(57)【要約】【課題】文パターンに意味分類の多義性が存在する場合でも、意味分類の選定精度を高めて、未登録の用語を適正な意味分類の中に登録することができるようにする。【解決手段】文パターンを構成している複数の用語が属している意味分類間の関係を考慮して、その文パターンの確信度を計算する文パターン確信度計算部３と、その文パターンの確信度を用いて、未登録の用語とシソーラスにおける複数の意味分類との間の類似度を計算する用語・意味分類間類似度計算部６とを設け、用語登録部８が用語・意味分類間類似度計算部８の計算結果を参照して、未登録の用語と類似度が最も高い意味分類を特定し、未登録の用語を上記意味分類の中に登録する。【選択図】図１
2008242626.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
用語間の関係の制約を表現している文パターンを用いて、コーパスから用語を抽出する用語抽出手段と、上記文パターンを構成している複数の用語が属している意味分類間の関係を考慮して、上記文パターンの確信度を計算する文パターン確信度計算手段と、上記文パターン確信度計算手段により計算された文パターンの確信度を用いて、上記用語抽出手段により抽出された未登録の用語とシソーラスにおける複数の意味分類との間の類似度を計算する用語・意味分類間類似度計算手段と、上記用語・意味分類間類似度計算手段の計算結果を参照して、上記用語抽出手段により抽出された未登録の用語と類似度が最も高い意味分類を特定し、上記未登録の用語を上記意味分類の中に登録する用語登録手段とを備えた用語登録装置。
【請求項２】
用語間の関係の制約を表現している文パターンを用いて、コーパスから用語を抽出する用語抽出手段と、上記文パターンを構成している複数の用語が属している意味分類間の関係を考慮して、上記文パターンの確信度を計算する文パターン確信度計算手段と、上記文パターン確信度計算手段により計算された文パターンの確信度を用いて、用語間の類似度を計算する用語間類似度計算手段と、上記用語間類似度計算手段により計算された用語間の類似度を用いて、上記用語抽出手段により抽出された未登録の用語とシソーラスにおける複数の意味分類との間の類似度を計算する用語・意味分類間類似度計算手段と、上記用語・意味分類間類似度計算手段の計算結果を参照して、上記用語抽出手段により抽出された未登録の用語と類似度が最も高い意味分類を特定し、上記未登録の用語を上記意味分類の中に登録する用語登録手段とを備えた用語登録装置。
【請求項３】
文パターン確信度計算手段は、用語間類似度計算手段により前回計算された用語間の類似度を用いて、文パターンの確信度を計算することを特徴とする請求項２記載の用語登録装置。
【請求項４】
用語抽出手段は、用語の係り受け関係の制約を表現している文パターンを用いて、コーパスから用語を抽出することを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の用語登録装置。
【請求項５】
用語抽出手段は、用語の類似関係の制約を表現している文パターンを用いて、コーパスから用語を抽出することを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の用語登録装置。
【請求項６】
文パターン確信度計算手段は、用語抽出手段により抽出された用語間の類似度にしたがって文パターンの確信度を補正することを特徴とする請求項１から請求項５のうちのいずれか１項記載の用語登録装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、コーパスから用語を抽出して、その用語をシソーラスに登録する用語登録装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、電子化して蓄積される業務文書の増加に伴って、業務に依存している文書の検索や分析を実施して、その検索結果や分析結果を業務にフィードバックする技術が求められるようになってきている。
その一例として、不具合報告書に記録されている過去の不具合に関する用語を用いて、新規の設計書の該当箇所を検索することにより、不具合につながる記述をチェックする技術がある。
また、別の例として、不具合報告書を分析する際、装置や部品などのハードウェアに関する用語と、電流や電圧などの属性に関する用語との間の相関を分析（テキストマイニング）することにより、不具合につながる部品の属性に関する情報を設計にフィードバックする技術がある。
【０００３】
特定の分野の業務文書から分野固有の用語を検索することができるようにするには、分野固有の用語の意味分類を備えているシソーラス（用語が属している意味分類や、用語の上位−下位関係等を記述している辞書）を用いる必要がある。
一般的に、該当分野毎に、対象文書中で用いられる用語が異なり、また、その用語が属する意味分類が異なるため、既存の他の分野のシソーラスを使用することはできず、該当分野に適用可能なシソーラスを作成する必要がある。
該当分野に適用可能なシソーラスを作成する際、人手で個別に作成することは効率が悪いため、高精度に用語をシソーラスに登録する技術の開発が望まれている。
ここでの「用語」は、単語及び複合語を含む概念である。
【０００４】
例えば、以下の特許文献１，２には、用語をシソーラスに登録する用語登録装置が開示されている。
即ち、以下の特許文献１には、「動詞＋格」と「名詞」の出現頻度に基づいて未登録語（用語）の類似度を計算することにより、未登録語を登録するシソーラスの意味分類（登録ノード）を選定する技術が開示されている。
ただし、特許文献１に開示されている用語登録装置では、「動詞＋格」の文パターンに意味分類の多義性が存在する場合、未登録語を登録するシソーラスの意味分類を精度よく選定することができない。
ここで、意味分類の多義性としては、例えば、動詞「固定する」と格「を」からなる文パターン「Ｘを固定する」があるとき、「Ｘ」の用語が意味分類［部品］に属する場合と、意味分類［信号］に属する場合があるような状況のことである。
【０００５】
また、以下の特許文献２には、単語同士の共起関係データに基づいて単語間の距離を求めて単語のシソーラスを構築する方法が開示されている。
具体的には、「動詞＋格」と「名詞」の出現頻度に基づいて「名詞」の類似度を計算し、さらに、「動詞」が複数の意味分類に属している場合には、「動詞」が属する意味分類の多義性を解消して、それぞれの意味分類を持つ動詞を別の語として扱うようにしている。
別の語に関しては、「動詞＋格」と「名詞」の出現頻度を再計算して、「名詞」が属する意味分類を再計算することにより、「名詞」が属する意味分類の計算精度を高めるようにしている。
なお、特許文献２では、文パターンを構成する集合の要素間の距離のみのクラスタリングによって、「動詞」が属する意味分類の多義性を解消している。
例えば、「Ｘを固定する」という文パターンでは、格「を」とる用語Ｘの集合の要素間の距離でクラスタリングすることによって多義性の解消を行っている。
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−３２６９５２号公報（段落番号［００２８］から［００２９］、図１）
【特許文献２】特開２００１−３３１５１５号公報（段落番号［００２３］から［００４９］、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来の用語登録装置は以上のように構成されているので、特許文献１では、「動詞＋格」の文パターンに意味分類の多義性が存在する場合、未登録語を登録するシソーラスの意味分類を精度よく選定することができないが、特許文献２では、「動詞」が複数の意味分類に属している場合には、「動詞」が属する意味分類の多義性を解消して、意味分類の選定精度を高めることができる。しかし、「名詞」が属する意味分類を再計算する際、「動詞＋格」の文パターン以外の新しい情報を用いていないため、利用可能なコーパスのデータ量が少なく、充分な統計量が得られない等により、文パターン中の用語Ｘの要素間の距離の差が小さい場合や、複数の格を用いないと曖昧性を解消することができない場合には、「動詞」が属する意味分類の多義性をうまく解消することができず、「名詞」が属する意味分類を再計算しても、意味分類の選定精度を高めることができないなどの課題があった。
【０００８】
例えば、電気関連の技術文書（例えば、「基盤にユニットを固定する」や「アドレスにＤＷＮを固定する」などの文を含んでいる技術文書）から、文パターン「Ｘを固定する」を用いて用語を抽出する場合、意味分類［部品］に属する用語「ユニット」と、意味分類［信号］に属する「ＤＷＮ」が抽出される。
このとき、格「を」をとる用語である用語「ユニット」と用語「ＤＷＮ」に関して、用語間の距離を計算すると、用語間の距離が小さくなり、意味分類の多義性を解消することができないことがある。
この場合、格「を」をとる用語だけでなく、格「に」をとる用語「基盤」と用語「アドレス」を含めて用語間の距離を計算すれば、意味分類の多義性を解消することができる可能性があるが、特許文献２では、このような用語間の距離計算を行っていない。
【０００９】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、文パターンに意味分類の多義性が存在する場合でも、意味分類の選定精度を高めて、未登録の用語を適正な意味分類の中に登録することができる用語登録装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この発明に係る用語登録装置は、用語間の関係の制約を表現している文パターンを用いて、コーパスから用語を抽出する用語抽出手段と、その文パターンを構成している複数の用語が属している意味分類間の関係を考慮して、その文パターンの確信度を計算する文パターン確信度計算手段と、文パターン確信度計算手段により計算された文パターンの確信度を用いて、用語抽出手段により抽出された未登録の用語とシソーラスにおける複数の意味分類との間の類似度を計算する用語・意味分類間類似度計算手段とを設け、用語登録手段が用語・意味分類間類似度計算手段の計算結果を参照して、用語抽出手段により抽出された未登録の用語と類似度が最も高い意味分類を特定し、未登録の用語を上記意味分類の中に登録するようにしたものである。
【発明の効果】
【００１１】
この発明によれば、用語間の関係の制約を表現している文パターンを用いて、コーパスから用語を抽出する用語抽出手段と、その文パターンを構成している複数の用語が属している意味分類間の関係を考慮して、その文パターンの確信度を計算する文パターン確信度計算手段と、文パターン確信度計算手段により計算された文パターンの確信度を用いて、用語抽出手段により抽出された未登録の用語とシソーラスにおける複数の意味分類との間の類似度を計算する用語・意味分類間類似度計算手段とを設け、用語登録手段が用語・意味分類間類似度計算手段の計算結果を参照して、用語抽出手段により抽出された未登録の用語と類似度が最も高い意味分類を特定し、未登録の用語を上記意味分類の中に登録するように構成したので、文パターンに意味分類の多義性が存在する場合でも、意味分類の選定精度を高めて、未登録の用語を適正な意味分類の中に登録することができる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による用語登録装置を示す構成図であり、図において、コーパス１は電子化されている業務文書の文書データを格納しているメモリである。
用語抽出部２は用語間の関係の制約を表現している文パターン、即ち、用語の係り受け関係の制約を表現している文パターンを用いて、コーパス１から用語を抽出する処理を実施する。なお、用語抽出部２は用語抽出手段を構成している。
【００１３】
文パターン確信度計算部３は文パターン（用語抽出部２により用いられた文パターン）を構成している複数の用語が属している意味分類間の関係を考慮して、その文パターンの確信度を計算する処理を実施する。なお、文パターン確信度計算部３は文パターン確信度計算手段を構成している。
用語間類似度計算部４は文パターン確信度計算部３により計算された文パターンの確信度を用いて、用語間の類似度を計算する処理を実施する。なお、用語間類似度計算部４は用語間類似度計算手段を構成している。
用語間類似度ＤＢ５は用語間類似度計算部４により計算された用語間の類似度を格納するデータベースである。
【００１４】
用語・意味分類間類似度計算部６は用語間類似度計算部４により計算された用語間の類似度を用いて、用語抽出部２により抽出された未登録の用語とシソーラス９における複数の意味分類との間の類似度を計算する処理を実施する。なお、用語・意味分類間類似度計算部６は用語・意味分類間類似度計算手段を構成している。
用語・意味分類間類似度ＤＢ７は用語・意味分類間類似度計算部６により計算された類似度を格納するデータベースである。
【００１５】
用語登録部８は用語・意味分類間類似度計算部６の計算結果を参照して、シソーラス９における複数の意味分類の中で、用語抽出部２により抽出された未登録の用語と類似度が最も高い意味分類を特定し、未登録の用語を上記意味分類の中に登録する処理を実施する。なお、用語登録部８は用語登録手段を構成している。
シソーラス９は複数の意味分類を格納するとともに、複数の意味分類に属している用語を格納しているメモリである。
【００１６】
図２はこの発明の実施の形態１による用語登録装置を実現するコンピュータのハードウェア資源を示す構成図である。
図１の用語登録装置を実現するコンピュータは、下記のハードウェア資源から構成されている。
・キーボードやマウスなどからなる入力装置１１
・他の制御装置との通信に用いられる通信装置１２
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１４及び主記憶装置１５などから構成されている制御装置１３
なお、制御装置１３には、図１の用語抽出部２、文パターン確信度計算部３、用語間類似度計算部４、用語・意味分類間類似度計算部６及び用語登録部８が実装される。
【００１７】
・図１の用語抽出部２、文パターン確信度計算部３、用語間類似度計算部４、用語・意味分類間類似度計算部６及び用語登録部８の処理内容を示すプログラムを記憶するとともに、図１の用語間類似度ＤＢ５、用語・意味分類間類似度ＤＢ７及びシソーラス９を記憶する２次記憶装置１６
なお、２次記憶装置１６は、制御装置１３における計算処理の過程で、補助記憶として使用されることもある。
・ディスプレイなどの表示装置１８や、プリンタなどの印刷装置１９から構成されている出力装置１７
なお、出力装置１７は、制御装置１３における計算処理の過程の出力や、類似度やシソーラス９の内容出力などに使用される。
【００１８】
図１の用語抽出部２、文パターン確信度計算部３、用語間類似度計算部４、用語・意味分類間類似度計算部６及び用語登録部８の処理内容を示すプログラムやデータがＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体２０に記録されている場合には、記録媒体駆動装置２１が記録媒体２０から上記プログラムやデータを読み出し、制御装置１３が記録媒体駆動装置２１により読み出されたプログラムやデータを２次記憶装置１６に記録する。
【００１９】
図３はこの発明の実施の形態１による用語登録装置の処理内容を示すフローチャートである。
図４はコーパスの一例を示す説明図である。
図４では、説明の簡単化のため、文のみを示しているが、文の出典を示す文書の番号や、文書中の文の番号等の情報が付加されているものであってもよい。
【００２０】
図５は文パターンの一例を示す説明図である。
図５では、文パターンが「Φ（ｃｓ）  ⇒  意味分類」の形式で記述されている例を示している。
Φは動詞、ｃｓは格を表す助詞を例示しており、Φ（ｃｓ）は「動詞Φと格ｃｓで係り受け関係にある要素を抽出する」ことを示している。
また、意味分類は、シソーラス９における意味分類（用語の集合）のラベルである。
図５では、説明の簡単化のため、一つの格を用いている文パターンの例を示しているが、複数の格を用いている文パターンでもよい。
以下の説明では、簡潔に説明するため、Φ（ｃｓ）の部分のみを文パターンと呼ぶことがある。また、意味分類のラベルは、［］で囲んで示すものとする。
【００２１】
図６はこの発明の実施の形態１による用語登録装置の用語抽出部２により抽出された用語データの一例を示す説明図である。
各用語データは“見出し”と“頻度”から構成されているものとする。
図６（ａ）は用語が動詞である例を示し、Ｖは動詞の見出しを表している。また、図６（ｂ）は用語が名詞である例を示し、Ｎは名詞の見出しを表している。
【００２２】
図７はこの発明の実施の形態１による用語登録装置の用語抽出部２により抽出された用語と格の関係を示す説明図である。
図７では、用語は動詞や形容詞等の用言、格関係は表層の格助詞によって表現しているが、他の品詞の用語や、深層の格（深い構文解析・意味解析によって求めた格）の関係であってもよい。
【００２３】
図８はこの発明の実施の形態１による用語登録装置のシソーラス９の一例を示す説明図である。
図８において、シソーラス９のノードは、意味分類のラベル又は用語である。［］で囲まれているものが意味分類のラベルであり、［］で囲まれていないものが用語である。
各ノードから「−」および「＋」で、右下に辿れるものが、そのノードの下位語であり、左上に辿れるものが、そのノードの上位語であることを示している。
一般に、意味分類は、階層性を有するが、以下では、簡単の簡単化ため、リーフにある用語が、そのすぐ上位の意味分類に属するものとして説明する。
また、ここでは、簡単の簡単化のため、上位−下位関係についてのみ示しているが、同義関係や、部分−全体関係などの他の関係を含むシソーラスであってもよい。
【００２４】
次に動作について説明する。
用語抽出部２は、用語の係り受け関係の制約を表現している図５の文パターンを用いて、図４のコーパス１から用語を抽出する（ステップＳＴ１）。
ここでは、用語抽出部２は、図６に示すように、動詞である用語と名詞である用語の見出しＶ，Ｎを抽出するとともに、用語の頻度を抽出する。
また、用語抽出部２は、図７に示すように、用語と格の関係を抽出する。
【００２５】
用語抽出部２は、上記のように、用語や、用語と格の関係を抽出するが、これらの抽出は、コーパス１に対する形態素解析や構文解析を実施することにより行う。形態素解析や構文解析の実施方法については、広く公知であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
ただし、構文解析では、文中で文節が他の文節に係ることを解析する係り受け解析を含むものとする。
ここで、文節とは、自立語（名詞、動詞など）と付属語（助詞、助動詞など）から構成されるものである。名詞＋格助詞が動詞に係る場合や、名詞＋格助詞の文節が他の名詞の文節と並列関係にある場合などが、代表的な係り受け解析の結果である。
【００２６】
文パターン確信度計算部３は、用語抽出部２がコーパス１から用語を抽出すると、用語抽出部２により用いられた図５の文パターンを構成している複数の用語が属している意味分類間の関係を考慮して、その文パターン（Φ，ｃｓ）の確信度を計算する（ステップＳＴ２）。
文パターン確信度計算部３は、文パターン（Φ，ｃｓ）の確信度を計算する際、用語間類似度ＤＢ５に格納されている用語間の類似度を用いて、文パターン（Φ，ｃｓ）の確信度を計算する。
なお、用語間類似度ＤＢ５には、用語間類似度計算部４により用語間の類似度が計算される前の初期状態時にあっては、所定の初期値（用語間の類似度）が格納されている。
以下、文パターン確信度計算部３における文パターンの確信度の計算処理を具体的に説明する。
【００２７】
最初に、文パターンの確信度について説明するため、「文パターンを用いた用語間の確信度」を計算する下記の式（１）について説明する。
【数１】
2008242626.tif 000003
ただし、Φは動詞、ｃｓは格、ｅ１、ｅ２は用語を表している。
ｃｓ'は、格ｃｓ以外の格である。
Ｗ（ｅｉ，Φ（ｃｓ），ｃｓ'）は、コーパス１の中で、文パターンΦ（ｃｓ）とともに格ｃｓ'で共起する単語の集合であり、文パターン（Φ，ｃｓ）で格ｃｓ'をとる「単語バグ」と称する。
【００２８】
また、Ｄｗ（Ｗ１，Ｗ２）は、単語バグＷ１と単語バグＷ２間の距離であり、後述のように定義される。
例えば、Φ１＝固定する、ｃｓ＝「を」、ｅ１＝「ユニット」、ｅ２＝「金具」のとき、格ｃｓ'は、ｃｓ１’＝「に」、ｃｓ２’＝「で」になる。ｃｓ１’，ｃｓ２’は「を」以外の格になる。
このとき、単語バグは、下記のようになる。
Ｗ１（ユニット，固定する（を），に）＝｛基盤，キバン｝
Ｗ２（金具，固定する（を），に）＝｛制御盤，セイギョバン｝
Ｗ３（ユニット，固定する（を），で）＝｛フック，留め金｝
Ｗ４（ユニット，固定する（を），で）＝｛ねじ，ネジ｝
【００２９】
単語バグＷ１と単語バグＷ２間の距離Ｄｗ（Ｗ１，Ｗ２）は、下記の式（２）で定義される。
【数２】
2008242626.tif 000004
ただし、Ｎ（ｗ｜Ｗ）は単語バグＷにおける単語ｗの頻度
Ｗ１とＷ２のいずれかが空集合の場合は、Ｄｗ（Ｗ１，Ｗ１）＝０とする。
【００３０】
ここで、Ｄg(F)（ｗ１，ｗ２）は、用語ｗ１と用語ｗ２の距離であり、初期値として、予め、従来技術によって求めておくものとする。
あるいは、用語間類似度ＤＢ５に格納されている用語間の類似度（用語間類似度計算部４により計算された用語間の類似度）から求めるようにしてもよい。また、所定の設定値を用いるようにしてもよい。
ただし、繰り返しフェーズにおいては、用語間類似度ＤＢ５に格納されている用語の類似度から求めるようにする。
【００３１】
例えば、用語「ユニット」と用語「金具」の「文パターンを用いた用語間の確信度」は、下記の式（３）のように計算される。
【数３】
2008242626.tif 000005
【００３２】
次に、文パターンの確信度は、Ｉ（Φ，ｃｓ）（ｅ，ｓｅｍＣａｔ）の形式で表されるので、文パターンを用いた用語間の確信度を用いて、下記の式（４）のように計算される。
【数４】
2008242626.tif 000006
ただし、ｅは用語、ｓｅｍＣａｔは用語が属する意味分類を表している。
また、ｅj∈ｓｅｍＣａｔは、意味分類が“ｓｅｍＣａｔ”であることが既知である用語（コーパス１のすべての用語）を表している。
【００３３】
ここでは、文パターン確信度計算部３が文パターンの確信度を計算するに際して、意味分類が既知であるコーパス１中の単語に関する用語間の確信度の和を求めるものについて示したが、用語間の確信度に適正な係数を掛けたり、用語間の確信度に対する他の演算を実施したりして、文パターンの確信度を計算するようにしてもよい。
例えば、コーパス１の中に、意味分類が［部品］であることが既知である用語「金具」「スイッチ」が存在する場合に、文パターンΦ（ｃｓ）＝固定する（を）をとる用語ｅが［部品］である確信度は、下記の式（５）で計算される。
【数５】
2008242626.tif 000007
【００３４】
用語間類似度計算部４は、上記のようにして、文パターン確信度計算部３が文パターンの確信度を計算すると、その文パターンの確信度を用いて、用語間の類似度を計算し、その用語間の類似度を用語間類似度ＤＢ５に格納する（ステップＳＴ３）。
例えば、用語間の類似度Ｄ（ｅ１，ｅ２）は、下記の式（６）で計算される。
【数６】
2008242626.tif 000008
【００３５】
式（６）は、用語ｅ１，ｅ２に対して、すべての文パターンΦ（ｃｓ）を用いて、用語間の確信度Ｉ(Φ,cs)（ｅ１，ｅ２）を計算し、全ての計算結果の和を求めていることに相当する。
即ち、Φとして、「固定する」、「装着する」、「取り付ける」があり、格ｃｓとして、「を」、「に」、「で」があるとき、下記の式（７）を計算することに相当する。
【数７】
2008242626.tif 000009
【００３６】
用語・意味分類間類似度計算部６は、用語間類似度計算部４が用語間の類似度を計算すると、その用語間の類似度（または、文パターン確信度計算部３により計算された文パターンの確信度）を用いて、用語抽出部２により抽出された未登録の用語とシソーラス９における複数の意味分類との間の類似度を計算し、その類似度を用語・意味分類間類似度ＤＢ７に格納する（ステップＳＴ４）。
未登録の用語とシソーラス９における複数の意味分類との間の類似度の計算は、未登録の用語と文パターンとの共起頻度と、登録済み用語（既にシソーラス９の意味分類に登録されている用語）と文パターンとの共起頻度を用いることにより求めることができる。
【００３７】
即ち、未登録の用語ｅと意味分類ｓｅｍＣａｔの類似度は、下記の式（８）で計算することができる。
【数８】
2008242626.tif 000010
ただし、ｅは用語を表し、ｓｅｍＣａｔは用語が属する意味分類を表している。
また、ｅj∈ｓｅｍＣａｔは、意味分類が“ｓｅｍＣａｔ”であることが既知である用語（コーパス１のすべての用語）を表している。
【００３８】
用語登録部８は、用語・意味分類間類似度計算部６が未登録の用語とシソーラス９における複数の意味分類との間の類似度を計算すると、用語・意味分類間類似度計算部６の計算結果を参照して、シソーラス９における複数の意味分類の中で、用語抽出部２により抽出された未登録の用語と類似度が最も高い意味分類を特定し、未登録の用語を上記意味分類の中に登録する（ステップＳＴ５）。
即ち、未登録の用語と距離が最も近いシソーラス９の意味分類ラベルの下位ノードとして、未登録の用語を登録する。
【００３９】
用語登録装置は、上記のようにして、ステップＳＴ１〜ＳＴ５の処理が終了すると、用語間類似度計算部４により計算された用語間の類似度と、用語間類似度計算部４により計算される前に用語間類似度ＤＢ５に格納されていた用語間の類似度との差分を計算し、その差分が所定の閾値以上ある場合、あるいは、用語・意味分類間類似度計算部６により計算された未登録の用語と意味分類の類似度と、用語・意味分類間類似度計算部６により計算される前に用語・意味分類間類似度ＤＢ７に格納されていた類似度との差分を計算し、その差分が所定の閾値以上ある場合、ステップＳＴ２の処理に戻り、再度、ステップＳＴ２〜ＳＴ５の処理を実行する。
一方、いずれの差分も所定の閾値未満であれば、一連の処理を終了する。
【００４０】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、用語間の関係の制約を表現している文パターンを用いて、コーパス１から用語を抽出する用語抽出部２と、その文パターンを構成している複数の用語が属している意味分類間の関係を考慮して、その文パターンの確信度を計算する文パターン確信度計算部３と、文パターン確信度計算部３により計算された文パターンの確信度を用いて、用語抽出部２により抽出された未登録の用語とシソーラスにおける複数の意味分類との間の類似度を計算する用語・意味分類間類似度計算部６とを設け、用語登録部８が用語・意味分類間類似度計算部８の計算結果を参照して、用語抽出部２により抽出された未登録の用語と類似度が最も高い意味分類を特定し、未登録の用語を上記意味分類の中に登録するように構成したので、文パターンに意味分類の多義性が存在する場合でも、意味分類の選定精度を高めて、未登録の用語を適正な意味分類の中に登録することができる効果を奏する。
即ち、この実施の形態１によれば、文パターンの確信度を計算する際、文パターンを構成している複数の用語が属している意味分類間の関係を考慮（格「を」だけでなく、格「に」なども考慮）しているので、文パターンに意味分類の多義性が存在する場合でも、意味分類の選定精度を高めて、未登録の用語を適正な意味分類の中に登録することができる効果を奏する。
【００４１】
また、この実施の形態１によれば、文パターン確信度計算部３が用語間類似度計算部４により前回計算された用語間の類似度を用いて、文パターンの確信度を計算するように構成したので、文パターンの確信度の計算精度を高めることができる効果を奏する。
【００４２】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、用語抽出部２が用語の係り受け関係の制約を表現している文パターンを用いて、コーパス１から用語を抽出するものについて示したが、用語抽出部２が用語の類似関係の制約を表現している文パターンを用いて、コーパス１から用語を抽出するようにしてもよい。
具体的には、以下の通りである。
【００４３】
図９はコーパスの一例を示す説明図である。
図９では、説明の簡単化のため、文のみを示しているが、文の出典を示す文書の番号や、文書中の文の番号等の情報が付加されているものであってもよい。
図１０は文パターンの一例を示す説明図である。
図１０では、文パターンが「Φ（ｃｓ）  ⇒  意味分類」の形式で記述されている例を示している。
上記実施の形態１では、Φが動詞を表すようにしているが、この実施の形態２では、Φが用語間の関係を表層の表現で代表させて表すようにしている。
【００４４】
図１１はこの発明の実施の形態１による用語登録装置の用語抽出部２の処理内容を示すフローチャートである。
図１２はこの発明の実施の形態１による用語登録装置の用語抽出部２により抽出された用語間の関係を示す説明図である。
【００４５】
次に動作について説明する。
用語抽出部２は、用語の類似関係の制約を表現している図１０の文パターンを用いて、図９のコーパス１から用語を抽出する。
以下、用語抽出部２における用語の抽出処理を具体的に説明する。
【００４６】
まず、用語抽出部２は、コーパス１に格納されている文に対する形態素解析と構文解析を実施する（ステップＳＴ１１）。
形態素解析や構文解析の実施方法については、広く公知であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
【００４７】
用語抽出部２は、文に対する形態素解析と構文解析を実施すると、その解析結果から、図１０の文パターンと合致するデータとして、図１２に示すような用語間関係データを抽出する（ステップＳＴ１２）。
図１２では、Ｒｅｌの欄に用語間の関係が格納され、Ｅ１の欄に文パターンにおける一方の用語が格納され、Ｅ２の欄に文パターンにおける他方の用語が格納されている。
【００４８】
この実施の形態２における文パターンでは、図１２に示すように、「ＡまたはＢ」、「ＡのＢ」、「ＡとＢ」、「ＡのようなＢ」などの文パターンがある。
例えば、用語間関係が「の」の場合、意味分類間の関係でみると曖昧性がある。例えば、物・属性関係「＜部品＞の＜属性＞（例：コンデンサの電圧）」、部分全体関係「部品の部品（例：リモコンのボタン）」などの曖昧性がある。
【００４９】
この実施の形態２では、上記実施の形態１において、Φが動詞であるとして説明している部分を、図１２のＲｅｌの欄に格納されている用語間の関係で読み替えることにより、文パターン確信度計算部３が、関係Ｒｅｌを持つ文パターンの確信度を計算するようにする。
用語・意味分類間類似度計算部６は、上記実施の形態１と同様にして、用語間類似度計算部４が用語間の類似度を計算すると、その用語間の類似度（または、文パターン確信度計算部３により計算された文パターンの確信度）を用いて、用語抽出部２により抽出された関係Ｒｅｌとシソーラス９における複数の意味分類との間の類似度を計算し、その類似度を用語・意味分類間類似度ＤＢ７に格納する。
【００５０】
用語登録部８は、用語・意味分類間類似度計算部６が関係Ｒｅｌとシソーラス９における複数の意味分類との間の類似度を計算すると、用語・意味分類間類似度計算部６の計算結果を参照して、シソーラス９における複数の意味分類の中で、用語抽出部２により抽出された関係Ｒｅｌと類似度が最も高い意味分類を特定し、未登録の用語を上記意味分類の中に登録する。
即ち、関係Ｒｅｌと距離が最も近いシソーラス９の意味分類ラベルの下位ノードとして、未登録の用語を登録する。
【００５１】
以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、用語抽出部２が用語の類似関係の制約を表現している図１０の文パターンを用いて、コーパス１から用語を抽出するように構成したので、類似している用語がコーパス１に含まれている場合でも、未登録の用語を適正な意味分類の中に登録することができる効果を奏する。
【００５２】
実施の形態３．
上記実施の形態１では、文パターン確信度計算部３が用語間類似度ＤＢ５に格納されている用語間の類似度を用いて、文パターンの確信度を計算するものについて示したが、用語の出現頻度が少ない場合には、出現頻度のスムージングを行うようにしてもよい。
即ち、この実施の形態３では、用語抽出部２により抽出された用語の中で、例えば、動詞である用語の間の類似度にしたがって文パターンの確信度を補正するようにする。
なお、この実施の形態３では、動詞である用語の間の類似度にしたがって文パターンの確信度を補正するものについて示すが、動詞である用語の間の類似度に限るものではなく、例えば、形容詞である用語の間の類似度や、形容動詞である用語の間の類似度にしたがって文パターンの確信度を補正するようにしてもよい。
【００５３】
図１３はコーパスの一例を示す説明図である。
図１４はこの発明の実施の形態１による用語登録装置の文パターン確信度計算部３の処理内容を示すフローチャートである。
【００５４】
次に動作について説明する。
用語抽出部２は、上記実施の形態１と同様に、用語の係り受け関係の制約を表現している図５の文パターンを用いて、図１３のコーパス１から用語を抽出する（図３のステップＳＴ１）。
ここでは、用語抽出部２は、図６に示すように、動詞である用語と名詞である用語の見出しＶ，Ｎを抽出するとともに、用語の頻度を抽出する。
また、用語抽出部２は、図７に示すように、用語と格の関係を抽出する。
【００５５】
文パターン確信度計算部３は、用語抽出部２がコーパス１から用語を抽出すると、上記実施の形態１と同様に、用語抽出部２により用いられた図５の文パターンを構成している複数の用語が属している意味分類間の関係を考慮して、その文パターン（Φ，ｃｓ）の確信度を計算する（図３のステップＳＴ２）。
また、文パターン確信度計算部３は、格要素となる名詞間の類似度から、文パターンを構成する動詞間の類似度を計算する（図１４のステップＳＴ２１）。
【００５６】
図３のステップＳＴ２では、文パターン確信度計算部３が文パターンΦ（ｃｓ）を「動詞Φと格ｃｓで係り受け関係にある要素を抽出する」（以下、「名詞に関する文パターン」と称する）として、確信度を計算しているが、図１４のステップＳＴ２１では、文パターン確信度計算部３が文パターンΦ（ｃｓ）を「名詞Φと格ｃｓで係り受け関係にある要素を抽出する」（以下、「動詞に関する文パターン」と称する）として、確信度を計算している。
【００５７】
用語間類似度計算部４は、文パターン確信度計算部３が名詞に関する文パターンの確信度を計算すると、上記実施の形態１と同様に、その文パターンの確信度を用いて、用語間の類似度を計算し、その用語間の類似度を用語間類似度ＤＢ５に格納する（図３のステップＳＴ３）。
また、用語間類似度計算部４は、文パターン確信度計算部３が動詞に関する文パターンの確信度を計算すると、上記実施の形態１と同様に、その文パターンの確信度を用いて、動詞間の類似度を計算し、その動詞間の類似度を用語間類似度ＤＢ５に格納する。
【００５８】
文パターン確信度計算部３は、用語間類似度計算部４が動詞間の類似度を用語間類似度ＤＢ５に格納すると、その動詞間の類似度にしたがって名詞に関する文パターンの確信度を補正する（図１４のステップＳＴ２２）。
上記実施の形態１では、コーパス１の中で、Ｗ（ｅi，Φ（ｃｓ），ｃｓ'）が、文パターンΦ（ｃｓ）とも格ｃｓ'で共起する用語の集合として、文パターン（Φ，ｃｓ）で格ｃｓ'をとる「単語バグ」と称し、単語バグ間の距離を下記の式（９）で定義している。
【数９】
2008242626.tif 000011
ただし、Ｗ１とＷ２のいずれかが空集合の場合は、Ｄｗ（Ｗ１，Ｗ１）＝０とする。
【００５９】
このとき、上記実施の形態１では、Ｎ（ｗ｜Ｗ）を単語バグＷにおける単語ｗの頻度として定義しているが、この実施の形態３では、Ｎ（ｗ｜Ｗ）を下記の式（１０）で求める。
【数１０】
2008242626.tif 000012
ただし、Σは、Φi以外のすべてのΦjに関して加算するものとする。
また、ｓｉｍ（Φ1，Φ2）は、文パターンΦ1（ｃｓ）と文パターンΦ2（ｃｓ）における用語Φ1と用語Φ2の類似度である。
【００６０】
例えば、各動詞に対して、名詞「ユニット」が格「を」で共起し、名詞「制御盤」が格助詞「に」で共起するものとする。
また、用語間類似度計算部４により計算された動詞「固定する」と動詞「装着する」の類似度が０．９、動詞「固定する」と動詞「割り付ける」の類似度が０．８とする。
Ｗ１（ｅi，Φ（ｃｓ），ｃｓ’）＝Ｗ（ユニット，固定する（を），に）
Ｗ２（ｅi，Φ（ｃｓ），ｃｓ’）＝Ｗ（ユニット，装着する（を），に）
Ｗ３（ｅi，Φ（ｃｓ），ｃｓ'）＝Ｗ（ユニット，割り付ける（を），に）
この場合、Ｎ（制御盤｜固定する）は、次のように計算される。
Ｎ（制御盤｜固定する)＝単語バグＷ１における単語「制御盤」の頻度
＋単語バグＷ２における単語「制御盤」の頻度×０．９
＋単語バグＷ２における単語「制御盤」の頻度×０．８
【００６１】
なお、上記のＮ（ｗ｜Ｗ）の計算において、ノイズを除去するために、２項目の類似度ｓｉｍ（Φi，Φj）を掛けた頻度の加算を、類似度ｓｉｍ（Φi，Φj）が所定の閾値以上の場合に制限してもよい。
また、動詞が「積載する」と「積む」のように、一方が詳細な意味分類を持ち（シソーラス上で下位の階層にある場合）、他方が幅広い意味を取る（シソーラス上で上位の階層にある）場合には、単語バグＷにおける単語ｗの頻度の計算において、幅広い意味を取る単語の場合のみに、詳細な意味分類の単語類似度を掛けた頻度を加算するように制限してもよい。
以降は、上記実施の形態１と同様であるため説明を省略する。
【００６２】
以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、用語抽出部２により抽出された用語間の類似度にしたがって名詞に関する文パターンの確信度を補正するように構成したので、上記実施の形態１よりも、更に、意味分類の選定精度を高めることができる効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】この発明の実施の形態１による用語登録装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による用語登録装置を実現するコンピュータのハードウェア資源を示す構成図である。
【図３】この発明の実施の形態１による用語登録装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図４】コーパスの一例を示す説明図である。
【図５】文パターンの一例を示す説明図である。
【図６】この発明の実施の形態１による用語登録装置の用語抽出部２により抽出された用語データの一例を示す説明図である。
【図７】この発明の実施の形態１による用語登録装置の用語抽出部２により抽出された用語と格の関係を示す説明図である。
【図８】この発明の実施の形態１による用語登録装置のシソーラス９の一例を示す説明図である。
【図９】コーパスの一例を示す説明図である。
【図１０】文パターンの一例を示す説明図である。
【図１１】この発明の実施の形態１による用語登録装置の用語抽出部２の処理内容を示すフローチャートである。
【図１２】この発明の実施の形態１による用語登録装置の用語抽出部２により抽出された用語間の関係を示す説明図である。
【図１３】コーパスの一例を示す説明図である。
【図１４】この発明の実施の形態１による用語登録装置の文パターン確信度計算部３の処理内容を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６４】
１  コーパス、２  用語抽出部（用語抽出手段）、３  文パターン確信度計算部（文パターン確信度計算手段）、４  用語間類似度計算部（用語間類似度計算手段）、５  用語間類似度ＤＢ、６  用語・意味分類間類似度計算部（用語・意味分類間類似度計算手段）、７  用語・意味分類間類似度ＤＢ、８  用語登録部（用語登録手段）、９  シソーラス、１１  入力装置、１２  通信装置、１３  制御装置、１４  ＣＰＵ、１５  主記憶装置、１６  ２次記憶装置、１７  出力装置、１８  表示装置、１９  印刷装置。
【図１】
2008242626.tif 000013
【図２】
2008242626.tif 000014
【図３】
2008242626.tif 000015
【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】
2008242626.tif 000021
【図１０】
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【図１１】
2008242626.tif 000023
【図１２】
2008242626.tif 000024
【図１３】
2008242626.tif 000025
【図１４】
2008242626.tif 000026