現情報を削除する。また、第２他言語固有表現不明知識エントリリストから、第１言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納された当該第１固有表現情報を削除する。図４に第１固有表現探索部２２６が対応付けを試みる状況を示す。
【００９４】
第１固有表現探索部２２６は、原言語内の単言語固有表現注釈抽出に失敗した各第１固有表現情報（すなわち、第１単言語注釈失敗固有表現リストの各要素；上記図４中Ｂと書かれた部分）を参照しながら、目的言語において、単言語固有表現注釈抽出に成功し、かつ、言語間リンクにより接続された他方の言語（すなわち、原言語）の第１知識エントリが得られているにも関わらず、特定の第１固有表現情報に対する注釈となっていない第１知識エントリ識別子（すなわち、第２他言語固有表現不明知識エントリリストの各要素；図４中Ｄの領域における黒く塗りつぶした知識エントリ）との対応付けを試み、この結果を用いることにより、言語横断固有表現注釈を得る。
【００９５】
ただし、第１固有表現探索部２２６は、原言語内の第１単言語注釈失敗固有表現リストを参照はするが、このリストに記録されている第１固有表現情報をそのままは利用することはせず、これに対する調整を行いながら、対応付けの候補である当該言語の第１知識エントリとの対応付けを試みる。
【００９６】
固有表現を調整する必要性について説明する。もし、第１固有表現解析部２２０で抽出された第１固有表現情報の中に、対応付けの候補である当該言語の第１知識エントリと対応付くものがあれば、それはすでに、上記第１単言語固有表現注釈抽出部２２２の処理により抽出済みとなっているはずである。よって、第１固有表現探索部２２６では、第１固有表現解析部２２０で抽出された第１固有表現情報を参照しつつも、固有表現区間を縮小・拡大する、固有表現区間内の単語の語順を入れ替えるなどの調整を行った結果として当該の固有表現のバリエーションを生成し、生成された各固有表現と候補である知識エントリとの対応付けをチェックする。なお、本発明の実施の形態では、固有表現のバリエーションは、別途定めるルールにより生成されるものとし、その詳細については規定しない。
【００９７】
適合度に関する閾値θ３は、テストデータを用いた予備実験により、適切な値を別途定めておくことができる。
【００９８】
第２固有表現探索部２４６は、第１固有表現探索部２２６と同様に、第２言語横断固有表現注釈抽出部２４４によって生成された第２単言語注釈失敗固有表現リストと、第１言語横断固有表現注釈抽出部２２４によって生成された第１他言語固有表現不明知識エントリリストとに基づいて、第２単言語注釈失敗固有表現リストに含まれる第２固有表現情報の各々について、当該第２固有表現情報が示す固有表現のバリエーションを複数生成する。
【００９９】
そして、第２固有表現探索部２４６は、第２固有表現情報の各々について生成した固有表現の複数のバリエーションについて、第１他言語固有表現不明知識エントリリストに含まれる第２知識エントリ識別子の各々に対し、当該バリエーションと第２知識エントリ識別子の第２知識エントリとの適合度スコアを算出し、適合度スコアの最大値が予め定められた第４の閾値θ４より大きい場合に、当該適合度スコアの最大値に対応する第２知識エントリ識別子を抽出する。
【０１００】
そして、第２固有表現探索部２４６は、当該第２固有表現情報及び抽出された当該第２知識エントリ識別子を対応付け、第２固有表現情報と、第１他言語固有表現不明知識エントリリストに、当該第２知識エントリ識別子と組み合わせで格納された第１固有表現情報と、第２知識エントリ識別子と、第１知識エントリ識別子との組み合わせを、第２言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納する。また、第２固有表現探索部２４６は、第２単言語注釈失敗固有表現リストから、第２言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納された当該第２固有表現情報を削除する。また、第１他言語固有表現不明知識エントリリストから、第２言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納された当該第２固有表現情報を削除する。
【０１０１】
知識エントリ異言語ペア発見部２６は、第１言語横断固有表現注釈抽出部２２４によって生成された第１他言語リンク欠落固有表現注釈リスト、及び第２他言語リンク欠落固有表現注釈リストに基づいて、第１他言語リンク欠落固有表現注釈リストに含まれる第１固有表現情報について抽出された第１知識エントリ識別子の第１知識エントリと、第２他言語リンク欠落固有表現注釈リストに含まれる第２固有表現情報について抽出された第２知識エントリ識別子の第２知識エントリとの類似度に基づいて、当該類似度が予め定められた第５の閾値θ５より大きい場合に、第１知識エントリ識別子と、第２知識エントリ識別子とを対応付ける。
【０１０２】
そして、知識エントリ異言語ペア発見部２６は、第１知識エントリ識別子と、第２知識エントリ識別子とを対応付けられた場合には、知識エントリ異言語ペア発見部２６は、当該第１知識エントリ識別子に対応する第１固有表現情報と、当該第２知識エントリ識別子に対応する第２固有表現情報と、当該第１知識エントリ識別子と、当該第２知識エントリ識別子との組み合わせを、第１言語横断固有表現注釈抽出リスト及び第２言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納する。また、知識エントリ異言語ペア発見部２６は、第１他言語リンク欠落固有表現注釈リスト及び第２他言語リンク欠落固有表現注釈リストから、第１言語横断固有表現注釈抽出リスト第２言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納された当該第１固有表現情報と当該第２固有表現情報とを削除する。
【０１０３】
知識エントリ異言語ペア発見部２６は、原言語、目的言語、それぞれの他言語リンク欠落固有表現注釈リストに登録されている原言語、および、目的言語の知識エントリ間の類似度を評価することにより、同一の実体に関する異言語の知識エントリの組を発見し、これを用いることにより、言語横断固有表現注釈を得る。
【０１０４】
図５に知識エントリ異言語ペア発見部２６が対応付けを試みる状況を示す。
なお、知識エントリ異言語ペア発見部２６によって、双方向の言語間リンクが発見された場合には、第１言語横断固有表現注釈抽出リストにおける「言語間リンクの方向情報」要素の値を、"bidirectional-discovered"（双方向の言語間リンクが発見されたことを意味する）とする。
【０１０５】
また、知識エントリ間の類似度に関する閾値θ５は、テストデータを用いた予備実験により、適切な値を別途定めておくことができる。
【０１０６】
異言語知識エントリ間類似度計算部２８は、知識エントリ異言語ペア発見部２６において用いられる、第１知識エントリと第２知識エントリとの類似度を算出する。すなわち、異言語知識エントリ間類似度計算部２８は、異なる言語の知識エントリのペアを対象とし、その類似度を計算する。
【０１０７】
この類似度は、当該の知識エントリのペアが同一の実体に関するものであるかを判断するために、知識エントリ異言語ペア発見部２６により利用される。
【０１０８】
異なる言語の知識エントリのペア（原言語の知識エントリｖ、目的言語の知識エントリｗ）の間の類似度を計算する手段としては種々考えられるが、例えば、以下のような手段によりこれを行うことができる。
【０１０９】
原言語の第１知識エントリｖを目的言語に翻訳し、これをｗ’としたとき、ｗとｗ’の間で類似度を計算し、これをｓ１とする。
【０１１０】
目的言語の第２知識エントリｗを原言語に翻訳し、これをｖ’としたとき、ｖとｖ’の間で類似度を計算し、これをｓ２とする。
【０１１１】
ｓ＝ｓ１＋ｓ２をもってｖとｗとの間の類似度とする。
【０１１２】
以上において、翻訳手段としては、外部の翻訳システムや翻訳サービスが利用できるものとし、さらに、複数のシステム・サービスを利用することにより冗長性を増やし、精度向上を図っても構わない。
【０１１３】
また、同一言語内（ｖとｖ’、ｗとｗ’）の類似度の計算手段も種々の実現手段が考えられるが、例えば、それぞれの知識エントリに含まれる単語集合に対する集合類似度や、単語のコーパスにおける出現頻度などを特徴量としたベクトルによるコサイン類似度を適用することができる。
【０１１４】
リスト更新部２９は、第１言語横断固有表現注釈抽出部２２４で生成された第１言語横断固有表現注釈抽出リストと、第２言語横断固有表現注釈抽出部２４４で生成された第２言語横断固有表現注釈抽出リストとを受け付け、第１固有表現探索部２２６で更新された第１言語横断固有表現注釈抽出リスト、及び第２固有表現探索部２４６で更新された第２言語横断固有表現注釈抽出リスト、並びに知識エントリ異言語ペア発見部２６で更新された第１言語横断固有表現注釈抽出リスト及び第２言語横断固有表現注釈抽出リストに基づいて、第１言語横断固有表現注釈抽出リストの内容と第２言語横断固有表現注釈抽出リストの内容とを更新する。
【０１１５】
出力部３０は、リスト更新部２９によって更新された第１言語横断固有表現注釈抽出リスト及び第２言語横断固有表現注釈抽出リストを出力する。なお、出力部３０は、必要に応じて、その他の情報（単言語注釈失敗固有表現リスト、他言語リンク欠落固有表現注釈リスト、及び他言語固有表現不明知識エントリリスト）を出力してもよい。
【０１１６】
＜固有表現注釈生成装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る固有表現注釈生成装置１００の作用について説明する。まず、原言語の文と目的言語の文とのペアが、固有表現注釈生成装置１００に入力されると、固有表現注釈生成装置１００によって、図６に示す固有表現注釈生成処理ルーチンが実行される。
【０１１７】
まず、ステップＳ１００において、入力部１０によって、原言語の文と目的言語の文とのペアを受け付ける。
【０１１８】
次に、ステップＳ１０２において、第１固有表現解析部２２０によって、上記ステップＳ１００で受け付けた原言語の文を解析し、当該文に含まれる固有表現に関する情報を示す第１固有表現情報を抽出して第１固有表現解析リストを生成し、出力する。また、第２固有表現解析部２４０によって、上記ステップＳ１００で受け付けた目的言語の文を解析し、当該文に含まれる固有表現に関する情報を示す第２固有表現情報を抽出して第２固有表現解析リストを生成し、出力する。
【０１１９】
ステップＳ１０４において、第１単言語固有表現注釈抽出部２２２によって、第１単言語固有表現注釈抽出リストを生成する。また、第２単言語固有表現注釈抽出部２４２によって、第２単言語固有表現注釈抽出リストを生成する。ステップＳ１０４は、図７に示す単言語固有表現注釈抽出処理ルーチンによって実現される。
【０１２０】
＜単言語固有表現注釈抽出処理ルーチン＞
ステップＳ２００において、知識検索クエリ生成部２２２０によって、上記ステップＳ１０２で出力された第１固有表現解析リストに基づいて、第１固有表現解析リストに含まれる第１固有表現情報の各々について、当該第１固有表現情報を用いた検索クエリを生成する。また、知識検索クエリ生成部２４２０によって、上記ステップＳ１０２で出力された第２固有表現解析リストに基づいて、第２固有表現解析リストに含まれる第２固有表現情報の各々について、当該第２固有表現情報を用いた検索クエリを生成する。
【０１２１】
ステップＳ２０２において、知識検索実行部２２２２によって、上記ステップＳ２００で生成された第１固有表現情報を用いた検索クエリ集合の各要素を用いた検索クエリを用いて、外部のデータベースに対する問い合わせを行い、問い合わせ結果として得られる第１知識エントリ識別子のリストを出力する。また、知識検索実行部２４２２によって、上記ステップＳ２００で生成された第２固有表現情報を用いた検索クエリ集合の各要素を用いた検索クエリを用いて、外部のデータベースに対する問い合わせを行い、問い合わせ結果として得られる第２知識エントリ識別子のリストを出力する。
【０１２２】
ステップＳ２０４において、知識検索結果評価部２２２４によって、上記ステップＳ２０２で第１固有表現情報の各々について検索された第１知識エントリの各々について、当該第１固有表現情報が示す固有表現と当該第１知識エントリとの適合度合いを表す適合度スコアを算出し、適合度スコアの最大値が予め定められた第１の閾値θ１より大きい場合に、適合度スコアの最大値に対応する第１知識エントリの第１知識エントリ識別子を抽出し、第１固有表現情報、第１知識エントリの第１知識エントリ識別子、及び適合度スコアの組み合わせを、第１単言語固有表現注釈抽出リストへ格納する。
また、知識検索結果評価部２４２４によって、上記ステップＳ２０２で第２固有表現情報の各々について検索された第２知識エントリの各々について、当該第２固有表現情報が示す固有表現と当該第２知識エントリとの適合度合いを表す適合度スコアを算出し、適合度スコアの最大値が予め定められた第２の閾値θ２より大きい場合に、適合度スコアの最大値に対応する第２知識エントリの第２知識エントリ識別子を抽出し、第２固有表現情報、第２知識エントリの第２知識エントリ識別子、及び適合度スコアの組み合わせを、第２単言語固有表現注釈抽出リストへ格納する。
【０１２３】
ステップＳ２０６において、上記ステップＳ２０４で生成された、第１単言語固有表現注釈抽出リスト、及び第２単言語固有表現注釈抽出リストを結果として出力して、単言語固有表現注釈抽出処理ルーチンを終了する。
【０１２４】
次に、固有表現注釈生成処理ルーチンへ戻り、ステップＳ１０６において、第１言語横断固有表現注釈抽出部２２４によって、第１言語横断固有表現注釈抽出リスト、第１単言語注釈失敗固有表現リスト、第１他言語リンク欠落固有表現注釈リスト、及び第１他言語固有表現不明知識エントリリストを生成する。また、第２言語横断固有表現注釈抽出部２４４によって、第２言語横断固有表現注釈抽出リスト、第２単言語注釈失敗固有表現リスト、第２他言語リンク欠落固有表現注釈リスト、及び第２他言語固有表現不明知識エントリリストを生成する。
【０１２５】
ステップＳ１０６は、図８及び図９に示す言語横断固有表現注釈抽出処理ルーチンによって実現される。なお、以下の言語横断固有表現注釈抽出処理ルーチンの説明においては、当該言語を原言語、他方の言語を目的言語とした場合について説明し、原言語の各リストを生成する場合について説明する。また、当該言語の単言語固有表現注釈抽出リストをＸ＝（ｘ１，・・・，ｘｍ）とし、他方の言語の単言語固有表現注釈抽出リストをＹ＝（ｙ１，・・・，ｙｎ）とする。ここで、ｘｉやｙｊは、それぞれの単言語固有表現注釈抽出リストのｉ番目、ｊ番目の固有表現情報（すなわち、第１固有表現情報、又は第２固有表現情報）である。
【０１２６】
＜言語横断固有表現注釈抽出処理ルーチン＞
ステップＳ３００において、第１言語横断固有表現注釈抽出リスト、第１単言語注釈失敗固有表現リスト、第１他言語リンク欠落固有表現注釈リスト、及び第１他言語固有表現不明知識エントリリストを初期化する。
【０１２７】
ステップＳ３０２において、変数ｉに１を代入する。
【０１２８】
ステップＳ３０４において、上記ステップＳ１０４で出力された第１単言語固有表現注釈抽出リストに含まれる第１固有表現情報ｘiの知識エントリ識別子がnilであるか否かを判定する。第１固有表現情報ｘiの知識エントリ識別子がnilである場合には、ステップＳ３０６へ進む。一方、第１固有表現情報ｘiの知識エントリ識別子がnilでない場合には、ステップＳ３１０へ移行する。
【０１２９】
ステップＳ３０６において、第１固有表現情報ｘiを、第１単言語注釈失敗固有表現リストへ格納する。そして、ステップＳ３０８において、ｉをインクリメントして、ステップＳ３０４へ戻る。
【０１３０】
ステップＳ３１０において、上記ステップＳ２０６で出力された第１単言語固有表現注釈抽出リストに含まれる第１固有表現情報ｘiの知識エントリ識別子の知識エントリに対応する、言語間リンクで結ばれた他方の言語である目的言語の第２固有表現情報ｙｊ（ｊ＝１〜ｍ）の第２知識エントリＥの算出を試みる。
【０１３１】
ステップＳ３１２において、上記ステップＳ３１０において、知識エントリＥが存在しないか否かを判定する。知識エントリＥが存在しない場合には、ステップＳ３１４へ進む。一方、知識エントリＥが存在する場合には、ステップＳ３１６へ進む。
【０１３２】
ステップＳ３１４において、第１固有表現情報ｘiを、第１他言語リンク欠落固有表現注釈リストへ格納する。そして、ステップＳ３０８において、ｉをインクリメントして、ステップＳ３０４へ戻る。
【０１３３】
ステップＳ３１６において、上記ステップＳ１０４で出力された第２単言語固有表現注釈抽出リストから、上記ステップＳ３１０で算出された第２知識エントリＥを注釈として持つ第２固有表現情報ｙｊの算出を試みる。
【０１３４】
ステップＳ３１８において、上記ステップＳ３１６で算出を試みた第２固有表現情報ｙが存在しないか否かを判定する。第２固有表現情報ｙｊが存在しない場合には、ステップＳ３２０へ進む。一方、第２固有表現情報ｙｊが存在する場合には、ステップＳ３２２へ移行する。
【０１３５】
ステップＳ３２０において、第１固有表現情報ｘiと、上記ステップＳ３１６で算出された第２知識エントリＥの第２知識エントリ識別子との組み合わせを、第１他言語固有表現不明知識エントリリストへ格納する。そして、ステップＳ３０８において、ｉをインクリメントして、ステップＳ３０４へ戻る。
【０１３６】
ステップＳ３２２において、第１固有表現情報ｘiに対応する第１知識エントリの第１知識エントリ識別子と、上記ステップＳ３１０で算出された第２知識エントリＥの第２知識エントリ識別子と、言語間リンクの方向情報と、第１固有表現情報ｘiと、上記ステップＳ３１０で算出された第２知識エントリＥに対応する第２固有表現情報ｙｊとの組み合わせを、第１言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納する。
【０１３７】
ステップＳ３２４において、変数ｉが変数ｍ（変数ｍは、第１単言語固有表現注釈抽出リストに格納されている第１固有表現情報の個数）と等しいか否かを判定する。変数ｉが変数ｍと等しい場合には、ステップＳ３２６へ進む。一方、変数ｉが変数ｍと等しくない場合には、ステップＳ３０８において、ｉをインクリメントして、ステップＳ３０４へ戻る。
【０１３８】
ステップＳ３２６において、生成された、第１言語横断固有表現注釈抽出リスト、第１単言語注釈失敗固有表現リスト、第１他言語リンク欠落固有表現注釈リスト、及び第１他言語固有表現不明知識エントリリストを結果として出力して、言語横断固有表現注釈抽出処理ルーチンを終了する。
【０１３９】
なお、上記では、当該言語を原言語、他方の言語を目的言語とした場合について説明たが、当該言語を目的言語、他方の言語を原言語とした場合についても言語横断固有表現注釈抽出処理ルーチンを実行し、第２言語横断固有表現注釈抽出リスト、第２単言語注釈失敗固有表現リスト、第２他言語リンク欠落固有表現注釈リスト、及び第２他言語固有表現不明知識エントリリストを結果として出力する。
【０１４０】
次に、固有表現注釈生成処理ルーチンへ戻り、ステップＳ１０８において、第１固有表現探索部２２６によって、上記ステップＳ１０６で出力された第１言語横断固有表現注釈抽出リストを更新する。また、第２固有表現探索部２４６によって、上記ステップＳ１０６で出力された第２言語横断固有表現注釈抽出リストを更新する。ステップＳ１０８は、図１０に示す固有表現探索処理ルーチンによって実現される。
【０１４１】
なお、以下の固有表現探索処理ルーチンの説明においては、当該言語を原言語、他方の言語を目的言語とした場合について説明し、第１固有表現探索部２２６によって、上記ステップＳ１０６で出力された第１言語横断固有表現注釈抽出リストを更新する場合について説明する。また、当該言語の単言語注釈失敗固有表現リストをＸ＝（ｘ１，・・・，ｘｍ）とし、他方の言語の他言語固有表現不明知識エントリリストをＹ＝（ｗ１，・・・，ｗｎ）とする。ここで、ｘｉは、単言語注釈失敗固有表現リストのｉ番目の固有表現情報であり、ｗｊは、他言語固有表現不明知識エントリリストのｊ番目の知識エントリである。
【０１４２】
＜固有表現探索処理ルーチン＞
ステップＳ４００において、変数ｉに１を代入する。
【０１４３】
ステップＳ４０２において、上記ステップＳ１０６で出力された第１単言語注釈失敗固有表現リストと、上記ステップＳ１０６で出力された第２他言語固有表現不明知識エントリリストとに基づいて、第１単言語注釈失敗固有表現リストに含まれる第１固有表現情報ｘｉの固有表現のバリエーションの集合Ｘ’＝（ｘ’ｉ，・・・，ｘ’ｌ）を生成する。
【０１４４】
ステップＳ４０４において、変数ｋに１を代入する。
【０１４５】
ステップＳ４０６において、変数ｊに１を代入する。
【０１４６】
ステップＳ４０８において、上記ステップＳ２０４と同様に、上記ステップＳ４０２で生成されたバリエーションｘ’ｋに対する第１知識エントリｗｊの適合度スコアｒを算出する。
【０１４７】
ステップＳ４１０において、上記ステップＳ４０８で算出された適合度スコアｒをメモリ（図示省略）に格納する。
【０１４８】
ステップＳ４１２において、変数ｊが変数ｎ（変数ｎは、第２他言語固有表現不明知識エントリリストに格納されている第２知識エントリの個数）と等しいか否かを判定する。変数ｊが変数ｎと等しい場合には、ステップＳ４１６へ進む。一方、変数ｊが変数ｎと等しくない場合には、ステップＳ４１４においてｊをインクリメントして、ステップＳ４０８へ戻る。
【０１４９】
ステップＳ４１６において、変数ｋが変数ｌ（変数ｌは、生成されたバリエーションの個数）と等しいか否かを判定する。変数ｋが変数ｌと等しい場合には、ステップＳ４２０へ進む。一方、変数ｋが変数ｌと等しくない場合には、ステップＳ４１８においてｋをインクリメントして、ステップＳ４０６へ戻る。
【０１５０】
ステップＳ４２０において、上記ステップＳ４１０でメモリ（図示省略）に格納された適合度スコアｒのうち、当該適合度スコアの最大値ｒ’と閾値θ３とを比較して、適合度スコアの最大値ｒ’が閾値θ３よりも大きいか否かを判定する。適合度スコアの最大値ｒ’が閾値θ３よりも大きい場合には、ステップＳ４２２へ進む。一方、適合度スコアの最大値ｒ’が閾値θ３以下の場合には、ステップＳ４２４へ移行する。
【０１５１】
ステップＳ４２２において、第１単言語注釈失敗固有表現リストに含まれる第１固有表現情報ｘｉに対する注釈として、適合度スコアの最大値ｒ’に対応する第１知識エントリｗの第１知識エントリ識別子を設定する。
【０１５２】
ステップＳ４２３において、第１固有表現情報ｘｉと、第２他言語固有表現不明知識エントリリストに、当該第１知識エントリ識別子と組み合わせで格納された第２固有表現情報と、第１知識エントリ識別子と、第２知識エントリ識別子との組み合わせを、第１言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納して、第１言語横断固有表現注釈抽出リストを更新する。また、第１単言語注釈失敗固有表現リストから、第１言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納された当該第１固有表現情報を削除する。また、第２他言語固有表現不明知識エントリリストから、第１言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納された当該第１固有表現情報を削除する。
【０１５３】
ステップＳ４２４において、変数ｉが変数ｍ（変数ｍは、第１単言語注釈失敗固有表現リストに格納されている第１固有表現情報の個数）と等しいか否かを判定する。変数ｉが変数ｍと等しい場合には、ステップＳ４２８へ進む。一方、変数ｉが変数ｍと等しく無い場合には、ステップＳ４２６でｉをインクリメントして、ステップＳ４０２へ戻る。
【０１５４】
ステップＳ４２８において、上記ステップＳ４２３で更新された第１言語横断固有表現注釈抽出リストを結果として出力して、固有表現探索処理ルーチンを終了する。
【０１５５】
なお、上記では、当該言語を原言語、他方の言語を目的言語とした場合について説明したが、当該言語を目的言語、他方の言語を原言語とした場合についても固有表現探索処理ルーチンを実行し、更新された第２言語横断固有表現注釈抽出リストを結果として出力する。
【０１５６】
次に、固有表現注釈生成処理ルーチンへ戻り、ステップＳ１１０において、知識エントリ異言語ペア発見部２６によって、上記ステップＳ１０６で出力された、第１言語横断固有表現注釈抽出リストと第２言語横断固有表現注釈抽出リストとを更新する。
【０１５７】
ステップＳ１１０は、図１１に示す知識エントリ異言語ペア発見処理ルーチンによって実現される。
【０１５８】
＜知識エントリ異言語ペア発見処理ルーチン＞
ステップＳ５００において、変数ｉに１を代入する。
【０１５９】
ステップＳ５０２において、変数ｊに１を代入する。
【０１６０】
ステップＳ５０４において、異言語知識エントリ間類似度計算部２８によって、上記ステップＳ１０６で生成された第１他言語リンク欠落固有表現注釈リストに含まれる第１知識エントリｖｉと、上記ステップＳ１０６で生成された第２他言語リンク欠落固有表現注釈リストに含まれる第２知識エントリｗｊとの間の類似度ｒｉｊを算出する。
【０１６１】
ステップＳ５０６において、上記ステップＳ５０４で算出された類似度ｒｉｊが予め定められた閾値θ５より大きいか否かを判定する。類似度ｒｉｊが閾値θ５より大きい場合には、ステップＳ５０８へ進む。一方、類似度ｒｉｊが閾値θ５以下の場合には、ステップＳ５１０へ移行する。
【０１６２】
ステップＳ５０８において、第１言語横断固有表現注釈抽出リスト、及び第２言語横断固有表現注釈抽出リストの各々について、第１知識エントリｖｉ及び第２知識エントリｗｊについての言語間リンクの方向情報の欄を、”bidirectional-discovered”と更新する。また、第１知識エントリｖｉを注釈として持つ第１固有表現情報と、第２知識エントリｗｊを注釈として持つ第２固有表現情報と、第１言語横断固有表現注釈抽出リスト、及び第２言語横断固有表現注釈抽出リストの各々に格納して、更新する。また、知識エントリ異言語ペア発見部２６によって、第１他言語リンク欠落固有表現注釈リスト及び第２他言語リンク欠落固有表現注釈リストから、第１言語横断固有表現注釈抽出リスト第２言語横断固有表現注釈抽出リストへ格納された当該第１固有表現情報と当該第２固有表現情報とを削除する。
【０１６３】
ステップＳ５１０において、変数ｊが変数ｎ（変数ｎは、第２他言語リンク欠落固有表現注釈リストに格納されている第２知識エントリの個数）と等しいか否かを判定する。変数ｊが変数ｎと等しい場合には、ステップＳ５１４へ進む。一方、変数ｊが変数ｎと等しくない場合には、ステップＳ５１２においてｊをインクリメントして、ステップＳ５０４へ戻る。
【０１６４】
ステップＳ５１４において、変数ｉが変数ｍ（変数ｍは、第１他言語リンク欠落固有表現注釈リストに格納されている第１知識エントリの個数）と等しいか否かを判定する。変数ｉが変数ｍと等しい場合には、ステップＳ５１８へ進む。一方、変数ｉが変数ｍと等しくない場合には、ステップＳ５１６においてｉをインクリメントして、ステップＳ５０２へ戻る。
【０１６５】
ステップＳ５１８において、上記ステップＳ５０８で更新された、第１言語横断固有表現注釈抽出リスト、及び第２言語横断固有表現注釈抽出リストを結果として出力して、知識エントリ異言語ペア発見処理ルーチンを終了する。
【０１６６】
次に、固有表現注釈生成処理ルーチンへ戻り、ステップＳ１１２において、リスト更新部２９によって、上記ステップＳ１０８で更新された第１言語横断固有表現注釈抽出リスト、及び第２言語横断固有表現注釈抽出リスト、並びに上記ステップＳ１０８で更新された第１言語横断固有表現注釈抽出リスト及び第２言語横断固有表現注釈抽出リストに基づいて、第１言語横断固有表現注釈抽出リストの内容と第２言語横断固有表現注釈抽出リストの内容とを更新する。
【０１６７】
ステップＳ１１４において、上記ステップＳ１１２で更新されたリストを結果として出力し、固有表現注釈生成処理ルーチンを終了する。
【０１６８】
以上説明したように、本実施の形態に係る固有表現注釈生成装置によれば、原言語の文に含まれる固有表現に関する情報を示す第１固有表現情報を抽出し、目的言語の文に含まれる固有表現に関する情報を示す第２固有表現情報を抽出し、第１固有表現情報の各々について、当該第１固有表現情報を用いた検索クエリで、データベースから、第１固有表現情報が示す当該固有表現に対応する記事を表す第１知識エントリを検索し、検索された第１知識エントリの格納場所を表す第１知識エントリ識別子を抽出し、第２固有表現情報の各々について、当該第２固有表現情報を用いた検索クエリで、データベースから、第２固有表現情報が示す当該固有表現に対応する記事を表す第２知識エントリを検索し、検索された第２知識エントリの格納場所を表す第２知識エントリ識別子を抽出し、抽出された第１知識エントリ、及び抽出された第２知識エントリの言語間の関係に基づいて、第１固有表現情報と、第１固有表現情報に対応する第２固有表現情報と、第１知識エントリ識別子と、第２知識エントリ識別子との組み合わせを含む言語横断固有表現注釈抽出リストを出力することにより、原言語の文に含まれる固有表現と目的言語の文に含まれる固有表現とに対し、注釈を付与することができる。
【０１６９】
また、処理対象である異言語文ペアを構成する各言語の文の処理において、他方の言語の情報を相補的に利用することにより、両言語の文における固有表現注釈付けの高度化を達成することができる。
【０１７０】
また、本実施の形態で得られる言語横断固有表現注釈付けは、知識情報源における知識エントリへの識別子という形式を取るため、原言語または目的言語が母国語でない利用者にとって、利用価値の高いものとなる。例えば、どちらかの言語に固有な地域や文化に関する情報の取得・理解が促進されると期待できる。
【０１７１】
さらに、結果として得られる言語間の固有表現の対応を集積することにより、これらの固有表現に関する対訳辞書を構築することが可能となる。この対訳辞書はそれ自身で利用価値があるほか、既存の機械翻訳システムにフィードバックすることにより、機械翻訳の翻訳品質を向上させることが期待できる。
【０１７２】
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。
【０１７３】
例えば、本発明の実施の形態では、第１言語横断固有表現注釈抽出リストと、第２言語横断固有表現注釈抽出リストとを別々に生成する場合を例に説明したが、１つのリストとして生成してもよい。
【０１７４】
上述の固有表現注釈生成装置は、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。
【０１７５】
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。
【符号の説明】
【０１７６】
１０   入力部
２０   演算部
２２   原言語文処理部
２４   目的言語文処理部
２６   知識エントリ異言語ペア発見部
２８   異言語知識エントリ間類似度計算部
２９   リスト更新部
３０   出力部
１００ 固有表現注釈生成装置
２２０ 第１固有表現解析部
２２２ 第１単言語固有表現注釈抽出部
２２４ 第１言語横断固有表現注釈抽出部
２２６ 第１固有表現探索部
２４０ 第２固有表現解析部
２４２ 第２単言語固有表現注釈抽出部
２４４ 第２言語横断固有表現注釈抽出部
２４６ 第２固有表現探索部
２２２０，２４２０   知識検索クエリ生成部
２２２２，２４２２   知識検索実行部
２２２４，２４２４   知識検索結果評価部
【図１】
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【図２】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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