(57)【要約】【課題】機械的に用語の表記ゆれを抽出するかな混在表記抽出システムを提供すること。【解決手段】かな混在表記抽出装置１０は、辞書に登録された用語の文字列を分解して、分割された文字毎によみがなを当てはめて記憶する。そして、文字とよみがなのすべての組み合わせを行い表記候補を生成し、表記候補を検索キーワードとして検索を行う。検索結果に基づいて表記候補から表記ゆれを抽出して、用語と表記ゆれを関連付けて記憶する。【選択図】図２
2008299675.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
用語の表記ゆれを抽出するためのかな混在表記抽出装置であって、
入力された前記用語の文字列を文字単位に分割する文字分割部と、
前記分割された文字毎によみがなを当てはめるよみがな抽出部と、
前記文字と前記よみがなのすべての組み合わせを行い表記候補を生成する表記候補生成部と、
前記表記候補を検索キーワードとして検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて表記ゆれとして表記候補を抽出するかな混在表記登録部と、
を備えたかな混在表記抽出装置。
【請求項２】
前記表記候補を検索キーワードとしてＷｅｂサイトを検索する請求項１に記載のかな混在表記抽出装置。
【請求項３】
前記検索部は、検索対象の前記Ｗｅｂサイトにおける前記検索キーワードの検索ヒット数を抽出する請求項２に記載のかな混在表記抽出装置。
【請求項４】
用語の表記ゆれを抽出するためのかな混在表記抽出装置であって、
入力された前記用語の文字列を文字単位に分割する文字分割部と、
前記分割された文字毎によみがなを当てはめるよみがな抽出部と、
前記文字と前記よみがなのすべての組み合わせを行い表記候補を生成する表記候補生成部と、
前記表記候補を検索キーワードとした使用した検索キーワードログに基づき、表記ゆれとして前記表記候補を抽出するかな混在登録部と、
を備えたかな混在表記抽出装置。
【請求項５】
前記かな混在表記抽出装置は、
前記用語を形態素解析用に登録する形態素解析用辞書と、
前記文字とよみがなを関連付けて記憶するよみがなテーブルと、
前記表記候補を記憶する表記候補テーブルと、
前記用語に表記ゆれを関連付けて記憶するかな混在表記テーブルと、
を更に備えた請求項１または４に記載のかな混在表記抽出装置。
【請求項６】
用語の表記ゆれを抽出するための方法であって、
入力された前記用語の文字列を文字単位に分割するステップと、
前記分割された文字毎によみがなを当てはめるステップと、
前記文字と前記よみがなのすべての組み合わせを行い表記候補を生成するステップと、
前記表記候補を検索キーワードとして検索を行うステップと、
前記検索の結果に基づいて表記ゆれとして表記候補を抽出するステップと、
を含む方法。
【請求項７】
用語の表記ゆれを抽出するためのコンピュータ・プログラムであって、
入力された前記用語の文字列を文字単位に分割するステップと、
前記分割された文字毎によみがなを当てはめるステップと、
前記文字と前記よみがなのすべての組み合わせを行い表記候補を生成するステップと、
前記表記候補を検索キーワードとして検索を行うステップと、
前記検索の結果に基づいて表記ゆれとして表記候補を抽出するステップと、
をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、かな混在表記抽出装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、インターネット上のテキストや画像を含む文書データ（Ｗｅｂページデータ）を検索する、検索サービスが提供されている。検索サービスは、予め複数のＷｅｂサイトから文書データを収集して、形態素解析などの技術により文書データの内容を示す用語（単語や複合語）をインデックスとして抽出し、文書データと関連付けてデータベースに記憶する。その後、ユーザからの検索要求に応じてデータベースを検索する。形態素解析では、形態素解析用辞書を用いて、文章を言語で意味を持つ最小単位の列に分割し、それぞれの品詞を特定する。
【０００３】
又、コンピュータでの日本語入力は、かな文字列を入力して漢字に変換する。例えば、特許文献１には、かな文字列と漢字文字列とを対応付けた単語辞書を用いて、入力されたかな文字列を同音異字語を選択しつつ漢字かな混じり文に変換する技術が開示されている。
【特許文献１】特開昭６２−２１４４６８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１のようなシステムでは、かな文字列と漢字文字列とを対応付けた単語辞書を用いても、表記ゆれを統一することはできない。又、日本語は、全体を漢字で表記できる単語でも、自然発生的に一部をひらがなやカタカナに展開されることが多く、展開のパターンはルール化されていない。そのため、検索サービスなどにおいて表記ゆれに対応するために、形態素解析において用語の表記ゆれを特定して、文書データと関連付けることが必要となる。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑み、機械的に用語の表記ゆれを抽出するかな混在表記抽出システ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】
本発明では以下のような解決手段を提供する。
【０００７】
（１）  用語の表記ゆれを抽出するためのかな混在表記抽出装置であって、
入力された前記用語の文字列を文字単位に分割する文字分割部と、
前記分割された文字毎によみがなを当てはめるよみがな抽出部と、
前記文字と前記よみがなのすべての組み合わせを行い表記候補を生成する表記候補生成部と、
前記表記候補を検索キーワードとして検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて表記ゆれとして表記候補を抽出するかな混在表記登録部と、
を備えた、かな混在表記抽出装置。
【０００８】
（１）の構成によれば、かな混在表記抽出装置は、用語の文字列を分解して、分割された文字毎によみがなを当てはめる。そして、文字とよみがなのすべての組み合わせを行い表記候補を生成し、表記候補を検索キーワードとして検索を行う。検索結果に基づいて表記候補から表記ゆれを抽出して、用語と表記ゆれを関連付けて記憶する。
【０００９】
このようにすることによって、形態素解析用辞書に新語を登録する際などに、用語の表記ゆれを生成する必要がなく、機械的に表記ゆれを抽出することができる。
【００１０】
（２）  前記表記候補を検索キーワードとしてＷｅｂサイトを検索する（１）に記載のかな混在表記抽出装置。
【００１１】
（２）の発明によれば、表記候補を検索キーワードとしてＷｅｂサイトを検索することで、文書データ（例えば、インターネットやイントラネット上のＷｅｂページ）に用いられている表記ゆれを抽出することができる。
【００１２】
このようにすることによって、インターネットなどで新たに使われ始めた表記をも機械的に抽出することができる。
【００１３】
（３）  前記検索部は、検索対象の前記Ｗｅｂサイトにおける前記検索キーワードの検索ヒット数を抽出する請求項２に記載のかな混在表記抽出装置。
【００１４】
（３）の発明によれば、かな混在表記抽出装置の検索部は、検索キーワード（表記候補）の検索ヒット数を抽出することができる。
【００１５】
このようにすることによって、Ｗｅｂサイトに多く出現する表記候補を確実に検出し、又、出現回数が０（ゼロ）の表記候補を登録対象から除外することができる。
【００１６】
（４）  用語の表記ゆれを抽出するためのかな混在表記抽出装置であって、
入力された前記用語の文字列を文字単位に分割する文字分割部と、
前記分割された文字毎によみがなを当てはめるよみがな抽出部と、
前記文字と前記よみがなのすべての組み合わせを行い表記候補を生成する表記候補生成部と、
前記表記候補を検索キーワードとした使用した検索キーワードログに基づき、表記ゆれとして前記表記候補を抽出するかな混在登録部と、
を備えた、かな混在表記抽出装置。
【００１７】
（４）の発明の構成は、（１）の装置と基本的に構成は同様であるが、（１）の装置とは装置内部に検索部を有しない点が異なる。すなわち、装置内部で表記候補を検索キーワードとして検索を行うのではなく、検索キーワードのログをネットワーク上の検索サービス等から取得して、この検索キーワードログから表記候補毎の検索に用いられた回数を抽出する。
【００１８】
このようにすることによって、ユーザが用いる用語の表記ゆれを検出し、検索に用いられた回数の多い表記候補を抽出することができる。
【００１９】
（５）  前記かな混在表記抽出装置は、
前記用語を形態素解析用に登録する形態素解析用辞書と、
前記文字とよみがなを関連付けて記憶するよみがなテーブルと、
前記表記候補を記憶する表記候補テーブルと、
前記用語に表記ゆれを関連付けて記憶するかな混在表記テーブルと、
を更に備えた（１）または（４）に記載のかな混在表記抽出装置。
【００２０】
（５）の発明によれば、かな混在表記抽出装置は、用語を形態素解析用辞書に登録し、用語の文字列を分割して、文字毎によみがなを当てはめてよみがなテーブルに記憶する。そして、文字とよみがなのすべての組み合わせを表記候補として表記候補テーブルに記憶する。表記候補から表記ゆれを抽出して、用語と表記ゆれを関連付けてかな混在表記テーブルに記憶する。
【００２１】
（６）  用語の表記ゆれを抽出するための方法であって、
入力された前記用語の文字列を文字単位に分割するステップと、
前記分割された文字毎によみがなを当てはめるステップと、
前記文字と前記よみがなのすべての組み合わせを行い表記候補を生成するステップと、
前記表記候補を検索キーワードとして検索を行うステップと、
前記検索の結果に基づいて表記ゆれとして表記候補を抽出するステップと、
を含む方法。
【００２２】
（６）の発明によれば、（１）の装置と同様な作用効果を実現するかな混在表記抽出方法を提供することができる。
【００２３】
（７）  用語の表記ゆれを抽出するためのコンピュータ・プログラムであって、
入力された前記用語の文字列を文字単位に分割するステップと、
前記分割された文字毎によみがなを当てはめるステップと、
前記文字と前記よみがなのすべての組み合わせを行い表記候補を生成するステップと、
前記表記候補を検索キーワードとして検索を行うステップと、
前記検索の結果に基づいて表記ゆれとして表記候補を抽出するステップと、
をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラム。
【００２４】
（７）の発明によれば、（６）の方法をコンピュータに実行させる機能手段としてのコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、形態素解析用辞書に新語を登録する際などに、用語の表記ゆれを生成する必要がなく、機械的に表記ゆれを抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明の実施形態について図を参照しながら説明する。
【００２７】
［システムの全体構成］
図１は、本発明の好適な実施形態の一例に係るシステム１の全体構成を示す図である。
【００２８】
本発明を構成するシステム１は、文書データ（例えば、インターネットやイントラネット上のＷｅｂページ）の形態素解析を行う際に用いる形態素解析用辞書に登録された用語の表記ゆれを抽出する。本システムでは、かな混在表記抽出装置１０が、通信ネットワーク３０を介して、Ｗｅｂサイト６０と接続される。なお、図ではかな混在表記抽出装置１０は１のみ示されているが、複数のハードウェアで構成してよい。
【００２９】
かな混在表記抽出装置１０は、形態素解析用辞書に登録された用語の表記ゆれの候補を機械的に作成する。そして該用語の表記ゆれの候補を検索キーワードとして、Ｗｅｂサイト６０を検索し、検索結果を参照して、該用語の表記ゆれを抽出する。
【００３０】
Ｗｅｂサイト６０は、Ｗｅｂページを蓄積しており、通信ネットワーク３０、例えば、インターネットなどのネットワークを通じて、これらの情報をユーザの端末に送信する機能を有している。なお、個人や会社のホームページなどのＷｅｂページ群、又はＷｅｂページ群が置いてあるインターネット、又はイントラネット上の場所を、Ｗｅｂサイトという。
【００３１】
通信ネットワーク３０は、例えば、インターネットであり、有線により実現するものだけではなく、アクセスポイントを介して無線ＬＡＮにより実現するものなど、本発明の技術的思想に合致するものであれば様々な通信技術により実現される。
【００３２】
［かな混在表記抽出装置の機能ブロック］
図２は、本発明の好適な実施形態の一例に係るかな混在表記抽出装置１０の機能ブロック図である。
【００３３】
かな混在表記抽出装置１０は、主として用語入力部１１、送受信部１２、制御部１３、及び記憶部１５により構成される。用語入力部１１は入力装置を含み、用語の入力を受け付ける機能を有している。又、送受信部１２は、通信インターフェイスを含み、Ｗｅｂサイト６０からデータを受信する機能を有している。更に、制御部１３は、ＣＰＵを含み、かな混在表記抽出装置１０を制御する機能を有している。そして、記憶部１５は、ハードディスクなどの記憶装置を含み、データを記憶する機能を有している。
【００３４】
かな混在表記抽出装置１０の制御部１３は、文字分割部１３０１、よみがな抽出部１３０２、表記候補生成部１３０３、検索部１３０４、及びかな混在表記登録部１３０５を有している。文字分割部１３０１は、用語を一文字毎に分割する。又、よみがな抽出部１３０２は、用語を分割した一文字毎によみがなを当てはめる。そして、表記候補生成部１３０３は、用語の一文字一文字とよみがなとを用いて、可能な組み合わせ（すなわち、表記ゆれ）を生成する。更に、検索部１３０４は、用語の表記ゆれ毎にＷｅｂサイト６０を検索する。そして又、かな混在表記登録部１３０５は、特定した表記ゆれを、用語と共にかな混在表記テーブル１５０４に登録する。
【００３５】
かな混在表記抽出装置１０の記憶部１５は、形態素解析用辞書１５０１、よみがなテーブル１５０２、表記候補テーブル１５０３、及びかな混在表記テーブル１５０４を含んで構成される。形態素解析用辞書１５０１は、用語が登録されて形態素解析に用いる。又、よみがなテーブル１５０２は、用語を一文字毎に分割し、それぞれの文字によみがなを当てはめて記憶している。そして、表記候補テーブル１５０３は、用語の表記ゆれの組み合わせを記憶している。更に、かな混在表記テーブル１５０４は、用語毎の表記ゆれを記憶している。
【００３６】
［かな混在表記抽出処理］
図３は、本発明の好適な実施形態の一例に係るかな混在表記抽出処理のフローチャートである。
【００３７】
まず、ステップＳ１０では、かな混在表記抽出装置１０の制御部１３が、文字分割部１３０１により、記憶部１５の形態素解析用辞書１５０１から用語を読み出す。又は、用語入力部１１により用語の入力を受け付ける。そして、文字分割部１３０１により、用語の文字列を分割し、よみがなテーブル１５０２に記憶する。なお、形態素解析用辞書１５０１の具体的な例については、図４で後述する。よみがなテーブル１５０２の具体的な例については、図６乃至図８で後述する。
【００３８】
次に、ステップＳ１１では、制御部１３が、よみがな抽出部１３０２により、よみがなテーブル１５０２の文字毎によみがなを当てはめる。（１）乃至（３）の当てはめ方がある。
（１）漢字によみがなを当てはめる。
（２）ひらがなにカタカナを当てはめる。
（３）カタカナにひらがなを当てはめる。
【００３９】
次に、ステップＳ１２では、制御部１３が、表記候補生成部１３０３により、文字とよみがなについて総当りの組み合わせを行い、用語の表記ゆれパターンをすべて生成する。そして、すべての表記ゆれパターンを表記候補として表記候補テーブル１５０３に記憶する。なお、表記候補テーブル１５０３の具体的な例については、図６乃至図８で後述する。
【００４０】
次に、ステップＳ１３では、制御部１３が、検索部１３０４により、表記候補テーブル１５０３の各表記候補を検索キーワードとしてＷｅｂサイト６０を検索する。そして、各表記候補毎の検索ヒット数を表記候補テーブル１５０３に、各表記候補と関連付けて記憶する。
【００４１】
次に、ステップＳ１４では、制御部１３が、かな混在表記登録部１３０５により、表記候補テーブル１５０３から、検索ヒット数が閾値以上の表記候補を、該用語と関連付けて、かな混在表記テーブル１５０４に記憶する。なお、閾値は管理者が設定する。例えば、検索対象文書数に対して検索ヒット数が非常に少ない場合は、表記ゆれではなく誤記と判断して閾値を設定することで、形態素解析に不要な表記を省くことができる。なお、かな混在表記テーブル１５０４の具体的な例については、図５で後述する。
【００４２】
図４は、本発明の好適な実施形態の一例に係る形態素解析用辞書１５０１を示す図である。ここで、図４に示すように、形態素解析用辞書１５０１は、用語、及びよみがなの欄を持つデータベースである。そして、レコード（行）には各用語とそれぞれのよみがなとが関連付けて記憶されている。図の例では、先頭のレコードには、「用語：腎盂炎」が「よみがな：じんうえん」と共に記憶されている。次のレコードには、「用語：ビーグル（登録商標）」が「よみがな：びーぐる」と共に記憶されている。更に次のレコードには、「用語：美ら海（登録商標）」が「よみがな：ちゅらうみ」と共に記憶されている。
【００４３】
図５は、本発明の好適な実施形態の一例に係るかな混在表記テーブル１５０４を示す図である。ここで、図５に示すように、かな混在表記テーブル１５０４は、用語及び複数の表記の欄を持つ。図の例では、先頭のレコードには、「用語：腎盂炎」が「表記１：腎う炎、表記２：腎うえん、表記３：じんうえん」と共に記憶されている。次のレコードには、「用語：ビーグル」が「表記１：ビーぐる、表記２：びーぐる」と共に記憶されている。
【００４４】
このようにして、形態素解析用辞書の用語について、表記ゆれを機械的に抽出することができる。そして、用語と該用語の表記ゆれとを、形態素解析などに用いることで、文書データに含まれる用語の表記ゆれを特定することができる。
【００４５】
［実施例１］
図６は、実施例１に係るかな混在表記抽出処理の概要を示す図である。
【００４６】
まず、ステップＳ１０１では、かな混在表記抽出装置１０の制御部１３が、文字分割部１３０１により、（ａ）形態素解析用辞書１５０１から、「用語：腎盂炎、よみがな：じんうえん」を読み出す。なお、用語及びよみがなは、操作員から用語入力部１１により入力されてもよい。そして、用語の文字列を一文字毎に分割し、（ｂ）よみがなテーブル１５０２に記憶する。
【００４７】
次に、ステップＳ１０２では、制御部１３が、よみがな抽出部１３０２により、よみがなテーブル１５０２の文字毎によみがなを当てはめる。ここでは、（ｃ）よみがなテーブル１５０２は、文字とよみとの一対の欄を複数持つデータベースである。そして、レコード（行）には各文字とそれぞれのよみがなとが関連付けて記憶されている。図６（ｃ）の例では、レコードには、「文字：腎」が「よみ：じん」と関連付けられている。同様に、「文字：盂」が「よみ：う」、「文字：炎」が「よみ：えん」とそれぞれ関連付けられて記憶されている。
【００４８】
次に、ステップＳ１０３では、制御部１３が、表記候補生成部１３０３により、文字とよみがなについて総当りの組み合わせを行い、用語の表記ゆれパターンをすべて生成する。そして、すべての表記ゆれパターンを表記候補として（ｄ）表記候補テーブル１５０３に記憶する。
【００４９】
次に、ステップＳ１０４では、制御部１３が、検索部１３０４により、表記候補テーブル１５０３の各表記候補を検索キーワードとしてＷｅｂサイト６０を検索する。そして、各表記候補毎の検索ヒット数を表記候補テーブル１５０３に、各表記候補と関連付けて記憶する。なお、（ｄ）表記候補テーブル１５０３は、表記候補及び検索ヒット数の欄を持つデータベースである。そして、レコード（行）には表記候補と検索ヒット数とが関連付けて記憶されている。図６（ｄ）の例では、先頭のレコードには、「表記候補：腎盂炎」が「検索ヒット数：１１１８８」と共に記憶されている。次のレコードには、「表記候補：腎盂えん」が「検索ヒット数：０」と共に記憶されている。
【００５０】
次に、ステップＳ１０５では、制御部１３が、かな混在表記登録部１３０５により、（ｄ）表記候補テーブル１５０３から、検索ヒット数が閾値以上の表記候補を、該用語と関連付けて、（ｅ）かな混在表記テーブル１５０４に記憶する。ここでは、閾値を０（ゼロ）と設定している。図６（ｅ）の例では、「用語：腎盂炎」について「表記１：腎う炎、表記２：腎うえん、表記３：じんうえん」が関連付けて記憶されている。
【００５１】
このようにして、「用語：腎盂炎」の表記ゆれについて「腎う炎、腎うえん、じんうえん」を機械的に抽出することができる。そして、用語と表記ゆれをグループにして形態素解析用辞書に登録することで、表記ゆれを人が判別することなく形態素解析を行うことができる。
【００５２】
［実施例２］
図７は、実施例２に係るかな混在表記抽出処理の概要を示す図である。
【００５３】
まず、ステップＳ２０１では、かな混在表記抽出装置１０の制御部１３が、文字分割部１３０１により、（ａ）形態素解析用辞書１５０１から、「用語：ビーグル、よみがな：びーぐる」を読み出す。そして、文字を分割し、（ｂ）よみがなテーブル１５０２に記憶する。
【００５４】
次に、ステップＳ２０２では、制御部１３が、よみがな抽出部１３０２により、よみがなテーブル１５０２の文字毎によみがなを当てはめる。ここでは、カタカナに対してひらがなを当てはめている。又、「ー（長音）」は、そのまま「ー（長音）」を当てはめている。そして、レコード（行）には各文字とそれぞれのよみがなとが関連付けて記憶されている。図７（ｃ）の例では、レコードには、「文字：ビ」が「よみ：び」と関連付けられている。同様に、「文字：ー（長音）」が「よみ：ー（長音）」、「文字：グ」が「よみ：ぐ」、「文字：ル」が「よみ：る」とそれぞれ関連付けられて記憶されている。
【００５５】
次に、ステップＳ２０３では、制御部１３が、表記候補生成部１３０３により、文字とよみがなについて総当りの組み合わせを行い、用語の表記ゆれパターンをすべて生成する。そして、すべての表記ゆれパターンを表記候補として（ｄ）表記候補テーブル１５０３に記憶する。
【００５６】
次に、ステップＳ２０４では、制御部１３が、検索部１３０４により、表記候補テーブル１５０３の各表記候補を検索キーワードとしてＷｅｂサイト６０を検索する。そして、各表記候補毎の検索ヒット数を（ｄ）表記候補テーブル１５０３に、各表記候補と関連付けて記憶する。図７（ｄ）の例では、先頭のレコードには、「表記候補：ビーグル」が「検索ヒット数：６５８２１」と共に記憶されている。次のレコードには、「表記候補：ビーグる」が「検索ヒット数：０」と共に記憶されている。
【００５７】
次に、ステップＳ２０５では、制御部１３が、かな混在表記登録部１３０５により、（ｄ）表記候補テーブル１５０３から、検索ヒット数が閾値以上の表記候補を、該用語と関連付けて、（ｅ）かな混在表記テーブル１５０４に記憶する。なお、ここでは、閾値を０（ゼロ）と設定している。図７（ｅ）の例では、「用語：ビーグル」について「表記１：ビーぐる、表記２：びーぐる」が記憶されている。このことにより、Ｗｅｂサイト６０のＷｅｂページなどにおいて、「用語：ビーグル」について、「ビーぐる、びーぐる」といった表記が使われていることが分かる。
【００５８】
このようにして、「用語：ビーグル」の表記ゆれについて「ビーぐる、びーぐる」を機械的に抽出することができる。そして、用語と表記ゆれをグループにして形態素解析用辞書に登録することで、Ｗｅｂページなどにある表記ゆれを人が判別することなく形態素解析を行うことができる。
【００５９】
［実施例３］
図８は、実施例３に係るかな混在表記抽出処理の概要を示す図である。
【００６０】
まず、ステップＳ３０１では、かな混在表記抽出装置１０の制御部１３が、文字分割部１３０１により、（ａ）形態素解析用辞書１５０１から、「用語：美ら海、よみがな：ちゅらうみ」を読み出す。そして、文字を分割し、（ｂ）よみがなテーブル１５０２に記憶する。
【００６１】
次に、ステップＳ３０２では、制御部１３が、よみがな抽出部１３０２により、（ｂ）よみがなテーブル１５０２の文字毎によみがなを当てはめる。図８（ｃ）の例では、レコードには、「文字：美」が「よみ：ちゅ」と関連付けられている。同様に、「文字：ら」が「よみ：ら」、「文字：海」が「よみ：うみ」とそれぞれ関連付けられて記憶されている。
【００６２】
次に、ステップＳ３０３では、制御部１３が、表記候補生成部１３０３により、文字とよみがなについて総当りの組み合わせを行い、用語の表記ゆれパターンをすべて生成する。そして、すべての表記ゆれパターンを表記候補として（ｄ）表記候補テーブル１５０３に記憶する。
【００６３】
次に、ステップＳ３０４では、制御部１３が、検索部１３０４により、表記候補テーブル１５０３の各表記候補を検索キーワードとしてＷｅｂサイト６０を検索する。そして、各表記候補毎の検索ヒット数を（ｄ）表記候補テーブル１５０３に、各表記候補と関連付けて記憶する。図８（ｄ）の例では、先頭のレコードには、「表記候補：美ら海」が「検索ヒット数：５７６」と共に記憶されている。次のレコードには、「表記候補：美らうみ」が「検索ヒット数：０」と共に記憶されている。
【００６４】
又、図８（ｄ）において、検索結果からキーワードの前後の用語を抽出し、それぞれの検索ヒットの具体例とヒット数を関連付けて記憶している。先頭のレコードには、「表記候補：美ら海」の「検索ヒット数：５７６」の内訳として「美ら海水族館（３９６件）、美ら海（９３件）、沖縄美ら海（８７件）」が記憶されている。「表記候補：ちゅら海」のレコードには、「検索ヒット数：２１８」の内訳として「ちゅら海水族館（２１８件）」が記憶されている。このことにより、「用語：美ら海」と「表記候補：ちゅら海、ちゅらうみ」とは、「用語：水族館」が共通して用いられることが分かる。すなわち、表記ゆれであることがより確認できる。
【００６５】
次に、ステップＳ３０５では、制御部１３が、かな混在表記登録部１３０５により、（ｄ）表記候補テーブル１５０３から、検索ヒット数が閾値以上の表記候補を、該用語と関連付けて、（ｅ）かな混在表記テーブル１５０４に記憶する。なお、ここでは、閾値を０（ゼロ）と設定している。図８（ｅ）の例では、「用語：美ら海」について「表記１：ちゅら海、表記２：ちゅらうみ」が記憶されている。
【００６６】
このようにして、「用語：美ら海」の表記ゆれについて「ちゅら海、ちゅらうみ」を機械的に抽出することができる。そして、用語と表記ゆれを同じグループにして形態素解析用辞書に登録することで、Ｗｅｂページなどにある表記ゆれを人が判別することなく形態素解析を行うことができる。
【００６７】
［実施例４］
図９は、実施例４に係る検索キーワードログに基づくかな混在表記抽出処理の概要を示す図である。検索キーワードログは、インターネット上の検索サービスなどにおいて、検索サービスのＷｅｂページで入力された検索キーワードなどを記憶したログである。図９（ａ）の例では、検索キーワードが入力された日時と検索キーワードが記憶されている。
【００６８】
まず、表記候補を生成するステップは実施例２と同様である。図９（ｂ）の例では、「用語：ビーグル」の表記候補を、表記候補テーブル１５０３に記憶している。ここで、表記候補テーブル１５０３は、表記候補欄と検索回数欄を持つデータベースである。
【００６９】
次に、ステップＳ４０１では、制御部１３が、かな混在表記登録部１３０５により、（ａ）検索キーワードログから、表記候補毎に検索に用いられた回数（検索回数）を抽出し、表記候補と関連付けて表記候補テーブル１５０３に記憶する。図９（ｂ）の例では、先頭のレコードには、「表記候補：ビーグル」が「検索回数：５４４５」と共に記憶されている。次のレコードには、「表記候補：ビーグる」が「検索回数：０」と共に記憶されている。
【００７０】
次に、ステップＳ４０２では、制御部１３が、かな混在表記登録部１３０５により、（ｂ）表記候補テーブル１５０３から、検索回数が閾値以上の表記候補を、該用語と関連付けて、（ｃ）かな混在表記テーブル１５０４に記憶する。なお、ここでは、閾値を０（ゼロ）と設定している。図９（ｃ）の例では、「用語：ビーグル」について「表記１：ビーぐる、表記２：びーぐる」が記憶されている。このことにより、検索サービスなどにおいて、「用語：ビーグル」について、「ビーぐる、びーぐる」といった表記が使われていることが分かる。
【００７１】
このようにして、「用語：ビーグル」の表記ゆれについて「ビーぐる、びーぐる」を機械的に抽出することができる。そして、用語と表記ゆれをグループにして形態素解析用辞書に登録することで、検索サービスでの表記ゆれを検出することができる。又、表記候補についてＷｅｂサイト６０を検索し、既にある表記ゆれを抽出する場合よりも、検索キーワードログから表記ゆれを抽出することで、未だＷｅｂサイト６０にない表記ゆれを特定することができる。
【００７２】
［かな混在表記抽出装置のハードウェア構成］
図１０は、本発明の好適な実施形態の一例に係るかな混在表記抽出装置１０（以下、単にかな混在表記抽出装置と呼ぶ）のハードウェア構成を示す図である。
【００７３】
かな混在表記抽出装置は、制御装置１３０を構成するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１３１（マルチプロセッサ構成ではＣＰＵ１３２など複数のＣＰＵが追加されてもよい）、バスライン１０５、通信Ｉ／Ｆ（Ｉ／Ｆ：インターフェイス）１２０、メインメモリ１７０、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）１８０、ＵＳＢポート１９０、Ｉ／Ｏコントローラ１６０、キーボード及びマウスなどの入力装置１１０、並びに表示装置１４０を備える。
【００７４】
Ｉ／Ｏコントローラ１６０には、テープドライブ１５１、ハードディスク１５３、光ディスクドライブ１５２、及び半導体メモリ１５４などの記憶装置１５０を接続することができる。
【００７５】
ＢＩＯＳ１８０は、かな混在表記抽出装置の起動時にＣＰＵ１３１が実行するブートプログラムや、サーバのハードウェアに依存するプログラムなどを格納する。
【００７６】
ハードディスク１５３は、かな混在表記抽出装置として機能するための各種プログラム及び本発明の機能を実行するプログラムを記憶する。
【００７７】
光ディスクドライブ１５２としては、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＡＭドライブ、ＣＤ−ＲＡＭドライブを使用することができる。この場合は各ドライブに対応した光ディスク１５２１を使用する。光ディスク１５２１から光ディスクドライブ１５２によりプログラム又はデータを読み取り、Ｉ／Ｏコントローラ１６０を介してメインメモリ１７０又はハードディスク１５３に提供することもできる。又、同様にテープドライブ１５１に対応したテープメディア１５１１を主としてバックアップのために使用することもできる。
【００７８】
かな混在表記抽出装置に提供されるプログラムは、ハードディスク１５３、光ディスク１５２１、又はメモリーカードなどの記録媒体に格納されて提供される。このプログラムは、Ｉ／Ｏコントローラ１６０を介して、記録媒体から読み出され、又は通信Ｉ／Ｆ１２０を介してダウンロードされることによって、サーバにインストールされ実行されてもよい。
【００７９】
上述のプログラムは、内部又は外部の記憶媒体に格納されてもよい。ここで、記憶媒体としては、ハードディスク１５３、光ディスク１５２１、又はメモリーカードの他に、ＭＤなどの光磁気記録媒体、テープメディア１５１１を用いることができる。又、専用通信回線やインターネットなどの通信回線に接続されたサーバシステムに設けたハードディスク１５３又は光ディスクライブラリなどの記憶装置を記録媒体として使用し、通信ネットワーク３０を介してプログラムをサーバに提供してもよい。
【００８０】
ここで、表示装置１４０は、ユーザによるデータの入力を受け付ける画面を表示したり、サーバによる演算処理結果の画面を表示したりするものであり、ブラウン管表示装置（ＣＲＴ）、液晶表示装置（ＬＣＤ）などのディスプレイ装置を含む。
【００８１】
ここで、入力装置１１０は、ユーザによる入力の受け付けを行うものであり、キーボード及びマウスなどにより構成してよい。
【００８２】
又、通信Ｉ／Ｆ１２０は、かな混在表記抽出装置を専用ネットワーク又は公共ネットワークを介して端末と接続できるようにするためのネットワーク・アダプタである。通信Ｉ／Ｆ１２０は、モデム、ケーブル・モデム及びイーサネット（登録商標）・アダプタを含んでよい。
【００８３】
以上の例は、かな混在表記抽出装置のハードウェア構成について主に説明したが、コンピュータに、プログラムをインストールして、そのコンピュータをかな混在表記抽出装置として動作させることにより上記で説明した機能を実現することもできる。従って、本発明において一実施形態として説明したかな混在表記抽出装置により実現される機能は、上述の方法を当該コンピュータにより実行することにより、あるいは、上述のプログラムを当該コンピュータに導入して実行することによっても実現可能である。
【００８４】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。又、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施例に記載されたものに限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】本発明の好適な実施形態の一例に係るシステム１の全体構成を示す図である。
【図２】本発明の好適な実施形態の一例に係るかな混在表記抽出装置１０の機能ブロック図である。
【図３】本発明の好適な実施形態の一例に係るかな混在表記抽出処理のフローチャートである。
【図４】本発明の好適な実施形態の一例に係る形態素解析用辞書１５０１を示す図である。
【図５】本発明の好適な実施形態の一例に係るかな混在表記テーブル１５０４を示す図である。
【図６】実施例１に係るかな混在表記抽出処理の概要を示す図である。
【図７】実施例２に係るかな混在表記抽出処理の概要を示す図である。
【図８】実施例３に係るかな混在表記抽出処理の概要を示す図である。
【図９】実施例４に係る検索キーワードログに基づくかな混在表記抽出処理の概要を示す図である。
【図１０】本発明の好適な実施形態の一例に係るかな混在表記抽出装置１０のハードウェア構成を示す図である。
【符号の説明】
【００８６】
１  システム
１０  かな混在表記抽出装置
１１  用語入力部
１２  送受信部
１３  制御部
１５  記憶部
３０  通信ネットワーク
６０  Ｗｅｂサイト
１３０１  文字分割部
１３０２  よみがな抽出部
１３０３  表記候補生成部
１３０４  検索部
１３０５  かな混在表記登録部
１５０１  形態素解析用辞書
１５０２  よみがなテーブル
１５０３  表記候補テーブル
１５０４  かな混在表記テーブル
【図１】
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【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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