(57)【要約】【課題】  ハイパーメディア形式のドキュメントデータベースから、ドキュメント種別も考慮して用語群および用語間の関係を高精度に抽出する。【解決手段】  ハイパーメディア参照手段３は、ハイパーメディアデータベース１の指示された範囲を読み出し、部分ハイパーメディア記憶手段４に書き込む。ドキュメント種別判定手段９は、部分ハイパーメディア記憶手段４中の各ドキュメントの種別を判定し、ドキュメント種別記憶手段10に書き込む。用語抽出手段11は、部分ハイパーメディア記憶手段４中の各ドキュメントの内容をドキュメント種別記憶手段10に格納されたドキュメントの種別に応じて分析することで、用語を抽出し、用語記憶手段６に書き込む。用語関係付け手段12は、用語記憶手段６中の用語の間の関係を、ドキュメント種別記憶手段10中のドキュメントの種別と部分ハイパーメディア記憶手段４中のリンク情報に基づいて決定する。【選択図】  図１
2008192170.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたキーワード群に基づいてＷＷＷを検索し、ハイパーメディアの各ドキュメントの内容やリンク情報を取得するハイパーメディア参照手段と、
ハイパーメディアの各ドキュメントの内容やリンク情報が格納される部分ハイパーメディア記憶手段と、
前記部分ハイパーメディア記憶手段に格納された各ドキュメントの種別を判定するドキュメント種別判定手段と、
前記ドキュメント種別判定手段の判定結果が格納されるドキュメント種別記憶手段と、
前記部分ハイパーメディア記憶手段に格納された各ドキュメントから用語を抽出する用語抽出手段と、
前記用語抽出手段によって抽出された用語が格納される用語記憶手段と、
前記部分ハイパーメディア記憶手段に格納されたリンク情報からドキュメント間のリンク関係を抽出し、該抽出したリンク関係のリンク元及びリンク先のドキュメントから抽出された各用語を前記用語記憶手段から読み出し、前記リンク元及びリンク先のドキュメントの種別を前記ドキュメント種別記憶手段から読み出し、該読み出したリンク元及びリンク先のドキュメントの種別の関係が予め定められた関係を満たす場合に前記読み出した各用語の間の関係の種類を決定する用語関係付け手段と、
を少なくとも備え、
前記用語関係付け手段は、少なくとも、決定した用語の間の関係を用語関係辞書に記憶させ、
前記ハイパーメディア参照手段は、前記用語関係辞書を用いて前記入力されたキーワード群を補充する、
用語関係辞書作成システム。
【請求項２】
コンピュータを、少なくとも、
入力されたキーワード群に基づいてＷＷＷを検索し、ハイパーメディアの各ドキュメントの内容やリンク情報を取得するハイパーメディア参照手段、
ハイパーメディアの各ドキュメントの内容やリンク情報が格納される部分ハイパーメディア記憶手段、
前記部分ハイパーメディア記憶手段に格納された各ドキュメントの種別を判定するドキュメント種別判定手段、
前記ドキュメント種別判定手段の判定結果が格納されるドキュメント種別記憶手段、
前記部分ハイパーメディア記憶手段に格納された各ドキュメントから用語を抽出する用語抽出手段、
前記用語抽出手段によって抽出された用語が格納される用語記憶手段、
前記部分ハイパーメディア記憶手段に格納されたリンク情報からドキュメント間のリンク関係を抽出し、該抽出したリンク関係のリンク元及びリンク先のドキュメントから抽出された各用語を前記用語記憶手段から読み出し、前記リンク元及びリンク先のドキュメントの種別を前記ドキュメント種別記憶手段から読み出し、該読み出したリンク元及びリンク先のドキュメントの種別の関係が予め定められた関係を満たす場合に前記読み出した各用語の間の関係の種類を決定する用語関係付け手段、
をとして機能させ、
前記用語関係付け手段は、少なくとも、決定した用語の間の関係を用語関係辞書に記憶させ、
前記ハイパーメディア参照手段は、前記用語関係辞書を用いて前記入力されたキーワード群を補充する、
プログラムを記録した機械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、用語関係辞書を作成する技術に関し、特にＷＷＷ（World-Wide Web）のよう
なハイパーメディア形式のドキュメントデータベースをもとにして用語と用語間の関係を
自動抽出する用語関係辞書作成技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
本明細書において用語関係辞書と呼んでいるものは、用語群とそれらの間の関係を表現
したもので、用語の階層関係（上位−下位関係）を表現したシソーラス、同義あるいは類
義の用語を対応付けた同義語辞書・類義語辞書、ある用語から連想される別な用語の一群
を対応付けた連想辞書などを総称する。図７に用語関係辞書の一例を示す。例えば、「コ
ンピュータ」「電子計算機」が同義関係、「コンピュータ」と「パソコン」「オフコン」
などが階層関係、「コンピュータ」「インターネット」「マルチメディア」などが連想関
係の例である。この図７の例では、同義関係、階層関係、連想関係など多種の関係をすべ
て含めているが、特定の関係のみに絞った形で、同義語辞書・類義語辞書、シソーラス、
連想辞書などとして構成することも多い。また、同義関係、階層関係、連想関係などの関
係の種類を区別せずに、単純に何らかの関係がある用語どうしという形で結び付けて構成
することもある。
【０００３】
このような用語関係辞書は、コンピュータによるドキュメントの解析や検索を高精度化
するために有用である。このような用語関係辞書は、従来、人手で用語を収集・編集する
ことで作成されていた。しかし、人手による辞書の作成では、大規模化のために多大な労
力がかかり、次々と出現する新語に追従することが困難である。
【０００４】
そこで、コンピュータに可読な形で大量に蓄積されているドキュメントを解析すること
で、用語関係辞書を自動作成しようとする考えが生まれた。用語関係辞書を作成する過程
は、用語を選ぶ過程と、選んだ用語の間に関係を付ける過程とに分かれる。
【０００５】
まず、用語を選ぶ過程を自動化するための第一の従来技術がある。これは、ドキュメン
トを入力として、その内容を解析することで、用語関係辞書に登録すべき用語を自動抽出
する技術である。例えば、特開平９−１６５９３号公報「専門用語抽出装置及び文書理解
支援システム」、特開平３−２８６３７２号公報「キーワード抽出装置」、特開平３−１
１６３７４号公報「専門用語抽出システム」などに記載されている。これらの従来技術で
は、ドキュメント中で使用されている単語について、出現頻度や品詞・文内役割などを分
析することで、抽出すべき用語を決定する。
【０００６】
出現頻度に基づいて用語を抽出する方法としてよく知られているのは、ｔｆ＊ｉｄｆ法
と呼ばれる方法である。ｔｆとは、ドキュメント内での単語ｗの頻度であり、そのドキュ
メントにおける単語ｗの出現回数をドキュメント長で正規化した値である。ｉｄｆとは、
ドキュメント集合における単語ｗの出現の偏りの大きさであり、単語ｗの出現するドキュ
メント数をドキュメント集合の大きさ（全ドキュメント件数）で正規化した値の逆数であ
る。ｔｆ値とｉｄｆ値を掛け合わせることによって、特定のドキュメントに偏って出現し
、かつ、その対象ドキュメントに多数出現している単語を重要視するようなスコア値が定
義でき、このｔｆ＊ｉｄｆスコア値の大きいものを抽出すべき用語として決定する。
【０００７】
単語の品詞や文内役割も、用語を抽出する際の重要なファクタとなる。単語の品詞につ
いては、名詞類に限定して抽出することがよく行われている。また、単純に品詞を判定す
るだけでなく、主語や目的語など文内での単語の役割、あるいは、複合語を構成する単語
間の関係なども判定して、抽出すべき用語を決定する方法もある。
【０００８】
以上のような第一の従来技術では、用語を選ぶ過程を自動化することが可能であるが、
選んだ用語の間の関係付けは人手で行わないと、用語関係辞書を作成することができない
。
【０００９】
これに対して、用語の出現したドキュメントの内容を解析することで、用語の間の関係
も自動的に決定しようという第二の従来技術がある。このような従来技術は、例えば、特
開平６−２６６７６９号公報「同義語情報作成装置」、特開平８−２６３４９５号公報「
単語自動分類システム」、特開平１０−２２２５３２号公報「知識収集装置」などに記載
されている。この第二の従来技術では、第一の従来技術にしたがってドキュメントから用
語を自動抽出した後で、それらの用語が出現したドキュメントの内容を分析し、各用語が
どのドキュメントに出現しているか、各用語がどのような別の用語と共起しているか（同
一の文あるいは段落に出現しているか）といった統計情報・傾向に基づいて、用語の間の
出現パタンの類似性を計算する。そして、この出現パタンの類似度が高い用語の間に関係
付けを行う。
【００１０】
この第二の従来技術が対象としているのは、フラットな形態のドキュメントである。こ
れに対して、近年、インターネット上で大量のドキュメントがハイパーメディアの形態で
蓄積されてきている。ＨＴＭＬというマークアップ形式で記述されたドキュメント群は、
ＷＷＷ（World-Wide Web）を構成し、そのドキュメント（「ページ」と呼ばれる）の数は
、日本国内で既に１千万件を超え、全世界では１億件をはるかに超えていると言われる。
ハイパーメディアでは、ドキュメント間にリンクが張られている。例えば、あるドキュメ
ント内の用語から別なドキュメントへリンクが張られ、そのリンク先のドキュメントには
リンク元の用語の説明が記述されるという具合である。
【００１１】
このようなハイパーメディア形態のドキュメント群を対象として用語関係辞書を自動作
成しようという第三の従来技術がある。このような従来技術は、第１０回人工知能学会全
国大会論文集の第５５３ページから第５５６ページに掲載されている論文「インターネッ
トからの情報収集・分類・統合化のためのオントロジー獲得」のなかに簡単な記述がある
。ここで述べられているリンク情報を利用した用語関係辞書の作成システムは、図８のよ
うに構成できる。
【００１２】
この第三の従来技術にしたがった図８の用語関係辞書作成システムは、参照指示手段２
、ハイパーメディア参照手段３、部分ハイパーメディア記憶手段４、用語抽出手段５、用
語記憶手段６、用語関係付け手段７を備え、ハイパーメディアデータベース１を入力とし
て、用語関係辞書８を出力する。ハイパーメディア参照手段３は、ハイパーメディアデー
タベース１の参照指示手段２によって指示された範囲を読み出し、部分ハイパーメディア
記憶手段４に書き込む。用語抽出手段５は、部分ハイパーメディア記憶手段４に格納され
たドキュメントの内容を分析することで用語を抽出し、用語記憶手段６に書き込む。用語
関係付け手段７は、用語記憶手段６に格納された用語の間の関係を、部分ハイパーメディ
ア記憶手段４に格納されたリンク情報に基づいて決定する。このとき、用語抽出手段５は
、前述の第一の従来技術に基づいて実現できる。
【００１３】
第三の従来技術のポイントは、用語関係付け手段７がハイパーメディアのリンク情報に
基づいて用語間の関係を決定するという点である。上記の論文に開示されている考えは、
ハイパーメディアのドキュメント間のリンク関係を、各ドキュメントから抽出された用語
の間の関係とみなそうというものである。この考えによって用語関係辞書を作成すると、
図９の例のようになる。図９（ａ）において、１００〜１０３はハイパーメディアを構成
する各ドキュメント（ページ）である。図９（ａ）において各ドキュメントの内部に書か
れている用語は、各ドキュメントの内容を解析して自動抽出された用語の例である。各ド
キュメントの間をつなぐ矢印が、ハイパーメディアにおけるリンク関係を示す。図９（ａ
）のドキュメント間リンクを、用語間リンクに置き換えるようにして、用語間の関係付け
を行った結果の用語関係辞書が図９（ｂ）となる。ハイパーメディアのリンクでつながれ
た２つのドキュメントの用語どうしは、用語関係辞書においても関係付けられている。
【特許文献１】特開平９−１６５９３号公報
【特許文献２】特開平３−２８６３７２号公報
【特許文献３】特開平３−１１６３７４号公報
【特許文献４】特開平６−２６６７６９号公報
【特許文献５】特開平８−２６３４９５号公報
【特許文献６】特開平１０−２２２５３２号公報
【非特許文献１】インターネットからの情報収集・分類・統合化のためのオントロジー獲得、１９９６年人工知能学会全国大会（第１０回）論文集、岩爪  道昭  他、１９９６年６月２４日、社団法人  人工知能学会、ｐｐ．５５３−５５６．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
以上で述べたような３つの従来技術には、各々、以下のような問題点がある。
【００１５】
まず、第一の従来技術では、用語を抽出する過程しか自動化されていないために、用語
間の関係付けは人手で実施しなくてはならない。用語間の関係付けまで含めて自動化でき
ることが望まれる。
【００１６】
次に、第二の従来技術によれば、第一の従来技術の課題を解決し、用語の抽出から用語
間の関係付けまで、用語関係辞書作成の全体を自動化できる。しかし、この第二の従来技
術によって、必ずしも実用上十分な精度が得られているわけではない。１つめの問題点は
、用語の出現パタンの傾向・統計情報を正確に得るためには、極めて膨大なドキュメント
量を集める必要が生じることである。ドキュメント量が少なく十分に傾向がつかめていな
い状況で用語の関係付けを実行すると、誤った関係付けが行われてしまう。２つめは、コ
ンピュータによるドキュメント内の自然言語テキストの構文解析・意味理解が難しいとい
う問題である。第二の従来技術が対象としているようなフラットなドキュメントの集合体
から、高い精度で用語関係を抽出しようとすると、どうしてもドキュメントの深いテキス
ト解析が必要になり、このテキスト解析精度の限界が用語関係辞書作成方式の精度の限界
に直結する。
【００１７】
このような問題点から、第三の従来技術では、ハイパーメディアを対象とし、ドキュメ
ントの内容だけでなく、リンク情報も利用して、用語間の関係付けをしようとしている。
前述のように、インターネット上にはＷＷＷと呼ばれるＨＴＭＬ形式の大規模なハイパー
メディア形態のドキュメントデータベースが存在する。さらに、単なるフラットなドキュ
メントに比べて、ハイパーメディア形態のドキュメントでは、リンク情報を用語間の関係
付けに利用することができる。したがって、第二の従来技術で問題となっていたような自
然言語テキストの解析精度の限界に対しても、リンク情報を参照することで限界を回避す
ることが可能となる。
【００１８】
しかし、第三の従来技術についても、さらに改善が必要である。インターネット上のＷ
ＷＷを対象とした場合、そのドキュメントの種別は多様である。商品カタログのページも
あれば、プレゼントのページもある。このようなドキュメント種別の多様性が、単純なリ
ンク情報の利用ではうまくいかない側面をもたらす。図９の例で説明すると、図９（ｂ）
で得られた用語関係辞書について、「パソコン」「Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）」「Ｖａ
ｌｕｅＳｔａｒ（登録商標）」「ＦＡＸモデム」「ＬａＶｉｅ（登録商標）」という用語
間の関係はあまり違和感はない。しかし、「ＬａＶｉｅ（登録商標）」と「プレゼント」
「ハワイ」といった用語間の関係はあまり妥当とは思えない。このような関係が生じたの
は、図９（ａ）において、ページ１０２からページ１０３へのリンクが存在したためであ
る。このリンクは、例えば、ページ１０３がプレゼントのページで、その景品としてパソ
コン「ＬａＶｉｅ（登録商標）」や「ハワイ」旅行が当たるというような内容だと思えば
、十分にあり得るものである。
【００１９】
このような問題が生じるのは、第三の従来技術において、ハイパーメディアのリンク情
報を単純に参照しており、ドキュメント（ページ）の種別を考慮していないことによる。
【００２０】
［発明の目的］本発明の目的は、ＷＷＷ（World-Wide Web）のようなハイパーメディア
形式のドキュメントデータベースから用語群および用語間の関係を抽出する際に、ドキュ
メントの内容、リンク情報に加えてドキュメントの種別も考慮することにより、用語群お
よび用語間の関係を高精度に抽出できるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本発明の用語関係辞書作成システムは、ハイパーメディアデータベースの指示された範
囲を読み出すハイパーメディア参照手段と、該ハイパーメディア参照手段によって読み出
されたドキュメントの内容やリンク情報が格納される部分ハイパーメディア記憶手段と、
該部分ハイパーメディア記憶手段に格納された各ドキュメントの種別を判定するドキュメ
ント種別判定手段と、該ドキュメント種別判定手段の判定結果が格納されるドキュメント
種別記憶手段と、前記部分ハイパーメディア記憶手段に格納された各ドキュメントの内容
を前記ドキュメント種別記憶手段に格納されたドキュメントの種別に応じて分析すること
で、用語を抽出する用語抽出手段と、該用語抽出手段によって抽出された用語が格納され
る用語記憶手段と、該用語記憶手段に格納された用語の間の関係を、前記ドキュメント種
別記憶手段に格納されたドキュメントの種別と前記部分ハイパーメディア記憶手段に格納
されたリンク情報とに基づいて決定する用語関係付け手段とを備える。
【００２２】
この構成においては、ハイパーメディア参照手段が、ハイパーメディアデータベースの
指示された範囲を読み出し、読み出したドキュメントの内容やリンク情報を部分ハイパー
メディア記憶手段に格納し、ドキュメント種別判定手段が、部分ハイパーメディア記憶手
段に格納された各ドキュメントの種別を判定し、ドキュメント種別記憶手段に格納する。
更に、用語抽出手段が部分ハイパーメディア記憶手段に格納された各ドキュメントの内容
をドキュメント種別記憶手段に格納されているドキュメントの種別に応じて分析すること
で、用語を抽出し、用語記憶手段に格納する。その後、用語関係付け手段が、用語記憶手
段に格納された用語の間の関係を、ドキュメント種別記憶手段に格納されているドキュメ
ントの種別と部分ハイパーメディア記憶手段に格納されているリンク情報とに基づいて決
定する。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、ハイパーメディア形式のドキュメント群から、ドキュメントの内容と
リンク情報およびドキュメント種別も考慮して、用語群および用語間の関係を高精度に抽
出できるようになる。
【００２４】
このようなハイパーメディア形式のドキュメント群は、インターネット上にＷＷＷとし
て多量に存在するから、それら大量データをもとにした用語関係辞書の構築が可能となる
。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２６】
図１は本発明の実施の形態の一例を示すブロック図である。図１の用語関係辞書作成シ
ステムは、参照指示手段２、ハイパーメディア参照手段３、部分ハイパーメディア記憶手
段４、ドキュメント種別判定手段９、ドキュメント種別記憶手段１０、用語抽出手段１１
、用語記憶手段６、用語関係付け手段１２を備え、ハイパーメディアデータベース１を入
力として、用語関係辞書８を出力する。これらの各手段は、プログラム制御によって動作
するコンピュータを用いて実現できる。参照指示手段２は、キーボードやマウスなど外部
からコンピュータに指示入力を与える装置を含む。部分ハイパーメディア記憶手段４、ド
キュメント種別記憶手段１０、用語記憶手段６、用語関係辞書８は、コンピュータの主記
憶部を用いてもよいが、磁気ディスク装置や光磁気ディスク装置などの外部記憶装置を用
いてもよい。ハイパーメディア参照手段３は、ネットワークを介して外部と通信するため
の機構あるいは外部記憶装置をアクセスするための機構などを含む。
【００２７】
これらの構成要素のうち、参照指示手段２、ハイパーメディア参照手段３、部分ハイパ
ーメディア記憶手段４、用語記憶手段６は、従来の用語関係辞書作成システムと同様のも
のである。ドキュメント種別判定手段９とドキュメント種別記憶手段１０が新規の構成要
素である。用語抽出手段１１と用語関係付け手段１２は、機能的には従来と同様の構成要
素であるが、ドキュメント種別記憶手段１０を参照して動作するために、処理内容に違い
がある。
【００２８】
ハイパーメディアデータベース１の例を図２に示す。ハイパーメディアは、ページ（あ
るいはノード）と呼ばれる単位のドキュメントの間にリンクが設けられた形式をしている
。図２（ｂ）における１０４〜１０９はハイパーメディアデータベース１のページ（ドキ
ュメント）であり、それらの間をつなぐ矢印はリンクを表している。このようなハイパー
メディアは、独自のデータ構造をもつものもあるが、最近はＳＧＭＬ（Standard General
ized Markup Language）、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）、ＸＭＬ（Extensib
le Markup Language）などのマークアップ言語による記述が普及している。特に、インタ
ーネット上にはＷＷＷと呼ばれる大規模ハイパーメディアデータベースが存在し、そのな
かではＨＴＭＬによる記述がスタンダードになっている。
【００２９】
図２（ａ）は、図２（ｂ）のページ１０４をＨＴＭＬで記述した一例である。図２（ａ
）において、＜＞で囲まれた部分はマークアップタグであり、ＨＴＭＬではＡタグで囲ま
れた文字列がリンク元を表す。すなわち、図２（ａ）では「デスクトップＰＣ」や「ノー
トＰＣ」がリンク元の文字列である。さらに、ＡタグのなかでＨＲＥＦの直後に書かれた
ＨＴＭＬドキュメント名が、そのリンク先のページ（ドキュメント）を意味する。すなわ
ち、ページ１０４のリンク元文字列「デスクトップＰＣ」から「DesktopPC 」という名前
のＨＴＭＬドキュメント（ページ１０５がこれに相当する）へジャンプできることを意味
している。なお、ここではＨＴＭＬで記述されたハイパーメディアデータベースの例をあ
げて説明したが、本発明では、対象とするハイパーメディアの記述形式をＨＴＭＬに限定
するものではない。ＳＧＭＬやＸＭＬで記述されたものでもよいし、独自のデータ構造を
用いたハイパーメディアであってもかまわない。
【００３０】
参照指示手段２は、ハイパーメディア参照手段３に対して、ハイパーメディアデータベ
ース１から読み出すべき範囲を指示する。範囲指定の仕方としては、例えば、この用語関
係辞書作成システムの利用者が、起点とするページとリンクをたどる深さとを指定すると
いう方法がある。図２（ｂ）を例とすると、起点としてページ１０４を指定し、リンクを
たどる深さとして１階層を指定すれば、図２（ｂ）において点線で囲った範囲１５０が指
示されたことになる。別な範囲指定の仕方としては、画面上にハイパーメディアのドキュ
メント群をグラフィカルに表示、あるいは、一覧表形式で表示し、そのなかから利用者が
マウスなどのポインティングデバイスを操作して選択するような方法もあり得る。
【００３１】
ハイパーメディア参照手段３は、参照指示手段２からの指示にしたがって、ハイパーメ
ディアデータベース１の指示された範囲を読み出す。ハイパーメディア参照手段３によっ
て読み出されたドキュメント内容やリンク情報は、部分ハイパーメディア記憶手段４に格
納される。このハイパーメディア参照手段３の実現方法は、ハイパーメディアデータベー
ス１がどのような形式・データ構造で表現されているかに依存するが、Netscape Navigat
or（登録商標）やMicrosoft Internet Explorer（登録商標）などの広く普及したＷＷＷ
ブラウザのもつ機能であり、当業者には容易に実現可能である。
【００３２】
ドキュメント種別判定手段９は、部分ハイパーメディア記憶手段４に格納された各ドキ
ュメントの種別を判定する。ドキュメント種別判定手段９の判定結果（各ドキュメントの
種別に関する情報）は、ドキュメント種別記憶手段１０に格納する。ここで、ドキュメン
トの種別は、商品カタログ、プレゼント情報、リンク集、掲示板、ＦＡＱ、新聞記事、論
文などのドキュメントのタイプに限られるものではなく、情報発信元、ドキュメント作成
者の信頼度の格付け区分などであっても構わない。
【００３３】
ドキュメントのタイプをドキュメントの種別とするのであれば、その判定方法の一例が
、情報処理学会情報学基礎研究会資料ＦＩ−５３−２（１９９９年３月１日）に記載され
ている論文「文書タイプ分類による問題解決向きＷＷＷ検索システムの開発と評価」に述
べられている。すなわち、ＨＴＭＬなどのマークアップタグやドキュメント中のキーワー
ドなどの特徴に着目して、タイプ適合度（そのタイプらしさ）を計算することで判定する
ことが可能である。また、情報発信元、ドキュメント作成者の信頼度の格付け区分をドキ
ュメントの種別とするのであれば、ＷＷＷページのＵＲＬ情報やマークアップタグなどに
よる記述に基づいて判別すればよい。つまり、各格付け区分に該当するＵＲＬ情報やドキ
ュメント作成者名等を保持しておき、部分ハイパーメディア記憶手段４に格納されたドキ
ュメントのＵＲＬ情報、ドキュメント作成者名と照合すればよい。
【００３４】
用語抽出手段１１は、部分ハイパーメディア記憶手段４に格納されたドキュメントの内
容を、ドキュメント種別記憶手段１０に格納されたドキュメントの種別に応じて分析する
ことで、用語を抽出する。用語抽出手段１１によって抽出された用語は、用語記憶手段６
に格納する。
【００３５】
ドキュメントから用語を抽出する際に着目するファクタとしては、従来技術の説明で述
べたように、ドキュメント中で使用されている単語についての出現頻度、品詞や文内役割
などが知られている。さらに、ＷＷＷページを対象とした場合には、特定表現やマークア
ップタグとの位置関係なども重要なファクタとなる。用語抽出手段１１では、このような
ファクタ（ここに示したものに限定されるものではない）のうちの１種類を用いて、ある
いは、複数種類を組み合わせて、抽出すべき用語を決定する。特定表現やマークアップタ
グとの位置関係というファクタは、ドキュメント内のある項目を用語として抽出したり、
あるいは、ドキュメント内のある部分から用語を抽出したりするために着目するものであ
る。例えば、ドキュメントのタイトルや見出し・強調表現、あるいは、箇条書き項目や表
のキー項目などは、ＨＴＭＬドキュメントであればＨ１タグやＨ２タグなどで囲まれてい
ることから検出でき、そのような箇所から用語を抽出する。タグ以外にも「タイトル」「
商品」「著者」「場所」などの特定表現に着目して、そのような特定表現が使われた箇所
の直後などから用語を抽出することも考えられる。さらには、新聞記事のリード文のよう
なドキュメントの先頭部分、逆に論文の結論のようなドキュメントの末尾部分などから、
用語を抽出するというのも同様に考えられる。また、ハイパーメディア構造のリンク元あ
るいはリンク先の位置は、例えばＨＴＭＬ形式のドキュメントであれば、ＡタグやＨＲＥ
Ｆの記述によって検出でき、その部分から用語を抽出することも容易である。
【００３６】
さて、本発明の用語抽出手段１１では、上記のようなファクタに着目してドキュメント
から用語を抽出する際に、そのドキュメントの種別が何かによって、どんな用語を抽出す
るかを変える。これは、着目する品詞や文内役割、および、着目する特定表現やマークア
ップタグなどのファクタを、ドキュメントの種別に応じて予め決めておくことで実現可能
である。例えば、ドキュメントの種別が商品カタログであれば、品詞として固有名詞（さ
らに細分類として商品名）を選択し、マークアップタグとしてはリンク元位置に着目する
。ドキュメントの種別が新聞記事であれば、マークアップタグを手がかりとして見出しや
リード文の領域を検出し、そのなかから文内役割が主語であるものに着目する。また、ド
キュメントの種別を信頼度の格付け区分とした場合は、信頼度によって着目するファクタ
の数を変えるようにする。例えば、信頼度の高い研究機関や新聞社等のドキュメントから
は多くのファクタに着目して多くの用語を抽出し、信頼度があまり高くないドキュメント
からは少数のファクタのみに着目して用語を抽出し、信頼度が極めて低いドキュメントか
らは全く用語を抽出しないようにする。
【００３７】
用語関係付け手段１２は、用語記憶手段６に格納された用語の間の関係を、ドキュメン
ト種別記憶手段１０に格納されたドキュメントの種別と部分ハイパーメディア記憶手段４
に格納されたリンク情報とに基づいて決定する。
【００３８】
このときに関係付ける用語は、従来の用語関係付け手段７と同様に、基本的には、リン
クで結ばれたドキュメント（ページ）の各々から抽出された用語どうしである。ただし、
本発明の用語関係付け手段１２では、このときに、リンクで結ばれたドキュメントの種別
を考慮し、２つのドキュメントがある限定した種別にないと用語を関係付けない。いちば
ん単純には、２つのドキュメントが同じ種別（同じタイプや同じ格付け区分）でなければ
ならないという制約が考えられる。あるいは、新聞記事と商品カタログのペアでなければ
ならないという制約でもよい。単に用語どうしを関係付けるだけで関係の種類を決定しな
いまま、それを処理結果としてもよいが、ドキュメントの種別に応じて関係を推定しても
よい。例えば、２つのドキュメントとも商品カタログの場合は、関係付けられた用語の間
の関係は階層関係で、新聞記事と商品カタログとの場合は連想関係とするという具合であ
る。なお、リンクで結ばれたドキュメントの各々から抽出された用語どうしを関係付ける
という方法の他にも、リンク元の位置にある用語と、リンク先のドキュメントから抽出さ
れた用語を関係付けるという方法も考えられる。
【００３９】
次に、図３のフローチャートを用いて、本実施の形態の動作を説明する。
【００４０】
まず、図３のステップＳ１にあるように、参照指示手段２から参照範囲の指示を得る。
次に、その参照範囲の指示に基づき、ステップＳ２において、ハイパーメディア参照手段
３が、ハイパーメディアデータベース１の指示された範囲を読み出す。その読み出したド
キュメントの内容やリンク情報は、部分ハイパーメディア記憶手段４に書き込む。すると
、ステップＳ３において、ドキュメント種別判定手段９が、部分ハイパーメディア記憶手
段４に格納されたドキュメントの種別を判定し、その判定結果をドキュメント種別記憶手
段１０に書き込む。次のステップＳ４では、用語抽出手段１１が、部分ハイパーメディア
記憶手段４に格納されたドキュメントの内容を、ドキュメントの種別に応じて分析して用
語を抽出する。その抽出した用語は用語記憶手段６に書き込む。最後のステップＳ５では
、用語記憶手段６に格納された用語間の関係を、ドキュメントの種別とリンク情報とに基
づいて決定し、その結果を用語関係辞書８に書き込む。
【００４１】
以下では、本実施の形態の処理により、どのように用語関係辞書が作られるかについて
、いくつかの具体例を示す。
【００４２】
図４では、ドキュメント種別判定手段９の処理結果として、ページ１００，１０１，１
０２のドキュメント種別は商品カタログと判定され、ページ１０３はプレゼント情報と判
定されている。このとき、用語抽出手段１１は、ドキュメント種別が商品カタログのとき
は見出しに着目して用語を抽出し、ドキュメント種別がプレゼント情報のときには賞品名
に相当する（例えば「賞品」という特定表現の直後に位置した）用語を抽出するものとし
、その結果、ページ１００からは用語「パソコン」と「Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）」、
ページ１０１からは用語「ＶａｌｕｅＳｔａｒ（登録商標）」と「ＦＡＸモデム」、ペー
ジ１０２からは用語「ＬａＶｉｅ（登録商標）」、ページ１０３からは用語「ＬａＶｉｅ
（登録商標）」と「ハワイ」が抽出されたものとする。次に、用語関係付け手段１２は、
ドキュメント種別が同一のものどうしに限定して、リンクで結ばれたページから抽出され
た用語どうしを連想関係で結び付けるものとすると、結果として得られる用語関係辞書は
、図４（ｂ）のようになる。図９で説明した従来の処理結果と比べると、ドキュメント種
別の違いによって抽出される用語に違いが出ている点と、ドキュメント種別が異なるペー
ジ１０３から抽出された用語が、図４（ｂ）では関係付けされていない点に、差がある。
この図４の結果では、従来の図９の１０２の結果で問題になった「ＬａＶｉｅ（登録商標
）」と「プレゼント」「ハワイ」との間の関係を削ることができている。
【００４３】
図５（ａ）では、ドキュメント種別判定手段９の処理結果として、ページ２０１，２０
２，２０３，２０４のドキュメント種別は商品カタログと判定され、ページ２０５は新聞
記事と判定されている。この図５の例では、用語抽出手段１１や用語関係付け手段１２の
処理を、図４の例と若干変えている。用語抽出手段１１は、ドキュメント種別が商品カタ
ログのときリンク元の位置から用語を抽出し、ドキュメント種別が新聞記事のときは品詞
が固有名詞であることに着目して用語を抽出するものとする。用語関係付け手段１２は、
同じドキュメント種別どうし、または、商品カタログと新聞記事という組み合わせに限定
して関係付けを行う。そして、商品カタログの間では、用語の階層関係として関係付け、
商品カタログと新聞記事との間では、用語の連想関係として関係付ける。その結果として
得られた用語関係辞書は図５（ｂ）である。
【００４４】
なお、本実施の形態では、ハイパーメディア参照手段３が参照すべき範囲を、参照指示
手段２を用いて、用語関係辞書作成システムの利用者が直接的に指示するようにしたが、
この参照範囲を別なプログラムで決定してハイパーメディア参照手段３に与えるような形
態をとってもかまわない。例えば、ユーザが検索条件としてのキーワード群を入力して、
インターネット上のＷＷＷを検索し、その検索結果の上位のドキュメント（キーワードを
多く含むドキュメント）を参照範囲として指示するような方法である。この場合、その参
照範囲に対して処理した結果として得られる用語関係辞書を用いて、もともとの検索条件
キーワードを補充するというような流れになり、検索結果の精度を改善するために（検索
漏れを少なくするために）、その場で生成される用語関係辞書を利用できることになる。
【００４５】
図６は図１に示した用語関係辞書作成システムのハードウェア構成例を示したブロック
図であり、コンピュータ６１と、記録媒体６２と、記憶装置６３とから構成されている。
【００４６】
コンピュータ６１が備えている記録媒体６２は、ディスク，半導体メモリ，その他の記
録媒体であり、コンピュータ６１を用語関係辞書作成システムとして機能させるためのプ
ログラムが記録されている。このプログラムは、コンピュータ６１によって読み取られ、
コンピュータ６１の動作を制御することで、コンピュータ６１上に図１に示したハイパー
メディア参照手段３、ドキュメント種別判定手段９、用語抽出手段１１、用語関係付け手
段１２を実現する。また、記憶装置６３上には、図１に示した部分ハイパーメディア記憶
手段４、ドキュメント種別記憶手段１０、用語記憶手段６が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の実施の形態を示すブロック図である。
【図２】ＨＴＭＬで記述されたハイパーメディアデータベースの例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態の処理結果の例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態の処理結果の例を示す図である。
【図６】用語関係辞書作成システムのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図７】用語関係辞書の例を示す図である。
【図８】従来システムの構成を示すブロック図である。
【図９】従来システムによる処理結果の例を示す図である。
【符号の説明】
【００４８】
１…ハイパーメディアデータベース
２…参照指示手段
３…ハイパーメディア参照手段
４…部分ハイパーメディア記憶手段
５…（従来の）用語抽出手段
６…用語記憶手段
７…（従来の）用語関係付け手段
８…用語関係辞書
９…ドキュメント種別判定手段
１０…ドキュメント種別記憶手段
１１…用語抽出手段
１２…用語関係付け手段
１００〜１０９，２０１〜２０５…ハイパーメディアドキュメント
１５０…参照指示範囲
６１…コンピュータ
６２…記録媒体
６３…記憶装置
【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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【図８】
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【図９】
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