(57)【要約】隣接して付与された複数ファクトの正解の境界が形態素解析結果の形態素の境界と異なる場合に、それらの正解を機械学習に有効活用する。テストデータの中から訓練データに付された正解に対するファクトを抽出する教師あり機械学習装置であって、訓練データおよび第１の新たな訓練データを構成する形態素ごとの特徴量に基づいて、訓練データからファクトを抽出するとともに第１の新たな訓練データから第１の新たなファクトを抽出するためのモデルを生成する学習部と、モデルと、あらかじめ定められたラベルによって識別されるファクト同士の関係性とに基づいて、訓練データから第１の新たなラベルとその第１の新たなラベルによって識別される第１の新たなファクトを抽出し、抽出した第１の新たなファクトを含む第１の新たな訓練データを生成する生成部と、を備える。
2015083293.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テストデータの中から訓練データに付された正解に対するファクトを抽出する教師あり機械学習装置であって、
訓練データおよび第１の新たな訓練データを構成する形態素ごとの特徴量に基づいて、前記訓練データからファクトを抽出するとともに前記第１の新たな訓練データから第１の新たなファクトを抽出するためのモデルを生成する学習部と、
前記モデルと、あらかじめ定められたラベルによって識別されるファクト同士の関係性とに基づいて、前記訓練データから第１の新たなラベルとその第１の新たなラベルによって識別される第１の新たなファクトを抽出し、抽出した第１の新たなファクトを含む第１の新たな訓練データを生成する生成部と、
を備えることを特徴とする教師あり機械学習装置。
【請求項２】
前記第１の新たな訓練データに含まれる前記第１の新たなファクトと、訓練データに含まれるファクトとの差分となる第２の新たなファクトを推測する推測部をさらに備え、
前記生成部は、前記第２の新たなファクトと前記第２の新たなファクトを識別するための第２のラベルと前記第２の新たなファクトを含む第２の新たな訓練データを生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の教師あり機械学習装置。
【請求項３】
前記推測部は、隣接するファクトに基づいて、前記第１の新たなファクトを抽出し、または前記第２の新たなファクトを識別する、
ことを特徴とする請求項２に記載の教師あり機械学習装置。
【請求項４】
前記推測部は、前記ファクトと前記第１の新たなファクトとの組み合わせたパターンごとに前記第２の新たなファクトを再帰的に推測する、
ことを特徴とする請求項３に記載の教師あり機械学習装置。
【請求項５】
前記生成部は、隣接する複数のファクトの開始位置または終了位置と、隣接する複数の形態素の開始位置または終了位置とのいずれかまたは両方が異なる場合、隣接する複数のファクトのうち、前記開始位置または／および前記終了位置が異なるファクトを含めて前記第１の新たなファクトを生成する、
ことを特徴とする請求項３に記載の教師あり機械学習装置。
【請求項６】
前記訓練データおよび前記第１の新たな訓練データの表記を統一する表記統一部をさらに備え、
前記学習部は、表記統一された前記訓練データおよび前記第１の新たな訓練データに基づいて前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の教師あり機械学習装置。
【請求項７】
テストデータの中から訓練データに付された正解に対するファクトを抽出する教師あり機械学習装置で行われる教師あり機械学習方法であって、
訓練データおよび第１の新たな訓練データを構成する形態素ごとの特徴量に基づいて、前記訓練データからファクトを抽出するとともに前記第１の新たな訓練データから第１の新たなファクトを抽出するためのモデルを生成する学習ステップと、
前記モデルと、あらかじめ定められたラベルによって識別されるファクト同士の関係性とに基づいて、前記訓練データから第１の新たなラベルとその第１の新たなラベルによって識別される第１の新たなファクトを抽出し、抽出した第１の新たなファクトを含む第１の新たな訓練データを生成する生成ステップと、
を含むことを特徴とする教師あり機械学習方法。
【請求項８】
前記第１の新たな訓練データに含まれる前記第１の新たなファクトと、訓練データに含まれるファクトとの差分となる第２の新たなファクトを推測する推測ステップをさらに含み、
前記生成ステップでは、前記第２の新たなファクトと前記第２の新たなファクトを識別するための第２のラベルと前記第２の新たなファクトを含む第２の新たな訓練データを生成する、
ことを特徴とする請求項７に記載の教師あり機械学習方法。
【請求項９】
前記推測ステップでは、隣接するファクトに基づいて、前記第１の新たなファクトを抽出し、または前記第２の新たなファクトを識別する、
ことを特徴とする請求項８に記載の教師あり機械学習方法。
【請求項１０】
前記推測ステップでは、前記ファクトと前記第１の新たなファクトとの組み合わせたパターンごとに前記第２の新たなファクトを再帰的に推測する、
ことを特徴とする請求項９に記載の教師あり機械学習方法。
【請求項１１】
前記生成ステップでは、隣接する複数のファクトの開始位置または終了位置と、隣接する複数の形態素の開始位置または終了位置とのいずれかまたは両方が異なる場合、隣接する複数のファクトのうち、前記開始位置または／および前記終了位置が異なるファクトを含めて前記第１の新たなファクトを生成する、
ことを特徴とする請求項９に記載の教師あり機械学習方法。
【請求項１２】
前記訓練データおよび前記第１の新たな訓練データの表記を統一する表記統一ステップをさらに含み、
前記学習ステップでは、表記統一された前記訓練データおよび前記第１の新たな訓練データに基づいて前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項７に記載の教師あり機械学習方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
訓練データおよび第１の新たな訓練データを構成する形態素ごとの特徴量に基づいて、前記訓練データからファクトを抽出するとともに前記第１の新たな訓練データから第１の新たなファクトを抽出するためのモデルを生成する学習ステップと、
前記モデルと、あらかじめ定められたラベルによって識別されるファクト同士の関係性とに基づいて、前記訓練データから第１の新たなラベルとその第１の新たなラベルによって識別される第１の新たなファクトを抽出し、抽出した第１の新たなファクトを含む第１の新たな訓練データを生成する生成ステップと、
を実行させることを特徴とする教師あり機械学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、訓練データに対して隣接して付与された複数種類の正解の境界が、形態素解析結果の形態素の境界と異なる場合の文書に対する教師あり機械学習装置、教師あり機械学習方法、および教師あり機械学習プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
文書から固有表現（人名、地名、日時等）や事象（原因、結果等）などの情報を自動抽出するための技術に、教師あり機械学習がある。以下では、抽出する情報を総称してファクトと呼ぶ。教師あり機械学習では、ファクトが正解として与えられている訓練データを用いて、ファクトを抽出するための有用なルールや判断基準などのモデルを学習し、学習したモデルを用いて、任意の文書（テストデータ）からファクトを抽出する。例えば、製品の不具合報告書から、「不具合の原因となった部品」と「不具合の現象」などのファクトが自動抽出できれば、製品の不具合に関する集計や分析が容易になる。教師あり機械学習は、訓練データへの正解ファクトの付与、訓練データとテストデータの構造化、訓練データとテストデータからの特徴量抽出、訓練データからのファクトモデルの学習、テストデータからのファクト抽出の５つの処理からなる。このような教師あり機械学習については、例えば、非特許文献１に記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】奥村学 監修、高村大也 著（2010年）「言語処理のための機械学習入門」、コロナ社、147-161頁
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、訓練データへの正解の付与は人手で行われる。ほとんどのファクトは、意味のある最小の単位である形態素の列に付与される。ファクトは、形態素の上位の概念である場合が多い。一方、訓練データとテストデータの構造化では、形態素解析器を用いて、各文書を形態素に分割する。その処理は自動的に行われるため、本来、複数の形態素に分割されるべき文字列が１つの形態素として解析される場合や、本来、１つの形態素が複数の形態素に分割されてしまう場合など、本来の形態素の区切りと形態素解析結果の形態素の区切りが異なる場合がある。複数の形態素が１つの形態素として解析される場合の例として、製品の不具合の原因や現象を報告するために作成された不具合報告書を考える。記号「／」を形態素の区切りに用いると、不具合報告書内の「インバータシャットダウンが起きた」という記述は、本来、「インバータ／シャットダウン／が／起き／た」と形態素に分割されるべきである。しかし、形態素解析器による結果は「インバータシャットダウン／が／起き／た」となる場合がある。この時、「インバータ」と「シャットダウン」の２つの形態素として解析されるべき文字列が、１つの形態素「インバータシャットダウン」として解析されてしまっている。【０００５】
人手による訓練データへの正解の付与が、本来の区切りで分割された形態素に対して行われる場合、１つの形態素として自動解析される文字列に、隣接した複数ファクトの正解が付与されてしまう等、正解の境界が、形態素解析結果の形態素の境界と異なる可能性がある。その一例として、上記で示した、次のように形態素解析される文「インバータシャットダウン／が／起き／た」に対して、「インバータ」が不具合現象の起きた部品（現象部品）というファクトの文字列であり、「シャットダウン」が不具合の現象（現象モード）というファクトの文字列であるというように正解が付与されている場合が挙げられる。隣接する複数種類の正解の境界が形態素解析結果の形態素の境界と異なる場合の例を図２に示す。図２は、ＡとＢ（例えば、インバータとシャットダウン）の２つの種類の正解が、形態素Ｃ（例えば、インバータシャットダウン）に対して隣接して付与された場合であり、ファクトＡの文字列とファクトＢの文字列の境界がＣの境界と異なっている。【０００６】
教師あり機械学習では、自動分割された形態素があるファクトの正解であれば、その形態素の特徴をそのファクトの特徴として利用し、正解でなければ利用しない。自動的に分割された形態素に対して、境界が同じ複数ファクトの正解が付与されている場合は、各形態素を対応するファクトの正解として用いることができる。例えば、次のように形態素解析された文「フレーム／に／亀裂／が／入っ／た」に対して、「フレーム」が現象部品のファクトの正解とされ、「亀裂」が現象モードのファクトの正解とされている場合、「フレーム」は現象部品のファクトの正解となり、「亀裂」は現象モードのファクトの正解となる。上記のように正解が付与された形態素と形態素解析結果の形態素が同一である場合、各ファクトの正解に、余計な文字列を含むことはないため、各ファクトの抽出精度を低下させることなく、付与された正解を利用することができる。【０００７】
一方、形態素解析結果の１つの形態素に対して、複数のファクトの正解が隣接して付与されている場合、その形態素に付与された各ファクトの正解を利用し、その形態素を各ファクトの正解とすると、各ファクトの抽出精度が低下する。これは、図２におけるＣをＡとＢのファクトの正解とする場合に対応する。例えば、上記で示した次のように形態素解析される文「インバータシャットダウン／が／起き／た」に対して、「インバータ」が不具合現象の起きた部品（現象部品）というファクトの正解とされ、「シャットダウン」が現象（現象モード）というファクトの正解とされているとする。この時、「インバータ」に付与された現象部品というファクトの正解を利用して、「インバータシャットダウン」が現象部品のファクトの正解とすると、余計な文字列「シャットダウン」も正解として含まれてしまうため、現象部品のファクトの抽出精度の低下が懸念される。また、「シャットダウン」に付与された現象モードというファクトの正解を利用する場合も同様に、現象モードのファクトの抽出精度の低下に繋がる可能性がある。各ファクトの抽出精度を低下させないために、各ファクトの正解としない方法も考えられるが、その場合、付与された正解情報を捨ててしまうことになる。【０００８】
正解の境界が形態素解析結果の形態素の境界と異ならないように、まず形態素解析を行い、解析結果の区切られた形態素に対して、人手で正解を付与する方法が考えられる。しかし、形態素解析結果が誤っていて、１つの形態素が複数のファクトの正解を含んでいる場合、上記同様、形態素を各ファクトの正解として利用すると、各ファクトの抽出精度低下が懸念され、形態素を各ファクトの正解として利用しないと、付与された正解を捨てることになる。【０００９】
本発明は、上記の事実を鑑みてなされたもので、隣接して付与された複数ファクトの正解の境界が形態素解析結果の形態素の境界と異なる場合に、それらの正解を機械学習に有効活用するための教師あり機械学習装置、教師あり機械学習方法、および教師あり機械学習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】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる教師あり機械学習装置は、テストデータの中から訓練データに付された正解に対するファクトを抽出する教師あり機械学習装置であって、訓練データおよび第１の新たな訓練データを構成する形態素ごとの特徴量に基づいて、前記訓練データからファクトを抽出するとともに前記第１の新たな訓練データから第１の新たなファクトを抽出するためのモデルを生成する学習部と、前記モデルと、あらかじめ定められたラベルによって識別されるファクト同士の関係性とに基づいて、前記訓練データから第１の新たなラベルとその第１の新たなラベルによって識別される第１の新たなファクトを抽出し、抽出した第１の新たなファクトを含む第１の新たな訓練データを生成する生成部と、を備えることを特徴とする教師あり機械学習装置として構成される。【００１１】
また、本発明は、上記教師あり機械学習装置で実行される教師あり機械学習方法、および教師あり機械学習プログラムとして把握される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、隣接して付与された複数ファクトの正解の境界が形態素解析結果の形態素の境界と異なる場合に、それらの正解を機械学習に有効活用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態の教師あり機械学習装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態の人手で付与した複数種類正解の境界が形態素解析結果の形態素の境界と異なる場合の例を示した説明図である。
【図３】本発明の実施形態の既存のファクトと、既存のファクトの文字列と、新たなファクトと、新たなファクトの文字列の対応を示す説明図である。
【図４】本発明の実施形態の前処理を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施形態の隣接する複数ファクトを含む既存のデータを基に新たな訓練データを生成する一例を示した説明図である。
【図６】本発明の実施形態の隣接する複数ファクトを含まない既存のデータを基に新たな訓練データを生成する一例を示した説明図である。
【図７】本発明の実施形態の識別結果後の処理のブロック図である。
【図８】本発明の実施形態の新たなファクトの構成を示す構成図である。
【図９】本発明の実施形態の新たなファクトの訓練データの構成を示す構成図である。
【図１０】本発明の実施形態の新たなファクトのモデルの構成を示す構成図である。
【図１１】本発明の実施形態の新たなファクトの識別結果の構成を示す構成図である。
【図１２】本発明の実施形態の推測部の処理を示したフローチャートである。
【図１３】本発明の実施形態の推測可能判定処理を示したフローチャートである。
【図１４】本発明の実施形態の識別結果からのファクト推測の一例を示した説明図である。
【図１５】本発明の実施形態の推測処理を示したフローチャートである。
【図１６】本発明の実施形態の識別結果からのファクト推測の２つの例を示した説明図である。
【図１７】本発明の実施形態の再帰的なファクト推測の例を示した説明図である。
【図１８】本発明の実施形態の人手で付与した正解の境界が形態素解析結果の形態素の境界と異なる場合の４通りの組合せを示した説明図である。
【図１９】本発明の実施形態の人手で付与した既存のファクトと、既存のファクトの文字列と、新たなファクトと、新たなファクトの文字列との対応を示した説明図である。
【図２０】本発明の実施形態の適用例を示した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【実施例】
【００１４】
以下に添付図面を参照して、本発明にかかる教師あり機械学習装置、教師あり機械学習方法、および教師あり機械学習プログラムの実施の形態を詳細に説明する。【００１５】
図１は、本実施形態における教師あり機械学習装置を示すブロック図である。本実施形態における教師あり機械学習装置は、例えば、一般的なコンピュータである情報端末１から構成され、ネットワーク１６に接続されている。情報端末１は、必要な情報を、ネットワーク１６を介して取得するが、情報端末１が必要な情報を含むデータベースを備えていても良い。【００１６】
図１に示すように、情報端末１は、ＣＰＵ１１と、データ通信部１２と、入出力装置１３と、制御部１４と、メモリ１５とを備える計算機であり、後述する各機能を提供するプログラムを含む。ＣＰＵ１１は、制御部１４の機能を持つプログラムを実行することによって、教師あり機械学習を実行する。【００１７】
なお、以下では特に具体的には説明していないが、情報端末１で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。また、情報端末１で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードして提供したり配布してもよく、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。【００１８】
また、情報端末１で実行されるプログラムは、例えば、後述する制御部１４を構成する各部（前処理部１４１、学習部１４２、識別部１４３、後処理部１４４、表示部１４５等の各部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしては、例えば、ＣＰＵがメモリや上記記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより、上記各部が主記憶装置上にロードされ、主記憶装置上に生成される。【００１９】
データ通信部１２は、情報端末１がネットワーク１６を介してデータ通信をするインタフェースであり、例えば、ＴＣＰ／ＩＰプロトコルによって通信可能なＬＡＮカードである。情報端末１は、データ通信部１２を介してネットワーク１６に接続されたデータベース等と通信する。【００２０】
入出力装置１３は、ユーザが情報を入力する装置及びユーザに情報を出力する装置である。ユーザは、マウスやキーボード等の入力装置により、入力を行う。機械学習結果はディスプレイ等の出力装置に表示される。【００２１】
制御部１４は、前処理部１４１と、学習部１４２と、識別部１４３と、後処理部１４４と、表示部１４５とを備えている。【００２２】
メモリ１５は、訓練データ１５１と、テストデータ１５２と、新たなファクト１５３と、新たな訓練データ１５４と、既存のファクトのモデル１５５と、新たなファクトのモデル１５６と、既存のファクトの識別結果１５７と、新たなファクトの識別結果１５８と、全識別結果を統合した結果１５９とを一時的に記憶する。【００２３】
訓練データ１５１は、各ファクトの正解がタグ（以下、ラベルと呼ぶこともある。）を用いて付与された文書である。例えば、「基盤損傷した」という記述において、「基盤」が現象部品のファクトの正解である時、現象部品の開始タグ＜現象部品＞と終了タグ＜／現象部品＞を用いて、「＜現象部品＞基盤＜／現象部品＞損傷した」と正解が付与される。ここで、各ファクトの正解は、形態素解析結果に関わらず、訓練データに人手または機械によって付与されるものとする。図４は、前処理部１４１を示すブロック図である。前処理部１４１は、表記統一部１４１１と、新たな訓練データ生成部１４１２と、特徴量抽出部１４１３とを備えている。【００２４】
前処理部１４１は、情報端末１に入力されたユーザからの要求に従って、あらかじめ用意された訓練データ１５１とテストデータ１５２の表記を統一する処理と、訓練データ１５１を基に新たなファクト１５３のラベルを生成し、そのラベルに対応するファクトを付与した新たな訓練データ１５４を生成する処理と、既存の訓練データ１５１、新たな訓練データ１５４、およびテストデータ１５２の特徴量を抽出する処理を行う。前処理部１４１では、表記統一部１４１１、新たな訓練データ生成部１４１２、特徴量抽出部１４１３の順に処理を行う。【００２５】
表記統一部１４１１は、訓練データ１５１とテストデータ１５２における表記ゆれを防ぐために、表記を統一する処理を行う。例えば、表記統一部１４１１は、英数字表記の小文字または大文字の統一や、カタカナ表記の半角または全角の統一や、読点や句読点などの記号表記の統一等を行う。【００２６】
新たな訓練データ生成部１４１２は、表記統一部１４１１によって処理された訓練データを基に、まず、新たなファクト１５３のラベルを生成し、次に、新たなファクト１５３毎に新たな訓練データ１５４を生成する。具体的には、新たな訓練データ生成部１４１２は、表記が統一された訓練データを解析し、その訓練データに含まれるファクト同士の関係性を分析して新たなファクト１５３のラベルを生成し、生成したラベルによって識別されるファクトを抽出し、そのファクトに対応する訓練データを生成する。これらの処理を、全てのファクトについて行う。ここで、新たな訓練データ生成部１４１２は、ファクト同士の関係性を分析して新たなファクト１５３のラベルを生成したり、新たなファクト１５３を抽出する処理を行う際、例えば、訓練データ１５１において既存のファクトが隣接している場合があるものを組み合わせて新たなファクト１５３のラベルを生成したり、新たなファクト１５３を抽出する。新たなファクト１５３の数が増えると、本実施例における機械学習処理に時間がかかるため、隣接して出現する回数が一定値以上であるという条件が成立する場合にのみ、新たなファクト１５３を抽出してもよい。【００２７】
例えば、２つのファクトＡとＢが存在するとき、新たなファクト１５３のラベルとされる可能性のあるファクトは２個あり、各ファクトのラベルはＡ；ＢとＢ；Ａである。また、３つの正解Ａ、Ｂ、Ｃが存在するとき、新たなファクト１５３のラベルとされる可能性のあるファクトは１２個あり、各ファクトのラベルは、Ａ；Ｂ、Ａ；Ｃ、Ｂ；Ａ、Ｂ；Ｃ、Ｃ；Ａ、Ｃ；Ｂ、Ａ；Ｂ；Ｃ、Ａ；Ｃ；Ｂ、Ｂ；Ａ；Ｃ、Ｂ；Ｃ；Ａ、Ｃ；Ａ；Ｂ、Ｃ；Ｂ；Ａである。既存のファクトが４つ以上ある場合も上記と同様にして、新たなファクトのラベルを生成する。ここでの新たなファクト１５３の名前の付け方は、後で述べる推測処理における推測可能判定処理の説明上、既存のファクト名の間にセミコロンを用いて連結したものとするが、他の名前を与えることも可能である。その場合、名前の付け方に応じて、推測可能判定処理における対応が必要である。生成されたファクトは、メモリ１５の新たなファクト１５３に記憶される。【００２８】
次に、新たな訓練データ生成部１４１２は、新たなファクト１５３毎に新たな訓練データ１５４を生成する。新たなファクト１５３を付与した訓練データの生成方法は、既存の訓練データ１５１内で、新たなファクト１５３の基となっているファクトの正解が隣接している箇所を新たなファクトの正解とする。例えば、ファクトＡとＢが存在し、＜Ａ＞はファクトＡの開始タグであり、＜／Ａ＞はファクトＡの終了タグであるとし、＜Ｂ＞はファクトＢの開始タグであり、＜／Ｂ＞はファクトＢの終了タグであるとする。また、それらを組み合わせたファクトＡ；Ｂのタグには、＜Ａ；Ｂ＞＜／Ａ；Ｂ＞を用いるとする。ここで、ｉとｋは正整数であり、ｉはｋより大きいと仮定し、ｔｏｋｅｎ＿１…ｔｏｋｅｎ＿ｉ  ｔｏｋｅｎ＿ｉ＋１…ｔｏｋｅｎ＿ｋがｋ個の文字列であるとする。この時、「<Ａ＞ｔｏｋｅｎ＿１…ｔｏｋｅｎ＿ｉ＜／Ａ＞＜Ｂ＞ｔｏｋｅｎ＿ｉ＋１…ｔｏｋｅｎ＿ｋ＜／Ｂ＞」という記述は、「＜Ａ；Ｂ＞ｔｏｋｅｎ＿１…ｔｏｋｅｎ＿ｉ  ｔｏｋｅｎ＿ｉ＋１…ｔｏｋｅｎ＿ｋ＜／Ａ；Ｂ＞」へと書き換えられる。【００２９】
図５は、上記の書き換えを、例を用いて示している。既存の訓練データ１５１内のファクトＡとＢが隣接して付与されている記述「＜Ａ＞インバータ＜／Ａ＞＜Ｂ＞シャットダウン＜／Ｂ＞が起きた」は、「＜Ａ；Ｂ＞インバータシャットダウン＜／Ａ；Ｂ＞が起きた」と書き換えられ、新たなファクトＡ；Ｂを付与した新たな訓練データが生成される。また、新たな訓練データ生成部１４１２は、タグが隣接していない場合、そのタグは削除する。他のファクトのタグが隣接していないタグＡが付与された文字列ｔｏｋｅｎ＿１…ｔｏｋｅｎ＿ｉ＜Ａ＞ｔｏｋｅｎ＿ｉ＋１…ｔｏｋｅｎ＿ｊ＜／Ａ＞ｔｏｋｅｎ＿ｊ＋１…ｔｏｋｅｎ＿ｋは、ｔｏｋｅｎ＿１…ｔｏｋｅｎ＿ｉ  ｔｏｋｅｎ＿ｉ＋１…ｔｏｋｅｎ＿ｊ  ｔｏｋｅｎ＿ｊ＋１…ｔｏｋｅｎ＿ｋ のようにタグＡを削除する。図６は、隣接したタグが付与されていない場合の書き換えを、例を用いて示している。既存の訓練データ１５１内の他のファクトが隣接していないファクトＢが付与されている記述「エラーが発生し、＜Ｂ＞シャットダウン＜／Ｂ＞した」は、「エラーが発生し、シャットダウンした」と書き換えられ、新たな訓練データが生成される。上記の処理を繰り返すことにより生成される新たな訓練データは、メモリ１５内の新たな訓練データ１５４として記憶される。【００３０】
特徴量抽出部１４１３は、形態素ごとに、既存の訓練データ１５１と、新たな訓練データ１５４と、テストデータ１５２の特徴量を抽出する処理を行う。この処理では、各データに対して、形態素に分割する処理、形態素間の係り受け関係を特定する処理、ネットワーク１６を介して辞書にアクセスし、各形態素が辞書に登録されている単語を含んでいるか否かを判定する処理等から構成される、特徴量を抽出する処理を行う。生成された特徴量は、学習部１４２と、識別部１４３で処理される。【００３１】
学習部１４２では、特徴抽出部１４１３において生成された、既存の訓練データ１５１の特徴量と、新たな訓練データ１５４の特徴量を形態素ごとに受け取り、各ファクトを抽出するためのモデルを生成する。各ファクトのモデルとは、ファクトのラベル毎に、そのラベルによって識別されるファクトと、その前後のファクトとの間の文脈情報や文字列の特徴などを示す情報である。既存の訓練データ１５１の特徴量から生成された既存のファクトのモデルは、既存のファクトのモデル１５５に記憶され、新たな訓練データ１５４の特徴量から生成された新たなファクトのモデルは、新たなファクトのモデル１５６に記憶される。各ファクトのモデルの内容は、教師あり機械学習の手法により異なる。一例を挙げると、文字列や品詞などの特徴毎に各ファクトの文字列である確からしさをまとめたものである。【００３２】
識別部１４３では、学習部１４２で生成したモデルを用いて、特徴量抽出部１４１３で生成されたテストデータ１５２の特徴量を基に、テストデータ１５２に含まれるファクトのラベルを識別する。テストデータ１５２に対する既存のファクトの識別結果（例えば、現象部品であるか、現象モードであるか等）は、既存のファクトの識別結果１５７に記憶され、新たなファクトの識別結果は、新たなファクトの識別結果１５８に記憶される。各ファクトの識別結果は、テストデータ１５２内の各ファクトとして識別された文字列に対して、各ファクトを表すタグを付与した文書である。上記の方法により、新たに作成したファクトの識別を行うことで、訓練データに隣接して付与された複数種類のファクトの正解の境界が形態素解析結果の形態素の境界と異なる場合においても、正解を機械学習に有効活用することができる。また、テストデータ１５２においても、本来の形態素と、形態素解析結果の形態素が異なっている場合に、複数のファクトの組合せからなるファクトとして識別できることが期待できる。【００３３】
図７は、後処理部１４４のブロック図である。推測部１４４１では、既存のファクトの識別結果１５７と新たなファクトの識別結果１５８に記憶されている識別結果を基に、各ファクトの新たな正解箇所の推測を再帰的に行い、そこから得られた結果を各ファクトの識別結果に反映させる。推測部１４４１での推測処理が収束した後、統合部１４４２において、推測処理後の全てのファクトの識別結果を統合し、その結果をテストデータ１５２に付与する処理を行う。【００３４】
表示部１４５は、識別結果を、入出力装置１３の内のディスプレイ等に表示させる。【００３５】
図８は、新たなファクト１５３の構成図である。新たなファクト１５３は、ｎ個の新たなファクトがある場合、新たなファクト１（１５３−１）から新たなファクトｎ（１５３−ｎ）までのｎ個の新たなファクトを備えている。この時、ｎは正整数である。新たな訓練データ生成部１４１２で生成された各ファクトが新たなファクト１（１５３−１）から新たなファクトｎ（１５３−ｎ）に記憶される。なお、図８では特に示していないが、実際には、新たなファクト１５３に対応するタグ（新たなラベル）（例えば、＜Ａ；Ｂ＞、＜／Ａ；Ｂ＞）が、新たなファクト１５３とともに記憶されている。【００３６】
図９は、新たなファクトの訓練データ１５４の構成図である。新たなファクト１５４は、ｎ個の新たなファクトの訓練データがある場合、新たなファクトの訓練データ１（１５４−１）から新たなファクトの訓練データｎ（１５４−ｎ）までのｎ個の新たなファクトを備えている。この時、ｎは正整数である。新たな訓練データ生成部１４１２で生成された各訓練データが、新たなファクトの訓練データ１（１５４−１）から新たなファクトの訓練データｎ（１５４−ｎ）に記憶される。【００３７】
図１０は、新たなファクトのモデル１５６の構成図である。新たなファクトのモデル１５６は、ｎ個の新たなファクトのモデルがある場合、新たなファクトのモデル１（１５６−１）から新たなファクトのモデルｎ（１５６−ｎ）までのｎ個の新たなファクトのモデルを備えている。この時、ｎは正整数である。学習部１４２で生成された各モデルが、新たなファクトのモデル１（１５６−１）から新たなファクトのモデルｎ（１５６−ｎ）に記憶される。【００３８】
図１１は、新たなファクトの識別結果１５８の構成図である。新たなファクトの識別結果１５８は、ｎ個の新たなファクトの識別結果がある場合、新たなファクトの識別結果１（１５８−１）から新たなファクトの識別結果ｎ（１５８−ｎ）までのｎ個の新たなファクトの識別結果を備えている。この時、ｎは正整数である。識別部１４３で生成された各モデルが、新たなファクトの識別結果１（１５８−１）から新たなファクトの識別結果ｎ（１５８−ｎ）に記憶される。推測部１４４１で、新たにファクトの正解として推測された結果も、対応するファクトの識別結果として、記憶される。【００３９】
図１２は、本実施例の情報端末１におけるファクトの正解を再帰的に推測する処理の全体像を示したフローチャートである。図１２において、推測部１４１１によって実行されるファクトの正解を再帰的に推測する処理を説明する。【００４０】
まず、推測部１４１１は、既存のファクトの識別結果１５８と新たなファクトの識別結果１５８を取得する。推測部１４１１は、それらの中から２つのファクトとして識別された文字列の全ての組合せに対して、推測可能かどうかの判定を繰り返し行う（Ｓ１２１）。推測部１４１１は、推測が可能な場合（Ｓ１２２においてＹｅｓと判定された場合）、Ｓ１２３の処理を行う。推測部１４１１は、推測処理（Ｓ１２３）で得られた結果を、既存の識別結果に反映される（Ｓ１２４）。推測結果を識別結果に反映した後は、推測部１４１１は、再度、２つのファクトの文字列の全ての組合せに対して、推測可能かどうかの判定を繰り返し行う（Ｓ１２１）。【００４１】
一方、推測部１４１１は、推測が不可能な場合（Ｓ１２２においてＮｏと判定された場合）は、次の２つのファクトの文字列の組合せに対して同様の処理を行う。２つのファクトの文字列の全ての組合せに対して、推測不可能となった場（Ｓ１２２においてＮｏと判定された場合）合は、処理を終了する。【００４２】
図１３は、Ｓ１２２において推測処理を行うことが可能か否かを判定する処理を示したフローチャートである。図１３において、推測可能判定処理（Ｓ１２２）によって行われる処理を説明する。この推測可能判定処理では、既存のファクトの識別結果１５８と新たなファクトの識別結果１５８のそれぞれに対応するファクトの差分から、その差分に対応する文字列を特定し、その特定した文字列に対応するファクトを新たなファクトとして識別する。この処理で識別された結果が識別結果に反映され、新たなファクトおよびその新たなファクトを識別するためのラベルが生成される。【００４３】
まず、推測部１４１１は、既存のファクトの識別結果１５８と新たなファクトの識別結果１５８から識別結果を取得し、２つのファクトの内、一方のファクトをＡ、Ａと識別された文字列をＡ＿ｓｔｒｉｎｇ、 もう一方のファクトをＢ、Ｂと識別された文字列をＢ＿ｓｔｒｉｎｇとする（Ｓ１３０１）。まず、推測部１４１１は、Ｂ＿ｓｔｒｉｎｇがＡ＿ｓｔｒｉｎｇの部分文字列か否かの条件判定（Ｓ１３０２）を行う。【００４４】
Ｂ＿ｓｔｒｉｎｇがＡ＿ｓｔｒｉｎｇの部分文字列ではない場合（Ｓ１３０２において、Ｎｏと判定された場合）、推測部１４１１は、次に、Ａ＿ｓｔｒｉｎｇの接尾語とＢ＿ｓｔｒｉｎｇの接頭語が同一か否かの条件判定（Ｓ１３０３）を行う。Ｂ＿ｓｔｒｉｎｇがＡ＿ｓｔｒｉｎｇの部分文字列である場合（Ｓ１３０２において、Ｙｅｓと判定された場合）は、推測不可能と判定され（Ｓ１３１０）、処理を終了する。ここで、ある語の接頭語は、その語自体も含むこととする。同様に、ある語の接尾語は、その語自体も含むこととする。【００４５】
Ａ＿ｓｔｒｉｎｇの接尾語とＢ＿ｓｔｒｉｎｇの接頭語が同一か否かの条件判定において（Ｓ１３０３）、Ａ＿ｓｔｒｉｎｇの接尾語とＢ＿ｓｔｒｉｎｇの接頭語が同一である場合（Ｓ１３０３において、Ｙｅｓと判定された場合）、推測部１４１１は、次に、Ａの接尾語とＢの接頭語が同一か否かの条件判定（Ｓ１３０４）を行う。Ａ＿ｓｔｒｉｎｇの接尾語とＢ＿ｓｔｒｉｎｇの接頭語が同一でない場合（Ｓ１３０３において、Ｎｏと判定された場合）は、推測部１４１１は、次に、Ａ＿ｓｔｒｉｎｇの接頭語とＢ＿ｓｔｒｉｎｇの接尾語が同一か否かの条件判定（Ｓ１３０５）を行う。【００４６】
Ａの接尾語とＢの接頭語が同一か否かの条件判定において、Ａの接尾語とＢの接頭語が同一である場合（Ｓ１３０４において、Ｙｅｓと判定された場合）、推測可能と判定され（Ｓ１３０９）、処理を終了する。Ａの接尾語とＢの接頭語が同一でない場合は、推測不可能と判定され（Ｓ１３１０）、処理を終了する。【００４７】
Ａ＿ｓｔｒｉｎｇの接頭語とＢ＿ｓｔｒｉｎｇの接尾語が同一か否かの条件判定において、Ａ＿ｓｔｒｉｎｇの接頭語とＢ＿ｓｔｒｉｎｇの接尾語が同一である場合（Ｓ１３０５において、Ｙｅｓと判定された場合）は、推測部１４１１は、次に、Ａの接頭語とＢの接尾語が同一か否かの条件判定（Ｓ１３０６）を行う。Ａ＿ｓｔｒｉｎｇの接頭語とＢ＿ｓｔｒｉｎｇの接尾語が同一でない場合（Ｓ１３０５において、Ｎｏと判定された場合）は、推測部１４１１は、次に、Ａ＿ｓｔｒｉｎｇはＢ＿ｓｔｒｉｎｇの部分文字列か否かの条件判定（Ｓ１３０７）を行う。【００４８】
Ａの接頭語とＢの接尾語が同一か否かの条件判定において、Ａの接頭語とＢの接尾語が同一である場合（Ｓ１３０６において、Ｙｅｓと判定された場合）は、推測可能（Ｓ１３０９）と判定され、処理を終了する。Ａの接頭語とＢの接尾語が同一でない場合（Ｓ１３０６において、Ｎｏと判定された場合）は、推測不可能（Ｓ１３１０）と判定され、処理を終了する。【００４９】
Ａ＿ｓｔｒｉｎｇはＢ＿ｓｔｒｉｎｇの部分文字列か否かの条件判定において、Ａ＿ｓｔｒｉｎｇがＢ＿ｓｔｒｉｎｇの部分文字列である場合（Ｓ１３０７において、Ｙｅｓと判定された場合）は、推測部１４１１は、次に、ＡはＢの部分文字列であるか否かの条件判定（Ｓ１３０８）を行う。Ａ＿ｓｔｒｉｎｇがＢ＿ｓｔｒｉｎｇの部分文字列でない場合（Ｓ１３０７において、Ｎｏと判定された場合）は、推測不可能と判定され（Ｓ１３１０）、処理を終了する。【００５０】
ＡはＢの部分文字列であるか否かの条件判定において、ＡがＢの部分文字列である場合（Ｓ１３０８において、Ｙｅｓと判定された場合）は、推測可能（Ｓ１３０９）と判定され、処理を終了する。ＡがＢの部分文字列でない場合（Ｓ１３０８において、Ｎｏと判定された場合）は、推測不可能と判定され（Ｓ１３１０）、処理を終了する。【００５１】
Ｓ１２２の推測可能か否かの条件判定において行われる処理を例示する。例えば、図１４に示すように、「ボルトが脱落し、動翼損傷した。」という文字列に対して、「動翼」が、現象部品を示すラベルによって識別されるファクトに対応する文字列であり、「動翼損傷」が、現象部品と現象モードを示すラベルを組み合わせた現象部品現象モードを示す新たなラベルによって識別されるファクトに対応する文字列であると識別されたとする。ここで、現象部品を表すファクトをＧ、現象モードを表すファクトをＨ、現象部品と現象モードを表すファクトをＧ；Ｈとする。この時、図１３におけるＡがＧ、ＢがＧ；Ｈとすると、Ａ＿ｓｔｒｉｎｇは「動翼」であり、Ｂ＿ｓｔｒｉｎｇは「動翼損傷」に対応する。まず、Ｓ１３０２の条件判定にて、「動翼損傷」は「動翼」の部分文字列ではないため、Ｎｏと判定される。次に、Ｓ１３０３において、「動翼」の接尾語「動翼」と「動翼損傷」の接頭語「動翼」は、同一であるため、Ｙｅｓと判定される。次に、「Ｇ」の接尾語「Ｇ」と「Ｇ；Ｈ」の接頭語「Ｇ」が同一であるため、Ｓ１３０４の条件判定にて、Ｙｅｓと判定され、推測可能と判定され（Ｓ１３０９）、処理が終了する。【００５２】
図１５は、推測可能と判定された場合（Ｓ１２２において、Ｙｅｓと判定された場合）に推測処理Ｓ１２３で行われる処理のフローチャートである。図１５における、Ａと、Ｂと、Ａ＿ｓｔｒｉｎｇと、Ｂ＿ｓｔｒｉｎｇは、Ｓ１２１で設定したものをそのまま用いることとする。まず、推測部１４１１は、Ｂ＿ｓｔｒｉｎｇのＡ＿ｓｔｒｉｎｇより前の文字列Ｃが空かどうかの判定を行う（Ｓ１５１）。上記文字列Ｃが空の場合（Ｓ１５１において、Ｙｅｓと判定された場合）、推測部１４１１は、条件判定Ｓ１５３を行う。上記の文字列が空でない場合（Ｓ１５１において、Ｎｏと判定された場合）、上記の文字列Ｃを、Ｂの；Ａより前のファクトＤを名前とするファクトの文字列とする。【００５３】
次に、推測部１４１１は、Ｂ＿ｓｔｒｉｎｇのＡ＿ｓｔｒｉｎｇより後の文字列Ｅが空かどうかの判定を行う（Ｓ１５２）。上記の文字列Ｅが空の場合（Ｓ１５３において、Ｙｅｓと判定された場合）、処理を終了する。上記の文字列Ｅが空でない場合、（Ｓ１５３において、Ｎｏと判定された場合）、推測部１４１１は、上記の文字列Ｅを、ＢのＡ；より後の文字列Ｆを名前とするファクトの文字列とし、処理を終了する。【００５４】
例えば、図１４に示した例の場合、図１５におけるＡが図１４のＧ、図１５のＢが図１４のＧ；Ｈとすると、図１５のＡ＿ｓｔｒｉｎｇは「動翼」であり、図１５のＢ＿ｓｔｒｉｎｇは「動翼損傷」に対応する。Ｓ１５１において、「動翼損傷」の「動翼」より前の文字列Ｃは空となる（Ｓ１５１において、Ｙｅｓと判定される）ため、次にＳ１５３の条件判定を行う。「動翼損傷」の「動翼」より後の文字列は「損傷」となり、空ではないため、Ｓ１５３はＮｏと判定され、次にＳ１５４の処理を行う。Ｓ１５４では、「損傷」という文字列を、「Ｇ；Ｈ」の「Ｇ；」より後の文字列「Ｈ」を名前とするファクトの文字列として推測する。【００５５】
図１６に他の例を示す。（ａ）では、新たなファクトと既存のファクトとが重複しない部分（差分）からファクトＡとＣの文字列が推測でき、（ｂ）では、既存のファクトが複数のファクトから構成される場合においてもファクトＣの文字列が推測できる。また、（ｂ）の場合、ファクトＣの文字列を推測した後は、図１７の（ｃ）と（ｄ）に示すように、ファクトＢとファクトＡの文字列を再帰的に推測できる。すなわち、推測部１４１１は、図１７（ｂ）（あるいは（ｃ））のように、既存のファクトＡ；Ｂ、新たなファクトＢ；Ｃとの差分から別の新たなファクトＣを推測した場合、さらにこれらのファクトを組み合わせたパターンを特定し、特定したパターン（すなわち、特定したパターンに類似するパターン）ごとに、既存のファクトＣ（あるいはＢ）と、新たなファクトＢ；Ｃ（あるいはＡ；Ｂ）との差分から別の新たなファクトＢ（あるいはＡ）を再帰的に推測する。この推測処理により、機械学習での識別結果では得られなかったファクトの文字列を抽出することができ、高精度な抽出が可能となる。【００５６】
上記では、訓練データに隣接して付与された複数種類の正解の境界が形態素解析結果の形態素の境界と異なる場合の例として、図２に示す、ＡとＢの２つのファクトの正解が形態素Ｃに対して隣接して付与された場合を挙げたが、上記の場合の正解と形態素の組合せには、全部で４通りが考えられる。図１８の（１）〜（４）にその４通りの組合せを、例を用いて示す。【００５７】
図１８では、訓練データに付与されたファクトＡとファクトＢの正解と、形態素解析により分割された形態素Ｃ＿１〜Ｃ＿ｎ（Ｃ＿ｉを含む）とがあると仮定する。ｉとｎは正整数であり、ｉはｎより小さいとする。また、ＡとＢは隣接しており、Ｃ＿ｉにはＡの終了位置とＢの開始位置が含まれているとする。図１８の（１）は、Ａの開始位置とＣ＿１の開始位置、Ｂの終了位置とＣ＿ｎの終了位置が同一である場合である。図１で示した例は、図１８の（１）において形態素が１つである場合である。（２）は、Ａの開始位置がＣ＿１の開始位置より後ろにあり、かつ、Ｂの終了位置とＣ＿ｎの終了位置が同一である場合である。（３）は、ＡとＣ＿１の開始位置が同一であり、かつ、Ｂの終了位置がＣ＿ｎの終了位置より前にある場合である。（４）は、Ａの開始位置がＣ＿１の開始位置より後ろにあり、かつ、Ｂの終了位置がＣ＿ｎの終了位置より前にある場合である。すなわち、隣接する複数のファクトの開始位置または終了位置と、隣接する複数の形態素の開始位置または終了位置とのいずれかまたは両方が異なる場合、新たな訓練データ生成部１４１２は、これらの隣接する複数のファクトのうち、これらの位置が異なる形態素を含めて新たなファクトを生成し、両者の差分から別の新たなファクトを生成する。【００５８】
本実施例では、上述したように、訓練データにおいて、隣接して付与された複数種類の正解の境界と形態素解析結果の形態素の境界と同一になるよう、あらかじめ与えられた正解を組み合わせて新たなファクトと新たなファクトの正解を付与した新たな訓練データを生成し、既存のファクトと新たなファクトの識別結果を基に各ファクトの文字列を再帰的に推測したが、人手で付与された既存のファクトと、既存のファクトの文字列と、新たに生成されたファクトと、新たなファクトの正解との対応の一例を、図３に示す。上述の通り、新たなファクトは、既存の訓練データにおいて隣接して付与された、複数ファクトを組み合わせることで生成する。新たな訓練データは、既存の訓練データにおいて、複数ファクトの正解が隣接して付与された文字列を、新たなファクトの正解となるように生成する。【００５９】
図３は、人手で付与された既存のファクトＡとＢの正解の境界が形態素解析結果の形態素Ｃの境界と異なる場合の既存のファクトと、既存のファクトの文字列と、新たなファクトと、新たなファクトの文字列の対応を示している。この場合、まず、ファクトＡとＢとを連結した新たなファクトＡ；Ｂを生成し、次に、ＡとＢが隣接して付与されている形態素列をＡ；Ｂの正解とする新たな訓練データを生成する。また、ファクトＡとＢの正解の境界が形態素の境界と同一の場合も上記と同様に、ＡとＢが隣接して付与されている形態素列をＡ；Ｂの正解とする。その後、教師有り機械学習を行い、テストデータからファクトＡ；Ｂを抽出する。上記の処理を行うことで、図３のように、訓練データにおいて、複数種類の正解の境界が形態素解析結果の形態素の境界と異なる場合も、正解情報を利活用することができる。また、テストデータにおいて、形態素解析結果が本来と異なっていている場合においても、複数ファクトを組み合わせたファクトとして抽出することが可能となる。【００６０】
既存のファクトと新たなファクトを識別した後は、その識別結果に基づいて、各ファクトの文字列を再帰的に推測する。例えば、テストデータ内に「基盤損傷した」という記述があるとする。上記の文は、「基盤／損傷／し／た」と形態素解析される。この文を識別した結果、「基盤」が現象部品というファクトの文字列であり、「基盤損傷」が現象部品と現象モードを組み合わせた新たなファクトの文字列であると識別された場合、「基盤損傷」から「基盤」を除いた、「損傷」を現象モードのファクトとして推測することができる。また、新たに識別された結果を基に、他のファクトの文字列を推測することも可能である。そのため、推測処理は収束するまで再帰的に行われる。上記の推測処理を行うことにより、ファクトが新たに推測される可能性があるため、ファクト抽出精度の向上が期待できる。【００６１】
形態素解析精度を向上することで、本発明が解決しようとしている課題の前提である、正解の境界が形態素の境界に合っていないという状況は起きにくくなるが、起きなくなることは現実的に難しい。また、自動分割した形態素単位ではなく、文字単位で機械学習を行えば、上記の状況は起きない。一方で、意味を持つ最小単位の文字列である形態素に比べ、文字単位では、意味を持つ単位での現象を扱いづらいという欠点がある。例えば、各ファクトを抽出する際に、各ファクトの前後２形態素を考慮した方がよいという傾向がある場合を考える。形態素単位での学習は、ファクトの前後２形態素を機械学習の特徴とすることで、上記の傾向を考慮した機械学習を行うことは容易である。一方、文字列単位の機械学習では、上記のような意味の単位での傾向を表現することができないため、上記の傾向を考慮した機械学習を行うことは難しい。【００６２】
しかし、本実施例における各処理を行うことにより、訓練データにおいて、隣接して付与された複数ファクトの正解の境界が形態素解析結果の形態素の境界と異なる場合に、付与した正解を教師あり機械学習に有効活用できる。これにより、テストデータの形態素解析結果が本来と異なっている場合に抽出できていなかった正解に対応する文字列を複数ファクトの組み合わせたファクトの文字列として抽出することができる。また、ファクト毎の識別結果を元にしたファクトの文字列の推測を行うことで、各ファクトの文字列抽出の精度向上が期待できる。【００６３】
なお、その他の場合として、隣接して付与された複数種類の正解の境界が形態素解析結果の形態素の境界と同一である場合が考えられる。また、各ファクトの文字列に対応する形態素が複数の場合も考えられる。図１９では、上記の場合も含めた対応を示す。図１９（１）は、隣接して付与された複数種類の正解の境界が形態素解析結果の形態素の境界と異なる場合であり、図１９（２）は、隣接して付与された複数種類の正解の境界が形態素解析結果の形態素の境界と同一の場合である。図１９（１）は、図１８（１）の場合に対して新たなファクトＡ；Ｂを生成し、そのファクトの正解を付与した場合を示している。図１８（２）〜（４）においては、図１８（４）のＣ＿２〜Ｃ＿ｎ−１のように、形態素が何れかのファクトの正解となっているものと、Ｃ＿１とＣ＿ｎのように、形態素の一部のみがファクトの正解となっているものがある。前者は、新たなファクトの正解とする。後者は、新たなファクトの正解とする場合としない場合で、新たなファクトの抽出精度が異なるため、対象とする文書の傾向に合わせて、適切な方を選ぶ必要がある。上記では、ファクトがＡとＢの２つである場合を説明したが、ファクトが３つ以上ある場合や、Ｂ；Ａのようにファクトの順番が異なる場合も本発明を適用することができる。【００６４】
本実施例の応用例を示す。例として、製品の不具合に関する情報を記載し作成された不具合事例文書内の因果関係を抽出することを考える。因果関係は、「原因」と「現象」から構成され、前者は「原因部品」と「原因ストレス」から成り、後者は「現象部品」と「現象モード」から成る。図２０のテストデータ２０１のようなテストデータに対して、ファクト抽出結果２０２に示すような結果が得られることが考えられる。また、ファクト抽出結果２０２のような出力結果を組み合わせて、要約結果２０３のような活用も可能となる。また、２０２のようなファクト抽出を行うことで、原因部品が「ボルト」である不具合事例の検索や、現象部品が「動翼」である不具合事例の原因部品とストレスの検索が実現できる。【００６５】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
本発明は、文書に対する教師あり機械学習で使用可能である。例えば文書の注目箇所の抽出を行うファクト抽出やスパムメールの検出、テキスト検索などの精度向上に寄与する。
【符号の説明】
【００６７】
１            情報端末
１１            ＣＰＵ
１２            データ通信部
１３            入出力装置
１４            制御部
１５            メモリ
１６            ネットワーク部。
【図１】
2015083293.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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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】
2015083293.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【国際調査報告】
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