(57)【要約】【課題】様々な省略仕方による略語表記が用いられる文書において、文書のキーワード抽出処理の精度を向上させることができるキーワード抽出装置、キーワード抽出方法、キーワード抽出プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。【解決手段】文書中に同一の事柄を表す複数の省略語表記が存在する場合、それらを同一の語句とみなして、一方の語句を削除し、上記一方の語句の出現頻度を、上記他方の語句の出現頻度に加え、入力文書における語句の重要度を算出し、重要度の高い語句をキーワードとして出力するキーワード抽出装置である。【選択図】図１
2008305127.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力文書を特徴付ける語であるキーワードを自動抽出する装置であって、
入力文書を解析することによって、入力文書中を複数の語句に分割し、得られた語句群に含まれている各語句が入力文書中で出現する出現頻度を集計し、記憶装置に記憶する語句出現頻度集計手段と；
上記得られた語句群に含まれている２つの語句によって構成される語句の組について、上記組を構成する一方の語句が他方の語句を省略した関係であるかどうかを判定し、記憶装置に記憶する略語関係判定手段と；
上記略語関係判定手段が略語関係にある組であると判定した場合、上記組を構成する２つの語句が同一の語句であるとみなし、上記一方の語句を、上記語句群から削除し、上記一方の語句の出現頻度と上記他方の語句の出現頻度とを足し合わせた合計出現頻度を、上記他方の語句の出現頻度に変更して、略語の集約処理を行い、記憶装置に記憶する略語集約処理手段と；
上記集約された後の各語句に対して、略語関係にあった語句を集約した後の結果を用いてｔｆ−ｉｄｆ法に代表される統計的な語句の重要度算出手法を用いることによって、各語句の入力文書中における重要度を算出し、記憶装置に記憶する重要度算出手段と；
上記重要度算出手段が算出した重要度が所定の値以上である語句、または、重要度の高い順に各語句を並べられた語句のうちで予め定められた所定数の語句のみをキーワードとして出力するキーワード出力手段と；
を有することを特徴とするキーワード抽出装置。
【請求項２】
請求項１において、
上記略語関係判定手段は、２つの語句が、省略語句の関係にあるかどうかの確からしさを表す値を算出する際に、多数の文書を含む文書データベース中に存在する全語句の数を、Ｖとし、上記文書データベースに含まれている全ての語句の集合を、Ｗ＝｛ｗ１，ｗ２，…，ｗＶ｝とし、上記一方の語句を含む全ての文書の集合中における所定の語句ｗｋの出現文書数を、ｘｋとし、上記他方の語句を含む全ての文書の集合中における所定の語句ｗｋの出現文書数を、ｙｋとし、これらを下記の式（１）に代入することによって算出する手段であることを特徴とするキーワード抽出装置。
【数１】
2008305127.tif 000007
【請求項３】
請求項１または請求項２において、
上記略語関係判定手段は、２つの語句が省略語句の関係にあるかどうかの確からしさを表す値が所定以上高ければ、文字数が少ない語句が、文字数が多い語句を構成する文字の組み合わせである場合に、上記文字数が少ない語句が、上記文字数が多い語句の略語であると判定し、入力文書中の上記文字数が少ない語句を、上記文字数が多い語句とみなして出現頻度を算出する手段であることを特徴とするキーワード抽出装置。
【請求項４】
入力文書を特徴付ける語であるキーワードを自動抽出する方法であって、
入力文書を解析することによって、入力文書中を複数の語句に分割し、得られた語句群に含まれている各語句が入力文書中で出現する出現頻度を集計し、記憶装置に記憶する語句出現頻度集計工程と；
上記得られた語句群に含まれている２つの語句によって構成される語句の組について、上記組を構成する一方の語句が他方の語句を省略した関係であるかどうかを判定し、記憶装置に記憶する略語関係判定工程と；
上記略語関係判定工程で略語関係にある組であると判定された場合、上記組を構成する２つの語句が同一の語句であるとみなし、上記一方の語句を、上記語句群から削除し、上記一方の語句の出現頻度と上記他方の語句の出現頻度とを足し合わせた合計出現頻度を、上記他方の語句の出現頻度に変更して、略語の集約処理を行い、記憶装置に記憶する略語集約処理工程と；
上記集約された後の各語句に対して、略語関係にあった語句を集約した後の結果を用いてｔｆ−ｉｄｆ法に代表される統計的な語句の重要度算出手法を用いることによって、各語句の入力文書中における重要度を算出し、記憶装置に記憶する重要度算出工程と；
上記重要度算出工程で算出された重要度が所定の値以上である語句、または、重要度の高い順に各語句を並べられた語句のうちで予め定められた所定数の語句のみをキーワードとして出力するキーワード出力工程と；
を有することを特徴とするキーワード抽出方法。
【請求項５】
請求項４において、
上記略語関係判定工程は、２つの語句が、省略語句の関係にあるかどうかの確からしさを表す値を算出する際に、多数の文書を含む文書データベース中に存在する全語句の数を、Ｖとし、上記文書データベースに含まれている全ての語句の集合を、Ｗ＝｛ｗ１，ｗ２，…，ｗＶ｝とし、上記一方の語句を含む全ての文書の集合中における所定の語句ｗｋの出現文書数を、ｘｋとし、上記他方の語句を含む全ての文書の集合中における所定の語句ｗｋの出現文書数を、ｙｋとし、これらを下記の式（２）に代入することによって算出する工程であることを特徴とするキーワード抽出方法。
【数２】
2008305127.tif 000008
【請求項６】
請求項４または請求項５において、
上記略語関係判定工程は、２つの語句が省略語句の関係にあるかどうかの確からしさを表す値が所定以上高ければ、文字数が少ない語句が、文字数が多い語句を構成する文字の組み合わせである場合に、上記文字数が少ない語句が、上記文字数が多い語句の略語であると判定し、入力文書中の上記文字数が少ない語句を、上記文字数が多い語句とみなして出現頻度を算出する工程であることを特徴とするキーワード抽出方法。
【請求項７】
請求項４〜請求項７のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項８】
請求項７記載のプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書から、その文書の要点を表す重要語句であるキーワードを抽出する技術に係り、特に、文書中で１つの事柄を表す語句が様々な省略をされながら複数回、表記されている状況においても、精度よくキーワードを抽出することができるキーワード抽出装置、キーワード抽出方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットをはじめとする情報メディアの発達によって、誰でも、容易に情報発信することができる。したがって、文書執筆のための特別な訓練を受けていない人々によって書かれた文書が多く流通している。このような文書の多くは、口語的に書かれているものが多く、１つの文書中で、たとえば「世田谷美術館」が、２回目以降は「世田美」と記述される等、１度正式名称を書いた後は、略語表記されることが多く見受けられる。また、省略の仕方は、執筆者毎に異なり、統一されていない。
【０００３】
文書から、各文書のキーワードを抽出する従来例として、統計的な手法で文書のキーワードを抽出する例と、構文解析的な手法で文書のキーワードを抽出する例とがある。
【０００４】
統計的な手法で文書のキーワードを抽出する第１の従来例として、ｔｆ−ｉｄｆ法がある。この「ｔｆ−ｉｄｆ法」は、処理対象の文書において、ある語句の出現頻度と、当該語句が出現した文書の数とに基づいて、処理対象文書中で多数出現し、他の文書での出現数が少ない語句に、高い重要度を算出し、この算出された重要度に基づいて、キーワードを抽出する方法である（たとえば、非特許文献１参照）。
【０００５】
構文解析的な手法で文書のキーワードを抽出する第２の従来例は、文書からキーワードを抽出する従来技術において、文章の構文構造を解析し、解析された構文構造を、予め人手によって作成された単語重要度定義ルールと照合することによって、各単語に重要度を付与した上で、シソーラスを用い、各単語の意味的な分類や複合語であった場合の語尾部分の削除処理を行うことによって、精度のよい重要語の抽出を行う手法である（たとえば、特許文献１参照）。
【非特許文献１】Gerard Salton, Michael J. McGill“Introduction to Modern Information Retrieval”，McGraw-Hill，1983.
【特許文献１】特開平１１−２５００９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の第１の従来例では、文書中に複数回現われる語句を、重要な語句であるとして扱うが、上記のように、口語的な文章においては、同一の事柄が、様々な省略の形で表記されることがあるので、処理対象文書中で多数出現している事柄が、様々な表記で表されていると、表記毎に、文書中での出現回数を集計した場合、重要度算出の精度が落ちるという問題がある。
【０００７】
上記の第２の従来例では、シソーラスを用いることによって語句の表記の集約を行うので、シソーラスに収録されていない省略表記については、表記を集約できないので、重要度の算出精度が落ちるという問題がある。
【０００８】
本発明は、様々な省略仕方による略語表記が用いられる文書において、文書のキーワード抽出処理の精度を向上させることができるキーワード抽出装置、キーワード抽出方法およびキーワード抽出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】
【０００９】
本発明は、文書中に同一の事柄を表す複数の省略語表記が存在する場合、それらを同一の語句とみなして、一方の語句を削除し、上記一方の語句の出現頻度を、上記他方の語句の出現頻度に加え、入力文書における語句の重要度を算出するキーワード抽出装置である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、文書中に同一の事柄を表す複数の省略語表記が存在する場合、それらを同一の語句とみなして、語句の入力文書中における重要度を算出するので、文書中で省略表記が用いられている場合でも、精度よくキーワードを抽出することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
発明を実施するための最良の形態は、以下の実施例である。
【実施例１】
【００１２】
図１は、本発明の実施例１であるキーワード抽出装置１００を示すブロック図である。
【００１３】
キーワード抽出装置１００は、文書の要点を表す重要語句であるキーワードを抽出する装置であり、文書データベース２００と、文書入力装置３００と、キーワード表示装置４００とに接続されている。
【００１４】
文書データベース２００は、多量の文書群を蓄積する。たとえば、Ｗｅｂ上に公開されている文書を次々と入力として記録することによって、文書データベース２００を構築することができる。インターネット上の日記サイト等、新しい文書が逐次更新される情報源である場合、サイト内の文書が更新されると、新たな文書が作成されたとみなし、収集するようにしてもよい。また既存のウェブページの検索エンジンを、文書データベース２００として用いるようにしてもよい。
【００１５】
文書入力装置３００は、キーワード抽出装置１００へ処理文書を入力するために用いる。キーワード表示装置４００は、キーワード抽出装置１００が出力したキーワード情報を表示する。
【００１６】
キーワード抽出装置１００は、文書の要点を表す重要語句であるキーワードを抽出する装置であり、語句抽出部１０と、略語判定部２０と、重要度算出部３０と、キーワード出力部４０とを有する。
【００１７】
語句抽出部１０は、入力された処理対象文書を、既存の形態素解析技術等を用いることによって、構成する語句に分割する。
【００１８】
上記分割によって得られた語句を、その表記毎に出現数を集計し、その結果を、語句の文字数が多い順に、文書語句バッファＢ１に蓄積する。問題設定によって、キーワードとして適切な語句は変わると考えられるので、品詞情報が名詞である語句のみを蓄積する等、必要に応じて、文書語句バッファＢ１に蓄積する語句の品詞に制約を加えるようにしてもよい。
【００１９】
たとえば、文書「今日は二子玉川の駅から砧公園にある世田谷美術館まで散歩ついでに展覧会を見に行ってきました。世田美は公園の奥にあるため二子玉から遠かったですが、展示が面白かったのでまた世田美に行きたいです。」が入力された場合を考える。
【００２０】
略語判定部２０は、文書語句バッファＢ１と、処理元語句バッファＢ２とを有する。
【００２１】
図２は、実施例１において、文書語句バッファＢ１に蓄積されている例を示す図である。
【００２２】
上記文書が入力された場合、この入力された文書を形態素解析することによって得られた語句群のうちで、品詞情報が名詞である語句のみを蓄積し、文書語句バッファＢ１に蓄積する。この蓄積された情報の例は、図２に示す情報である。
【００２３】
略語判定部２０は、文書語句バッファＢ１に蓄積されている語句から２つの語句を選ぶことによってできる全ての組み合わせに対して、各語句を含む文書の集合を構成する語句の類似度合いを判定することによって、その語句の組が略語関係になるかどうかを判定する。そして、２つの語句が略語関係にある場合、２つの語句が同一の語句であるとみなし、上記２つの語句のうちの一方の語句を削除することによって、文書内出現数を集約する。
【００２４】
図３は、実施例１における略語判定部２０の動作を示すフローチャートである。
【００２５】
略語判定部２０は、語句抽出部１０が文書語句バッファＢ１に情報を書き込むと、処理を開始する。
【００２６】
実施例１には、処理済フラグと、確認済フラグとが設けられている。上記「処理済フラグ」は、処理が終了する前は、「０」であり、処理が終了すると「１」になるフラグである。上記「確認済フラグ」は、比較が終了する前は「０」であり、比較が終了すると「１」になり、組ごとに設けられているフラグである。
【００２７】
略語判定部２０は、文書語句バッファＢ１中で処理済フラグが「０」である語句を、略語元語句として読み出し、その語句に対応する処理済フラグと、確認済フラグとを「１」にし、各語句の確認済フラグを、処理済フラグと同じ値にする（Ｓ１１）。略語元語句として処理元語句バッファＢ２に読み込む。
【００２８】
Ｓ１１で、文書語句バッファＢ１で処理済フラグが「０」である語句を１つ選び、これを略語元語句として読み出す。
【００２９】
図４は、実施例１において、「世田谷美術館」を略語元語句として読み出した後における文書語句バッファＢ１の状態を示す図である。
【００３０】
次に、文書データベース２００に接続し、処理元語句バッファＢ２中の語句を含む文書を全て取得し、得られた文書集合中で、語句の集合Ｗに含まれている各語句が出現した文書数を集計する（Ｓ１２）。なお、上記「語句の集合Ｗ」は、文書データベース２００に含まれている全ての語句の集合であり、Ｗ＝｛ｗ１，ｗ２，…，ｗＶ｝である。
【００３１】
以下、Ｓ１２で得られた処理元語句バッファＢ２中の語句を含む文書集合中における語句ｗｋ∈語句の集合Ｗの出現文書数を、ｘｋと表記する。
【００３２】
次に、文書語句バッファＢ１から、上記確認済フラグが「０」である語句を、上記略語候補語句として読み出し、当該語句に対応する確認済フラグを「１」とする（Ｓ１３）。
【００３３】
略語候補語句が、略語元語句の連続した一部分であるかどうかを判定する（Ｓ１４）。上記「連続した一部分」は、略語元語句から文字の順番を入れ替えずに抜き出された任意の長さの文字列であり、また、略語候補語句における文字の連続状態と、略語元語句における文字の連続状態とが同じである語句である。たとえば「通商産業省」という略語元語句に対して、「産業」は、連続した一部分であるが、「通産」は、１文字目と３文字目とを抜き出した形であり、略語候補語句における文字の連続状態と略語元語句における文字の連続状態とが同じではないので、上記「連続した一部分」ではない。
【００３４】
Ｓ１４で、略語候補語句が、略語元語句の連続した一部分であれば、文書データベース２００から、略語候補語句を含み略語元語句を含まない文書（上記例で言えば、世田美を含む文書であって、世田谷美術館を含まない文書）を全て取得し、得られた文書集合中で語句の集合Ｗに含まれている各語句が、出現している文書の数を集計する（Ｓ１５）。
【００３５】
Ｓ１４で、略語候補語句が略語元語句の連続した一部分でなければ、文書データベース２００から、略語候補語句を含む文書を全て取得し、得られた文書集合中で、語句の集合Ｗに含まれる各語句が出現した文書の数を集計する（Ｓ１６）。
【００３６】
以下、Ｓ１５またはＳ１６で得られた文書集合中における語句ｗｋ∈語句の集合Ｗの出現文書数を、ｙｋと表記する。
【００３７】
Ｓ１２で得られた略語元語句を含む文書集合中の語句の出現文書数の集計結果と、Ｓ１５またはＳ１６で得られた略語候補語句を含み略語元語句を含まない文書集合、または、略語候補語句を含む文書集合中の語句の出現文書数の集計結果を、下記の式（１）を用いて略語スコアを求め、この求めた略語スコア同士を比較する。なお、略語元語句に対する略語候補語句の略語らしさの程度が高いほど、略語スコアが大きな値になる（Ｓ１７）。なお、上記「略語スコア」は、２つの語句が省略語句の関係にあるかどうかの確からしさを表す値である。
【００３８】
【数３】
2008305127.tif 000003
Ｓ１７で得た略語スコアを元に、略語候補語句は、略語元語句と省略関係であるかどうかを判定する。つまり、所定の略語候補語句の略語スコアが、予め定められた値以上であれば、上記所定の略語候補語句は、当該略語元語句と省略関係にあると判定する。予め定められた値未満であれば、上記所定の略語候補語句は、略語元語句と省略関係がないと判断し、Ｓ１３に戻り、処理を続ける（Ｓ１８）。
【００３９】
この際、略語の誤抽出を減らすために、略語スコアが、予め定められている値以上であり、しかも、略語候補語句が、略語元語句を構成する文字の組み合わせで成り立っている場合にのみ、上記略語候補語句が、上記略語元語句と省略関係にあると判定するようにしてもよい。
【００４０】
略語スコアが、予め定められた値以上であれば、略語候補語句と略語元語句とは、省略表記の関係にあると判断し、文書語句バッファＢ１に格納されている略語元語句の頻度情報を、略語候補語句の頻度情報と足し合わせた値に更新し、文書語句バッファＢ１に格納されているデータベースにおける略語候補語句の行を、削除する（Ｓ１９）。このように、略語候補語句の行を、削除することよって、文書のキーワード抽出処理の精度を向上させることができる。
【００４１】
図５は、世田美という略語を削除した後の文書語句バッファＢ１の内容を示す図である。
【００４２】
つまり、図５は、「世田谷美術館」を略語元語句として読み出し、「二子玉川」とは省略関係にないと判定し、「世田美」とは省略関係にあると判定し、Ｓ１９を実行した場合における文書語句バッファＢ１の内容の例を示す図である。
【００４３】
Ｓ２０で、文書語句バッファＢ１中の確認済フラグが全て「１」になっているかどうかを調べる。確認済フラグが１つでも「０」であれば、Ｓ１３に戻り、処理を継続する。
【００４４】
Ｓ２１で、文書語句バッファＢ１中の処理済フラグが全て「１」になっているかどうかを調べる。処理済フラグが１つでも「０」であれば、Ｓ１に戻り、処理を継続する。処理済フラグの全てが「１」であれば、略語判定部２０の処理を終了する。
【００４５】
図６は、略語判定部２０が、「世田谷美術館」と「世田美」との組とが省略関係にあると判定し、また、「二子玉川」と「二子玉」との組とが省略関係にあると判定した場合における略語判定部２０の処理終了時の文書語句バッファＢ１の値（内容）の例を示す図である。
【００４６】
重要度算出部３０は、文書語句バッファＢ１に含まれている全ての語句について、略語判定部２０が得た省略関係にある語句の出現頻度を集約した頻度情報を用いるように、上記ｔｆ−ｉｄｆ手法を拡張した手法を用いて、各語句の重要度ｒ（ｗｋ）を算出する。
【００４７】
具体的な算出式を、次の式（２）に示す。なお、式（２）において、文書語句バッファＢ１に含まれている語句の総数を、Ｍと表記し、各語句を、ｗ１，ｗ２，…，ｗＭと表記する。また、文書語句バッファＢ１における、語句ｗｋの頻度情報を、ｆｋと表記し、重要度を、ｒ（ｗｋ）と表記する。
【００４８】
【数４】
2008305127.tif 000004
キーワード出力部４０は、入力文書において、どの語句が、文書の要点を表す重要語句であるキーワードであるかが分かるように、文書語句バッファＢ１に含まれている各語句について、重要度算出部３０が重要度を求め、この求めた重要度の高い順に並べ替え、重要度が、予め定められた所定の値以上である語句のみを、入力文書のキーワードとして、キーワード表示装置４００に出力する。重要度が一定の値以上である語句のみを出力する代わりに、重要度の高い順に各語句を並べ、この並べられた語句のうちで、予め定められた所定数の語句のみを、キーワード表示装置４００に出力するようにしてもよい。
【００４９】
図８は、キーワード抽出装置１００の全体の動作を示すフローチャートである。
【００５０】
実施例１は、自然言語で構成されている文章を入力し、キーワードを抽出する場合、既存の形態素解析技術等を用いることによって、文章中に含まれている語句を抽出し、各語句の入力文書中での出現頻度を集計する（Ｓ１）。そして、抽出された語句群から、２つの語句を選び、この選ばれた２つの語句を組とした場合、この組を構成する一方の語句が、上記組を構成する他方の語句を省略した略語となる関係であるかどうかを、全ての組について判定する。
【００５１】
略語であると判定されると、略語であると判定された組みを構成する２つの語句が同一の語句であるとみなし、上記組を構成する上記一方の単語を、Ｓ１で抽出された語句群から削除し、上記一方の語句の出現頻度と、上記他方の語句の出現頻度とを足し合わせた値である合計出現頻度を、上記他方の語句の出現頻度とする。このようにして、省略関係にある２つの語句を集約する（Ｓ２）。集約された後の各語句の入力文中の出現頻度を用い、ｔｆ−ｉｄｆ法に代表される統計的な重要度算出手法を用いることによって、各語句の重要度を算出する（Ｓ３）。付与された重要度を用い、入力文書のキーワードとなる語句を出力する（Ｓ４）。
【００５２】
実施例１は、２つの語句のうちの一方の語句が他方の語句の省略語である場合、上記２つの語句は、同じような文脈において用いられる傾向がある。これを利用して、２つの語句間の省略関係の有無を判別する。つまり、多数の文書情報を蓄積している文書データベース２００を利用し、上記一方の語句を含む文書の集合と、上記他方の語句を含む文書の集合とを取得し、その２つの文書集合の構成語句の類似度合いを判定することによって、省略関係の有無を判別する。
【００５３】
上記実施例１は、省略関係にある２つの語句を、同一の事柄を表している語句としてまとめて、文書中の出現頻度を集計し、この統合した語句出現頻度を用いて、ｔｆ−ｉｄｆ法に代表される統計的な重要度算出手法を用いることによって、各語句に対してその語句が文書中の話題を端的に表すキーワードである確からしさを表すキーワードスコアを付与する。
【００５４】
文書データベースに含まれる文書数を、Ｎとし、文書群を、Ｄ＝｛ｄ１，ｄ２，…，ｄＮ｝とする。文書群Ｄに含まれている全文書を形態素解析することによって得られる、文書データベースに含まれている語句の表記の異なる数を、Ｖとし、これらの語の集合を、Ｗ＝｛ｗ１，ｗ２，…，ｗＶ｝とする。ある語句ｗｋにおいて、文書データベースに含まれるｗｋを含む文書数を、ＤＦ（ｗｋ）とする。
【００５５】
つまり、上記実施例は、入力文書を特徴付ける語であるキーワードを自動抽出する装置であって、入力文書を解析することによって、入力文書中を複数の語句に分割し、得られた語句群に含まれている各語句が入力文書中で出現する出現頻度を集計し、記憶装置に記憶する語句出現頻度集計手段と、上記得られた語句群に含まれている２つの語句によって構成される語句の組について、上記組を構成する一方の語句が他方の語句を省略した関係であるかどうかを判定し、記憶装置に記憶する略語関係判定手段と、上記略語関係判定手段が略語関係にある組であると判定した場合、上記組を構成する２つの語句が同一の語句であるとみなし、上記一方の語句を、上記語句群から削除し、上記一方の語句の出現頻度と上記他方の語句の出現頻度とを足し合わせた合計出現頻度を、上記他方の語句の出現頻度に変更して、略語の集約処理を行い、記憶装置に記憶する略語集約処理手段と、上記集約された後の各語句に対して、略語関係にあった語句を集約した後の結果を用いてｔｆ−ｉｄｆ法に代表される統計的な語句の重要度算出手法を用いることによって、各語句の入力文書中における重要度を算出し、記憶装置に記憶する重要度算出手段と、上記重要度算出手段が算出した重要度が所定の値以上である語句、または、重要度の高い順に各語句を並べられた語句のうちで予め定められた所定数の語句のみをキーワードとして出力するキーワード出力手段と、を有するキーワード抽出装置の例である。
【００５６】
この場合、上記略語関係判定手段は、２つの語句が、省略語句の関係にあるかどうかの確からしさを表す値を算出する際に、多数の文書を含む文書データベース中に存在する全語句の数を、Ｖとし、上記文書データベースに含まれている全ての語句の集合を、Ｗ＝｛ｗ１，ｗ２，…，ｗＶ｝とし、上記一方の語句を含む全ての文書の集合中における所定の語句ｗｋの出現文書数を、ｘｋとし、上記他方の語句を含む全ての文書の集合中における所定の語句ｗｋの出現文書数を、ｙｋとし、これらを下記の式（１）に代入することによって算出する手段である。
【００５７】
【数５】
2008305127.tif 000005
また、上記略語関係判定手段は、２つの語句が省略語句の関係にあるかどうかの確からしさを表す値が所定以上高ければ、文字数が少ない語句が、文字数が多い語句を構成する文字の組み合わせである場合に、上記文字数が少ない語句が、上記文字数が多い語句の略語であると判定し、入力文書中の上記文字数が少ない語句を、上記文字数が多い語句とみなして出現頻度を算出する手段である。
【００５８】
また、上記実施例を方法の発明として把握することができる。つまり、上記実施例は、入力文書を特徴付ける語であるキーワードを自動抽出する方法であって、入力文書を解析することによって、入力文書中を複数の語句に分割し、得られた語句群に含まれている各語句が入力文書中で出現する出現頻度を集計し、記憶装置に記憶する語句出現頻度集計工程と、上記得られた語句群に含まれている２つの語句によって構成される語句の組について、上記組を構成する一方の語句が他方の語句を省略した関係であるかどうかを判定し、記憶装置に記憶する略語関係判定工程と、上記略語関係判定工程で略語関係にある組であると判定された場合、上記組を構成する２つの語句が同一の語句であるとみなし、上記一方の語句を、上記語句群から削除し、上記一方の語句の出現頻度と上記他方の語句の出現頻度とを足し合わせた合計出現頻度を、上記他方の語句の出現頻度に変更して、略語の集約処理を行い、記憶装置に記憶する略語集約処理工程と、上記集約された後の各語句に対して、略語関係にあった語句を集約した後の結果を用いてｔｆ−ｉｄｆ法に代表される統計的な語句の重要度算出手法を用いることによって、各語句の入力文書中における重要度を算出し、記憶装置に記憶する重要度算出工程と、上記重要度算出工程で算出された重要度が所定の値以上である語句、または、重要度の高い順に各語句を並べられた語句のうちで予め定められた所定数の語句のみをキーワードとして出力するキーワード出力工程とを有するキーワード抽出方法の例である。
【００５９】
この場合、上記略語関係判定工程は、２つの語句が、省略語句の関係にあるかどうかの確からしさを表す値を算出する際に、多数の文書を含む文書データベース中に存在する全語句の数を、Ｖとし、上記文書データベースに含まれている全ての語句の集合を、Ｗ＝｛ｗ１，ｗ２，…，ｗＶ｝とし、上記一方の語句を含む全ての文書の集合中における所定の語句ｗｋの出現文書数を、ｘｋとし、上記他方の語句を含む全ての文書の集合中における所定の語句ｗｋの出現文書数を、ｙｋとし、これらを下記の式（２）に代入することによって算出する工程である。
【００６０】
【数６】
2008305127.tif 000006
さらに、上記略語関係判定工程は、２つの語句が省略語句の関係にあるかどうかの確からしさを表す値が所定以上高ければ、文字数が少ない語句が、文字数が多い語句を構成する文字の組み合わせである場合に、上記文字数が少ない語句が、上記文字数が多い語句の略語であると判定し、入力文書中の上記文字数が少ない語句を、上記文字数が多い語句とみなして出現頻度を算出する工程である。
【００６１】
しかも、上記実施例をプログラムの発明として把握することができる。つまり、上記実施例は、請求項４〜請求項７のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるプログラムの例である。
【００６２】
そして、上記実施例を記録媒体の発明として把握することができる。つまり、上記実施例は、請求項７記載のプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体の例である。
【００６３】
上記記録媒体として、ＨＤ、ＤＶＤ、半導体メモリ、光ディスク等が考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の実施例１であるキーワード抽出装置１００を示すブロック図である。
【図２】実施例１において、文書語句バッファＢ１に蓄積されている例を示す図である。
【図３】実施例１における略語判定部２０の動作を示すフローチャートである。
【図４】実施例１において、「世田谷美術館」を略語元語句として読み出した後における文書語句バッファＢ１の状態を示す図である。
【図５】実施例１において、「世田谷美術館」を略語元語句として読み出し、「二子玉川」とは省略関係にないと判定し、「世田美」とは省略関係にあると判定し、Ｓ１９を実行した場合における文書語句バッファＢ１の内容の例を示す図である。
【図６】実施例１において、略語判定部２０が、「世田谷美術館」と「世田美」との組とが省略関係にあると判定し、また、「二子玉川」と「二子玉」との組とが省略関係にあると判定した場合における略語判定部２０の処理終了時の文書語句バッファＢ１の値（内容）の例を示す図である。
【図７】キーワード抽出装置１００の原理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６５】
１００…キーワード抽出装置、
１０…語句抽出部、
２０…略語判定部、
３０…重要度算出部、
４０…キーワード出力部、
２００…文書データベース、
３００…文書入力装置、
４００…キーワード表示装置。
【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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