(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報付与の対象となる対象情報と、作業者の該対象情報に対する処理結果と、前記対象情報のうちの少なくとも一部分であって前記作業者に提示するための提示範囲とをそれぞれ含む複数の第１教師情報を格納する格納部と、
前記複数の第１教師情報から、同一の対象情報かつ異なる処理結果を含む複数の第２教師情報を抽出する第１抽出部と、
前記複数の第２教師情報のそれぞれに含まれる前記提示範囲の差分から、前記異なる処理結果に至る手がかりとなる情報を抽出する第２抽出部と、を具備する情報抽出装置。
【請求項２】
前記対象情報は、文と、該文を構成する単語を示す単語列と、該単語列のうち処理の対象となる単語を示す処理対象とを含み、
前記複数の第１教師情報および前記複数の第２教師情報は、前記文のうちの前記処理対象を含む少なくとも一部分であって前記作業者に提示するための提示範囲をさらに含む請求項１に記載の情報抽出装置。
【請求項３】
１つの対象情報から複数の異なる提示範囲を作成し、該提示範囲のそれぞれと前記１つの対象情報とを対応付けた複数の作業用情報を作成する作成部と、
前記複数の作業用情報を出力する出力部と、
前記複数の作業用情報と前記作業者の該複数の作業用情報に対する処理結果とをそれぞれ対応付けて前記複数の第１教師情報として取得する取得部と、をさらに具備する請求項１または請求項２に記載の情報抽出装置。
【請求項４】
前記作業者から前記複数の作業用情報に対する処理を受け付ける作業部をさらに具備する請求項３に記載の情報抽出装置。
【請求項５】
前記提示範囲は、前記対象情報を基準として前方および後方の少なくともどちらか一方に単語単位または文節単位で拡張した範囲である請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の情報抽出装置。
【請求項６】
情報付与の対象となる対象情報と、作業者の該対象情報に対する処理結果と、前記対象情報のうちの少なくとも一部分であって前記作業者に提示するための提示範囲とをそれぞれ含む複数の第１教師情報から、第１抽出部が同一の対象情報かつ異なる処理結果を含む複数の第２教師情報を抽出し、
第２抽出部が、前記複数の第２教師情報のそれぞれに含まれる前記提示範囲の差分から、前記異なる処理結果に至る手がかりとなる情報を抽出する情報抽出方法。
【請求項７】
コンピュータを、
情報付与の対象となる対象情報と、作業者の該対象情報に対する処理結果と、前記対象情報のうちの少なくとも一部分であって前記作業者に提示するための提示範囲とをそれぞれ含む複数の第１教師情報を格納する格納手段と、
前記複数の第１教師情報から、同一の対象情報かつ異なる処理結果を含む複数の第２教師情報を抽出する第１抽出手段と、
前記複数の第２教師情報のそれぞれに含まれる前記提示範囲の差分から、前記異なる処理結果に至る手がかりとなる情報を抽出する第２抽出手段として機能させるための情報抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報抽出装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ビッグデータ活用の機運の高まりに伴い、データ中からユーザが望む情報を抽出するニーズが増加している。ユーザが望む情報は様々であるため、情報の種類ごとに抽出規則を用意する必要がある。そのため、低コストで抽出規則を作成することが望まれる。  
抽出規則の作成には、機械学習を用いる方法が挙げられるが、そのためには、教師情報の作成と学習素性（手がかり語など）の設計とが必要となる。学習素性の設計において、機械学習に見識のない一般人では、何が有効な学習素性であるか判断できないことが多いため、機械学習に見識のある専門家が行うことが多く、結果としてコストおよび時間がかかるという問題がある。
【０００３】
低コストで手がかり語を見つけ出す方法として、単語を組み合わせて抽出規則（素性、手がかり語）を作成し、抽出規則を評価することで、有効な抽出規則を作成する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２６２３３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述の技術を用いて学習素性を抽出する場合は、抽出規則の評価として、テキスト内で抽出規則が適合する箇所の偏りを用いるために、偏りが少ない方が高評価となる。よって、汎用的な素性の評価が高くなり、一部の分野に特有な素性は採用（選択）されないことが多くなる。
【０００６】
本開示は、上述の課題を解決するためになされたものであり、適切な素性を抽出できる情報抽出装置、方法および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】
【０００７】
本実施形態に係る情報抽出装置は、格納部、抽出部および推定部を含む。格納部は、情報付与の対象となる対象情報と作業者の該対象情報に対する処理結果とをそれぞれ含む複数の第１教師情報を格納する。抽出部は、前記複数の第１教師情報から、同一の対象情報かつ異なる処理結果を含む複数の第２教師情報を抽出する。推定部は、前記複数の第２教師情報間の差分から、前記異なる処理結果に至る手がかりとなる有効素性を推定する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施形態に係る情報抽出装置を示すブロック図。
【図２】教師情報格納部に格納される教師情報の具体例を示す図。
【図３】情報抽出装置の有効素性の推定処理を示すフローチャート。
【図４】第２の実施形態に係る情報抽出装置を示すブロック図。
【図５】対象情報の一例を示す図。
【図６】作業用情報作成部における作業用情報の作成処理を示すフローチャート。
【図７】作業用情報の一例を示す図。
【図８】第３の実施形態に係る情報抽出装置を示すブロック図。
【図９】作業部で行われる作業の一例を示す図。
【図１０】作業部における有効素性の提示例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本実施形態では、クラウドソーシングなどによって作成された教師情報を元に、有効な素性を推定する場合を想定する。
【００１０】
以下、図面を参照しながら本実施形態に係る情報抽出装置、方法およびプログラムについて詳細に説明する。なお、以下の実施形態では、同一の参照符号を付した部分は同様の動作をおこなうものとして、重複する説明を適宜省略する。
【００１１】
（第１の実施形態）  
第１の実施形態に係る情報抽出装置について図１のブロック図を参照して説明する。  
第１の実施形態に係る情報抽出装置１００は、教師情報格納部１０１、教師情報抽出部１０２（第１抽出部ともいう）および有効素性推定部１０３（第２抽出部ともいう）を含む。
【００１２】
教師情報格納部１０１は、外部から複数の教師情報（第１教師情報）を受け取って格納する。教師情報は、作業者による情報付与の対象となる対象情報と作業者の対象情報に対する処理結果とを含む情報である。教師情報の具体例については、図２を参照して後述する。
【００１３】
教師情報抽出部１０２は、教師情報格納部１０１に格納される複数の教師情報の中から、同一の対象情報かつ異なる処理結果を含む複数の教師情報（第２教師情報）を抽出する。
【００１４】
有効素性推定部１０３は、教師情報抽出部１０２から複数の教師情報を受け取る。有効素性推定部１０３は、同一の対象情報かつ異なる処理結果を含む複数の教師情報間の差分から、有効素性を推定（抽出）する。有効素性は、作業者の処理結果に至る手がかりとなる情報であって学習素性として有効な素性である。
【００１５】
次に、教師情報格納部１０１に格納される教師情報の具体例について図２を参照して説明する。  
図２に示すテーブル２００には、文ＩＤ２０１、文２０２、単語列２０３、処理対象ＩＤ２０４、提示範囲２０５および処理結果２０６がそれぞれ対応付けられて、教師情報２１０として格納される。本実施形態では、固有表現の判定結果を教師情報とする場合を想定する。
【００１６】
文ＩＤ２０１は、文２０２を一意に識別する識別子である。文２０２は、文のデータ本体である。単語列２０３は、文２０２を構成する単語であり、ここでは、文２０２を単語ごとに区切ったときの、単語と単語を一意に識別する識別子との組を示す。なお、単語列２０３は、文を形態素解析することにより得られる形態素と、得られた形態素を一意に識別する識別子との組であってもよい。
【００１７】
処理対象ＩＤ２０４は、単語列２０３のうち処理の対象（情報付与の対象）となる単語であり、ここでは、単語列２０３の識別子を処理対象ＩＤ２０４とする。提示範囲２０５は、文２０２のうちの処理対象ＩＤ２０４に対応する単語を含む少なくとも一部分であって、作業者に提示するための文字列の範囲である。なお、作業者への提示範囲２０５の提示方法は、例えば、画面に提示範囲２０５の文字列を表示する、合成音声などにより提示範囲２０５の文字列を読み上げるといった、作業者が知覚できる方法であればよい。処理結果２０６は、作業者の処理対象ＩＤ２０４に対応する単語に対する処理の結果である。
【００１８】
図２の一例を挙げると、教師情報２１０として、文ＩＤ２０１「１」、文２０２「川崎というのが友達にいるのですが、その川崎が最近になって・・・」、単語列２０３「１：川崎、２：と、・・・、６：友達、・・・、１３：その、１４：川崎、・・・、１９：て、・・・」、処理対象ＩＤ２０４「１４」、提示範囲２０５「６−１９」および処理結果２０６「人名」がそれぞれ対応付けられる。
【００１９】
すなわち、教師情報２１０は、文２０２の１４番目の単語「川崎」が処理対象の単語であり、提示範囲２０５として６番目から１９番目までの文字列の範囲「友達にいるのですが、その川崎が最近になって」が作業者に表示され、作業者により「川崎」は人名であるという固有表現の判定がなされたことを示す。
【００２０】
次に、情報抽出装置１００の有効素性の推定処理について図３のフローチャートを参照して説明する。  
ステップＳ３０１では、教師情報抽出部１０２が、教師情報格納部１０１から同じ文ＩＤ２０１かつ同じ処理対象ＩＤ２０４を有する２つの教師情報をエントリｅ１およびエントリｅ２として取得する。
【００２１】
ステップＳ３０２では、有効素性推定部１０３が、エントリｅ１の処理結果２０６とエントリｅ２の処理結果２０６とが異なるかどうかを判定する。処理結果２０６が異なる場合、ステップＳ３０３に進み、処理結果２０６が同一である場合、処理を終了する。
【００２２】
ステップＳ３０３では、有効素性推定部１０３が、エントリｅ１の提示範囲２０５とエントリｅ２の提示範囲２０５とが異なる提示範囲であるかどうかを判定する。提示範囲２０５が異なる場合、ステップＳ３０４に進み、提示範囲２０５が異ならない、つまり同一である場合、ステップＳ３０５に進む。
【００２３】
ステップＳ３０４では、有効素性推定部１０３が、エントリｅ１の提示範囲２０５とエントリｅ２の提示範囲２０５との差分の範囲から、自立語を有効素性として推定する。これは、提示範囲２０５の差分に含まれる文字列に、作業者の処理結果に影響を与える情報（異なる処理結果に至る手がかり）が存在すると考えられるからである。
【００２４】
ステップＳ３０５では、有効素性推定部１０３が、有効素性なしと判定する。なお、ステップＳ３０３が「Ｎｏ」である場合、すなわち、エントリｅ１とエントリｅ２とが同一の提示範囲２０５を有するにもかかわらず異なる処理結果２０６となっている場合は、作業者の単なる作業ミスまたは表記揺れである可能性が高いため、有効素性なしと判定する。
【００２５】
以上で有効素性推定部１０３の推定処理を終了する。なお、図３では、教師情報格納部１０１に格納される複数の教師情報の中で、教師情報抽出部１０２が、同じ文ＩＤ２０１かつ同じ処理対象ＩＤ２０４を有する教師情報を２つ抽出する場合を想定するが、これに限られない。例えば、同じ文ＩＤ２０１かつ同じ処理対象ＩＤ２０４を有する教師情報が３つ以上ある（３つ以上のエントリがある）場合は、３つ以上のエントリのうち、２つのエントリの組み合わせごとに図３に示す有効素性の推定処理を行えばよい。つまり、４つのエントリがあり、４つのエントリから２つのエントリを選ぶ場合は６通りの組み合わせがあるので、それぞれの組み合わせについて有効素性の推定処理を行えばよい。
【００２６】
次に、図２に示す教師情報を参照して有効素性の推定処理の具体例を説明する。  
図２に示す１番目の教師情報（第１エントリ）と２番目の教師情報（第２エントリ）とは、同一の文ＩＤ２０１「１」および同一の処理対象ＩＤ２０４「１４」を有する。一方、処理結果２０６については、第１エントリは「人名」であり、第２エントリは「地名」であり、互いに異なる結果である。さらに、第１エントリは提示範囲２０５が「６−１９」である一方、第２エントリは提示範囲２０５が「８−１９」であり、第１エントリと第２エントリとの提示範囲２０５の差分は、「６−７」である。
【００２７】
つまり、第１エントリの提示範囲２０５「友達にいるのですが、その川崎が最近になって」と第２エントリの提示範囲２０５「いるのですが、その川崎が最近になって」との差分の文字列「友達に」に含まれる自立語が、有効素性と推定される。ここでは自立語が「友達」のみであるため、有効素性として「友達」が推定される。
【００２８】
なお、有効素性推定部１０３は、自立語を有効素性として推定する場合に限らず、提示範囲２０５の差分に含まれる全ての文字列を有効素性として推定してもよい。また、有効素性推定部１０３は、「名詞」または「動詞」などの品詞で限定した単語を有効素性として推定してもよい。
【００２９】
自立語の判定方法および品詞の判定方法としては、様々な方法が考えられるが、例えば単語辞書（図示せず）を参照する方法がある。単語と単語が自立語か否かの情報との対応関係、または、単語と単語に対応する品詞との対応関係を含んだ単語辞書が予め用意される。有効素性推定部１０３が、用意された単語辞書を参照することで、自立語または品詞の判定を行うことができる。
【００３０】
また、品詞の判定方法の別例として、教師情報２１０に含まれる文２０２を形態素解析することで、文中の各単語の品詞を特定してもよい。また、教師情報２１０内に、各単語の品詞の情報または自立語か否かの情報を予め含めておき、有効素性推定部１０３が、有効素性の推定処理の際に、予め含めておいた品詞の情報または自立語か否かの情報を参照するようにしてもよい。
【００３１】
さらに、有効素性推定部１０３は、有効素性として推定される候補を予め限定してもよい。推定される候補を限定する方法として、教師情報間の提示範囲の差分に含まれる単語のうち、「最初の自立語」などのように文中での単語の位置情報を用いたり、単語間の係り受け関係を用いたりすればよい。また、有効素性推定部１０３は、教師情報間の提示範囲の差分の範囲に名詞が連続して出現する場合は、連続した名詞をまとめて有効素性として推定してもよい。
【００３２】
以上に示した第１の実施形態によれば、教師情報の提示範囲の差分に基づいて有効素性を推定することで、適切な素性を推定（抽出）でき、機械学習の知識がない者でも、一から素性をリストアップする必要なく、容易に学習素性を設計できる。よって、学習素性の作成時間および作成コストを低減できる。また、作業者の処理結果である教師情報から有効素性を推定しているため、一部の分野で特有な単語であっても有効素性として活用することができる。これによって、有効な学習素性を活用でき、高精度な情報抽出が可能となる。
【００３３】
（第２の実施形態）  
第２の実施形態では、作業者に教師情報を作成させるための元となる情報を生成する点が第１の実施形態と異なる。
【００３４】
第２の実施形態に係る情報抽出装置について図４のブロック図を参照して説明する。  
第２の実施形態に係る情報抽出装置４００は、作業用情報作成部４０１、情報出力部４０２、結果取得部４０３、教師情報格納部１０１、教師情報抽出部１０２および有効素性推定部１０３を含む。教師情報格納部１０１、教師情報抽出部１０２および有効素性推定部１０３については、第１の実施形態と同様の処理であるのでここでの説明を省略する。
【００３５】
作業用情報作成部４０１は、外部から対象情報を取得する。作業用情報作成部４０１は、対象情報について、作業者に提示するために２つ以上の異なる提示範囲を有する複数の作業用情報を作成する。対象情報および作業用情報については、図５および図６をそれぞれ参照して後述する。
【００３６】
情報出力部４０２は、作業用情報作成部４０１から複数の作業用情報を取得し、複数の作業用情報を外部に出力する。例えば、作業用情報をクラウドソーシングシステムなどに送信する（出力する）ことで、作業を依頼する。
【００３７】
結果取得部４０３は、作業者によって処理された作業用情報を教師情報として取得する。例えば、作業が依頼されたクラウドソーシングシステムから処理結果として教師情報を取得する。
【００３８】
次に、対象情報の一例について図５を参照して説明する。  
対象情報は、文ＩＤ２０１、文２０２、単語列２０３および処理対象ＩＤ２０４をそれぞれ対応付けた情報である。なお、図２に示す教師情報のうち、提示範囲２０５および処理結果２０６の項目がない情報が対象情報となる。
【００３９】
次に、作業用情報作成部４０１における作業用情報の作成処理について図６のフローチャートを参照して説明する。  
ステップＳ６０１では、作業用情報作成部４０１が、対象情報を取得する。
【００４０】
ステップＳ６０２では、作業用情報作成部４０１が、対象情報のうち処理対象ＩＤ２０４の値からＮを減算した値を「ＳＥＮＴＯＵ」として算出する。また、対象情報のうち処理対象ＩＤ２０４の値にＮを加算した値を「ＭＡＴＳＵＢＩ」として算出する。なお、Ｎは、予め定められた正の整数であり、ここでは整数の値が語数（ここでは、単語数）に対応する。
【００４１】
ステップＳ６０３では、作業用情報作成部４０１が、「ＳＥＮＴＯＵ」を１つデクリメントする。
【００４２】
ステップＳ６０４では、作業用情報作成部４０１が、「ＳＥＮＴＯＵ」が文頭に到達したかどうか、言い換えると、「ＳＥＮＴＯＵ」の値と文頭文字に対応する処理対象ＩＤ２０４の値とが同一であるかどうかを判定する。「ＳＥＮＴＯＵ」が文頭に到達した場合、処理を終了し、「ＳＥＮＴＯＵ」が文頭に到達していない場合、ステップＳ６０５に進む。
【００４３】
ステップＳ６０５では、作業用情報作成部４０１が、提示範囲を「ＳＥＮＴＯＵ」から「ＭＡＴＳＵＢＩ」までとし、提示範囲２０５と対象情報とを対応付けて、作業用情報として作成する。その後、ステップＳ６０３に戻り、同様の処理を繰り返す。以上で作業用情報作成部４０１の作業用情報の作成処理を終了する。これによって、１つの対象情報から異なる提示範囲を有する複数の作業用情報を作成できる。
【００４４】
次に、作業用情報の一例について図７を参照して説明する。  
作業用情報は、文ＩＤ２０１、文２０２、単語列２０３、処理対象ＩＤ２０４および提示範囲２０５をそれぞれ対応付けた情報である。なお、教師情報のうち、処理結果２０６の項目がない情報が作業用情報となる。
【００４５】
図６のフローチャートに示す提示範囲の決定方法は、処理対象の単語を基準として、単語の前方に向かって１単語ずつ提示範囲を拡張する場合を示すが、これに限らず、後方に１単語ずつ提示範囲を拡張する方法でもよい。または、前方と後方とを交互または同時にそれぞれ１単語ずつ減算および加算することにより、提示範囲を拡張する方法でもよい。
【００４６】
また、１単語ずつという単語単位ではなく、１文字ずつ提示範囲を拡張してもよいし、文節単位で提示範囲を拡張してもよい。また、１つ前の自立語まで提示範囲を拡張するといった方法でもよい。
【００４７】
さらに、処理対象の単語に基づく単語間の距離に応じた提示範囲の決定方法に限らず、ランダムに表示する単語を決定する方法、文を構文解析して作成した講文木に基づいて、構文木上で処理対象の単語に近い単語から順に提示範囲を拡張する方法でもよい。
【００４８】
以上に示した第２の実施形態によれば、判定すべき提示範囲を決定して作業用情報を作成し、作成した作業用情報に基づく教師情報を得ることができる。また、第１の実施形態と同様に、教師情報の提示範囲の差分に基づいて有効素性を推定することで、学習素性の作成時間および作成コストを低減でき、適切な素性を推定（抽出）できる。さらに、有効な学習素性を活用でき、高精度な情報抽出が可能となる。
【００４９】
（第３の実施形態）  
第３の実施形態では、作業用情報に対する作業者の処理（例えば、作業者からのデータ入力）を受け付ける点が上述の実施形態と異なる。
【００５０】
第３の実施形態に係る情報抽出装置について図８のブロック図を参照して説明する。  
第３の実施形態に係る情報抽出装置８００は、作業用情報作成部４０１、情報出力部４０２、結果取得部４０３、教師情報格納部１０１、教師情報抽出部１０２、有効素性推定部１０３および作業部８０１を含む。
【００５１】
作業部８０１以外の動作については、第２の実施形態と同様であるので、ここでの説明を省略する。
【００５２】
作業部８０１は、情報出力部４０２から複数の作業用情報を受け取り、作業者に複数の作業用情報を提示する。作業部８０１は、作業用情報に対する処理、例えば作業者からのデータ入力を処理結果として受け付け、処理結果に基づいて複数の教師情報を作成する。また、作業部８０１は、後段の有効素性推定部１０３により推定された有効素性を受け取り、作業者に有効素性を提示する。
【００５３】
次に、作業部８０１で行われる作業の一例について図９を参照して説明する。  
図９は、クラウドソーシングシステムによる情報付与（判定）作業を行わせる場合の作業部８０１の表示例であり、図７の第１エントリの作業用情報を表示したものである。情報付与作業が固有表現抽出の場合、付与作業の回答の種類が予め定まっていることが一般的である。
【００５４】
作業者に対して「問：次の文中の下線付き単語のカテゴリを答えなさい」と質問を表示し、提示範囲２０５に対応する「友達がいるのですが、その川崎が最近になって」が表示される。ここでは、「人名」、「地名」、「組織名」、「その他」などが予め選択肢として表示される。ただし、必ずしも選択肢型である必要はなく、自由記述型でもよい。表示された作業画面に対してユーザが回答を入力すると、作業部８０１がユーザの回答に基づいて処理結果を生成し、最終的に教師情報が生成される。ここでは、作業者が「人名」にチェックを入れることで、図２に示す第１エントリのような教師情報を得ることができる。
【００５５】
次に、作業部８０１における有効素性の提示例について図１０を参照して説明する。  
図１０に示すように、作業部８０１は、作業者に対して、有効素性推定部１０３により推定された有効素性の確認を促してもよい。有効素性の確認のタイミングとしては、例えば、作業者が「人名」をチェックした後に、有効素性の推定処理が実行されたとすると、確認ウィンドウ１００１に「単語『友達』は判定の参考になりましたか？」といった確認を促す文が表示される。
【００５６】
なお、有効素性推定部１０３は、作業者によって確認ウィンドウ１００１中の「はい」がチェックされている場合、有効素性の推定は正しいとして、提示した有効素性（ここでは、「友達」）の確からしさを示す度合い（確信度）を増加させてもよい。
【００５７】
有効素性と確信度とを対応付けておくことで、他のアプリケーションなどで本実施形態の有効素性の推定処理により生成された有効素性を用いる際に、確信度の高い学習素性を用いることができる。
【００５８】
以上に示した第３の実施形態によれば、作業部により、作業者に対して作業用情報を提示して作業をさせることができる。作業部が作業者に対して有効素性を提示することによって、有効素性を学習により精度を向上させ、精度の高い学習素性を提示することができる。また、第１の実施形態と同様に、学習素性の作成時間および作成コストを低減でき、適切な素性（抽出）を推定できる。さらに、有効な学習素性を活用でき、高精度な情報抽出が可能となる。
【００５９】
上述した実施形態では、固有表現の判定結果を教師情報とする例を説明したが、これに限らず、親子関係の抽出といった複数の単語に関わる情報抽出でも同様に実施できる。親子関係の抽出とは、人名Ａと人名Ｂとの間に親子関係が存在するかどうかを判定する処理である。  
例えば、ＡさんはＢさんの第一子として生まれ・・・」という文において、提示範囲が「ＡさんはＢさんの第一子」である場合、作業者によって「親子関係あり」と判定される。一方、同一の文において提示範囲が「ＡさんはＢさんの」である場合、作業者によって「親子関係なし」または「親子関係不明」と判定される。これらの判定結果を教師情報とする場合、有効素性推定部１０３は、提示範囲の差分から「第一子」を有効素性として推定することができる。
【００６０】
また、上述した実施形態では、情報抽出装置の例として、文に対する有効素性の推定処理を説明したが、これに限らず、例えば画像を教師情報として、顔画像からの年齢判定または性別判定といった情報付与を行なってもよい。提示範囲として、作業者に表示するための顔画像の範囲を「目と鼻」の部分画像、「目と鼻と口」の部分画像といったように複数通り用意する。これによって、提示範囲が異なる複数の作業情報と同様に扱うことができる。  
例えば、提示範囲が「目と鼻」の部分画像である教師情報の性別判定結果が「男」、提示範囲が「目と鼻と口」の部分画像である教師情報の性別判定結果が「女」であれば、提示範囲の差分である「口」の画像が性別判定において有効素性であるといった判定ができる。
【００６１】
上述の実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述した情報抽出装置による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述の実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷ、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）Ｄｉｓｃなど）、半導体メモリ、又はこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータまたは組み込みシステムが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態の情報抽出装置と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合又は読み込む場合はネットワークを通じて取得又は読み込んでもよい。  
また、記録媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。  
さらに、本実施形態における記録媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記録媒体も含まれる。  
また、記録媒体は１つに限られず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本実施形態における記録媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。
【００６２】
なお、本実施形態におけるコンピュータまたは組み込みシステムは、記録媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。  
また、本実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【００６３】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行なうことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００６４】
１００，４００，８００・・・情報抽出装置、１０１・・・教師情報格納部、１０２・・・教師情報抽出部、１０３・・・有効素性推定部、２００・・・テーブル、２０１・・・文ＩＤ、２０２・・・文、２０３・・・単語列、２０４・・・処理対象ＩＤ、２０５・・・提示範囲、２０６・・・処理結果、２１０・・・教師情報、４０１・・・作業用情報作成部、４０２・・・情報出力部、４０３・・・結果取得部、８０１・・・作業部、１００１・・・確認ウィンドウ。
【図１】
0006652355.tif 000002
【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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