(57)【要約】【課題】言語処理装置、言語処理方法およびプログラムを提供すること。【解決手段】入力テキストから入力テキストを構成する語句を抽出する語句抽出部と、語句抽出部により抽出された語句を含む文書データを任意のデータサーバから検索する検索部と、検索部により検索された文書データから、語句抽出部が抽出した語句を含む第１の節を抽出する第１の抽出部１３４と、第１の節と関連する第２の節を抽出する第２の抽出部１３６と、第２の節に含まれる係り受けを抽出する係り受け抽出部とを備えることを特徴とする。【選択図】図４
2008217238.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力テキストから前記入力テキストを構成する語句を抽出する語句抽出部と；
前記語句抽出部により抽出された語句を含む文書データを任意のデータサーバから検索する検索部と；
前記検索部により検索された文書データから、前記語句抽出部が抽出した語句を含む第１の節を抽出する第１の抽出部と；
前記第１の節と関連する第２の節を抽出する第２の抽出部と；
前記第２の節に含まれる係り受けを抽出する係り受け抽出部と；
を備えることを特徴とする、言語処理装置。
【請求項２】
前記係り受け抽出部により抽出された係り受けのそれぞれに、前記第１の節に含まれる語句および前記係り受けに含まれる語句に応じた重み付けをする重み付け部と；
前記重み付け部により付された重みが設定基準を満たす係り受けを出力する出力部と；
を備えることを特徴とする、請求項１に記載の言語処理装置。
【請求項３】
前記語句抽出部は、抽出した語句のそれぞれに事前に設定されたテーブルに基づいて重み付けをし、
前記重み付け部は、前記係り受け抽出部により抽出された係り受けに、前記第１の節に含まれる前記語句抽出部が抽出した語句の重みの総和と、前記係り受けに含まれる連用修飾句の数と、に応じた重み付けをすることを特徴とする、請求項２に記載の言語処理装置。
【請求項４】
前記係り受けの全体または一部の示す意味内容に応じたセンサを、前記意味内容と前記センサとが事前に対応付けられた情報に基づいて決定するセンサ決定部を備えることを特徴とする、請求項１に記載の言語処理装置。
【請求項５】
前記センサ決定部が前記係り受けの意味内容に応じたセンサを決定できなかった場合、前記語句抽出部は前記係り受けを前記入力テキストとして前記係り受けを構成する語句を抽出することを特徴とする、請求項４に記載の言語処理装置。
【請求項６】
前記センサ決定部は、前記決定したセンサに適用する判定条件を、前記係り受けの全体または一部の示す意味内容と前記判定条件とが事前に対応付けられた情報に基づいて決定することを特徴とする、請求項４に記載の言語処理装置。
【請求項７】
周囲環境の状態を検出する入力センサをさらに備え、
前記検索部は、前記語句抽出部により抽出された語句、および前記入力センサにより検出された前記周囲環境の状態を示す状態テキストに含まれる語句、を含む文書データを任意のデータサーバから検索することを特徴とする、請求項１に記載の言語処理装置。
【請求項８】
入力テキストから前記入力テキストを構成する語句を抽出するステップと；
前記抽出された語句を含む文書データを任意のデータサーバから検索するステップと；
前記検索された文書データから、前記語句抽出部が抽出した語句を含む第１の節を抽出するステップと；
前記第１の節と関連する第２の節を抽出するステップと；
前記第２の節に含まれる係り受けを抽出するステップと；
を備えることを特徴とする、言語処理方法。
【請求項９】
コンピュータを、
入力テキストから前記入力テキストを構成する語句を抽出する語句抽出部と；
前記語句抽出部により抽出された語句を含む文書データを任意のデータサーバから検索する検索部と；
前記検索部により検索された文書データから、前記語句抽出部が抽出した語句を含む第１の節を抽出する第１の抽出部と；
前記第１の節と関連する第２の節を抽出する第２の抽出部と；
前記第２の節に含まれる係り受けを抽出する係り受け抽出部と；
を備えることを特徴とする言語処理装置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、言語処理装置、言語処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近日、ある対象の周囲環境の状況、すなわち温度、位置、湿度、加速度などの多様なコンテキストに応じて特定の装置に最適な処理を行わせるためのコンテキストアウェア技術が注目を集めいている。
【０００３】
かかるコンテキストアウェア技術は、ある対象のコンテキストを検出する検出工程と、検出されたコンテキストに応じた処理を特定の装置に行わせる実行工程と、を含む。また、実行工程において特定の装置にコンテキストに応じた処理を行わせるためには、該処理のためのコンテキストの条件が事前に設定されている必要があった。
【０００４】
例えば、携帯電話の周囲音や加速度などから携帯電話が電車内や飲食店に存在するというコンテキストが検出されたときに携帯電話の呼び出し音を消音させるためには、携帯電話の呼び出し音を消音させるコンテキストの条件として、携帯電話が電車内に存在すること、携帯電話が飲食店に存在することなどが設定されている必要があった。
【０００５】
なお、あらかじめ定められたデータと入力イベントとを比較し、両者の一致度に応じた処理を行う方法については、特許文献１にも開示されている。
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−１８４３２９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、従来の方法では、特定の処理を実行するためのコンテキストの条件を事前に設定しておく必要があるため、動的にコンテキストの条件を得ることができなかった。また、コンテキストの条件を手作業で設定するとすれば、本来必要であるコンテキストの条件が欠落してしまう問題があった。
【０００８】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、特定の処理を実行するためのコンテキストを動的に得ることが可能な、新規かつ改良された言語処理装置、言語処理方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、入力テキストから入力テキストを構成する語句を抽出する語句抽出部と、語句抽出部により抽出された語句を含む文書データを任意のデータサーバから検索する検索部と、検索部により検索された文書データから、語句抽出部が抽出した語句を含む第１の節を抽出する第１の抽出部と、第１の節と関連する第２の節を抽出する第２の抽出部と、第２の節に含まれる係り受けを抽出する係り受け抽出部とを備えることを特徴とする、言語処理装置が提供される。
【００１０】
かかる構成においては、検索部が入力テキストを構成する語句を含む文書データを任意のデータサーバから検索し、第１の抽出部が検索部により検索された文書データから入力テキストを構成する語句を含む第１の節を抽出し、第２の抽出部が第１の節と主従関係、または並列関係などにある第２の節を抽出し、係り受け抽出部が第２の節に含まれる係り受けを例えばコンテキストとして抽出する。例えば、入力テキストが「日射病の予防」であった場合、当該言語処理装置は、「日射病」や「予防」などの語句を含む文書データにおける第１の節と関連する「水分をとることが大切です。」などの第２の節に含まれる係り受け「水分をとる」を抽出する。すなわち、当該言語処理装置は、入力テキストに対応する係り受けを機械的に出力することができる。その結果、ある装置に特定の処理を実行させるためのコンテキストの条件（係り受け）を動的に得ることができ、また、手動設定した場合に生じ得るコンテキストの条件の漏れを防止できる。
【００１１】
係り受け抽出部により抽出された係り受けのそれぞれに、第１の節に含まれる語句および係り受けに含まれる語句に応じた重み付けをする重み付け部と、重み付け部により付された重みが設定基準を満たす係り受けを出力する出力部とを備えてもよい。かかる構成においては、出力部は重み付け部により付された重みが設定基準を満たす係り受けを出力するため、入力テキストに基づくより信頼性の高い係り受けをコンテキストとして出力することができる。
【００１２】
語句抽出部は、事前に設定されたテーブルに基づいて抽出した語句のそれぞれに重み付けをし、重み付け部は、係り受け抽出部により抽出された係り受けに、第１の節に含まれる語句抽出部が抽出した語句の重みの総和と、係り受けに含まれる連用修飾句の数と、に応じた重み付けをしてもよい。
【００１３】
係り受けの全体または一部の示す意味内容に応じたセンサを、意味内容とセンサとが事前に対応付けられた情報に基づいて決定するセンサ決定部を備えてもよい。かかる構成においては、センサ決定部は、入力テキストに対応するコンテキストを検出するためのセンサを決定することができる。
【００１４】
センサ決定部が係り受けの意味内容に応じたセンサを決定できなかった場合、語句抽出部は係り受けを入力テキストとして係り受けを構成する語句を抽出してもよい。
【００１５】
センサ決定部は、決定したセンサに適用する判定条件を、係り受けの全体または一部の示す意味内容と判定条件とが事前に対応付けられた情報に基づいて決定してもよい。かかる構成においては、センサ決定部は、入力テキストに対応するコンテキストを検出するためのセンサ、およびセンサ条件を決定することができる。
【００１６】
周囲環境の状態を検出する入力センサをさらに備え、検索部は、語句抽出部により抽出された語句、および入力センサにより検出された周囲環境の状態を示す状態テキストに含まれる語句、を含む文書データを任意のデータサーバから検索してもよい。かかる構成によれば、当該言語処理装置は、入力テキストおよび周囲環境の状態に基づいて第２の節に含まれる係り受けを抽出するため、入力テキストおよび周囲環境の状態に対応する係り受けをコンテキストとして出力することができる。
【００１７】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、入力テキストから入力テキストを構成する語句を抽出するステップと、抽出された語句を含む文書データを任意のデータサーバから検索するステップと、検索された文書データから、語句抽出部が抽出した語句を含む第１の節を抽出するステップと、第１の節と関連する第２の節を抽出するステップと、第２の節に含まれる係り受けを抽出するステップと、を備えることを特徴とする、言語処理方法が提供される。
【００１８】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、入力テキストから入力テキストを構成する語句を抽出する語句抽出部と、語句抽出部により抽出された語句を含む文書データを任意のデータサーバから検索する検索部と、検索部により検索された文書データから、語句抽出部が抽出した語句を含む第１の節を抽出する第１の抽出部と、第１の節と関連する第２の節を抽出する第２の抽出部と、第２の節に含まれる係り受けを抽出する係り受け抽出部と、を備えることを特徴とする言語処理装置として機能させるための、プログラムが提供される。
【００１９】
かかるプログラムは、例えばＣＰＵ、ＲＯＭまたはＲＡＭなどを含むコンピュータのハードウェア資源に、上記のような語句抽出部、検索部、第１の抽出部、第２の抽出部および係り受け抽出部の機能を実行させることができる。すなわち、当該プログラムを用いるコンピュータを、上述の言語処理装置として機能させることが可能である。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように本発明にかかる言語処理装置、言語処理方法およびプログラムによれば、特定の処理を実行するためのコンテキストの条件を動的に得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２２】
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態にかかる言語処理装置の一例としての情報処理装置１０について説明する。図１は、本実施形態にかかる情報処理装置１０の構成を示した機能ブロック図である。情報処理装置１０は、キーワード抽出部１１０と、検索要求部１２０と、文書解析部１３０と、集計部１４０と、を備え、入力テキストとして入力された定義文に対応する係り受け群をコンテキストリストとして出力する。
【００２３】
定義文は、情報処理装置１０の入力となる入力テキストであり、当該情報処理装置１０を用いたコンテキストアウェアアプリケーションが実現する処理内容を示す。例えば、定義文が「日射病の予防」であった場合、当該情報処理装置１０を用いたコンテキストアウェアアプリケーションは「日射病の予防」を実現するような処理を行う。なお、コンテキストアウェアアプリケーションは、コンテキスト（周囲環境）が所定の条件を満たした場合に、特定の処理を実行するアプリケーションであってもよい。
【００２４】
キーワード抽出部１１０は、入力された定義文を構成する語句をキーワードとして抽出する語句抽出部として機能する。また、キーワード抽出部１１０は、各語句にあらかじめ設定されている重みに基づいて抽出したキーワードに重み付けを行う。なお、各語句は、各語句の汎用性に基づいて重みがあらかじめテーブルとして設定されていてもよい。また、キーワード抽出部１１０が抽出したキーワードが定義文に複数含まれていた場合、該キーワードの重みを増加させてもよい。かかるキーワード抽出部１１０における処理の具体例を図２を参照して説明する。
【００２５】
図２は、キーワード抽出部１１０における処理の具体例を示した説明図である。キーワード抽出部１１０は、図２に示したように定義文「日射病の予防」が入力された場合、キーワードとして定義文「日射病の予防」を構成する「日射病」および「予防」という語句を抽出する。また、各語句にあらかじめ設定されている重みに基づいて、「日射病」に「７」の重み付けをし、「予防」に「５」の重み付けをする。
【００２６】
なお、本明細書においては１または２以上の形態素の集合を語句と称して説明に用いている。したがって、キーワード抽出部１１０が抽出するキーワードは、単語に限られず、句や節、または文であってもよい。
【００２７】
検索要求部１２０は、キーワード抽出部１１０が抽出したキーワード群に基づいて、検索サーバ２０に対して文書の検索要求する検索部として機能する。検索サーバ２０は、検索要求部１２０から検索要求を受けると、キーワード抽出部１１０が抽出したキーワード群を含む文書を任意の記憶媒体から検索する。任意の記憶媒体としては、Ｗｅｂ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）上の文書を記憶する記憶サーバが一例としてあげられる。そして、検索サーバ２０は検索した文書を検索要求部１２０に送信する。このような検索要求部１２０の処理に基づいて得られる文書例を図３に示す。
【００２８】
図３は、検索要求部１２０により得られる文書例を示した説明図である。より詳細には、図３は、キーワード抽出部１１０により「日射病」および「予防」がキーワードとして抽出され、検索要求部１２０による該キーワード群に基づいた文書の検索結果例を示している。図３に示した文書のタイトルは「夏場の運動の注意点」であり、「日射病を予防するためには、水分とナトリウムをとることが大切です。」という文４０に「日射病」および「予防」が含まれている。図３には検索要求部１２０により得られた一の文書例のみを示しているが、実際には「日射病」および「予防」を含む多数の文書が得られる。
【００２９】
なお、検索要求部１２０は、検索サーバ２０を介さず直接任意の記憶媒体からキーワード抽出部１１０が抽出したキーワード群を含む文書を検索してもよい。
【００３０】
文書解析部１３０は、検索要求部１２０から検索された文書が入力され、該文書を解析する。このような文書解析部１３０の詳細な構成を図４に示す。
【００３１】
図４は、文書解析部１３０の詳細な構成を示した機能ブロック図である。文書解析部１３０は、形態素解析部１３２と、第１の抽出部１３４と、第２の抽出部１３６と、コンテキスト抽出部１３８と、を備える。
【００３２】
形態素解析部１３２は、検索要求部１２０から入力された各文書を、言語として意味を持つ最小単位である形態素の列に分割する形態素解析を行う。形態素解析部１３２は、形態素解析を行う際、多様な形態素が登録されている辞書を記憶する記憶部を参照してもよい。
【００３３】
第１の抽出部１３４は、検索要求部１２０から入力された各文書の構文解析をして文書内各分の係り受けを取り出す。また、検索要求部１２０から入力された各文書から、キーワード抽出部１１０が抽出したキーワードを含む第１の節を抽出する。ここで、節とは、中心となる動詞句と、該動詞句にかかる語句とを併せた語句群であってもよい。また、係り受けは、修飾語（係り）と被修飾語（受け）を併せた語句群であってもよい。
【００３４】
第２の抽出部１３６は、検索要求部１２０から入力された各文書の接続語、接続助詞などを解析し、節同士の原因、結果などの節関係を解析する。また、第２の抽出部１３６は、第１の抽出部１３４が抽出した第１の節と例えば主従関係にある第２の節を抽出する。すなわち、第２の抽出部１３６は、キーワードを含む節に対し原因・結果の関係で結びつく節を取り出すことができる。
【００３５】
コンテキスト抽出部１３８は、第２の抽出部１３６が抽出した第２の節の用言句と格を持つ連用修飾句の組合せをコンテキスト（係り受け）として抽出する。また、コンテキスト抽出部１３８は、抽出したコンテキストに、第１の節に含まれるキーワードの重みの総和と、コンテキストに含まれる連用修飾句数に１を加算した値と、の乗算値の重みを付加する。なお、コンテキスト抽出部１３８は、連用修飾句の集合の部分集合と用言句の組合せも同様に処理する。以下、このような文書解析部１３０による処理の具体例を図５および図６を参照して説明する。
【００３６】
図５および図６は、文書解析部１３０による処理の具体例を示した説明図である。より詳細には、図５は、図３に示した「日射病を予防するためには、水分とナトリウムをとることが大切です。」という文４０の解析結果を示している。第１の抽出部１３４は、キーワード抽出部１１０が抽出したキーワード「日射病」および「予防」を含む「日射病を予防するためには」という第１の節４２を抽出する。そして、第２の抽出部１３６は、第１の節４２と関連する「水分とナトリウムをとることが大切です。」という第２の節４４を抽出する。
【００３７】
さらに、コンテキスト抽出部１３８は、第２の節から「水分をとる」、「ナトリウムをとる」、「水分とナトリウムをとる」というコンテキストを抽出する。また、コンテキスト抽出部１３８は、「日射病」に「７」、「予防」に「５」の重みが付されているため、第１の節４２に含まれるキーワードの重みの総和「１２」に、各コンテキストに含まれる連用修飾句数に１を加算した値を乗算し、乗算値をコンテキストの重みとして付加する。具体的には、「水分をとる」には「２４」を、「ナトリウムをとる」には「２４」を、「水分とナトリウムをとる」には「３６」の重みを付加する。
【００３８】
文書解析部１３０は、図６に示したように、検索要求部１２０から入力された多様な文書について図５に示した内容と同様の処理を行う。具体的には、文書解析部１３０は、「長時間戸外で直射日光にさらされると、日射病が起こる。」という文４６から「直射日光にさらされる」という重み「１４」が付加されたコンテキストを抽出し、「日射病や熱射病の症状が現れたら、日陰に入る、風通しのいい場所に横になる、シャツのボタンを緩めるなどして、なるべくリラックスさせ、頭や体を冷やす、水分をとる、などします。」という文５０から「日陰に入る」
という重み「１４」が付加されたコンテキスト、「横になる」 という重み「１４」が付加されたコンテキスト、「頭を冷やす」 という重み「１４」が付加されたコンテキスト、「体を冷やす」
という重み「１４」が付加されたコンテキスト、「頭や体を冷やす」 という重み「２１」が付加されたコンテキスト、および「水分をとる」 という重み「１４」が付加されたコンテキストなどを抽出する。
【００３９】
同様に、文書解析部１３０は、「風通しのよい服を着る、時々日陰に入る、十分な水分をとるなどして日射病を予防する。」という文５４から、「風通しのよい服を着る」という重み「３６」が付加されたコンテキスト、「日陰に入る」 という重み「２４」が付加されたコンテキスト、「水分をとる」 という重み「２４」が付加されたコンテキストなどを抽出する。
【００４０】
図１を用いて本実施形態にかかる情報処理装置１０の構成の説明に戻ると、集計部１４０は、文書解析部１３０により抽出されたコンテキスト群を集計し、コンテキストリストとして出力する出力部として機能する。例えば集計部１４０は、文書解析部１３０により抽出されたコンテキストを、コンテキストに付加されている重みの総和が高い順に並べ替える。そして、集計部１４０は、設定基準を満たすコンテキストを、例えば重みが高い方から所定数のコンテキストを出力しても、重みが所定値を超えているコンテキストを出力してもよい。かかる集計部１４０における処理の具体例を、図７を参照して以下に説明する。
【００４１】
図７は、集計部１４０における処理の具体例を示した説明図である。集計部１４０は、文書解析部１３０により抽出されたコンテキストを、重みの総和が高い順に図７左図のように並べ替える。図７に示した例では、重みの総和が「６２」であるコンテキスト「水分をとる」、重みの総和が「３８」であるコンテキスト「日陰に入る」、重みの総和が「３６」であるコンテキスト「水分とナトリウムをとる」、重みの総和が「３６」であるコンテキスト「風通しのよい服を着る」、重みの総和が「２４」であるコンテキスト「ナトリウムをとる」、重みの総和が「２１」であるコンテキスト「頭や体を冷やす」、重みの総和が「１４」であるコンテキスト「横になる」、重みの総和が「１４」であるコンテキスト「ボタンを緩める」、重みの総和が「１４」であるコンテキスト「直射日光にさらされる」、重みの総和が「１４」であるコンテキスト「頭を冷やす」、重みの総和が「１４」であるコンテキスト「体を冷やす」の順にコンテキストを並び替える。
【００４２】
そして、集計部１４０は、重みの総和が設定基準を満たすコンテキストを出力する。例えば、集計部１４０が重みの総和が上位５つに入るコンテキストを設定基準を満たすと判断する場合、集計部１４０は、図７右図に示したように「水分をとる」、「日陰に入る」、「水分とナトリウムをとる」、「風通しのよい服を着る」、「ナトリウムをとる」をコンテキストリストとして出力する。
【００４３】
以上、本実施形態にかかる情報処理装置１０の構成を説明した。上述した情報処理装置１０は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、家庭用映像処理装置（ＤＶＤレコーダ、ビデオデッキなど）、携帯電話、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）、携帯用音楽再生装置、携帯用映像処理装置、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、家庭用ゲーム機器、携帯用ゲーム機器、家電機器などの情報処理装置であってもよい。続いて、図８を参照して本実施形態にかかる情報処理装置１０において実行される言語処理方法について説明する。
【００４４】
図８は、本実施形態にかかる言語処理方法の流れを示したフローチャートである。情報処理装置１０のキーワード抽出部１１０は、入力された定義文からキーワードを抽出する（Ｓ２０４）。続いて、検索要求部１２０の動作に基づいて文書が任意のデータベースから検索される（Ｓ２０８）。そして、検索要求部１２０は検索された文書数が十分であるか否かを判断する（Ｓ２１２）。検索要求部１２０は、検索された文書数が十分でないと判断した場合、キーワードを絞り込み、文書の再検索を行なう（Ｓ２１６）。例えば、検索要求部１２０は、Ｓ２０４において抽出されたキーワードのうち、重みの小さいキーワードから削除してもよい。
【００４５】
Ｓ２１２において検索された文書数が十分であると判断された場合、文書解析部１３０は、検索されたうちの一の文書の形態素解析および係り受けを解析する（Ｓ２２０）。続いて、文書解析部１３０は、一の文書のうちからキーワードを含む第１の節を抽出する（Ｓ２２２）。その後、文書解析部１３０は、一の文書を構成する節同士の節関係を解析する（Ｓ２２４）。次いで、文書解析部１３０は、第１の節に関連する第２の節を抽出する（Ｓ２２６）。さらに、文書解析部１３０は、第２の節に含まれる係り受けをコンテキストとして抽出する（Ｓ２２８）。
【００４６】
そして、文書解析部１３０は、抽出したコンテキストに付加する重みを算出する（Ｓ２３２）。その後、検索された全ての文書の処理が終わったか否かを判断し、全ての文書の処理が終わっていない場合にはＳ２２０に戻り、未処理の文書の処理を行う（Ｓ２３６）。続いて、集計部１４０が、文書解析部１３０により抽出されたコンテキストおよびコンテキストの重みを集計し、集計結果に基づいてコンテキストリストを出力する（Ｓ２４０）。
【００４７】
以上説明したように、本実施形態にかかる情報処理装置１０は、検索要求部１２０が定義文を構成するキーワードを含む文書を任意のデータサーバから検索し、第１の抽出部１３４が検索部要求部１２０により検索された文書からキーワードを含む第１の節を抽出し、第２の抽出部１３６が第１の節と主従関係、または並列関係などにある第２の節を抽出し、コンテキスト抽出部１３８が第２の節に含まれる係り受けを例えばコンテキストとして抽出する。例えば、定義文が「日射病の予防」だった場合、当該情報処理装置１０は、「日射病」や「予防」などのキーワードを含む文書における第１の節と関連する「水分をとることが大切です。」などの第２の節に含まれる係り受け「水分をとる」を抽出する。      
【００４８】
すなわち、当該情報処理装置１０は、定義文に対応する係り受けを機械的に出力することができる。その結果、ある装置に特定の処理を実行させるためのコンテキスト（係り受け）を動的に得ることができ、また、手動設定した場合に生じ得るコンテキストの漏れを防止できる。
【００４９】
なお、本実施形態の説明では省略したが、同義語、類義語辞書などのオントロジーを用いることによりコンテキストを集約することもできる。すなわち、「水分をとる」と「水分を摂取する」などを同一内容のコンテキストとして集約させることができる。
【００５０】
また、上記実施形態の説明では定義文のキーワードを用いて文書を検索する場合を説明したが、定義文そのものを用いて文書を検索するようにしてもよい。十分な数の文書が検索されなかった場合には、定義文を解析し、重要度の低い部分を削除して検索することを繰り返して十分な文書数を得ることが可能である。
【００５１】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態にかかる情報処理装置１１について説明する。本実施形態にかかる情報処理装置１１は、入力された定義文に対応するセンサを出力することができる。以下、図９〜図１１を参照してこのような本実施形態にかかる情報処理装置１１の構成および動作を説明する。
【００５２】
図９は、本実施形態にかかる情報処理装置１１の構成を示した機能ブロック図である。情報処理装置１１は、キーワード抽出部１１０と、検索要求部１２０と、文書解析部１３０と、集計部１４０と、センサ決定部１５０と、記憶部１６０と、出力部１７０と、を備える。キーワード抽出部１１０、検索要求部１２０、文書解析部１３０、および集計部１４０の構成は、第１の実施形態で説明した内容と実質的に同一であるため、第１の実施形態と異なる部分に重きをおいて説明する。
【００５３】
センサ決定部１５０は、集計部１４０から入力されたコンテキストリストに含まれる各コンテキストに対応するセンサを、記憶部１６０に記憶されているセンサ定義集に基づいて決定する。ここで、図１０を参照してセンサ定義集について説明する。
【００５４】
図１０は、センサ定義集の一例を示した説明図である。センサ定義集は、ある語句または語句の意味内容と、該語句の意味内容に対応するセンサとが対応付けられた情報である。図１０に示した例では、暑い、寒い、氷点下、気温表示語句全般（２２度、−３℃など）など温度を示唆する語句には温度計が対応付けられ、蒸す、カラッと、結露など湿度を示唆する語句には湿度計が対応付けられ、県、広場、東経、北緯、丁目、地名全般（蕨第一講堂など）など場所を示唆する語句にはＧＰＳが対応付けられ、振動、ぶつかる、ｍ／ｓ２など加速度を示唆する語句には加速度センサが対応付けられている。照度センサ、水分センサ、風力センサも同様に図１０に示したような語句が対応付けられている。
【００５５】
なお、このようなセンサ定義集を記憶する記憶部は、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＰＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性メモリや、ハードディスクおよび円盤型磁性体ディスクなどの磁気ディスクや、ＣＤ−Ｒ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）／ＲＷ（ＲｅＷｒｉｔａｂｌｅ）、ＤＶＤ−Ｒ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）／ＲＷ／＋Ｒ／＋ＲＷ／ＲＡＭ（Ｒａｍｄａｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびＢＤ（Ｂｌｕ−Ｒａｙ  Ｄｉｓｃ（登録商標））―Ｒ／ＢＤ−ＲＥなどの光ディスクや、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ  Ｏｐｔｉｃａｌ）ディスクなどの記憶媒体であってもよい。
【００５６】
センサ決定部１５０は、集計部１４０から入力されたコンテキストを構成する語句、または語句の意味情報に基づき、上記センサ定義集を参照してコンテキストに対応するセンサを決定することができる。例えば、センサ決定部１５０は、「水分をとる」というコンテキストに対しては水分センサを決定し、「日陰に入る」というコンテキストに対しては「照度センサ」を決定する。
【００５７】
なお、センサ決定部１５０が集計部１４０から入力されたコンテキストに基づいてセンサを決定できなかった場合、該コンテキストをキーワード抽出部１１０に出力し、キーワード抽出部１１０が該コンテキストを定義文と等価に扱って処理するようにしてもよい。
【００５８】
出力部１７０は、センサ決定部１５０が決定したセンサを、センサを決定するために用いられたコンテキストに付加されている重みの総和の大きい順に並び替え、設定基準を満たすセンサからなるセンサリストを出力する。
【００５９】
以上、図９および図１０を参照して本実施形態にかかる情報処理装置１１の構成を説明した。続いて、図１１を参照して本実施形態にかかる情報処理装置１１の動作について説明する。
【００６０】
図１１は、情報処理装置１１において実行される言語処理方法の流れを示したフローチャートである。情報処理装置１１のキーワード抽出部１１０は、入力された定義文からキーワードを抽出する（Ｓ３０４）。続いて、検索要求部１２０の動作に基づいて文書が任意のデータベースから検索される（Ｓ３０８）。そして、検索要求部１２０は検索された文書数が十分であるか否かを判断する（Ｓ３１２）。検索要求部１２０は、検索された文書数が十分でないと判断した場合、キーワードを絞り込み、文書の再検索を行なう（Ｓ３１６）。例えば、検索要求部１２０は、Ｓ３０４において抽出されたキーワードのうち、重みの小さいキーワードから削除してもよい。
【００６１】
Ｓ３１２において検索された文書数が十分であると判断された場合、文書解析部１３０は、検索されたうちの一の文書の形態素解析および係り受けを解析する（Ｓ３２０）。続いて、文書解析部１３０は、一の文書のうちからキーワードを含む第１の節を抽出する（Ｓ３２２）。その後、文書解析部１３０は、一の文書を構成する節同士の節関係を解析する（Ｓ３２４）。次いで、文書解析部１３０は、第１の節に関連する第２の節を抽出する（Ｓ３２６）。さらに、文書解析部１３０は、第２の節に含まれる係り受けをコンテキストとして抽出する（Ｓ３２８）。
【００６２】
続いて、センサ決定部１５０は、文書解析部１３０により抽出されたコンテキストと、記憶部１６０に記憶されているセンサ定義集に基づいて、コンテキストに対応するセンサを決定する（Ｓ３３２）。そして、センサ決定部１５０は、コンテキストに対応するセンサを決定できたか否かを判断し（Ｓ３３６）、センサを決定できなかった場合には、コンテキストの重みが規定値より大きいか否かを判断する（Ｓ３４０）。センサ決定部１５０は、コンテキストの重みが規定値より小さいと判断した場合、検索された全ての文書の処理が終わったか否かを判断し、全ての文書の処理が終わっていない場合にはＳ３２０に戻り、未処理の文書の処理を行う（Ｓ３４４）。
【００６３】
一方、Ｓ３４０においてコンテキストの重みが規定値より大きいと判断されると、センサ決定部１５０はコンテキストの重みを補正、例えば半分にし、該コンテキストをキーワード抽出部１１０に出力して再度文書検索を行なわせる（Ｓ３５２）。また、Ｓ３４４において全ての文書の処理が終わったと判断された場合、出力部１７０はセンサ決定部１５０により決定されたセンサを集計してセンサリストとして出力する（Ｓ３５６）。
【００６４】
以上説明したように、本発明の第２の実施形態にかかる情報処理装置１１は、定義文に対応するコンテキストを検出するためにコンテキストアウェアアプリケーションにおいて必要となるセンサを決定することができる。
【００６５】
（第３の実施形態）
次に本発明の第３の実施形態にかかる情報処理装置１２について説明する。本実施形態にかかる情報処理装置１２は、周囲環境に応じたコンテキストを得ることができる。以下、図１２および図１３を参照して本実施形態にかかる情報処理装置１２の構成および動作を説明する。
【００６６】
図１２は、本実施形態にかかる情報処理装置１２の構成を示した機能ブロック図である。情報処理装置１２は、キーワード抽出部１１０と、検索要求部１２０と、文書解析部１３０と、集計部１４０と、センサＡ１８２と、センサＢ１８４を備える。キーワード抽出部１１０、検索要求部１２０、文書解析部１３０、および集計部１４０の構成は、第１の実施形態で説明した内容と実質的に同一であるため、第１の実施形態と異なる部分に重きをおいて説明する。
【００６７】
センサＡ１８２およびセンサＢ１８４は、任意の周囲環境（低次コンテキスト）を検出する入力センサである。例えば、センサＡ１８２およびセンサＢ１８４、温度計であっても、湿度計であっても、ＧＰＳであっても、加速度センサであっても、照度センサであってもよい。
【００６８】
検索要求部１２０は、このようなセンサＡ１８２およびセンサＢ１８４により検出されたコンテキストを示す２２度や４５％などの語句群（状態テキスト）うち少なくともいずれかと、キーワード抽出部１１０により抽出されたキーワードとに基づいて検索サーバ２０に文書の検索要求を行なう。なお、センサＡ１８２およびセンサＢ１８４により検出されたコンテキストに基づく語句には、一律の重みを付しても、センサの重要度に応じた重みを付しても、センサの信頼性に応じた重みを付してもよい。
【００６９】
図１３は、本実施形態にかかる情報処理装置１２において実行される言語処理方法の流れを示したフローチャートである。情報処理装置１２のキーワード抽出部１１０は、入力された定義文からキーワードを抽出する（Ｓ４０４）。また、センサＡ１８２およびセンサＢ１８４は任意の周囲環境を低次コンテキストとして取得する（Ｓ４０６）。続いて、検索要求部１２０の動作に基づいて文書が任意のデータベースから検索される（Ｓ４０８）。そして、検索要求部１２０は検索された文書数が十分であるか否かを判断する（Ｓ４１２）。検索要求部１２０は、検索された文書数が十分でないと判断した場合、キーワードを絞り込み、文書の再検索を行なう（Ｓ４１６）。例えば、検索要求部１２０は、Ｓ４０４において抽出されたキーワードまたはセンサＡ１８２およびセンサＢ１８４により取得された低次コンテキストを構成する語句（以下、該語句を含めてキーワードと称する。）のうち、重みの小さいキーワードから削除してもよい。
【００７０】
Ｓ４１２において検索された文書数が十分であると判断された場合、文書解析部１３０は、検索されたうちの一の文書の形態素解析および係り受けを解析する（Ｓ４２０）。続いて、文書解析部１３０は、一の文書のうちからキーワードを含む第１の節を抽出する（Ｓ４２２）。その後、文書解析部１３０は、一の文書を構成する節同士の節関係を解析する（Ｓ４２４）。次いで、文書解析部１３０は、第１の節に関連する第２の節を抽出する（Ｓ４２６）。さらに、文書解析部１３０は、第２の節に含まれる係り受けをコンテキストとして抽出する（Ｓ４２８）。
【００７１】
そして、文書解析部１３０は、抽出したコンテキストに付加する重みを算出する（Ｓ４３２）。その後、検索された全ての文書の処理が終わったか否かを判断し、全ての文書の処理が終わっていない場合にはＳ４２０に戻り、未処理の文書の処理を行う（Ｓ４３６）。続いて、全ての文書の処理が終了した場合は、集計部１４０が、文書解析部１３０により抽出されたコンテキストおよびコンテキストの重みを集計し、集計結果に基づいてコンテキストリストを出力する（Ｓ４４０）。
【００７２】
以上説明したように、本実施形態にかかる情報処理装置１２は、定義文および周囲環境に応じたコンテキストリストを得ることができる。すなわち、情報処理装置１２は、現在の状況によって動的にコンテキストアウェアアプリケーションにおいて必要となるコンテキストリストを得ることができる。なお、本実施形態においてはセンサが２つである場合を説明したが、１つや３つ以上の多数であってもよい。また、センサは情報処理装置１２の内部に設けても、情報処理装置１２と離隔した位置に設けてもよい。
【００７３】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態にかかる情報処理装置１３について説明する。図１４は、本実施形態にかかる情報処理装置１３の構成を示した機能ブロック図である。情報処理装置１３は、キーワード抽出部１１０と、検索要求部１２０と、文書解析部１３０と、集計部１４０と、センサ決定部１５０と、記憶部１６０と、出力部１７０と、センサＡ１８２と、センサＢ１８４を備える。本実施形態においては、第１〜第３の実施形態で説明した内容と実質的に同一である構成については説明を省略し、異なる構成に重きをおいて説明する。
【００７４】
記憶部１６０は、ある語句または該語句の意味と、該語句の意味に対応するセンサと、該語句の意味に対応するセンサの条件（あるいはとるべき値）とが対応付けられたセンサ定義集を記憶している。かかるセンサ定義集の一例を図１５を参照して説明する。
【００７５】
図１５は、記憶部１６０が記憶するセンサ定義集の一例を示した説明図である。図１５に示した例では、暑いという語句には温度計と２８度以上という条件とが対応付けられており、寒いという語句には温度計と１０度以下という条件とが対応付けられており、氷点下という語句には温度計と０度以下という条件とが対応付けられており、２２℃という語句には温度計と２２度という条件とが対応付けられている。
【００７６】
また、記憶部１６０は、情報処理装置１３または上位アプリケーション１９０が対応可能なセンサのリストである対応センサ集を記憶している。センサ決定部１５０は、かかるセンサ定義集と、対応センサ集と、集計部１４０から入力されるコンテキストに基づき、コンテキストに対応するセンサと、該センサの条件を決定する。例えばセンサ決定部１５０は、集計部１４０から「氷点下に保つ」というコンテキストが入力され、対応センサ週に温度計が含まれている場合、センサ定義集を参照してセンサを温度計に、センサの条件を０度以下に決定する。
【００７７】
図１６は、本実施形態にかかる情報処理装置１３において実行される言語処理方法の流れを示したフローチャートである。まず、情報処理装置１３のキーワード抽出部１１０は、入力された定義文からキーワードを抽出する（Ｓ５０４）。また、センサＡ１８２およびセンサＢ１８４は任意の周囲環境を低次コンテキストとして取得する（Ｓ５０６）。続いて、検索要求部１２０の動作に基づいて文書が任意のデータベースから検索される（Ｓ５０８）。
【００７８】
そして、検索要求部１２０は検索された文書数が十分であるか否かを判断する（Ｓ５１２）。検索要求部１２０は、検索された文書数が十分でないと判断した場合、キーワードを絞り込み、文書の再検索を行なう（Ｓ５１６）。例えば、検索要求部１２０は、Ｓ５０４において抽出されたキーワードまたはセンサＡ１８２およびセンサＢ１８４により取得された低次コンテキストを構成する語句（以下、該語句を含めてキーワードと称する。）のうち、重みの小さいキーワードから削除してもよい。
【００７９】
Ｓ５１２において検索された文書数が十分であると判断された場合、文書解析部１３０は、検索されたうちの一の文書の形態素解析および係り受けを解析する（Ｓ５２０）。続いて、文書解析部１３０は、一の文書のうちからキーワードを含む第１の節を抽出する（Ｓ５２２）。その後、文書解析部１３０は、一の文書を構成する節同士の節関係を解析する（Ｓ５２４）。次いで、文書解析部１３０は、第１の節に関連する第２の節を抽出する（Ｓ５２６）。さらに、文書解析部１３０は、第２の節に含まれる係り受けをコンテキストとして抽出する（Ｓ５２８）。
【００８０】
続いて、センサ決定部１５０は、文書解析部１３０により抽出されたコンテキストと、記憶部１６０に記憶されているセンサ定義集と、対応センサ集とに基づいて、コンテキストに対応するセンサを決定する（Ｓ５３２）。ここで、センサ決定部１５０は、対応センサ集に含まれていないセンサは決定することができない。そして、センサ決定部１５０は、コンテキストに対応するセンサを決定できたか否かを判断し（Ｓ５３６）、センサを決定できなかった場合には、コンテキストの重みが規定値より大きいか否かを判断する（Ｓ５４０）。センサ決定部１５０は、コンテキストの重みが規定値より小さいと判断した場合、検索された全ての文書の処理が終わったか否かを判断し、全ての文書の処理が終わっていない場合にはＳ５２０に戻り、未処理の文書の処理を行う（Ｓ５４４）。
【００８１】
一方、Ｓ５４０においてコンテキストの重みが規定値より大きいと判断されると、センサ決定部１５０はコンテキストの重みを補正、例えば半分にし、該コンテキストをキーワード抽出部１１０に出力して再度文書検索を行なわせる（Ｓ５５２）。また、Ｓ５４４において全ての文書の処理が終わったと判断された場合、出力部１７０はセンサ決定部１５０により決定されたセンサおよびセンサに適用する判定条件を集計してセンサリストとして上位アプリケーション１９０に出力する（Ｓ５５６）。上位アプリケーション１９０（コンテキストアウェアアプリケーション）は、出力部１７０から入力されたセンサおよびセンサに適用する判定条件に基づいて特定の動作を行う（Ｓ５６０）。例えば上位アプリケーション１９０は、出力部１７０からセンサとして温度計を、センサに適用する判定条件として２８度以上という情報を入力された場合、周囲の温度を２８度以上に維持するようにしてもよい。
【００８２】
以上説明したように、本発明の第４の実施形態にかかる情報処理装置１３によれば、定義文の入力と周囲環境に基づいて、上位アプリケーション１９０において必要となるコンテキストを検出できるセンサ種別と、センサの値域（条件）を動的に検出、判定することができる。
【００８３】
なお、本実施形態においては記憶部１６０がセンサの条件を含むセンサ定義集を事前に記憶している場合を説明したが、センサ決定部１５０が集計部１４０から入力されるコンテキストを構成する語句群などに基づいて検索を行ない動的に条件（値域）を推定することも可能である。
【００８４】
また、上位アプリケーション１９０は、出力部１７０から入力されるセンサおよびセンサの条件に限られず、センサＡ１８２およびセンサＢ１８４から入力される低次コンテキストを用いた処理を行ってもよい。また、上位アプリケーション１９０において必ずしもセンサを使用しなくてもよく、例えば、外部のサービスと外部のサービスに送信するセンサ入力値（あるいは低次コンテキスト）を指定することも可能である。例えば、天気予報サービスに現在位置、時刻を送信するように指示し、現在の湿度を得るようにしてもよい。
【００８５】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００８６】
例えば、本明細書の情報処理装置１０〜１３の処理における各ステップは、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含むとしてもよい。
【００８７】
また、情報処理装置１０〜１３のＣＰＵ、ＲＡＭおよびＲＯＭなどのハードウェアを、上述した情報処理装置１０〜１３の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供される。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】本発明の第１の実施形態にかかる本実施形態にかかる情報処理装置の構成を示した機能ブロック図である。
【図２】キーワード抽出部における処理の具体例を示した説明図である。
【図３】検索要求部により得られる文書例を示した説明図である。
【図４】文書解析部の詳細な構成を示した機能ブロック図である。
【図５】文書解析部による処理の具体例を示した説明図である。
【図６】文書解析部による処理の具体例を示した説明図である。
【図７】集計部における処理の具体例を示した説明図である。
【図８】同実施形態にかかる情報処理装置において実行される言語処理方法の流れを示したフローチャートである。
【図９】本発明の第２の実施形態にかかる情報処理装置の構成を示した機能ブロック図である。
【図１０】センサ定義集の一例を示した説明図である。
【図１１】同実施形態にかかる情報処理装置において実行される言語処理方法の流れを示したフローチャートである。
【図１２】本発明の第３の実施形態にかかる情報処理装置の構成を示した機能ブロック図である。
【図１３】同実施形態にかかる情報処理装置において実行される言語処理方法の流れを示したフローチャートである。
【図１４】本発明の第４の実施形態にかかる情報処理装置の構成を示した機能ブロック図である。
【図１５】記憶部が記憶するセンサ定義集の一例を示した説明図である。
【図１６】同実施形態にかかる情報処理装置において実行される言語処理方法の流れを示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００８９】
１０〜１３    情報処理装置
２０          検索サーバ
１１０        キーワード抽出部
１２０        検索要求部
１３０        文書解析部
１３２        形態素解析部
１３４        第１の抽出部
１３６        第２の抽出部
１３８        コンテキスト抽出部
１４０        集計部
１５０        センサ決定部
１６０        記憶部
１７０        出力部
１８２        センサＡ
１８４        センサＢ
１９０        上位アプリケーション
【図１】
2008217238.tif 000003
【図２】
2008217238.tif 000004
【図３】
2008217238.tif 000005
【図４】
2008217238.tif 000006
【図５】
2008217238.tif 000007
【図６】
2008217238.tif 000008
【図７】
2008217238.tif 000009
【図８】
2008217238.tif 000010
【図９】
2008217238.tif 000011
【図１０】
2008217238.tif 000012
【図１１】
2008217238.tif 000013
【図１２】
2008217238.tif 000014
【図１３】
2008217238.tif 000015
【図１４】
2008217238.tif 000016
【図１５】
2008217238.tif 000017
【図１６】
2008217238.tif 000018