(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書データを複数の部分に分割する分割手段と、
前記分割手段により分割された各部分に、文書データから抽出する引用部の特性に応じた素性を付与すると共に、前記各部分について、引用部か否かを示す複数種類のタグの各々を候補とし、抽出する引用部に基づく制約を満たすか否かを示す情報を前記各部分に付与した制約付きラティスを生成する制約付きラティス生成手段と、
ラティスから引用部を抽出するための抽出モデルに基づいて、前記制約付きラティス生成手段により生成された制約付きラティスから前記各部分の最適候補を選択し、引用部を示すタグが最適候補として選択された部分を引用部として抽出する抽出手段と、
を含む引用部抽出装置。
【請求項２】
抽出する引用部の特性に応じて予め定められたキーワードと一致する前記文書データ内の単語のうち、該文書データの最後に出現する単語以外の単語を隠蔽する隠蔽手段を含み、
前記制約付きラティス生成手段は、前記隠蔽手段による隠蔽後の前記文書データに対して前記制約付きラティスを生成し、
前記抽出手段は、前記選択された部分に隠蔽された単語が含まれる場合には、隠蔽された単語を元に戻して前記引用部として抽出する
請求項１記載の引用部抽出装置。
【請求項３】
前記分割手段は、前記文書データを文節毎に分割する請求項１または請求項２記載の引用部抽出装置。
【請求項４】
前記分割手段により分割された各部分に、引用部の特性に応じた素性を付与すると共に、前記各部分について、前記引用部か否かを示す複数種類のタグの各々を候補としたラティスを生成するラティス生成手段と、
前記ラティス生成手段により生成されたラティスと、前記文書データ内における引用部の正解位置とに基づいて、前記抽出モデルを学習する学習手段と、
を含む請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の引用部抽出装置。
【請求項５】
分割手段が、文書データを複数の部分に分割し、
制約付きラティス生成手段が、前記分割手段により分割された各部分に、文書データから抽出する引用部の特性に応じた素性を付与すると共に、前記各部分について、引用部か否かを示す複数種類のタグの各々を候補とし、抽出する引用部に基づく制約を満たすか否かを示す情報を前記各部分に付与した制約付きラティスを生成し、
抽出手段が、ラティスから引用部を抽出するための抽出モデルに基づいて、前記制約付きラティス生成手段により生成された制約付きラティスから前記各部分の最適候補を選択し、引用部を示すタグが最適候補として選択された部分を引用部として抽出する
引用部抽出方法。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１〜請求項４のいずれか１項記載の引用部抽出装置を構成する各手段として機能させるための引用部抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、引用部抽出装置、方法、及びプログラムに係り、特に、文書中から引用する部分を抽出する引用部抽出装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、固有表現抽出などのように、文書中から複数の単語の並びを１つのまとまりとして抽出することが行われている（例えば、非特許文献１参照）。固有表現抽出等では、文書から目的の部分を抽出するための識別器を用いて、抽出範囲の始まりの単語にＢタグ、抽出範囲のうち始まり以外の単語にＩタグ、抽出範囲以外の単語にＯタグを付与して、Ｂタグ及びＩタグが付与された単語のまとまりを抽出している。このような固有表現抽出や形態素解析等の系列ラベリング問題を解くために用いる識別器として、ＣＲＦ（Conditional Random Fields）が知られている（例えば、非特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】坪井祐太、鹿島久嗣、工藤拓、「言語処理における識別モデルの発展−ＨＭＭからＣＲＦまで」、２００６年言語処理学会年次大会チュートリアル資料
【非特許文献２】John Lafferty, Andrew McCallum, Fernando Pereira, "Conditional random fields: Probabilistic models for segmenting and labeling sequence data", 2001.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記非特許文献１及び２には、従来の固有表現抽出の手法を引用部抽出に適用することは開示されていない。例えば、「Ａさんに『少し遅刻しそう』ってメールして」という文書が、音声入力等を通じて入力された場合、引用部（『』の範囲）がどこであるかは明示的ではない。このような文書に対して、上記のような従来の固有表現抽出の手法を適用したとしても、適切に引用部を抽出することができない。
【０００５】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたもので、引用部が明示的に付与されていない文書から引用部を抽出することができる引用部抽出装置、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】
【０００６】
第１の発明に係る引用部抽出装置は、文書データを複数の部分に分割する分割手段と、前記分割手段により分割された各部分に、文書データから抽出する引用部の特性に応じた素性を付与すると共に、前記各部分について、引用部か否かを示す複数種類のタグの各々を候補とし、抽出する引用部に基づく制約を満たすか否かを示す情報を前記各部分に付与した制約付きラティスを生成する制約付きラティス生成手段と、ラティスから引用部を抽出するための抽出モデルに基づいて、前記制約付きラティス生成手段により生成された制約付きラティスから前記各部分の最適候補を選択し、引用部を示すタグが最適候補として選択された部分を引用部として抽出する抽出手段と、を含んで構成されている。
【０００７】
第１の発明に係る引用部抽出装置によれば、分割手段が、文書データを複数の部分に分割し、制約付きラティス生成手段が、分割手段により分割された各部分に、文書データから抽出する引用部の特性に応じた素性を付与すると共に、各部分について、引用部か否かを示す複数種類のタグの各々を候補とし、抽出する引用部に基づく制約を満たすか否かを示す情報を各部分に付与した制約付きラティスを生成する。そして、抽出手段が、ラティスから引用部を抽出するための抽出モデルに基づいて、制約付きラティス生成手段により生成された制約付きラティスから各部分の最適候補を選択し、引用部を示すタグが最適候補として選択された部分を引用部として抽出する。
【０００８】
このように、抽出する引用部の特性に応じた制約を付与した制約付きラティスを生成して、引用部抽出モデルを用いて文書から引用部を抽出するため、引用部が明示的に付与されていない文書から引用部を抽出することができる。
【０００９】
また、第１の発明に係る引用部抽出装置は、抽出する引用部の特性に応じて予め定められたキーワードと一致する前記文書データ内の単語のうち、該文書データの最後に出現する単語以外の単語を隠蔽する隠蔽手段を含んで構成することができ、前記制約付きラティス生成手段は、前記隠蔽手段による隠蔽後の前記文書データに対して前記制約付きラティスを生成し、前記抽出手段は、前記選択された部分に隠蔽された単語が含まれる場合には、隠蔽された単語を元に戻して前記引用部として抽出することができる。これにより、広い文脈を見なくても引用部の誤抽出を防止することができる。
【００１０】
また、第１の発明において、前記分割手段は、前記文書データを文節毎に分割することができる。これにより、各文節に付与される素性のスパース性を抑えることができると共に、離れた位置にある部分の情報も考慮した素性を付与することができる。
【００１１】
また、第１の発明に係る引用部抽出装置は、前記分割手段により分割された各部分に、引用部の特性に応じた素性を付与すると共に、前記各部分について、前記引用部か否かを示す複数種類のタグの各々を候補としたラティスを生成するラティス生成手段と、前記ラティス生成手段により生成されたラティスと、前記文書データ内における引用部の正解位置とに基づいて、前記抽出モデルを学習する学習手段と、を含んで構成することができる。これにより、引用部を抽出する際に用いる抽出モデルを生成するための構成を併せ持つことができる。
【００１２】
また、第２の発明に係る引用部抽出装置は、文書データを複数の部分に分割する分割手段と、前記分割手段により分割された各部分に、文書データから抽出する引用部の特性に応じた素性を付与すると共に、前記各部分について、引用部か否かを示す複数種類のタグの各々を候補としたラティスを生成するラティス生成手段と、前記ラティス生成手段により生成されたラティスと、前記文書データ内における引用部の正解位置とに基づいて、ラティスから引用部を抽出するための抽出モデルを学習する学習手段と、を含んで構成することができる。このように生成された抽出モデルを用いて、引用部が明示的に付与されていない文書から引用部を抽出することができる。
【００１３】
また、第３の発明に係る引用部抽出方法は、分割手段が、文書データを複数の部分に分割し、制約付きラティス生成手段が、前記分割手段により分割された各部分に、文書データから抽出する引用部の特性に応じた素性を付与すると共に、前記各部分について、引用部か否かを示す複数種類のタグの各々を候補とし、抽出する引用部に基づく制約を満たすか否かを示す情報を前記各部分に付与した制約付きラティスを生成し、抽出手段が、ラティスから引用部を抽出するための抽出モデルに基づいて、前記制約付きラティス生成手段により生成された制約付きラティスから前記各部分の最適候補を選択し、引用部を示すタグが最適候補として選択された部分を引用部として抽出する方法である。
【００１４】
また、第４の発明に係る引用部抽出方法は、分割手段が、文書データを複数の部分に分割し、ラティス生成手段が、前記分割手段により分割された各部分に、文書データから抽出する引用部の特性に応じた素性を付与すると共に、前記各部分について、引用部か否かを示す複数種類のタグの各々を候補としたラティスを生成し、学習手段が、前記ラティス生成手段により生成されたラティスと、前記文書データ内における引用部の正解位置とに基づいて、ラティスから引用部を抽出するための抽出モデルを学習する方法である。
【００１５】
また、第５の発明に係る引用部抽出プログラムは、コンピュータを、上記の引用部抽出装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
以上説明したように、本発明の引用部抽出装置、方法、及びプログラムによれば、抽出する引用部の特性に応じた制約を付与した制約付きラティスを生成して、引用部抽出モデルを用いて文書から引用部を抽出するため、引用部が明示的に付与されていない文書から引用部を抽出することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本実施の形態に係る引用部抽出装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】ラティス生成部で生成されたラティスの一例を示す概略図である。
【図３】制約付きラティス生成部で生成された制約付きラティスの一例を示す概略図である。
【図４】制約付きラティスから選択された最適候補の一例を示す概略図である。
【図５】本実施の形態における学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図６】本実施の形態における適用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】
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。
【００１９】
本実施の形態に係る引用部抽出装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する学習処理及び適用処理を含む引用部抽出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することができる。
【００２０】
このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、学習部１２と適用部１４とを含んだ構成で表すことができ、さらに学習部１２は、文節分割部２０と、キーワード隠蔽部２２と、ラティス生成部２４と、引用部抽出学習部２６とを含んだ構成で表すことができ、適用部１４は、文節分割部２０と、キーワード隠蔽部２２と、制約付きラティス生成部２８と、引用部抽出部３０とを含んだ構成で表すことができる。文節分割部２０及びキーワード隠蔽部２２は、学習部１２及び適用部１４に共通の機能である。また、文節分割部２０は本発明の分割手段の一例であり、キーワード隠蔽部２２は本発明の隠蔽手段の一例であり、引用部抽出学習部２６は本発明の学習手段の一例であり、引用部抽出部３０は本発明の抽出手段の一例である。
【００２１】
ここで、本実施の形態で抽出の対象とする引用部を、以下のように定義する。
【００２２】
「誰か、または何か」（ａ)に対して、「何かしらの内容」（ｂ）を、「ある手段」（ｃ）を通じて、「何かする」（ｄ）、という文書内のｂを引用部であるとする。
【００２３】
例えば、「Ａさんに少し遅刻しそうってメールして」という文書の場合、ａ＝Ａさん、ｂ＝少し遅刻しそう、ｃ＝メール、ｄ＝送信、となる。
【００２４】
また、「明日３時に待ち合わせとメモする」の場合、ａ＝自分、または自動でメモが可能なシステム、ｂ＝明日３時に待ち合わせ、ｃ＝メモ、ｄ＝記録、となる。
【００２５】
文書内にａ〜ｄの全てが揃っていることは必ずしも条件ではなく、また、引用部の定義として、ｂだけでなく、ｂ＋ｃや他の組み合わせについて定義してもよい。
【００２６】
文節分割部２０は、例えばＣＲＦ等の従来既知の識別器を用いて、入力された文書（テキストデータ）を文節毎に区切って複数の部分に分割した文節区切り文を出力する。文節単位で文書を分割することにより、後述するラティス生成部２４及び制約付きラティス生成部２８において、各部分（各文節）に素性を付与した際に、素性のスパース性を抑えることができ、また、単語毎に分割した場合と比べて、離れた位置にある部分の情報も考慮した素性を付与することができる。
【００２７】
キーワード隠蔽部２２は、抽出する引用部の特性に応じたキーワードが予め登録されたキーワード辞書４０を参照して、文節区切り文内のキーワードと一致する単語のうち、文書の最後に出現する単語以外の単語を隠蔽した隠蔽済み文節区切り文を出力する。例えば、「Ａさんに『Ｂさんにメールして』ってメールして」という文書の場合、１回目に出現した「メール」は引用部内の単語であるが、「メール」という単語には、上記のように定義された引用部を抽出する際に付与される素性として非常に強い力を持つ素性が付与されるため、「Ａさんに『Ｂさんに』メールしてってメールして」のように、１回目に出現した「メール」を起点に誤った部分が引用部として抽出される可能性がある。このような誤った抽出を防止するためには、比較的広い文脈を見る必要があるが、キーワードと一致する単語を隠蔽することにより、各文節に素性を付与する際のウインドウサイズ（参照する範囲）を広げて広い文脈を見ることなく、上記のような誤った抽出を防止することができる。
【００２８】
また、キーワード隠蔽部２２は、文書から引用部を抽出する適用時においては、隠蔽した単語及びその単語の位置等の隠蔽情報を引用部抽出部３０へ出力する。
【００２９】
ラティス生成部２４は、キーワード隠蔽部２２から出力された隠蔽済み文節区切り文の各文節に対して、引用部の特性に応じた素性を付与する。例えば、「１つ後の文節に『メール』という単語が含まれている」といったものや、「１つ後の文節に品詞が『名詞』の単語が含まれている」といった内容を示す素性を付与することができる。また、音声で入力された文書の場合、素性としてポーズ情報を利用してもよい。ポーズ情報は文節を区切る上で重要な手掛かりとなると共に、引用部の開始位置または終了位置を示す情報としても重要な情報となる。そこで、「文節の前にポーズ情報がある」等の素性を付与することができる。また、学習器を使う場合は、これらの素性の依存性などを考慮する必要性がないのが利点である。
【００３０】
また、ラティス生成部２４は、各文節について、引用部の先頭部分を示すＢタグ、引用部のうち先頭以外の部分を示すＩタグ、及び引用部以外の部分を示すＯタグを候補とするラティスを生成し、上記の文節毎の素性を含むラティスを出力する。
【００３１】
引用部抽出学習部２６は、ラティス生成部２４から出力されたラティスと、入力文書内における引用部の正解位置を示す正解データとから、引用部を抽出するための引用部抽出モデル４２を学習する。図２に、ラティス生成部２４から出力されたラティスに対して、各文節の正解タグを色付けして表した例を示す。なお、ラティスは文節毎の素性も含んだものであるが、図２では素性の図示を省略している。後述の図３及び４も同様である。学習の手法は、一般の系列ラベリング問題と同様の識別学習の手法を用いることができる。識別学習を用いることで、様々な素性を利用可能である。
【００３２】
制約付きラティス生成部２８は、ラティス生成部２８と同様に、キーワード隠蔽部２２から出力された隠蔽済み文節区切り文の各文節に素性を付与すると共に、各文節について、Ｂタグ、Ｉタグ、及びＯタグを候補とするラティスを生成する。制約付きラティス生成部２８では、さらに、各候補について、抽出する引用部に基づく制約を満たすか否かを示す制約情報を付与する。例えば、Ｉタグの文節はＢタグの文節の後にしか現れない（Ｏタグの文節の後や文頭にＩタグの文節は現れない）、という制約を設けることができる。また、文書中に引用部は一度しか現れない、という条件を設定し、この条件に基づいて、Ｂタグの文節は一度しか現れない、という制約を設けてもよい。
【００３３】
図３に、各候補に制約情報が付与された制約付きラティスの一例を示す。制約を満たす候補には、タグを示す記号の後のかっこ内に「valid」を、制約を満たさない候補には、「invalid」を付与している。また、図３では、複数の制約を適宜組み合わせた場合の複数（ここでは２つ）の制約付きラティスが生成された例を示している。
【００３４】
なお、図２に示した引用部抽出学習部２６で用いるラティスにも「valid」及び「invalid」の情報を付与しているが、図２では、引用部の正解位置を用いて正解タグが選択されており、これは、正解タグが上記のような制約を満たしていることも表しているため、正解タグの候補と「valid」が付与された候補とが一致している。
【００３５】
引用部抽出部３０は、制約付きラティス生成部２８で生成された制約付きラティスから、引用部抽出学習部２６で生成された引用部抽出モデル４２を用いて、文節毎に最も尤もらしい候補（最適候補）を選択する。ここでは、まず、複数の制約付きラティスから、最も尤もらしい制約付きラティスが選択され、選択された制約付きラティスから最適経路を探索することにより最適候補が選択される。図４に選択された候補を色付けしたラティスを示す。図４の例では、図３に示した上段の制約付きラティスが選択され、選択された制約付きラティスの「valid」が付与された候補から最適候補が選択されている。
【００３６】
また、引用部抽出部３０は、最適候補としてＢタグ及びＩタグが選択された文節を抽出し、キーワード隠蔽部２２により隠蔽された単語を、キーワード隠蔽部２２から出力された隠蔽情報に基づいて元に戻して、引用部を抽出する。さらに、文節の最後が「〜って」等の引用助詞の場合は、その引用助詞の前までを引用部として抽出し、抽出した引用部を示す情報を付与した引用部情報付き出力文を出力する。
【００３７】
次に、本実施の形態に係る引用部抽出装置１０の作用について説明する。引用部抽出装置１０に学習用の入力文（引用部の正解位置の情報を含む入力文）が入力された場合には、学習部１２において、図５に示す学習処理ルーチンを実行することにより引用部抽出モデル４２を生成する。引用部抽出モデル４２が生成された状態で、引用部抽出装置１０に引用部抽出を適用する入力文（引用部の正解位置が明示的ではない入力文）が入力された場合には、適用部１４において、図６に示す適用処理ルーチンを実行することにより、入力文から引用部を抽出する。以下、各処理について詳述する。
【００３８】
まず、学習処理ルーチンでは、ステップ１００で、文節分割部２０が、学習用の入力文（テキストデータ）を取得する。ここでは、下記に示すような学習用の入力文を取得するものとする。なお、この学習用の入力文には、下記に示すような引用部の正解位置を示す正解データが付与されている
入力文    ：ＡさんにＢさんにメールしてってメールして
正解データ：『Ｂさんにメールして』
そして、文節分割部２０が、取得した学習用の入力文を文節毎に区切って複数の部分に分割し、下記に示すような文節区切り文を出力する。
文節区切り文：Ａさんに／Ｂさんに／メールしてって／メールして
【００３９】
次に、ステップ１０２で、キーワード隠蔽部２２が、抽出する引用部の特性に応じたキーワードが予め登録されたキーワード辞書４０を参照して、上記ステップ１００で出力された文節区切り文内のキーワードと一致する単語のうち、文書の最後に出現する単語以外の単語を隠蔽した隠蔽済み文節区切り文を出力する。キーワード辞書４０に「メール」という単語が登録されていた場合、上記入力文に対して、下記に示すような隠蔽済み文節区切り文を出力する。なお、下記では、隠蔽部分を「×」で表している。
隠蔽済み文節区切り文：Ａさんに／Ｂさんに／×してって／メールして
【００４０】
次に、ステップ１０４で、ラティス生成部２４が、上記ステップ１０２で出力された隠蔽済み文節区切り文の各文節に対して、引用部の特性に応じた素性を付与する。また、ラティス生成部２４が、各文節について、引用部の先頭部分を示すＢタグ、引用部のうち先頭以外の部分を示すＩタグ、及び引用部以外の部分を示すＯタグを候補とするラティス（例えば、図２）を生成し、上記の文節毎の素性を含むラティスを出力する。
【００４１】
次に、ステップ１０６で、引用部抽出学習部２６が、上記ステップ１０４で出力されたラティスと、上記ステップ１００で取得した学習用の入力文に付与された正解データとを用いて、引用部を抽出するための引用部抽出モデル４２を学習する。学習により生成された引用部抽出モデル４２を所定の記憶領域に記憶して、学習処理ルーチンを終了する。
【００４２】
次に、適用処理ルーチンでは、ステップ１１０で、文節分割部２０が、引用部抽出を適用する適用入力文（テキストデータ）を取得する。ここでは、下記に示すような適用入力文を取得するものとする。
適用入力文：ＡさんにＣさんにメールしてちょってメールして
そして、文節分割部２０が、取得した適用入力文を文節毎に区切って複数の部分に分割し、下記に示すような文節区切り文を出力する。
文節区切り文：Ａさんに／Ｃさんに／メールしてちょって／メールして
【００４３】
次に、ステップ１１２で、キーワード隠蔽部２２が、学習処理のステップ１０２と同様に、キーワード辞書４０を参照して、上記ステップ１１０で出力された文節区切り文内を隠蔽済み文節区切り文に変換して出力すると共に、隠蔽した単語及びその単語の位置等の隠蔽情報を出力する。ここでは、上記適用入力文に対して、下記に示すような隠蔽済み文節区切り文、及び隠蔽情報を出力する。
隠蔽済み文節区切り文：Ａさんに／Ｃさんに／×してちょって／メールして
隠蔽情報：３番目の文節、×→メール
【００４４】
次に、ステップ１１４で、制約付きラティス生成部２８が、上記ステップ１１２で出力された隠蔽済み文節区切り文の各文節に素性を付与すると共に、各文節について、Ｂタグ、Ｉタグ、及びＯタグを候補とするラティスを生成する。さらに、制約付きラティス生成部２８が、抽出する引用部に基づく制約を満たすか否かを示す制約情報を各候補に付与した制約付きラティス（例えば、図３）を生成し、上記の文節毎の素性を含む制約付きラティスを出力する。
【００４５】
次に、ステップ１１６で、引用部抽出部３０が、所定領域に記憶された引用部抽出モデル４２を読み出して、上記１１４で出力された制約付きラティスから、文節毎に最適候補を選択する。そして、最適候補としてＢタグ及びＩタグが選択された文節を抽出し（例えば、図４）、上記ステップ１１２で出力された隠蔽情報に基づいて、同ステップ１１２で隠蔽された単語を元に戻して、引用部を抽出する。さらに、文節の最後が「〜って」等の引用助詞の場合は、その引用助詞の前までを引用部として抽出し、下記に示すような、抽出された引用部を示す情報（『』部分）を入力文に付与した引用部情報付き出力文を出力して、適用処理ルーチンを終了する。
引用部情報付き出力文：Ａさんに『Ｃさんにメールしてちょ』ってメールして
【００４６】
以上説明したように、本実施の形態に係る引用部抽出装置によれば、抽出する引用部の特性に応じた制約を付与した制約付きラティスを生成して、引用部抽出モデルを用いて文書から引用部を抽出するため、引用部が明示的に付与されていない文書から引用部を抽出することができる。また、抽出する引用部の特性に応じたキーワードと一致する単語のうち、文書の最後に出現する単語以外の単語を隠蔽することで、広い文脈を見なくても引用部の誤抽出を防止することができる。また、文書を文節単位で分割することにより、各文節に付与される素性のスパース性を抑えることができると共に、離れた位置にある部分の情報も考慮した素性を付与することができる。
【００４７】
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００４８】
例えば、上記実施の形態では、ＣＲＦ等の識別学習器により引用部抽出モデルを学習して生成する場合について説明したが、ルールベースで引用部抽出モデルを生成してもよい。例えば、「メール（ポーズ）遅刻しそう」というポーズ情報を含む入力文に対して、「メール」の後にポーズ情報が続いた場合、そのポーズ情報の次の単語からは引用部である、というようなルールを記述することで、引用部抽出モデルを生成することができる。
【００４９】
また、上記実施の形態では、引用部か否かを示す複数種類のタグとして、引用部の先頭部分を示すＢタグ、引用部のうち先頭以外の部分を示すＩタグ、及び引用部以外の部分を示すＯタグの３種類を用いる場合について説明したが、これに限定されず、各部分が引用部か引用部以外かを区別可能なタグを用いればよい。例えば、引用部の最終部分を示すＥタグを加えた４種類を用いてもよいし、Ｂタグを除いたＥタグ、Ｉタグ、Ｏタグの３種類を用いてもよい。
【００５０】
また、上記実施の形態では、学習部と適用部とを同一のコンピュータで構成する場合について説明したが、別々のコンピュータで構成するようにしてもよい。
【００５１】
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の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。また、本発明の引用部抽出装置を、上記処理を実現するための半導体集積回路等のハードウエアにより構成してもよい。
【符号の説明】
【００５２】
１０   引用部抽出装置
１２   学習部
１４   適用部
２０   文節分割部
２２   キーワード隠蔽部
２４   ラティス生成部
２６   引用部抽出学習部
２８   制約付きラティス生成部
３０   引用部抽出部
４０   キーワード辞書
４２   引用部抽出モデル
【図１】
0005743952.tif 000002
【図３】
0005743952.tif 000003
【図５】
0005743952.tif 000004
【図６】
0005743952.tif 000005
【図２】
0005743952.tif 000006
【図４】
0005743952.tif 000007