(57)【要約】【課題】個々の事例に応じた複数の固有表現間の関係情報を抽出可能な装置及びその方法を提供する。【解決手段】入力テキストを形態素解析するとともに入力テキストを構成する文節の係り受けを解析する解析処理部１０と、各固有表現が同一文に含まれている場合には、部分木のルート文節に含まれる自立語を関係情報として抽出し、各固有表現のそれぞれが互いに異なる文に含まれている場合には、各固有表現のうち後方固有表現を含む文節から後方固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する関係情報抽出処理部２０とを備えたので、各固有表現の関係情報を入力テキストから抽出することができ、個々の事例に応じた固有表現間の関係情報を抽出することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された複数の固有表現に関係する情報を抽出する装置であって、
前記各固有表現を含むテキストが入力されると、入力テキストを形態素解析するとともに入力テキストを構成する文節の係り受けを解析する解析処理部と、
解析処理部による解析結果を取得するとともに、前記各固有表現が同一文に含まれている場合には、各固有表現のそれぞれを含む文節間の係り受け解析結果において係り先のない文節に含まれる自立語を関係情報として抽出し、各固有表現のそれぞれが互いに異なる文に含まれている場合には、各固有表現のうち一方の固有表現を含む文節から一方の固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する関係情報抽出処理部とを備えた
ことを特徴とする関係情報抽出装置。
【請求項２】
前記関係情報抽出処理部は、各固有表現のそれぞれが互いに異なる文に含まれ、且つ前記一方の固有表現とは異なる自立語が一方の固有表現を含む文節に含まれていない場合に、一方の固有表現を含む文節の係り先文節に含まれる自立語を関係情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１記載の関係情報抽出装置。
【請求項３】
前記関係情報抽出処理部は、前記一方の固有表現を含む文節の係り先文節に自立語が含まれていない場合に、各固有表現のうち他方の固有表現を含む文節から他方の固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する
ことを特徴とする請求項２記載の関係情報抽出装置。
【請求項４】
前記関係情報抽出処理部は、各固有表現が同一文に含まれるとともに互いに所定の位置関係を有する場合に、前記一方の固有表現を含む文節から一方の固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１、２または３記載の関係情報抽出装置。
【請求項５】
前記関係情報抽出処理部は、前記一方の固有表現とは異なる自立語が一方の固有表現を含む文節に含まれていない場合に、各固有表現のうち他方の固有表現を含む文節から他方の固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する
ことを特徴とする請求項４記載の関係情報抽出装置。
【請求項６】
前記関係情報抽出処理部は、各固有表現が同一文、且つ同一文節に含まれる場合に、該文節から各固有表現のそれぞれとは異なる自立語を関係情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１、２、３、４または５記載の関係情報抽出装置。
【請求項７】
前記関係情報抽出処理部は、各固有表現が同一文に含まれ、且つ一方の固有表現を含む文節が他方の固有表現を含む文節に対して直接的または間接的に係る場合に、前記一方の固有表現を含む文節から一方の固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１、２、３、４、５または６記載の関係情報抽出装置。
【請求項８】
前記関係情報抽出処理部は、前記一方の固有表現とは異なる自立語が一方の固有表現を含む文節に含まれていない場合に、一方の固有表現を含む文節の係り先文節に含まれる自立語を関係情報として抽出する
ことを特徴とする請求項７記載の関係情報抽出装置。
【請求項９】
前記関係情報抽出処理部は、前記一方の固有表現を含む文節の係り先文節に自立語が含まれていない場合に、各固有表現を含む文において各固有表現の間に存在する自立語を関係情報として抽出する
ことを特徴とする請求項８記載の関係情報抽出装置。
【請求項１０】
入力された複数の固有表現に関係する情報を、コンピュータを用いて抽出する方法であって、
前記コンピュータは、各固有表現を含むテキストが入力されると、入力テキストを形態素解析するとともに入力テキストを構成する文節の係り受けを解析し、
前記各固有表現が同一文に含まれている場合には、各固有表現のそれぞれを含む文節間の係り受け解析結果において係り先のない文節に含まれる自立語を関係情報として抽出し、各固有表現のそれぞれが互いに異なる文に含まれている場合には、各固有表現のうち一方の固有表現を含む文節から一方の固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する
ことを特徴とする関係情報抽出方法。
【請求項１１】
前記コンピュータは、各固有表現のそれぞれが互いに異なる文に含まれ、且つ前記一方の固有表現とは異なる自立語が一方の固有表現を含む文節に含まれていない場合に、一方の固有表現を含む文節の係り先文節に含まれる自立語を関係情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１０記載の関係情報抽出方法。
【請求項１２】
前記コンピュータは、前記一方の固有表現を含む文節の係り先文節に自立語が含まれていない場合に、各固有表現のうち他方の固有表現を含む文節から他方の固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１１記載の関係情報抽出方法。
【請求項１３】
前記コンピュータは、各固有表現が同一文に含まれるとともに互いに所定の位置関係を有する場合に、前記一方の固有表現を含む文節から一方の固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１０、１１または１２記載の関係情報抽出方法。
【請求項１４】
前記コンピュータは、前記一方の固有表現とは異なる自立語が一方の固有表現を含む文節に含まれていない場合に、各固有表現のうち他方の固有表現を含む文節から他方の固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１３記載の関係情報抽出方法。
【請求項１５】
前記コンピュータは、各固有表現が同一文、且つ同一文節に含まれる場合に、該文節から各固有表現のそれぞれとは異なる自立語を関係情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１０、１１、１２、１３または１４記載の関係情報抽出方法。
【請求項１６】
前記コンピュータは、各固有表現が同一文に含まれ、且つ一方の固有表現を含む文節が他方の固有表現を含む文節に対して直接的または間接的に係る場合に、前記一方の固有表現を含む文節から一方の固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１０、１１、１２、１３、１４または１５記載の関係情報抽出方法。
【請求項１７】
前記コンピュータは、前記一方の固有表現とは異なる自立語が一方の固有表現を含む文節に含まれていない場合に、一方の固有表現を含む文節の係り先文節に含まれる自立語を関係情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１６記載の関係情報抽出方法。
【請求項１８】
前記コンピュータは、前記一方の固有表現を含む文節の係り先文節に自立語が含まれていない場合に、各固有表現を含む文において各固有表現の間に存在する自立語を関係情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１７記載の関係情報抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力されたテキストを要約する要約システム等において重要な役割を果たす、複数の固有表現に関係する情報を抽出する装置及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の関係情報抽出装置及びその方法として、２つの固有表現を含む多数の文を所定の記憶装置に予め格納し、これらの文に対して各固有表現間に存在する単語または各固有表現それぞれの前後所定数の文字以内に存在する単語を検索して、最も多く検索された単語を関係情報として抽出するものが知られている（例えば非特許文献１参照）。
【０００３】
このような関係情報抽出装置は、図１０に示すように、記憶部３１と、テキスト取得部３２と、対象抽出部３３と、関係情報抽出部３４とを備えている。
【０００４】
記憶部３１には、周知の形態素解析処理がなされた複数の文が予め記憶されている。テキスト取得部３２は、キーボード等の入力手段を用いて入力された２つの固有表現を含む文を記憶部から取得する。例えば、「小泉」と「日本」という２つの固有表現が入力された場合には、テキスト取得部３２は、「日本の首相である小泉氏は来月韓国を訪問する。」や「日本の小泉首相は先月訪米しブッシュ米大統領と会談した。」等の文を記憶部から取得する。この場合、記憶部から取得された文は、「日本（名詞）／の（格助詞）／首相（名詞）／で（助詞）／ある（動詞）／小泉（名詞）／氏（接尾辞）／は（助詞）／来月（名詞）／韓国（名詞）／を（格助詞）／訪問（動詞）／する（接尾辞）／。（句点）」や「日本（名詞）／の（格助詞）／小泉（名詞）／首相（名詞）／は（助詞）／先月（名詞）／訪米（動詞）／し（接尾辞）／ブッシュ（名詞）／米（名詞）／大統領（名詞）／と（助詞）／会談（動詞）／した（接尾辞）／。（句点）」等のように形態素解析処理がなされている。
【０００５】
対象抽出部３３は、前記２つの固有表現を用いて、テキスト取得部３２で取得した文から各固有表現間に存在する単語と各固有表現それぞれの前後１０文字以内に存在する単語とを抽出する。ここで、例として抽出された各文を用いて説明すると、各固有表現間に存在する単語として「首相」及び「ある」が抽出され、各固有表現それぞれの前後１０文字以内に存在する単語として「来月」、「韓国」、「訪問」、「首相」、「先月」、「訪米」及び「ブッシュ」が抽出される。
【０００６】
次に、対象抽出部３３は、抽出された各単語それぞれの抽出回数をカウントして、各単語とその抽出回数を出力する。前記の抽出結果を用いて説明すると、「首相」という単語が２回抽出され、その他の単語はそれぞれ１回抽出されている。
【０００７】
関係情報抽出部３４は、対象抽出部３３から各単語及びその抽出回数を取得すると、最も抽出回数の多い単語を関係情報として出力する。この場合、「首相」という単語が関係情報として出力される。
【０００８】
このようにして、「小泉」と「日本」という２つの固有表現の関係情報として「首相」という単語が抽出される。
【非特許文献１】森  純一郎、他３名、“Webからのエンティティ間の関係情報の抽出”、[online]、平成１８年１２月、人工知能学会、[平成１９年１月２２日検索]、インターネット＜URL：http://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI06/0/12/#pdf/-char/ja/＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来の関係情報抽出処理では、例えば「小泉」と「日本」という２つの固有表現を含む多数のテキストを予め記憶部３１に記憶することにより関係情報の抽出精度を向上させることが可能であり、それ故に「小泉」と「日本」という２つの固有表現に対して「首相」や「総理」等の潜在的な関係を表す情報を抽出することができるものの、例えば「小泉純一郎が東京駅で演説した。」という事例における「小泉純一郎」と「東京駅」との一時的な関係を表す情報を抽出することが困難であった。
【００１０】
本発明は前記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、個々の事例に応じた複数の固有表現間の関係情報を抽出可能な装置及びその方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の関係情報抽出装置は、前記目的を達成するために、入力された複数の固有表現に関係する情報を抽出する装置であって、前記各固有表現を含むテキストが入力されると、入力テキストを形態素解析するとともに入力テキストを構成する文節の係り受けを解析する解析処理部と、解析処理部による解析結果を取得するとともに、前記各固有表現が同一文に含まれている場合には、各固有表現のそれぞれを含む文節間の係り受け解析結果において係り先のない文節に含まれる自立語を関係情報として抽出し、各固有表現のそれぞれが互いに異なる文に含まれている場合には、各固有表現のうち一方の固有表現を含む文節から一方の固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する関係情報抽出処理部とを備えている。
【００１２】
また、本発明の関係情報抽出方法は、前記目的を達成するために、入力された複数の固有表現に関係する情報を、コンピュータを用いて抽出する方法であって、前記コンピュータは、各固有表現を含むテキストが入力されると、入力テキストを形態素解析するとともに入力テキストを構成する文節の係り受けを解析し、前記各固有表現が同一文に含まれている場合には、各固有表現のそれぞれを含む文節間の係り受け解析結果において係り先のない文節に含まれる自立語を関係情報として抽出し、各固有表現のそれぞれが互いに異なる文に含まれている場合には、各固有表現のうち一方の固有表現を含む文節から一方の固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出している。
【００１３】
これにより、入力テキストを構成する文節に含まれる自立語であって、各固有表現のそれぞれを含む文節間の係り受け解析結果において係り先のない文節に含まれる自立語または各固有表現のうち一方の固有表現を含む文節内の自立語が関係情報として抽出されることから、各固有表現間の関係情報を入力テキストから抽出することが可能となる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の関係情報抽出装置及びその方法によれば、各固有表現の関係情報を入力テキストから抽出することができるので、例えば「小泉純一郎が東京駅で演説した。」という事例において「小泉純一郎」と「東京駅」に対して「演説」という一時的な関係を表す情報を抽出することができ、個々の事例に応じた固有表現間の関係情報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】
【００１５】
図１乃至図５は本発明の第１の実施形態を示すもので、図１は関係情報抽出装置の構成図、図２は関係情報抽出処理のフロー図、図３は係り受け解析部による解析結果の概要を示す図、図４は固有表現対応付け部による処理結果の概要を示す図、図５は関係情報抽出処理部の動作を示すフロー図である。
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の関係情報抽出装置及びその方法の概要を説明する。
【００１７】
本発明の関係情報抽出装置は、周知のＣＰＵを主体として構成されたコンピュータ装置からなり、モニタ等の表示手段、キーボード等の入力手段、ハードディスクやメモリ等の記憶手段及び外部ネットワークに接続可能な通信装置等（何れも図示省略）を備えている。また、本発明の関係情報抽出装置には、解析処理部１０と関係情報抽出処理部２０とが設けられている。
【００１８】
解析処理部１０は、図１に示すように形態素解析部１１、係り受け解析部１２及び固有表現対応付け部１３からなり、入力手段を用いて入力されたテキストを形態素解析するとともに入力テキストを構成する文節の係り受け関係を解析するようになっている。
【００１９】
形態素解析部１１は、入力テキストを取得すると（図２のステップＳ１）、入力テキストに対して周知の形態素解析処理を行うことにより入力テキストを単語分割し、分割した各単語に品詞を付与して出力する（図２のステップＳ２）。例えば、「小泉純一郎が東京駅で演説した。」という文が入力された場合には、形態素解析部１１による処理結果は、「小泉純一郎（名詞）／が（格助詞）／東京駅（名詞）／で（助詞）／演説（動詞）／した（接尾辞）／。（句点）」となる。
【００２０】
係り受け解析部１２は、形態素解析部１１から取得した形態素解析済みの入力テキストに対して周知の係り受け解析処理を行うことにより、該テキストを文節に分割し、分割された複数の文節間の係り受け関係を解析して出力する（図２のステップＳ３）。この場合、例示した入力テキストが係り受け解析部１２によって解析されると、図３に示すような係り受け構造を表す情報（係り受け木）が解析結果として出力される。ここで、「小泉純一郎／が」という文節と「東京駅／で」という文節は、共に「演説／した／。」という文節に係っており、これらの係り受け関係をデータとして実装する場合には、例えば「（演説した。（小泉純一郎が）（東京駅で））」というように表現される。また、「演説／した／。」という文節は係り受け木におけるルート文節であり、係り先文節が存在しない。
【００２１】
固有表現対応付け部１３は、２つの固有表現からなる固有表現の組を取得するとともに係り受け解析部１２の解析結果を用いて固有表現対応付け処理を行うためのものである。具体的に説明すると、固有表現対応付け部１３は、入力手段を用いて入力された固有表現の組及び係り受け解析部１２で解析された入力テキストを取得すると（図２のステップＳ４）、入力された各固有表現に対応する固有表現を入力テキストから抽出し、抽出された固有表現に対して固有表現を表す固有表現識別子を付与する（図２のステップＳ５）。例えば、「東京駅」という固有表現が入力された場合には、入力テキスト中の「東京駅」は「＜ＮＥ＞東京駅＜／ＮＥ＞」と表記される。
【００２２】
なお、本実施形態では、固有表現の組を「小泉純一郎：東京駅」のように表記する。この場合、各固有表現のうちテキストにおいて先に出現する固有表現が前方固有表現として「：」の左側に表され、後に出現する固有表現が後方固有表現として「：」の右側に表される。また、「小泉純一郎：東京駅」という固有表現の組が入力されたときには、固有表現対応付け部１３の処理結果は図４のように示される。
【００２３】
次に、関係情報抽出処理部２０の概要を説明する。関係情報抽出処理部２０は、種類判断部２１と関係情報抽出部２２からなり、解析処理部１０から取得した情報に基づいて固有表現間の関係情報を抽出するようになっている。
【００２４】
種類判断部２１は、固有表現対応付け部１３から取得した情報に基づいて入力テキストの種類を判別するものである。まず、入力テキストの種類について説明すると、入力テキストは、入力された固有表現の組を構成する２つの固有表現それぞれが互いに異なる文に含まれる「非同一文型」と、各固有表現が同一文に含まれる「同一文型」に分類される。種類判断部２１は、固有表現識別子が付与された入力テキストを固有表現対応付け部１３から取得すると、入力テキストがどの種類に属するか判別し、判別結果及び入力テキストを出力する（図２のステップ６）。
【００２５】
関係情報抽出部２２は、種類判断部２１から取得した情報に基づいて入力テキストから関係情報を抽出し、抽出した関係情報を出力する（図２のステップＳ７）。
【００２６】
以下に、関係情報抽出処理部２０の詳細な動作について図５のフローを参照して説明する。
【００２７】
まず、種類判断部２１は、固有表現対応付け部１３から出力された情報を取得すると、固有表現の組を構成する各固有表現、即ち固有表現識別子が付与された各固有表現が同一文内に存在するか否かを判別する（ステップＳ１１）。そして、種類判断部２１は、各固有表現が同一文内に存在しない場合には入力テキストの種類を「非同一文型」と判別し、各固有表現が同一文内に存在する場合には入力テキストの種類を「同一文型」と判別する。なお、例示した入力テキストと「小泉純一郎：東京駅」という固有表現の組が入力された場合、入力テキストは「同一文型」と判別される。
【００２８】
関係情報抽出部２２は、種類判断部２１が入力テキストの種類を「非同一文型」と判別すると、後方固有表現を含む文節から後方固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する（ステップＳ１２）。ここで、自立語が該文節内に含まれていない場合には（ステップＳ１３）、関係情報抽出部２２は、後方固有表現を含む文節の係り先文節に含まれる自立語を関係情報として抽出する（ステップＳ１４）。そして、係り先文節にも自立語が含まれていない場合には（ステップＳ１５）、関係情報抽出部２２は、前方固有表現を含む文節から前方固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する（ステップＳ１６）。
【００２９】
なお、ステップＳ１６において文節内に抽出すべき自立語が存在しない場合には、ＮＵＬＬが出力される。
【００３０】
また、上記ステップＳ１１において種類判断部２１が入力テキストの種類を「同一文型」と判別すると、各固有表現のそれぞれを含む文節間の係り受け解析結果において係り先のない文節に含まれる自立語を関係情報として抽出する（ステップＳ１７）。具体的に説明すると、各固有表現のそれぞれを含む文節間の係り受け解析結果は、係り受け解析部１２の解析結果における各文節間の最短経路を示す部分木で表される。例えば、例示した入力テキストと「小泉純一郎：東京駅」という固有表現の組が入力された場合、「小泉純一郎／が」という文節は、「演説／した／。」という文節を介して「東京駅／で」という文節に到達し、他に到達する経路がないことから、各文節間の最短経路は「小泉純一郎／が」→「演説／した／。」→「東京駅／で」と表される。従って、この最短経路を示す部分木は図３の係り受け木と同様に表される。また、この部分木は、「小泉純一郎／が」という文節と「東京駅／で」という文節が共に「演説／した／。」という文節に係っているという各文節間の係り受け関係を表している。よって、上記の場合には、部分木において係り先のない文節、即ち部分木のルート文節は「演説／した／。」という文節であるから、該ルート文節に含まれる自立語「演説」が関係情報として抽出される。
【００３１】
また、ステップＳ１７において、部分木のルート文節に自立語が存在しない場合には、ＮＵＬＬが出力される。
【００３２】
前述したように上記実施形態では、入力テキストを形態素解析するとともに入力テキストを構成する文節の係り受けを解析し、各固有表現が同一文に含まれている場合には、部分木のルート文節に含まれる自立語を関係情報として抽出し、各固有表現のそれぞれが互いに異なる文に含まれている場合には、各固有表現のうち後方固有表現を含む文節から後方固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出するので、各固有表現の関係情報を入力テキストから抽出することができ、個々の事例に応じた固有表現間の関係情報を抽出することができる。
【００３３】
また、各固有表現のそれぞれが互いに異なる文に含まれ、且つ後方固有表現とは異なる自立語が後方固有表現を含む文節に含まれていない場合に、後方固有表現を含む文節の係り先文節に含まれる自立語を関係情報として抽出するので、関係情報を確実に抽出することが可能となる。
【００３４】
さらに、前記一方の固有表現を含む文節の係り先文節に自立語が含まれていない場合に、各固有表現のうち他方の固有表現を含む文節から他方の固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出するので、関係情報を確実に抽出することが可能となる。
【００３５】
なお、本実施形態では、入力テキストの種類が「非同一文型」である場合に、ステップＳ１２からステップＳ１６までの処理を行うものを示したが、ステップＳ１３以降またはステップＳ１５以降の処理を省略してもよい。
【００３６】
以下に本発明の第２の実施形態に係る関係情報抽出装置について説明する。本実施形態が第１の実施形態と異なる点は、関係情報抽出処理部２０において、入力された各固有表現が同一文に含まれる場合に各固有表現が所定の位置関係を有するか否か判別するように構成した点にある。他の構成及び動作については第１の実施形態と同様なので、ここでは相違点のみを図６のフローを参照して説明する。
【００３７】
種類判断部２１は、入力された各固有表現が同一文に含まれる場合に各固有表現が所定の位置関係を有するか否かを判別する（ステップＳ２１）。そして、種類判断部２１は、前記ステップＳ４で取得した各固有表現が互いに所定の位置関係を有する場合には、入力テキストの種類を「テンプレート型」と判別する。ここで、所定の位置関係を有するか否かは、入力テキスト中における各固有表現の位置が予め記憶手段（図示省略）に記憶された雛形にあてはまるか否かによって判別される。例えば、「前方固有表現（後方固有表現）」という雛形が記憶されている場合に、「小泉：横須賀」という固有表現の組と「小泉（横須賀出身）は、・・・」という文が入力されたときには、種類判断部２１は、雛形にあてはまると判別して、関係情報抽出部２２に処理を移行する。
【００３８】
関係情報抽出部２２は、種類判断部２１が入力テキストの種類を「テンプレート型」と判別すると、後方固有表現を含む文節から後方固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する（ステップＳ２２）。ここで、自立語が該文節内に含まれていない場合には（ステップＳ２３）、関係情報抽出部２２は、前方固有表現を含む文節から前方固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する（ステップＳ２４）。例えば、「小泉：横須賀」という固有表現の組と「小泉（横須賀出身）は、・・・」という文が入力された場合には、ステップＳ２２において「出身」という自立語が関係情報として抽出される。
【００３９】
なお、ステップＳ２４において文節内に抽出すべき自立語が存在しない場合には、ＮＵＬＬが出力される。
【００４０】
また、ステップＳ２１において各固有表現が所定の位置関係を有していない場合には、ステップＳ１７の処理に移行する。
【００４１】
このように上記実施形態では、各固有表現が同一文に含まれるとともに互いに所定の位置関係を有する場合に、後方固有表現を含む文節から一方の固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出するので、入力テキストに特殊な書式が含まれている場合でも、確実に関係情報を抽出することが可能となる。
【００４２】
また、後方固有表現とは異なる自立語が後方固有表現を含む文節に含まれていない場合に、前方固有表現を含む文節から前方固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出するので、関係情報を確実に抽出することが可能となる。
【００４３】
なお、本実施形態では、入力テキストの種類が「テンプレート型」である場合に、ステップＳ２２からステップＳ２４までの処理を行うものを示したが、ステップＳ２３以降の処理を省略してもよい。
【００４４】
以下に、本発明の第３の実施形態に係る関係情報抽出装置について説明する。本実施形態が第１及び第２の実施形態と異なる点は、関係情報抽出処理部２０において、入力された各固有表現が同一文に含まれる場合に各固有表現が同一文節に含まれるか否か判別するように構成した点にある。他の構成及び動作については第１及び第２の実施形態と同様なので、ここでは相違点のみを図７のフローを参照して説明する。
【００４５】
種類判断部２１は、入力された各固有表現が同一文に含まれ、且つ各固有表現が所定の位置関係を有していない場合に各固有表現が同一文節内に存在するか否かを判別する（ステップＳ３１）。そして、種類判断部２１は、前記ステップＳ４で取得した各固有表現が同一文節内に存在する場合には、入力テキストの種類を「同一文節型」と判別する。例えば、「石原：東京都」という固有表現の組と「石原東京都知事は、・・・」という文が入力されたときには、種類判断部２１は、入力テキストの種類を「同一文節型」と判別して、関係情報抽出部２２に処理を移行する。
【００４６】
関係情報抽出部２２は、種類判断部２１が入力テキストの種類を「同一文節型」と判別すると、後方固有表現を含む文節から各固有表現のそれぞれとは異なる自立語を関係情報として抽出する（ステップＳ３２）。例えば、「石原：東京都」という固有表現の組と「石原東京都知事は、・・・」という文が入力された場合には、ステップＳ３２において「知事」という自立語が関係情報として抽出される。
【００４７】
なお、ステップＳ３２において文節内に抽出すべき自立語が存在しない場合には、ＮＵＬＬが出力される。
【００４８】
また、ステップＳ３１において各固有表現が所定の位置関係を有していない場合には、ステップＳ１７の処理に移行する。
【００４９】
このように上記実施形態では、各固有表現が同一文、且つ同一文節に含まれる場合に、該文節から各固有表現のそれぞれとは異なる自立語を関係情報として抽出するので、各固有表現が同一の文節を構成する場合でも確実に関係情報を抽出することが可能となる。
【００５０】
なお、本実施形態では、ステップＳ２１の処理の後にステップＳ３１の処理を行ったものを示したが、ステップＳ３１の処理をステップＳ２１の処理の前に行ってもよい。
【００５１】
以下に、本発明の第４の実施形態に係る関係情報抽出装置について説明する。本実施形態が第１乃至第３の実施形態と異なる点は、関係情報抽出処理部２０において、入力された各固有表現が同一文に含まれる場合に各固有表現のうち一方の固有表現を含む文節が他方の固有表現を含む文節に対して直接的または間接的に係るか否か判別するように構成した点にある。他の構成及び動作については第１乃至第３の実施形態と同様なので、ここでは相違点のみを図８のフローを参照して説明する。
【００５２】
種類判断部２１は、入力された各固有表現が同一文に含まれるとともに各固有表現が所定の位置関係を有しておらず、且つ各固有表現が同一文節内に存在しない場合に、各固有表現が係り受け関係にあるか否かを判別する（ステップS４１）。ここで、各固有表現が係り受け関係にあるか否かは、各固有表現のうち一方の固有表現を含む文節が他方の固有表現を含む文節に対して直接的または間接的に係るか否か、即ち係り受け木において一方の固有表現を含む文節が他方の固有表現を含む文節の子孫ノードであるか否かによって判別される。そして、種類判断部２１は、前記ステップＳ４で取得した一方の固有表現を含む文節が他方の固有表現を含む文節の子孫ノードである場合には、入力テキストの種類を「係り受け関係型」と判別する。例えば、「横須賀：小泉」という固有表現の組と「横須賀で育った小泉さんは、・・・」という文が入力された場合に、「横須賀で育った小泉さんは、」の部分についての係り受け木は図９のように示される。ここで、前方固有表現「横須賀」を含む文節は、後方固有表現「小泉」を含む文節の孫ノードであることから、種類判断部２１は、入力テキストの種類を「係り受け関係型」と判別して、関係情報抽出部２２に処理を移行する。
【００５３】
関係情報抽出部２２は、種類判断部２１が入力テキストの種類を「係り受け関係型」と判別すると、後方固有表現を含む文節から後方固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出する（ステップＳ４２）。ここで、自立語が該文節内に含まれていない場合には（ステップＳ４３）、関係情報抽出部２２は、後方固有表現を含む文節の係り先文節に含まれる自立語を関係情報として抽出する（ステップＳ４４）。そして、係り先文節にも自立語が含まれていない場合には（ステップＳ４５）、関係情報抽出部２２は、入力テキストにおいて各固有表現の間に存在する自立語を関係情報として抽出する（ステップＳ４６）。例えば、「横須賀：小泉」という固有表現の組と「横須賀で育った小泉さんは、・・・」という文が入力された場合には、ステップＳ４６において「育った」という自立語が関係情報として抽出される。
【００５４】
なお、ステップＳ４６において各固有表現間に抽出すべき自立語が存在しない場合には、ＮＵＬＬが出力される。
【００５５】
また、ステップＳ４１において各固有表現が所定の位置関係を有していない場合には、ステップＳ１７の処理に移行する。
【００５６】
このように上記実施形態では、各固有表現が同一文に含まれ、且つ後方固有表現を含む文節が前方固有表現を含む文節の子孫ノードである場合に、後方固有表現を含む文節から一方の固有表現とは異なる自立語を関係情報として抽出するので、各固有表現のそれぞれを含む文節間が係り受け関係を有している場合でも確実に関係情報を抽出することが可能となる。
【００５７】
また、後方固有表現とは異なる自立語が後方固有表現を含む文節に含まれていない場合に、後方固有表現を含む文節の係り先文節に含まれる自立語を関係情報として抽出するので、関係情報を確実に抽出することが可能となる。
【００５８】
さらに、後方固有表現を含む文節の係り先文節に自立語が含まれていない場合に、各固有表現を含む文において各固有表現の間に存在する自立語を関係情報として抽出するので、関係情報を確実に抽出することが可能となる。
【００５９】
なお、本実施形態では、ステップＳ２１及びステップＳ３１の処理の後にステップＳ４１の処理を行ったものを示したが、ステップＳ２１、ステップＳ３１及びステップＳ４１の処理の順序は問わない。
【００６０】
また、本実施形態では、入力テキストの種類が「係り受け関係型」である場合に、ステップＳ４２からステップＳ４６までの処理を行うものを示したが、ステップＳ４３以降またはステップＳ４５以降の処理を省略してもよい。
【００６１】
さらに、上記第１乃至第４の実施形態は本発明の具体例に過ぎず、本発明が上記実施形態のみに限定されることはない。例えば、本発明は、周知のコンピュータに媒体もしくは通信回線を介して、図１の構成図に示された機能を実現するプログラムあるいは図２のフローに示された手順を備えるプログラムをインストールすることによっても実現可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明の第１の実施形態における関係情報抽出装置の構成図
【図２】関係情報抽出処理のフロー図
【図３】係り受け解析部による解析結果の概要を示す図
【図４】固有表現対応付け部による処理結果の概要を示す図
【図５】関係情報抽出処理部の動作を示すフロー図
【図６】本発明の第２の実施形態における関係情報抽出処理部の動作を示すフロー図
【図７】本発明の第３の実施形態における関係情報抽出処理部の動作を示すフロー図
【図８】本発明の第４の実施形態における関係情報抽出処理部の動作を示すフロー図
【図９】係り受け解析部による解析結果の一部概要を示す図
【図１０】従来の関係情報抽出装置の構成を示す図
【符号の説明】
【００６３】
１０…解析処理部、１１…形態素解析部、１２…係り受け解析部、２０…関係情報抽出処理部、２１…種類判断部、２２…関係情報抽出部。
【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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