(57)【要約】【課題】入力テキストを，意味的にまとまりのある文集合のブロックに分割するにあたって，学習用データベースを必要とせず，様々な分野のテキストに対応するテキストセグメンテーションを実現する。【解決手段】１つのテキストをまとまりのある内容で分割するために，入力したテキストを文に分割し，各文の名詞を検索語とする（Ｓ１〜Ｓ３）。次に，検索語によってウェブ検索を行う。ウェブ検索により検索されたテキストから出現頻度の高い名詞を抽出して関連語とする（Ｓ４）。検索語＋関連語をその文のキーワード集合とし，隣り合う文同士でキーワードが所定の個数以上，重複していれば，一つのブロックとしてまとめ，重複していなければ，文章の区切りとし，そのテキストの分割結果を出力する（Ｓ５，Ｓ６）。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子情報化された文の集合であるテキストを，コンピュータによって１または複数の文からなるブロックに分割するテキストセグメンテーション方法において，
前記コンピュータが，
分割対象となるテキストを入力する過程と，
入力されたテキストを文単位に分割する過程と，
分割された各文に対して形態素解析を行い，各文ごとに検索語を抽出して，検索語記憶手段に記憶する過程と，
前記各文に対して抽出された検索語を用いてウェブ上で検索を行い，得られた検索結果から関連語を取得し，関連語記憶手段に記憶する過程と，
前記検索語記憶手段と前記関連語記憶手段とを参照することにより，前記各文における検索語と関連語の組であるキーワード集合を作成し，隣り合う各文ごとにそれらのキーワード集合を比較し，共通するキーワードの個数によって比較対象となったキーワード集合の文を一つのブロックにまとめるか否かを決定し，ブロックを生成する過程と，
生成されたブロックをテキストの分割結果として出力する過程とを実行する
ことを特徴とするテキストセグメンテーション方法。
【請求項２】
請求項１記載のテキストセグメンテーション方法において，
前記ウェブ検索で得られた検索結果からの関連語の取得では，検索結果である構造化言語で記述された複数のテキストから名詞の単語を抽出し，抽出した単語の出現頻度を算出し，出現頻度の高い順にある定められた個数の単語を関連語として選択する
ことを特徴とするテキストセグメンテーション方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２記載のテキストセグメンテーション方法において，
前記各文からの検索語の抽出または前記ウェブ検索で得られた検索結果からの関連語の取得では，前記各文または前記検索結果に含まれる名詞の単語のうち，あらかじめ不要語リストに登録された単語を除いたものを，検索語または関連語とする
ことを特徴とするテキストセグメンテーション方法。
【請求項４】
電子情報化された文の集合であるテキストを，１または複数の文からなるブロックに分割するテキストセグメンテーション処理装置において，
分割対象となるテキストを入力する入力手段と，
入力されたテキストを文単位に分割するテキスト分解処理手段と，
分割された各文に対して形態素解析を行い，各文ごとに検索語を抽出する検索語抽出処理手段と，
抽出された検索語を記憶する検索語記憶手段と，
前記各文に対して抽出された検索語を用いてウェブ上で検索を行い，得られた検索結果から関連語を取得する関連語取得処理手段と，
取得された関連語を記憶する関連語記憶手段と，
前記検索語記憶手段と前記関連語記憶手段とを参照することにより，前記各文における検索語と関連語の組であるキーワード集合を作成し，隣り合う各文ごとにそれらのキーワード集合を比較し，共通するキーワードの個数によって比較対象となったキーワード集合の文を一つのブロックにまとめるか否かを決定し，ブロックを生成するテキスト分割処理手段と，
生成されたブロックをテキストの分割結果として出力する出力手段とを備える
ことを特徴とするテキストセグメンテーション処理装置。
【請求項５】
請求項１，請求項２または請求項３記載のテキストセグメンテーション方法を，コンピュータに実行させるためのテキストセグメンテーション処理プログラム。
【請求項６】
請求項１，請求項２または請求項３記載のテキストセグメンテーション方法を，コンピュータに実行させるためのテキストセグメンテーション処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，テキストをパソコン等の計算機で扱う分野において，テキストの記述内容に応じてテキスト内の文章を一文，あるいは複数の文のまとまりで分割を行う方法に関し，特に，ウェブ（Ｗｅｂ）検索を利用することにより学習用データベースを使用しないテキストセグメンテーション方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年，急速な計算機の性能向上に伴い莫大なテキスト（ここでは，文字列だけで構成される文の集合）を蓄積しデータベースを構築することが可能になった。しかし，保存されたテキストを人手で整理・管理することは一般的に困難となってきている。与えられたテキストを内容に応じて分割する技術をテキストセグメンテーションと呼び，テキストデータベースの分類や整理を計算機で自動的に行うことに応用されつつある。例えば，以下の特許文献１（トピック境界決定方法及び装置及びトピック境界決定プログラム）では，概念ベースと呼ばれる情報を用いてテキストセグメンテーションを行う技術が提案されている。
【０００３】
この技術では，ある単語とそれに共起するパターンを数値ベクトル化した概念ベクトルを，あらかじめ蓄積した学習用データベースから複数作成する。そして，概念ベクトルの集まりである概念ベースを利用してテキストセグメンテーションを行う。学習用データベースには，一つの分野に関するテキスト（例えば「政治」の分野だけに関するテキスト）が数多く蓄積されている。
【特許文献１】特開２００４−２３４５１２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，従来のテキストセグメンテーション手法の精度を高めるためには，大規模な学習用データベースを用意しなくてはならず，その学習用データベースを用意するのに莫大な労力を必要とする。学習用データベースが小規模な場合，概念ベースを適切に作成できないため，テキストセグメンテーションの精度が低下する。また，事前に用意した学習用データベースは特定の分野だけに対応しているため，異なる分野のテキストに対してテキストセグメンテーションを行うことができない。
【０００５】
本発明の目的は，学習用データベースを必要とせず，様々な分野のテキストに対応するテキストセグメンテーションの技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一般的には，学習用のデータベースを用意しなくてもテキストセグメンテーションを行うことができることが望ましい。そのために，本発明は，ウェブで検索を行う概念に着目した新しいテキストセグメンテーション技術を創案することにより，上記の課題を解決するものである。
【０００７】
本発明では，例えば１つのテキストをまとまりのある内容で分割するために，まず処理対象文書のテキストを文に分割し，各文の名詞を検索語とする。なお，名詞を検索語とする際に，必要に応じて不要名詞を事前に検索語の候補から取り除く。次に，検索語によってウェブ検索を行う。ウェブ検索により検索されたテキストから出現頻度の高い名詞を抽出して関連語とする。検索語＋関連語をその文のキーワード集合とし，隣り合う文同士でキーワードが所定の個数以上，重複していなければ，文章の区切りとする。
【０００８】
ここで，ウェブとはインターネット等のネットワークを介してアクセスできるＨＴＭＬやＸＭＬなどの構造化言語で記述されたテキストの集合を意味する。現在，ウェブ上には膨大な情報が蓄積されており，最新の話題も常に提供されている。つまり，ウェブは様々な情報をもつ辞書として捉えることができる。実際，我々はある事に関して調べる際，検索サイトで検索語を入力してウェブ上で検索を行い，単語の意味や物事の内容を調べている。その観点から，学習用データベースを使用しなくてもウェブ上にある情報を適切に利用すれば，「サッカー」や「野球」に対応するのは「スポーツ」や「ボール」という概念を取得できると言える。その結果，ウェブ上にある様々な情報からテキストの記述内容に応じた単語を取得することができ，文同士の関連性を幅広く比較し文の内容を追跡することができる。従って，事前に学習用データベースを用意することや維持・管理の必要がなく，様々な分野に対応するテキストセグメンテーションが実現できる。
【０００９】
以上のように，本発明では，検索語を用いてウェブ検索を行うことで，テキストの記述内容に関連する複数の構造化言語で記述されたテキストを取得し，記述内容に関係の高い複数の単語を抽出できる点に着目している。その結果，本発明の目的である学習用データベースを必要とせず，様々な分野に対応できるテキストセグメンテーションが可能になる。
【００１０】
具体的には，本発明は，電子情報化された文の集合であるテキストを，コンピュータによって１または複数の文からなるブロックに分割するテキストセグメンテーション方法において，分割対象となるテキストを入力し，その入力されたテキストを文単位に分割し，分割された各文に対して形態素解析を行い，各文ごとに検索語を抽出し，各文に対して抽出された検索語を用いてウェブ上で検索を行い，得られた検索結果から関連語を取得し，各文における検索語と関連語の組であるキーワード集合を作成し，隣り合う各文ごとにそれらのキーワード集合を比較し，共通するキーワードの個数によって比較対象となったキーワード集合の文を一つのブロックにまとめるか否かを決定してブロックを生成し，生成されたブロックをテキストの分割結果として出力する。
【００１１】
これにより，学習用データベースを用いずに，入力テキストを意味的にまとまった文集合または同じ内容に言及している文集合のブロックに，精度良く分割することができる。
【００１２】
また，ウェブ検索で得られた検索結果からの関連語の取得では，検索結果である構造化言語で記述された複数のテキストから名詞の単語を抽出し，抽出した単語の出現頻度を算出し，出現頻度の高い順にある定められた個数の単語を関連語として選択する。関連語の個数は，例えば一つの文における検索語と関連語の合計数が一定値となるように選んでもよい。これにより，関連語として検索語に関係の深い可能性がある単語を選択することができ，また，テキストを分割した各ブロックの意味的なまとまりの強弱に関する均一性を，ある程度保証することもできるようになる。
【００１３】
また，各文からの検索語の抽出またはウェブ検索で得られた検索結果からの関連語の取得では，前記各文または前記検索結果に含まれる名詞の単語のうち，あらかじめ不要語リストに登録された単語を除いたものを，検索語または関連語とする。これにより，意味的な内容が乏しい単語によって分割できないようなことを避けることができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明により，ウェブで検索する概念を利用することで学習用データベースを事前に用意する必要がないテキストセグメンテーション技術が実現できる。また，ウェブ上に蓄積されている様々な情報を利用しているという点から，テキストセグメンテーションを行う対象テキストに対して記述内容の分野に制約がないという利点がある。
【００１５】
本発明は莫大なテキストデータを扱う分野やニュース記事を配信する分野において，テキストデータの整理・更新を自動的に行う支援技術として応用できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
図１に本発明の処理手順の概要を示す。図１において，ステップＳ１では，テキストを入力する処理を実行する。ステップＳ２では，入力されたテキストを文単位に分割する処理を実行する。ステップＳ３では，文から検索語を抽出する処理を実行する。ステップＳ４では，検索語を利用してウェブ上で検索を行い，検索結果から関連語を取得する処理を実行する。ステップＳ５では，検索語と関連語の組からなるキーワード集合を用いてテキストを分割する処理を実行する。ステップＳ６では，ステップＳ５で分割したテキストのテキストセグメンテーション結果を出力する処理を実行する。
【００１７】
図２に，本発明の実施形態におけるウェブ検索を利用した学習用データベースを使用しないテキストセグメンテーション処理装置の構成図を示す。図２において，コンピュータ１は，ソフトウェアプログラムや記憶装置等によって構成されるテキスト分解処理部１１と，検索語抽出処理部１２と，関連語取得処理部１３と，テキスト分割処理部１４と，制御部１５と，入力部１６と，出力部１７と，分解文章記憶部２０と，検索語記憶部３０と，関連語記憶部４０と，分割ブロック記憶部５０とを有する。
【００１８】
また，コンピュータ１には，ネットワーク３が接続されており，ウェブ４にアクセスできる。ウェブ４には，ＨＴＭＬやＸＭＬなどの構造化言語で記述された複数のテキスト５が蓄積されている。テキスト６は，コンピュータ１の入力部１６に入力されるテキストである。表示部２は，制御部１５から出力部１７を通じて出力された結果を表示するための装置である。
【００１９】
図３に，本発明の実施形態におけるテキスト６の一例を示す。図３に示すテキスト６は，本発明の実施例を説明するためのセグメンテーションの対象となる入力部１６が入力するテキストの例である。
【００２０】
図４に，本発明の実施形態における分解文章記憶部２０に格納された文の一例を示す。図４において，２１はテキスト６の１番目の文，２２はテキスト６の２番目の文，２３はテキスト６の３番目の文，２４はテキスト６の４番目の文，２５はテキスト６の５番目の文，２６はテキスト６の６番目の文，２７はテキスト６の７番目の文，２８はテキスト６の８番目の文，２９はテキスト６の９番目の文をそれぞれ表す。
【００２１】
図５に，本発明の実施形態における不要語リストの一例を示す。図５において，６０は不要語リストであり，不要語リスト６０には，あらかじめセグメンテーションの処理において無視する単語が記憶部（図示省略）に登録されている。
【００２２】
図６に，本発明の実施形態における検索語記憶部３０に格納された検索語の一例を示す。図６において，３１は文２１に対応する検索語，３２は文２２に対応する検索語，３３は文２３に対応する検索語，３４は文２４に対応する検索語，３５は文２５に対応する検索語，３６は文２６に対応する検索語，３７は文２７に対応する検索語，３８は文２８に対応する検索語，３９は文２９に対応する検索語を表す。
【００２３】
図７に，本発明の実施形態における関連語記憶部４０に格納された関連語の一例を示す。図７において，４１は検索語３１に対応する関連語，４２は検索語３２に対応する関連語，４３は検索語３３に対応する関連語，４４は検索語３４に対応する関連語，４５は検索語３５に対応する関連語，４６は検索語３６に対応する関連語，４７は検索語３７に対応する関連語，４８は検索語３８に対応する関連語，４９は検索語３９に対応する関連語を表す。
【００２４】
図８に，本発明の実施形態におけるテキスト分割処理部１４で作成されるキーワード集合の一例を示す。図８において，７１は検索語３１と関連語４１の組から生成されたキーワード集合，７２は検索語３２と関連語４２の組から生成されたキーワード集合，７３は検索語３３と関連語４３の組から生成されたキーワード集合，７４は検索語３４と関連語４４の組から生成されたキーワード集合，７５は検索語３５と関連語４５の組から生成されたキーワード集合，７６は検索語３６と関連語４６の組から生成されたキーワード集合，７７は検索語３７と関連語４７の組から生成されたキーワード集合，７８は検索語３８と関連語４８の組から生成されたキーワード集合，７９は検索語３９と関連語４９の組から生成されたキーワード集合を表す。
【００２５】
図９に，本発明の実施形態における分割ブロック記憶部に格納された各ブロックに属する文番号の一例を示す。図９において，５１は１番目のブロックに属する文番号，５２は２番目のブロックに属する文番号を表す。
【００２６】
本発明の実施形態によるテキストセグメンテーションの処理手順を具体例と共に詳細に説明する。まず，テキスト６が入力部１６を通じて入力されると，制御部１５からテキスト分解処理部１１が呼び出される。
【００２７】
テキスト分解処理部１１では，テキスト６を一文字ずつ読み込み，文単位で切り出す。そして，切り出された複数の文を，制御部１５を介して分解文章記憶部２０に格納する処理を行う。ここで，文とは句点「。」で区切られる一文を指す。ここで，例えば“「”や“」”等の括弧記号で囲まれる会話文中に現れる句点は無視する。入力されるテキスト６に応じて，生成される文の個数は変化する。テキスト６の一例として，図３に示すテキスト６に対してテキスト分解処理部１１を実行すると，図４のように，文単位に分解された９つの文２１から文２９が生成され，制御部１５を介して分解文章記憶部２０に格納される。
【００２８】
次に，分解文章記憶部２０に格納されたそれぞれの文に対して，制御部１５により検索語抽出処理部１２による処理が実行される。ここで，検索語とは，ウェブ上で検索を行う際に入力する一つまたは複数の単語のことを指す。最初に検索語抽出処理部１２では，入力された各文に対して形態素解析を行う。そして，名詞と判定された複数の単語を検索語として取り出し，制御部１５を介して検索語記憶部３０に格納する。
【００２９】
ただし，名詞の単語を取り出すだけでは，「月」や「日」のような一般的に使用される単語も抽出される。そこで，「月」や「日」などの不要語リスト６０をあらかじめ作成しておき，不要語リスト６０に登録されていない名詞の単語を検索語として扱う。図５は，このような不要語リスト６０の一例を示している。
【００３０】
一方，文２７のように名詞として抽出された単語が全て不要語である場合や，文２３のように名詞となる単語が文中に存在しない場合には，検索語抽出処理部１２では検索語は抽出されない。その場合，検索語抽出処理部１２において，図６の検索語３３のように検索語記憶部３０に単語を格納しない。
【００３１】
また，抽出される検索語が少ない場合もある。しかし，そのような文は特に意味的な内容が無いとしても問題ない。そこで，検索語抽出処理部１２において，抽出した検索語の個数が所定の閾値ＳT 以下の場合には，検索語が無い文として扱い，検索語記憶部３０に単語を格納しない。例えばＳT ＝１とすれば，文２２において抽出された名詞は「久里浜」と一つであるため，検索語が無い文として扱い，検索語記憶部３０における検索語３２のように検索語を格納しない。図６では，ＳT ＝１のときの文２１から文２９までの検索語の例を，検索語３１から検索語３９として示している。
【００３２】
文２１から文２９に対応する検索語３１から検索語３９が作成された後，制御部１５から関連語取得処理部１３が呼び出される。関連語取得処理部１３では，初めに検索語抽出処理部１２で抽出された検索語を，制御部１５を介して検索語記憶部３０から取り出し入力する。次に，入力された検索語を用いてネットワーク３で接続されているウェブ４上で検索を行う。そして，検索結果で参照されているＨＴＭＬやＸＭＬなどの構造化言語で記述された複数のテキスト５を，ネットワーク３を介してウェブ４から予め定められたＰ個だけ取得し，取得したテキストから本文の内容を抽出する。
【００３３】
なお，関連語を取得するためのウェブ検索では，複数の検索語をａｎｄ条件で検索することを基本とする。すなわち，基本的に検索語が全て現れるウェブページを探す。その理由は，複数の検索語をｏｒ条件で検索した場合，一部の検索語だけが現れるウェブページが検索結果に現れ，全体の検索語に関係の弱い単語が関連語として抽出される可能性が高いからである。
【００３４】
構造化言語で記述されたテキストにおいて，“＜”と“＞”で囲まれた文字列から構成されるタグを解析することで，本文の内容が記述されたＰ個の本文テキストが得られる。Ｐ個の本文テキストを抽出した後，それらに対して関連語取得処理部１３は形態素解析を行い，名詞の単語を抽出する。そして，抽出された名詞の単語の出現頻度を調べ，頻度の高い順に複数個の単語を関連語として関連語記憶部４０に格納する。
【００３５】
しかし，名詞の単語を直接的に関連語として使用すると，検索語抽出処理部１２と同様に「月」や「日」といった，普遍的に使用される単語が関連語として扱われる場合がある。そこで，関連語取得処理部１３においても，検索語抽出処理部１２と同様に，図５に示すような不要語リスト６０を参照し，不要語リスト６０に登録されていない単語だけを関連語として関連語記憶部４０に格納する。
【００３６】
関連語の一つの例として，検索語３１を入力したときの関連語４１を図７に示す。このとき，関連語取得処理部１３においては，入力する検索語によって得られる関連語の個数が異なる。そこで，取得する関連語の個数を調整するために，検索語と関連語の合計個数の閾値Ｔを用いて，収集する関連語の個数を設定する。具体的には，ある文に対して検索語抽出処理部１２でＳ個の検索語が抽出されたとすると，関連語取得処理部１３において関連語はＴ−Ｓ個だけウェブ検索で得られた本文テキストから抽出する。検索語の個数が合計個数Ｔを超える場合には関連語を取得せず，検索語はランダムに選択したＴ個だけ残す。
【００３７】
さらに，関連語取得処理部１３において，入力される検索語によって得られるウェブページ数は異なるが，本発明においてウェブページはできるだけ多く取得できることが望ましい。そこで，ウェブ検索により得られたウェブページ数に対して，閾値ＰT を設定する。得られたウェブページ数が閾値ＰT を超えない場合には，検索が十分に行えないと判断し，関連語を抽出するのを止め，関連語記憶部４０には単語を格納しない。例えば，文２８に対する検索語３８を用いてウェブ検索を行うと検索件数は４件であるとする。そこで，閾値ＰT をＰT ＝５とすれば，検索語３８に対して関連語取得処理部１３にて取得したウェブページから関連語を抽出せず，関連語４８のように関連語記憶部４０には単語は格納されない。他，ＰT ＝５のときの文２１から文２９に対応する関連語４１から関連語４９の例を，図７に示す。
【００３８】
最後に，分解文章記憶部２０に格納されている全ての文に対して，検索語抽出処理部１２と関連語取得処理部１３による処理が終了すると，制御部１５により，テキスト分割処理部１４による処理が実行される。テキスト分割処理部１４において，最初に制御部１５を介して検索語記憶部３０と関連語記憶部４０に格納されている検索語と関連語を順に取り出し，それらを要素とするキーワード集合を作成することを，各文に対して繰り返し行う。
【００３９】
例えば，文２１に対しては，検索語３１と関連語４１から，図８のキーワード集合７１が作成される。ここで，文２２のように検索語が無い場合（図６の３２）には，対応する関連語も無いため，該当するキーワード集合はない。一方，文２８のように検索語があり，関連語が無い場合には，キーワード集合は検索語３８だけを用いて作成する。
【００４０】
キーワード集合の作成が終了すると，次にテキスト分割処理部１４では，生成された各文のキーワード集合を先頭から順に二つずつ比較し，共通する単語の有無を調べることによって与えられたテキスト６の分割を行う。一般的に，文章は先頭から順に書かれることが多い。そこで，本発明では先頭から順に二つの文に対するキーワード集合を解析し，共通単語の個数が所定の閾値ＣT 以上であれば分割を行わず，ＣT 未満であれば分割を行う。この比較処理をテキストの最後の二つの組を比較するまで繰り返す。そして，テキスト分割処理部１４によって得られる複数または一つの文からなるブロックを，制御部１５を通じて分割ブロック記憶部５０に格納する。
【００４１】
ここで，テキスト分割処理部１４において，二つのキーワード集合を比較する際，それぞれに必ず単語が含まれているものを使用する。具体的な処理手順を図８のキーワード集合とＣT ＝１と設定した例を用いて説明する。
【００４２】
初めに，図８のキーワード集合７１とキーワード集合７２の比較を試みる。しかし，キーワード集合７２には単語が存在しないため比較処理を行わず，単語が存在するキーワード集合を見つける。その結果，キーワード集合に単語が存在するキーワード集合７１とキーワード集合７４が最初に比較対象となる。キーワード集合７１とキーワード集合７４にある共通単語を調べると，「旅行」という１個の共通単語が抽出される。この個数は閾値ＣT ＝１以上であるため，文２１から文２４までは一つのブロックとする。
【００４３】
次に，キーワード集合７４とキーワード集合７５を比較する。その結果，「温泉」と「旅行」の二つの共通単語が抽出されるため，文２１から文２５までは一つのブロックとする。そして，キーワード集合７５とキーワード集合７６を比較すると共通単語が存在しないため，一つ目のブロックは文２１と文２５までと判定し，一つ目のブロックに属する文の番号を制御部１５を介し，図９の文番号５１のように分割ブロック記憶部５０に格納する。
【００４４】
同様の処理をキーワード集合７６以降のキーワード集合に対して繰り返し行うと，二つ目のブロックは文２６から文２９までとなり，二つ目のブロックに属する文の番号を，図９の文番号５２のように分割ブロック記憶部５０に格納する。図９の結果から，与えられたテキスト６は二つに分割され，一つ目のブロックには１番目から５番目の文が属し，二つ目のブロックは６番目から９番目の文が属することが分かる。
【００４５】
一方，ｉ番目とｊ番目（ただし，ｉ＜ｊ）のキーワード集合に共通する単語が存在せず，ｉ＋１番目からｊ−１番目までのキーワード集合に単語が存在しない場合，ｉ＋１番目からｊ−１番目はどのブロックにも割り当てられない。この場合，ｉ番目までの文で分割を行い，さらにｉ＋１番目からｊ−１番目の文をそれぞれの文が一つのブロック（本発明では空ブロックと呼ぶ）として分割し，分割ブロック記憶部５０に格納する。
【００４６】
最後に，制御部１５を通じて分割ブロック記憶部５０に格納された各ブロックの文番号を出力部１７に出力する。例えば，図９のように各ブロックの番号とそれに属する文の番号を組にして出力する方法がある。
【００４７】
以上の実施形態において，テキストセグメンテーションを行う計算時間や分割の細かさに関しては，外部からパラメータＳT ，ＰT ，ＣT ，Ｔ，Ｐを指定する手段を設けることにより，これらのパラメータによって任意に調整することができる。キーワード集合の比較方法については，分野毎によく使用される単語に重みをつけて共通単語を抽出する方法などが考えられる。また，出力部１７において，検索語記憶部３０と関連語記憶部４０を参照し，図８のようなキーワード集合に単語が存在しないという情報を利用して，空ブロックに割り当てられた文を除くように出力することもできる。
【００４８】
以上のテキストセグメンテーションの処理は，コンピュータとソフトウェアプログラムとによって実現することができ，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供することも，ネットワークを通して提供することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明における処理手順の概要を示す図である。
【図２】本発明の実施形態におけるテキストセグメンテーション処理装置の構成図である。
【図３】本発明の実施形態におけるテキストの一例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態における分解文章記憶部に格納された文の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態における不要語リストの一例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態における検索語記憶部に格納された検索語の一例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態における関連語記憶部に格納された関連語の一例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態におけるテキスト分割処理部で作成されるキーワード集合の一例を示す図である。
【図９】本発明に実施形態における分割ブロック記憶部に格納された文番号の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００５０】
Ｓ１  テキストを入力する処理
Ｓ２  テキストを文単位に分割する処理
Ｓ３  各文に対して検索語となる単語を抽出する処理
Ｓ４  検索語を利用して関連語を取得する処理
Ｓ５  キーワード集合（検索語と関連語の組）によってテキストを分割する処理
Ｓ６  分割結果を出力する処理
１  コンピュータ
２  表示部
３  ネットワーク
４  ウェブ
５  構造化言語で記述された複数のテキスト
６  入力するテキスト
１１  テキスト分解処理部
１２  検索語抽出処理部
１３  関連語取得処理部
１４  テキスト分割処理部
１５  制御部
１６  入力部
１７  出力部
２０  分解文章記憶部
２１〜２９  分解文章記憶部に格納されている１〜９番目の文
３０  検索語記憶部
３１〜３９  分解文章記憶部に登録されている１〜９番目の文に対応する検索語記憶部に格納されている単語
４０  関連語記憶部
４１〜４９  検索語記憶部に登録されている１〜９番目の単語に対応する関連語記憶部に格納されている単語
５０  分割ブロック記憶部
５１，５２  分割ブロック記憶部に格納されている１，２番目のブロックに属する文番号
６０  不要語リスト
７１〜７９  検索語記憶部に登録されている１〜９番目の単語と関連語記憶部に格納されている１〜９番目の単語を組にして作成したキーワード集合
【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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