(57)【要約】      （修正有）【課題】テキストから検出した集合間の対応関係を適切に認識する抽出方法、抽出プログラム及び抽出装置を提供する。【解決手段】知識抽出システムのサーバ２は、テキストから第１の集合と第２の集合とを検知すると、第１の順序情報を参照し、少なくとも１部分がテキストには記載されていない第１の集合に含まれる第１の複数の要素を特定し、第１の複数の要素内の順序に応じて、第１の複数の要素のそれぞれと第２の集合に含まれる第２の複数の要素のそれぞれとを対応付けた対応関係を抽出する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストから第１の集合と第２の集合とを検知すると、第１の順序情報を参照し、少なくとも１部分が前記テキストには記載されていない前記第１の集合に含まれる第１の複数の要素を特定し、
前記第１の複数の要素内の順序に応じて、前記第１の複数の要素のそれぞれと前記第２の集合に含まれる第２の複数の要素のそれぞれとを対応付けた対応関係を抽出する、
処理をコンピュータが実行する、抽出方法。
【請求項２】
前記第１の複数の要素を特定する処理は、複数の集合のそれぞれに含まれる複数の要素内の順序を示す複数の順序情報から、前記第１の複数の要素のうちの前記テキストに記載されている複数の要素のそれぞれを、順序付けられた複数の要素内に含む前記第１の順序情報を特定することを含む、
請求項１に記載の抽出方法。
【請求項３】
前記第１の順序情報を特定する処理は、
前記第１の複数の要素のうちの前記テキストに記載されている複数の要素のうちの始端要素と終端要素とを特定し、
前記複数の順序情報から、前記始端要素及び前記終端要素のそれぞれを、順序付けられた複数の要素内に含む前記第１の順序情報を特定する、ことを含む、
請求項２に記載の抽出方法。
【請求項４】
前記第１の順序情報を特定する処理は、順序付けられた複数の要素内に前記始端要素及び前記終端要素を含む前記第１の順序情報の候補が複数存在する場合、複数の前記候補のそれぞれが示す順序に従った前記始端要素から前記終端要素までの要素数が、前記第２の複数の要素の要素数と一致する前記候補を、前記第１の順序情報として特定することを含む、
請求項３に記載の抽出方法。
【請求項５】
前記第１の順序情報を特定する処理は、順序付けられた複数の要素内に前記始端要素及び前記終端要素を含む前記第１の順序情報の候補が複数存在する場合、複数の前記候補のそれぞれが示す順序と、前記始端要素及び前記終端要素の少なくとも一方とに基づくヒューリスティックスに応じて、前記複数の候補から前記第１の順序情報を特定することを含む、
請求項３に記載の抽出方法。
【請求項６】
前記複数の順序情報のそれぞれは、前記複数の要素内の順序の循環の有無を含み、
前記対応関係を抽出する処理は、前記第１の順序情報が示す順序の前記循環の有無と、前記循環の有無に基づき特定される前記順序の方向と、に基づいて、前記第１の順序情報から、前記始端要素から前記終端要素までのそれぞれの要素を前記第１の複数の要素として抽出することを含む、
請求項３〜請求項５のいずれか１項に記載の抽出方法。
【請求項７】
前記対応関係を抽出する処理は、前記第１の複数の要素から、前記第１の集合に含まれる除外表現を削除することを含む、
請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載の抽出方法。
【請求項８】
複数の集合のそれぞれに含まれる複数の要素内の順序を示す複数の順序情報から、前記第２の複数の要素のうちの前記テキストに記載されている複数の要素のそれぞれを、順序付けられた複数の要素内に含む第２の順序情報を特定する、
処理を前記コンピュータが実行し、
前記対応関係を抽出する処理は、前記第１の順序情報が示す前記第１の複数の要素内の順序と、前記第２の順序情報が示す前記第２の複数の要素内の順序と、に基づいて、前記対応関係を抽出することを含む、
請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の抽出方法。
【請求項９】
テキストから第１の集合と第２の集合とを検知すると、第１の順序情報を参照し、少なくとも１部分が前記テキストには記載されていない前記第１の集合に含まれる第１の複数の要素を特定し、
前記第１の複数の要素内の順序に応じて、前記第１の複数の要素のそれぞれと前記第２の集合に含まれる第２の複数の要素のそれぞれとを対応付けた対応関係を抽出する、
処理をコンピュータに実行させる、抽出プログラム。
【請求項１０】
テキストから第１の集合と第２の集合とを検知すると、第１の順序情報を参照し、少なくとも１部分が前記テキストには記載されていない前記第１の集合に含まれる第１の複数の要素を特定し、
前記第１の複数の要素内の順序に応じて、前記第１の複数の要素のそれぞれと前記第２の集合に含まれる第２の複数の要素のそれぞれとを対応付けた対応関係を抽出する、
制御部を備える、抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、抽出方法、抽出プログラム、及び、抽出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
テキストから知識を抽出する知識抽出処理において、コンピュータ、例えばサーバ等の抽出装置は、並列句等の複数の要素を持つテキストから知識を抽出することがある。
【０００３】
例えば、「国内又は国外  それぞれ所得税法第二条第一項第一号又は第二号に規定する国内又は国外をいう。」というテキスト（文章）では、定義されている「国内」及び「国外」が並列句である。
【０００４】
この文章から正しく知識抽出を行なうには、並列句の構造の認識、並列の対応付け、展開する際には不要となる並列表現としてのメタ表現の認識、等が行なわれる。
【０００５】
例えば、抽出装置は、知識抽出処理において、上記の文章を以下の２文に展開し、その後に適切な知識表現化の処理を行なう。
「国内  所得税法第二条第一項第一号に規定する国内をいう。」
「国外  所得税法第二条第一項第二号に規定する国外をいう。」
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１９−０７９３２１号公報
【特許文献２】特開２００１−０８４２５０号公報
【特許文献３】特開２００９−０９３５０３号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】松山宏樹，白井清昭，島津明、“法令文書を対象にした並列構造解析”、言語処理学会第１８回年次大会発表論文集、pp. 975-978、2012年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、テキストに範囲表現が含まれると、上述した項目の展開によって対応関係を認識することが困難になる場合がある。
【０００９】
例えば、以下の例文では、下記の「法人課税信託、・・・有価証券」のように１４個の並列要素が存在する。一方、これらに対応する条文は、範囲表現によって「所得税法第二条第一項第八号の三から第十三号まで、第十五号から第十五号の五まで又は第十七号」のように３個の並列要素となっている。
「法人課税信託、恒久的施設、公社債、預貯金、合同運用信託、貸付信託、投資信託、証券投資信託、公社債投資信託、公社債等運用投資信託、公募公社債等運用投資信託、特定目的信託、特定受益証券発行信託又は有価証券  それぞれ所得税法第二条第一項第八号の三から第十三号まで、第十五号から第十五号の五まで又は第十七号に規定する法人課税信託、恒久的施設、公社債、預貯金、合同運用信託、貸付信託、投資信託、証券投資信託、公社債投資信託、公社債等運用投資信託、公募公社債等運用投資信託、特定目的信託、特定受益証券発行信託又は有価証券をいう。」
【００１０】
このように、抽出装置がテキストから検出した集合間の対応関係を認識する際に、少なくとも一方の集合内の要素が範囲表現等によりテキストに記載されていない場合、集合間の要素数が一致せず、対応関係を認識することが困難になる場合がある。
【００１１】
１つの側面では、本発明は、テキストから検出した集合間の対応関係を適切に認識できるようにすることを目的の１つとする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
１つの側面では、抽出方法は、コンピュータが、以下の処理を実行してよい。前記処理は、テキストから第１の集合と第２の集合とを検知すると、第１の順序情報を参照し、少なくとも１部分が前記テキストには記載されていない前記第１の集合に含まれる第１の複数の要素を特定してよい。また、前記処理は、前記第１の複数の要素内の順序に応じて、前記第１の複数の要素のそれぞれと前記第２の集合に含まれる第２の複数の要素のそれぞれとを対応付けた対応関係を抽出してよい。
【発明の効果】
【００１３】
１つの側面では、本発明は、テキストから検出した集合間の対応関係を適切に認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】一実施形態に係る知識抽出システムの機能構成例を示すブロック図である。
【図２】サーバの機能を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図３】サーバの処理の一例を説明するための図である。
【図４】要素展開処理制御部の動作例を説明するフローチャートである。
【図５】順序知識ＤＢの一例を示す図である。
【図６】順序知識に基づく範囲要素の展開処理の一例を説明するための図である。
【図７】方向指示語を含む順序知識の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形又は技術の適用を排除する意図はない。例えば、本実施形態を、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。なお、以下の説明で用いる図面において、同一符号を付した部分は、特に断らない限り、同一若しくは同様の部分を表す。
【００１６】
〔１〕一実施形態
〔１−１〕知識抽出システムの説明
まず、知識抽出システムについて簡単に説明する。知識抽出システムは、例えば、文章を解析して解析結果から知識を抽出するシステムである。文章の解析には、上述した並列構造解析が含まれてよい。なお、抽出された知識は、例えば、ナレッジグラフ（ＫＧ；Knowledge Graph）等の知識ベース（ＫＢ；Knowledge Base）に蓄積されてよい。
【００１７】
（比較例）
ここで、法令文を対象にした並列構造解析の比較例を説明する。比較例においては、並列関係にある句が互いに類似しているという性質を手がかりとし、文節列の類似性の利用や、確率モデルを利用する。比較例としては、例えば、上述した非特許文献１に記載の手法が採用されてもよい。
【００１８】
比較例では、階層的並列構造に関し、抽出装置は、並列キーに上位の並列構造より下位の並列構造を優先する優先順位を付け、優先順位の順に並列構造を逐次検出する。また、抽出装置は、並列構造の範囲を決定する際に、優先的に解析した並列構造の内部を境界としない、並列構造の境界は後方句及び前方句の候補の境界とする、句の類似度を計算する際に解析した並列構造を利用して計算する、というヒューリスティックを使用する。
【００１９】
上述した比較例では、並列文の言語処理（解析）が主であり、知識抽出は行なっていない。また、上述した比較例では、範囲表現の認識手法として、数字やアルファベット等の典型的な順序の知識をハードコーディングしている。
【００２０】
次に、比較例に係る抽出装置が、「国内又は国外  それぞれ所得税法第二条第一項第一号又は第二号に規定する国内又は国外をいう。」というテキスト（文章）に対して、並列構造解析を行なう場合を説明する。
【００２１】
例えば、抽出装置は、個々の並列句を独立に認識する。上記の例では、以下の２つの定義規定のように、「国内」及び「国外」のそれぞれの定義本文が、「それぞれ所得税法第二条第一項第一号又は第二号に規定する国内又は国外をいう。」となる。
「国内  それぞれ所得税法第二条第一項第一号又は第二号に規定する国内又は国外をいう。」
「国外  それぞれ所得税法第二条第一項第一号又は第二号に規定する国内又は国外をいう。」
【００２２】
次いで、抽出装置は、個々の並列句の構成要素を順に対応させる。例えば、抽出装置は、以下のように、並列句のｎ番目（ｎは１以上且つＮ以下の整数。Ｎは並列句の数；この場合、Ｎ＝２）の要素を取り出す。
１番目：「国内  それぞれ所得税法第二条第一項第一号に規定する国内をいう。」
２番目：「国外  それぞれ所得税法第二条第一項第二号に規定する国外をいう。」
【００２３】
そして、抽出装置は、順序集合をハードコーディングにより展開する。このような展開の一例として、抽出装置は、「ＡからＤはそれぞれ３，５，７，８である」という順序集合の場合、「ＡからＤ」を展開して「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄはそれぞれ３，５，７，８である」とする。このような展開の手法により、上記例では、以下のような２文が展開される。
「国内  所得税法第二条第一項第一号に規定する国内をいう。」
「国外  所得税法第二条第一項第二号に規定する国外をいう。」
【００２４】
しかしながら、上述した並列構造解析では、表層的な言語処理を行なっているだけで、構成要素の内容に踏み込んでおらず、例えば、「イからニまでの各号」や、「10月から3月までの各月」のような複数要素を含む範囲表現には対応できない。このように、集合内の要素が範囲表現等によりテキストに記載されていない場合、集合間の要素数が一致せず、対応関係を認識することが困難になる場合がある。
【００２５】
そこで、一実施形態では、抽出装置がテキストから検出した集合間の対応関係を認識する際に、少なくとも一方の集合内の要素が範囲表現等によりテキストに記載されていない場合であっても、集合間の対応関係を適切に認識できるようにする手法を説明する。
【００２６】
例えば、後述する一実施形態に係る手法では、複数要素表現に対して、順序知識を利用して実体を割り当てることで、複数表現間の対応関係を抽出する。
【００２７】
〔１−２〕知識抽出システムの構成例
図１は、一実施形態に係る知識抽出システム１の機能構成例を示すブロック図である。知識抽出システム１は、テキストから知識を抽出するシステムの一例であり、図１に示すように、例示的に、サーバ２と１以上（図１の例では１台）の端末３とを備えてよい。なお、サーバ２には、ナレッジグラフ（ＫＧ）等の知識ベースが接続されてもよい。
【００２８】
端末３は、知識抽出システム１の管理者又は利用者が使用する情報処理端末の一例であり、ＰＣ（Personal Computer）又はサーバ等のコンピュータである。端末３は、例えば、サーバ２に対して、知識抽出を行なう対象のテキスト、例えば文書等を送信してよく、また、サーバ２から、テキストから抽出された知識を受信してもよい。
【００２９】
端末３とサーバ２との間、及び、図示しないＫＧとサーバ２との間、のそれぞれは、図示しないネットワークを介して相互に通信可能に接続されてよい。ネットワークは、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、又はこれらの組み合わせを含んでよい。ＷＡＮにはインターネットが含まれてよく、ＬＡＮにはＶＰＮ（Virtual Private Network）が含まれてよい。
【００３０】
サーバ２は、抽出装置、情報処理装置、又は、コンピュータの一例である。例えば、サーバ２は、知識抽出システム１において、端末３からのテキストの受信に応じて、受信したテキストからの知識の抽出、及び、抽出した知識の保存（端末３への送信を含む）等の種々の処理を行なう。
【００３１】
サーバ２は、仮想サーバ（ＶＭ；Virtual Machine）であってもよいし、物理サーバであってもよい。また、サーバ２の機能は、１台のコンピュータにより実現されてもよいし、２台以上のコンピュータにより実現されてもよい。さらに、サーバ２の機能のうちの少なくとも一部は、クラウド環境により提供されるＨＷ（Hardware）リソース及びＮＷ（Network）リソースを用いて実現されてもよい。
【００３２】
（ハードウェア構成例）
図２は、サーバ２の機能を実現するコンピュータ１０のハードウェア（ＨＷ）構成例を示すブロック図である。サーバ２の機能を実現するＨＷリソースとして、複数のコンピュータが用いられる場合は、各コンピュータが図２に例示するＨＷ構成を備えてよい。
【００３３】
図２に示すように、コンピュータ１０は、ＨＷ構成として、例示的に、プロセッサ１０ａ、メモリ１０ｂ、記憶部１０ｃ、ＩＦ（Interface）部１０ｄ、Ｉ／Ｏ（Input / Output）部１０ｅ、及び読取部１０ｆを備えてよい。
【００３４】
プロセッサ１０ａは、種々の制御や演算を行なう演算処理装置の一例である。プロセッサ１０ａは、コンピュータ１０内の各ブロックとバス１０ｉで相互に通信可能に接続されてよい。なお、プロセッサ１０ａは、複数のプロセッサを含むマルチプロセッサであってもよいし、複数のプロセッサコアを有するマルチコアプロセッサであってもよく、或いは、マルチコアプロセッサを複数有する構成であってもよい。
【００３５】
プロセッサ１０ａとしては、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、ＡＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の集積回路（ＩＣ；Integrated Circuit）が挙げられる。なお、プロセッサ１０ａとして、これらの集積回路の２以上の組み合わせが用いられてもよい。ＣＰＵはCentral Processing Unitの略称であり、ＭＰＵはMicro Processing Unitの略称である。ＧＰＵはGraphics Processing Unitの略称であり、ＡＰＵはAccelerated Processing Unitの略称である。ＤＳＰはDigital Signal Processorの略称であり、ＡＳＩＣはApplication Specific ICの略称であり、ＦＰＧＡはField-Programmable Gate Arrayの略称である。
【００３６】
メモリ１０ｂは、種々のデータやプログラム等の情報を格納するＨＷの一例である。メモリ１０ｂとしては、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性メモリ、及び、ＰＭ（Persistent Memory）等の不揮発性メモリ、の一方又は双方が挙げられる。
【００３７】
記憶部１０ｃは、種々のデータやプログラム等の情報を格納するＨＷの一例である。記憶部１０ｃとしては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の磁気ディスク装置、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の半導体ドライブ装置、不揮発性メモリ等の各種記憶装置が挙げられる。不揮発性メモリとしては、例えば、フラッシュメモリ、ＳＣＭ（Storage Class Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等が挙げられる。
【００３８】
また、記憶部１０ｃは、コンピュータ１０の各種機能の全部若しくは一部を実現するプログラム１０ｇ（抽出プログラム）を格納してよい。例えば、サーバ２のプロセッサ１０ａは、記憶部１０ｃに格納されたプログラム１０ｇをメモリ１０ｂに展開して実行することにより、図１に例示するサーバ２としての機能を実現できる。
【００３９】
ＩＦ部１０ｄは、ネットワークとの間の接続及び通信の制御等を行なう通信ＩＦの一例である。例えば、ＩＦ部１０ｄは、イーサネット（登録商標）等のＬＡＮ、或いは、ＦＣ（Fibre Channel）等の光通信等に準拠したアダプタを含んでよい。当該アダプタは、無線及び有線の一方又は双方の通信方式に対応してよい。例えば、サーバ２は、ＩＦ部１０ｄを介して、端末３及び図示しないＫＧのそれぞれと相互に通信可能に接続されてよい。また、例えば、プログラム１０ｇは、当該通信ＩＦを介して、ネットワークからコンピュータ１０にダウンロードされ、記憶部１０ｃに格納されてもよい。
【００４０】
Ｉ／Ｏ部１０ｅは、入力装置、及び、出力装置、の一方又は双方を含んでよい。入力装置としては、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等が挙げられる。出力装置としては、例えば、モニタ、プロジェクタ、プリンタ等が挙げられる。
【００４１】
読取部１０ｆは、記録媒体１０ｈに記録されたデータやプログラムの情報を読み出すリーダの一例である。読取部１０ｆは、記録媒体１０ｈを接続可能又は挿入可能な接続端子又は装置を含んでよい。読取部１０ｆとしては、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等に準拠したアダプタ、記録ディスクへのアクセスを行なうドライブ装置、ＳＤカード等のフラッシュメモリへのアクセスを行なうカードリーダ等が挙げられる。なお、記録媒体１０ｈにはプログラム１０ｇが格納されてもよく、読取部１０ｆが記録媒体１０ｈからプログラム１０ｇを読み出して記憶部１０ｃに格納してもよい。
【００４２】
記録媒体１０ｈとしては、例示的に、磁気／光ディスクやフラッシュメモリ等の非一時的なコンピュータ読取可能な記録媒体が挙げられる。磁気／光ディスクとしては、例示的に、フレキシブルディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ブルーレイディスク、ＨＶＤ（Holographic Versatile Disc）等が挙げられる。フラッシュメモリとしては、例示的に、ＵＳＢメモリやＳＤカード等の半導体メモリが挙げられる。
【００４３】
上述したコンピュータ１０のＨＷ構成は例示である。従って、コンピュータ１０内でのＨＷの増減（例えば任意のブロックの追加や削除）、分割、任意の組み合わせでの統合、又は、バスの追加若しくは削除等は適宜行なわれてもよい。例えば、サーバ２において、Ｉ／Ｏ部１０ｅ及び読取部１０ｆの少なくとも一方は、省略されてもよい。
【００４４】
なお、情報処理端末の一例である端末３は、上述したコンピュータ１０と同様のＨＷ構成により実現されてよい。例えば、端末３のプロセッサ１０ａは、記憶部１０ｃに格納されたプログラム１０ｇをメモリ１０ｂに展開して実行することにより、図１に示す端末３としての機能を実現できる。
【００４５】
（機能構成例）
次に、図１を参照して、サーバ２の機能構成例を説明する。一実施形態に係るサーバ２は、テキストから知識を抽出する処理を行なう。例えば、サーバ２は、テキストから第１の集合と第２の集合とを検知し、第１の集合に含まれる第１の複数の要素のそれぞれと、第２の集合に含まれる第２の複数の要素のそれぞれとを対応付けた対応関係を抽出する。
【００４６】
図３は、サーバ２の処理の一例を説明するための図である。図３に示す例では、サーバ２には、テキストとして、「法人課税信託、・・・、又は有価証券  それぞれ所得税法第二条第一項第八号の三・・又は第十七号に規定する法人課税信託、・・・、又は有価証券をいう。」が入力される。
【００４７】
サーバ２は、このようなテキストについて、図３に例示するように、複数の要素（並列句）の集合である「法人課税信託、・・・、又は有価証券」内の各要素と、複数の要素の集合である「所得税法第二条第一項第八号の三・・又は第十七号」内の各要素との対応関係を抽出する。なお、これら２つの集合のうち、いずれか一方が第１の集合であり、他方が第２の集合である。
【００４８】
このために、サーバ２は、図１に例示するように、通信部２１、要素展開処理制御部２２、及び、順序知識ＤＢ（Database）２３を備えてよい。
【００４９】
通信部２１は、端末３及び図示しないＫＧ等との間で通信を行なう。例えば、端末３は、端末３から、知識抽出の対象となるテキストを受信してよい。通信部２１は、受信したテキストを、例えば、図２に示すメモリ１０ｂ及び記憶部１０ｃの少なくとも１つが有する記憶領域に格納してよい。
【００５０】
順序知識ＤＢ２３は、順序を持つ集合に関する複数の順序知識２３ａ（図５参照）を、予め記憶するＤＢである。複数の順序知識２３ａは、実世界の知識（ナレッジ）であり、複数の集合のそれぞれに含まれる複数の要素内の順序を示す複数の順序情報の一例である。例えば、順序知識ＤＢ２３は、記号順序の順序知識２３ａ、常識の順序知識２３ａ、各分野の順序知識２３ａ、等の複数の順序知識２３ａを記憶してよい。
【００５１】
記号順序の順序知識２３ａには、アルファベット順（Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・）及びいろは順（イ、ロ、ハ、・・・）等が含まれてよい。常識の順序知識２３ａには、週（日、月、・・・、土）及び月（１月、２月、・・・、１２月）等が含まれてよい。各分野の順序知識２３ａには、路線の駅及び法令の条項等が含まれてよい。
【００５２】
要素展開処理制御部２２は、制御部の一例であり、サーバ２の管理、及び、後述する各機能ブロック（モジュール）の呼び出し等の実行制御を行なう。
【００５３】
例えば、要素展開処理制御部２２は、機能ブロックとして、知識化範囲認定部２２ａ、複数要素表現解析部２２ｂ、構成要素解決部２２ｃ、順序知識選定部２２ｄ、順序認識部２２ｅ、対応関係認定部２２ｆ、メタ表現認識部２２ｇ、及び、知識化部２２ｈを備えてよい。
【００５４】
図４は、要素展開処理制御部２２の動作例を説明するフローチャートである。以下、図４を参照して、機能ブロック２２ａ〜２２ｈの動作例を説明する。
【００５５】
知識化範囲認定部２２ａは、テキスト上の知識化する範囲を認定（決定）する（ステップＳ１）。例えば、知識化範囲認定部２２ａは、上述した集合である複数要素表現を含むテキストパターンを特定する。
【００５６】
複数要素表現解析部２２ｂは、知識化範囲認定部２２ａが認定した範囲から、並列句及び範囲表現を検知して解析する（ステップＳ２）。
【００５７】
構成要素解決部２２ｃは、解析結果の複数要素表現が示す実体を認定する（ステップＳ３）。例えば、構成要素解決部２２ｃは、「所得税法第二条第一項」や「同項」のような表現に対して、当該表現が具体的に示す要素（何を示すのか）と、当該要素の実体（当該要素がどのような内容なのか）を認定する。
【００５８】
知識化範囲認定部２２ａ、複数要素表現解析部２２ｂ及び構成要素解決部２２ｃの処理のそれぞれは、既知の種々の手法により実現されてよい。
【００５９】
順序知識選定部２２ｄは、順序知識ＤＢ２３から利用する順序知識２３ａを選定する（ステップＳ４）。
【００６０】
順序認識部２２ｅは、順序知識選定部２２ｄが選定した順序知識２３ａを用いて、範囲表現を個々の要素に分解する（ステップＳ５）。
【００６１】
対応関係認定部２２ｆは、知識化範囲認定部２２ａが複数の複数要素表現を特定した場合に、構成要素解決部２２ｃ及び順序認識部２２ｅにより認定（分解）した個々の要素の対応付けを行なう（ステップＳ６）。
【００６２】
メタ表現認識部２２ｇは、知識化に不要な情報、例えば「それぞれ」等のメタ表現を認定する（ステップＳ７）。
【００６３】
知識化部２２ｈは、対応関係認定部２２ｆにより認定された並列要素のそれぞれに対して知識化を行ない（ステップＳ８）、処理が終了する。知識化部２２ｈの処理は、既知の種々の手法により実現されてよい。
【００６４】
なお、知識化部２２ｈによる知識化により対応関係が抽出されると、通信部２１は、当該対応関係の情報を例えば図示しないＫＧに送信（蓄積）してもよい。或いは、サーバ２が、当該対応関係の情報を蓄積することで、自身がＫＧとして振る舞い、ユーザや他のシステム等に当該対応関係の情報を提供してもよい。
【００６５】
〔１−３〕要素展開処理制御部の説明
次に、要素展開処理制御部２２の各機能ブロックの処理の一例を説明する。
【００６６】
（知識化範囲認定部２２ａ）
知識化範囲認定部２２ａは、知識化の対象に応じて、複数要素表現の有無に関係なく、テキストから知識化を行なう範囲を認定する。例えば、知識化範囲認定部２２ａは、テキスト（或いは形態素）等のパターンに基づき、パターン記述にマッチする表現をテキストから検索し、当該表現を、知識化を行なう部分（知識化範囲）として特定する。
【００６７】
以下にパターン記述例を記載する。
・定義規定＝<定義語>空白<定義本文>をいう。
・定義規定＝<定義本文>（<定義有効範囲>において「<定義語>」という。）
・定義規定＝<定義語>（<定義本文>をいう。）
【００６８】
例えば、知識化範囲認定部２２ａは、パターン記述を読み込み、適切な処理（例えば定義本文又は定義語には記号を含まない等のルールに応じた処理）を加えて、正規表現に変換する。一例として、知識化範囲認定部２２ａは、上記の１つ目のパターン記述を以下の正規表現に変換する。下記の正規表現中、「一」はunicodeの最初の漢字（unicode：4e00）であり、「\u9fa5」はunicodeの最後の漢字（unicode：9fa5）である。これによって「一-\u9fa5」は任意の漢字とマッチする正規表現になっている。なお、解析する対象のテキストに応じて、第３水準漢字、第４水準漢字、及び、踊り字等のうちの少なくとも１つを正規表現に含めてもよい。
r’[一-\u9fa5あ-んァ-ンー・Ａ-Ｚａ-ｚ]+\s+[一-\u9fa5あ-んァ-ンー・Ａ-Ｚａ-ｚ]+をいう。’
【００６９】
そして、知識化範囲認定部２２ａは、処理対象となるテキストに対して、各パターンの正規表現にマッチする部分を検索し、マッチする部分を知識化する部分として特定する。
【００７０】
（複数要素表現解析部２２ｂ）
複数要素表現解析部２２ｂは、知識化範囲認定部２２ａが認定した知識化範囲から個々の複数要素表現を独立に解析する。なお、複数要素表現解析部２２ｂによる処理が行なわれる時点では、複数要素表現は、当該複数要素表現が示す実体とは対応付けられていない。例えば、複数要素表現解析部２２ｂは、テキスト（或いは形態素）等のパターンに基づき、パターン記述にマッチする表現を知識化範囲から検索し、当該表現を、複数要素表現の要素として検出する。
【００７１】
以下に複数要素表現のパターン記述例を記載する。
・複数要素表現＝(<句>、)*<句>（及び|並びに|又は|若しくは|その他の?|(等|など)の）<句>
・複数要素表現＝<句>から<句>まで
【００７２】
例えば、複数要素表現解析部２２ｂは、パターン記述を読み込み、適切な処理を加えて、正規表現に変換する。
【００７３】
そして、複数要素表現解析部２２ｂは、処理対象となるテキストに対して、各パターンの正規表現にマッチする部分を検索し、マッチする部分を複数要素表現の要素として認定（特定）する。
【００７４】
なお、複数要素表現の中に複数要素表現が含まれる（入れ子構造である）場合、及び、パターン上は複数要素表現の形式であるが並列要素ではない場合（例えば副詞句である場合）等が存在する。このため、複数要素表現解析部２２ｂは、検索によりマッチした要素が、特定対象となる複数要素表現の要素であるのかを判定してもよい。
【００７５】
また、複数要素表現解析部２２ｂは、上述したパターン記述を複数の部分に分割し、分割したパターン記述別に解析を行なってもよい。
【００７６】
（構成要素解決部２２ｃ）
構成要素解決部２２ｃは、複数要素表現が指し示す実体を認定（特定）する。例えば、構成要素解決部２２ｃは、以下の（ｉ）〜（iii）の少なくとも１つの処理を行なってよい。
【００７７】
（ｉ）参照表現解決処理
構成要素解決部２２ｃは、「同」、「前」、「次」等の表現又は省略に対して、具体的に指し示すものを特定する。例えば、構成要素解決部２２ｃは、「所得税法第二条第一項第八号の三から第十三号まで」の複数要素表現のうち、「第十三号」が「所得税法第二条第一項第十三号」であると特定してよい。
【００７８】
（ii）実体参照処理
構成要素解決部２２ｃは、「所得税法第二条第一項第八号の三」のような実体を参照する表現に対して、ＫＧ等における「所得税法第二条第一項第八号の三」の実体（エンティティ）の識別子（ＩＤ；Identifier）を同定（特定）する。ＩＤは、例えば、ＫＧにおけるＵＲＩ（Uniform Resource Locator）であってもよい。一例として、Linked DataのようなＫＧでは、ＵＲＩを参照すると、当該項目に関連する情報が取得できるようになっている。構成要素解決部２２ｃは、このようなＫＧ等のＵＲＩを特定してよい。
【００７９】
（iii）文字列参照処理
構成要素解決部２２ｃは、上記（ii）による実体参照を必要としない定義語等の要素を、リテラル（定数）として処理する。例えば、構成要素解決部２２ｃは、「〜に規定する国内又は国外をいう。」の「国内」及び「国外」をそれぞれリテラルとして処理してよい。
【００８０】
（順序知識選定部２２ｄ）
順序知識選定部２２ｄは、順序知識ＤＢ２３から利用する順序知識２３ａを選定する。例えば、順序知識選定部２２ｄは、順序知識ＤＢ２３に複数の順序知識２３ａが存在する場合に、どの順序知識２３ａを利用するかを判定する。
【００８１】
図５は、順序知識ＤＢ２３の一例を示す図である。順序知識ＤＢ２３は、順序知識２３ａとして、順序セット（順序集合）、順序セットに所属する各要素、及び、各要素の順番を示すインデクス等を含んでよい。
【００８２】
図５の例では、１行目で“ex:OrderSet”として定義される“a”タイプの“:Week”が順序セットである。６行目及び８行目で“memberOf :Week”として定義される“:Sunday”及び“:Monday”（その他は図示省略）のそれぞれは、順序セット“:Week”に所属する要素（メンバ要素）であり、“ex:index”によって当該要素の順番が示されている。なお、図５において、“#”は行内でのコメントアウトを示す記号である。
【００８３】
このように、図５には、順序知識ＤＢ２３が順序セット“:Week”に関する１つの順序知識２３ａを格納する例を示すが、これに限定されるものではなく、順序知識ＤＢ２３は、複数の順序知識２３ａを格納してよい。順序知識２３ａの他の例としては、法令の条項に関する順序知識２３ａ、並びに、順序セット“音名”、及び、要素“A”、“A#”、“B”、“C”、“C#”、・・・等が挙げられる。
【００８４】
順序知識２３ａにおいて、各要素には、当該要素を表現する１以上の表現形が設定される。図５の例では、要素“:Sunday”には、表現形“rdfs:label”として、日本語“@ja”の“日曜日”及び“日”、中国語“@zn”の“星期天”が設定されている。他の例としては、順序セット“音名”の要素“A”には、表現形“rdfs:label”として、“A”、“イ”、“ラ”、“La”、“拉”、・・・等が設定されてよい。
【００８５】
また、各順序知識２３ａには、メタデータが含まれてよい。メタデータには、順序セットの性質を示す属性、並びに、利用分野等の記述（或いはそのキーワード）等の情報が含まれてよい。
【００８６】
メタデータのうちの属性の情報には、例えば、順序セットの要素の順番の方向性、要素の循環性等の情報が含まれてよい。
【００８７】
図５の例では、３行目で“ex:cyclicity”として定義される循環性の有無の値が“True”である場合に循環性があることを意味し、“False”である場合に循環性がないことを意味する。例えば、順序セット“:Week”の場合、要素“:Saturday”及びインデクス“6”で示される「土曜日」（図示省略）の次は、要素“:Sunday”及びインデクス“0”で示される「日曜日」（６行目参照）であるため、循環性“ex:cyclicity”の値は“True”となる。なお、順序セットの要素数は、４行目の“ex:numberOfElements”の値（図５の例では“7”）により示される。
【００８８】
循環性のある順序セットの例としては、“:Week”（曜日）の他に、月名、循環路線（例えば山の手線）の駅名等が挙げられる。
【００８９】
なお、循環性のある順序セットには、曜日及び月名のように、標準的な方向性のある順序セット（曜日の場合、「日曜日」の次は「月曜日」等）と、方向性が明確でない順序セットとが存在する。方向性が明確でない順序セットの一例としては、循環路線（例えば山の手線）の駅名等が挙げられる。方向性が明確でない順序セットに対しては、メタデータとして、方向性を示す表現（例えば、「内回り」、「外回り」）等が設定されてよい。
【００９０】
メタデータのうちの利用分野等の記述（或いはそのキーワード）の情報としては、例えば、順序セットの説明、及び、順序セットの関連キーワード等が挙げられる。
【００９１】
図５の例では、２行目で“ex:description”として定義される“週。7日を1周期とする時間の単位。”（日本語“@ja”）が順序セットの説明である。また、５行目で“ex:topic”として定義される“週”、“曜日”、“平日”、“休日”（いずれも日本語“@ja”）が関連キーワードである。他の例としては、順序セット“音名”の関連キーワードとして、“絶対的な音の高さ”、“音階”、“オクターブ”、・・・等が設定されてよい。
【００９２】
なお、順序知識ＤＢ２３には、複数の順序知識２３ａのそれぞれについて、上述した形式でメンバ要素及びインデクスを含む情報が記憶されてよい。また、順序知識ＤＢ２３は、順序知識２３ａの情報を、テーブル形式で保持してもよいし、ＫＧとして、例えばＲＤＦ（Resource Description Framework）形式で保持してもよい。順序知識ＤＢ２３は、例えば、図２に示すメモリ１０ｂ及び記憶部１０ｃの少なくとも１つが有する記憶領域により実現されてよい。なお、順序知識ＤＢ２３には、例えば、知識抽出処理の実行タイミングよりも前に、１以上の順序知識２３ａが格納されてよい。
【００９３】
順序知識選定部２２ｄは、例えば、順序知識ＤＢ２３から、構成要素解決部２２ｃにより特定された範囲表現のそれぞれをメンバ要素の表記に持つ順序知識２３ａを取り出す。
【００９４】
ここで、順序知識２３ａが一意に決まらない場合がある。例えば、範囲表現が「ハからホ」である場合、「ハ」及び「ホ」は、順序知識２３ａのうちの、いろは順（イ、ロ、ハ、ニ、ホ）の順序知識２３ａ、及び、５０音順（ハ、ヒ、フ、ヘ、ホ）の順序知識２３ａ、の双方に該当する。
【００９５】
このような場合、順序知識選定部２２ｄは、例えば、テキスト（抽出範囲）に含まれる表現に基づき、当該表現（例えばキーワード等）と、順序セットのメンバ要素との一致度を求め、評価関数に基づき順序知識２３ａを決定してよい。テキスト（抽出範囲）に含まれる表現としては、例えば、構成要素解決部２２ｃにより特定されたその他の範囲表現（例えば「変ロ」等が含まれる）、及び、テキスト（抽出範囲）の中の範囲表現以外の表現（一般的表現）に出現するキーワード（例えば「オクターブ」）等が挙げられる。
【００９６】
なお、順序知識選定部２２ｄは、例えば、評価関数に基づき、評価値が最大となる１つの順序知識２３ａを決定してもよいし、評価値が上位ｎ（ｎは２以上の整数）個の（候補としての）順序知識２３ａを決定してもよい。
【００９７】
（順序認識部２２ｅ）
順序認識部２２ｅは、以下の（Ｉ）〜（VI）の処理を実行してよい。また、順序認識部２２ｅ（或いは複数要素表現解析部２２ｂ）は、以下の（Ｉ）〜（VI）の処理に関連して、オプションとして以下の（VII）及び（VIII）の処理を実行してもよい。
【００９８】
（Ｉ）実体の認定
順序認識部２２ｅは、例えば、範囲表現の始端要素表現ｓと終端要素表現ｅに対して、順序知識２３ａのラベル（rdfs:label）と一致する表現を探索し、始端要素表現ｓと終端要素表現ｅのそれぞれの実体を認識する。
【００９９】
始端要素表現ｓは、第１の複数の要素のうちのテキストに記載されている複数の要素のうちの（最初に出現する）始端要素の一例である。終端要素表現ｅは、第１の複数の要素のうちのテキストに記載されている複数の要素のうちの（最後に出現する）終端要素の一例である。なお、第１の複数の要素は、図３の例では、所得税法の複数の条項である。
【０１００】
一例として、範囲表現が「月から日まで」である場合、順序認識部２２ｅは、始端要素表現ｓとして「月」を特定し、終端要素表現ｅとして「日」を特定する。
【０１０１】
順序認識部２２ｅは、順序知識２３ａのメンバ要素を参照し、始端要素表現ｓ「月」の実体Ｓとして、“:Monday”、終端要素表現ｅ「日」の実体Ｅとして“:Sunday”をそれぞれ特定する。
【０１０２】
実体Ｓ及び実体Ｅとしては、それぞれ、複数の候補が特定されてもよい。以下、複数の候補が特定された場合を含めるために、実体Ｓ及び実体Ｅのそれぞれを実体Ｓ＿ｉ及び実体Ｅ＿ｊと表記する場合がある。ｉ及びｊは、それぞれ、五十音、音程等であってもよいし、１以上の整数であってもよい。換言すれば、始端要素表現s或いは終端要素表現eに対して複数の実体候補Ｓ＿１、Ｓ２、・・・や、Ｅ＿１、Ｅ＿２、・・・が存在してよい。例えば、「イ」には、実体「イ＿五十音」や「イ＿音程」等が存在してよく、これらの実体（候補）がＳ＿ｉ、Ｅ＿ｊと表現されてよい。
【０１０３】
（II）順序セットの認定
順序認識部２２ｅは、始端要素表現ｓ或いは終端要素表現ｅの少なくとも一方に紐付けられる実体に複数の候補Ｓ＿ｉやＥ＿ｊが存在する場合、実体Ｓ＿ｉ及び実体Ｅ＿ｊのそれぞれに対して、所属する順序セットＯを求め、順序セットＯの中で、実体Ｓ＿ｉ及び実体Ｅ＿ｊの間で共通する順序セットを求める。
【０１０４】
例えば、順序認識部２２ｅは、“:Monday”（Ｓ＿ｉ）が所属する“:Week”（Ｏ）、及び、“:Sunday”（Ｅ＿ｊ）が所属する“:Week”（Ｏ）を求め、実体Ｓ＿ｉ及び実体Ｅ＿ｊ間で共通する順序セットとして、“:Week”を求める。
【０１０５】
このように、順序認識部２２ｅは、始端要素表現ｓ及び終端要素表現ｅを特定し、複数の順序知識２３ａから、始端要素表現ｓ及び終端要素表現ｅのそれぞれを、順序付けられた複数の要素内に含む第１の順序知識２３ａを特定する。これにより、範囲表現である第１の集合に対して利用する適切な順序知識２３ａを特定することができる。
【０１０６】
（III）順序セット決定
順序認識部２２ｅは、上記（II）の処理において、複数の順序セットを候補として求めた場合、換言すれば、順序付けられた複数の要素内に始端要素表現ｓ及び終端要素表現ｅを含む第１の順序知識２３ａの候補が複数存在する場合、候補の順序セットの中から１つの順序セットを決定する。
【０１０７】
例えば、実体Ｓ＿ｉ又は実体Ｅ＿ｊが以下のように、文字列「イ」に紐付けられる実体である場合を想定する。
:イ＠五十音 :memberOf :五十音 ; ex:index 1; rdfs:label “イ”@ja
:イ＠イロハ :memberOf :イロハ ; ex:index 0; rdfs:label “イ”@ja
【０１０８】
上記例のように、文字列「イ」に紐付けられる実体は、順序セット“:五十音”の要素でもあり、また、順序セット“:イロハ”の要素でもある。同様に、文字列「ニ」に紐付けられる実体も両者の要素である。
【０１０９】
順序認識部２２ｅは、上記のような場合、要素数、或いは、ヒューリスティックスに基づき順序セットを決定する。
【０１１０】
例えば、順序認識部２２ｅは、要素数に基づく順序セットの決定では、例えば、実体「イ＿イロハ」と、実体「ハ＿イロハ」とでは要素数は３であるが、実体「イ＿五十音」と実体「ハ＿五十音」とでは要素数は２５になるので、知識抽出範囲の他の複数要素の個数と整合性が取れる順序セット、例えば、実体Ｓ＿ｉから実体Ｅ＿ｊまでの要素数と知識抽出範囲の他の複数要素の個数とが一致する順序セットを求めてよい。
【０１１１】
換言すれば、順序知識２３ａは、複数の候補の順序知識２３ａのそれぞれが示す順序に従った始端要素表現ｓ及び終端要素表現ｅまでの要素数が、第２の複数の要素の要素数と一致する候補を、第１の順序知識２３ａとして特定する。なお、第２の複数の要素は、図３の例では、定義句（法人課税信託等）である。
【０１１２】
また、例えば、順序認識部２２ｅは、ヒューリスティックスに基づく順序セットの決定では、「始端要素表現ｓのインデクスは“0”であることが多い」等のヒューリスティックスに適合する順序セットを決定してよい。
【０１１３】
一例として、順序認識部２２ｅは、始端要素表現ｓが「イ」であるのなら、実体Ｓ＿ｉは順序セット“:五十音”である可能性よりも順序セット“:イロハ”である可能性の方が高い、といったヒューリスティックスに基づき、順序セット“:イロハ”を選択してよい。なお、順序認識部２２ｅは、例えば、１以上のヒューリスティックスのそれぞれを一次式として保持し、利用してよい。
【０１１４】
換言すれば、順序知識２３ａは、複数の候補の順序知識２３ａのそれぞれが示す順序と、始端要素表現ｓ及び終端要素表現ｅの少なくとも一方とに基づくヒューリスティックスに応じて、複数の候補から第１の順序知識２３ａを特定する。
【０１１５】
このように、順序知識２３ａは、要素数、或いは、ヒューリスティックスに基づき、複数の候補の順序セットから、１つの適切な順序セットを決定することができる。
【０１１６】
なお、順序認識部２２ｅは、（III）の処理において、候補としての複数の順序セットから１つの順序セットを決定せずに、候補としての複数の順序セットのそれぞれについて（IV）以降の処理を行ない、（IV）〜（VIII）の処理のいずれかにおいて、１つの順序セットを決定してもよい。
【０１１７】
（IV）インデクスの特定
順序認識部２２ｅは、特定した始端要素表現ｓの実体Ｓ、及び、終端要素表現ｅの実体Ｅのそれぞれに対して、インデクスＩ＿Ｓ及びＩ＿Ｅを求める。
【０１１８】
例えば、順序セット“:Week”、実体Ｓ“:Monday”及び実体Ｅ“:Sunday”がそれぞれ特定されている場合を想定する。この場合、順序認識部２２ｅは、順序セット“:Week”の順序知識２３ａに基づき、実体Ｓ“:Monday”のインデクスＩ＿Ｓとして“1”を特定し、実体Ｅ“:Sunday”のインデクスＩ＿Ｅとして“0”を特定する（図５参照）。
【０１１９】
（Ｖ）方向認定
順序認識部２２ｅは、順序セットに対して循環性の有無を求める。例えば、順序認識部２２ｅは、順序セットの順序知識２３ａを参照して、メタデータの循環性“ex:cyclicity”の値が“True”か否かを判定する。
【０１２０】
循環性“ex:cyclicity”の値が“False”である（循環性がない）場合、順序認識部２２ｅは、Ｉ＿Ｅ＞Ｉ＿Ｓの場合は、方向が“＋”（プラス）であると判定し、Ｉ＿Ｅ＜Ｉ＿Ｓの場合は、方向が“−”（マイナス）であると判定する。
【０１２１】
循環性“ex:cyclicity”の値が“True”である（循環性がある）場合、順序認識部２２ｅは、方向性が明確な場合（メタデータにおいて方向指示表現がない場合を含む）、方向が“＋”（プラス）であると判定する。図５の例では、“ex:cyclicity”の値が“True”であって、方向性が明確であるため、順序認識部２２ｅは、方向を“＋”と判定する。
【０１２２】
一方、循環性“ex:cyclicity”の値が“True”である（循環性がある）場合であって、方向性が不明確な場合、順序認識部２２ｅは、順序セットの順序知識２３ａから方向指示表現を抽出し、当該表現に応じて方向（インデクスの“＋”又は“−”）を決定する。なお、方向指示表現については後述する。
【０１２３】
（VI）範囲要素の認定
順序認識部２２ｅは、順序知識２３ａを参照して、Ｉ＿ＳからＩ＿Ｅまでインデクスを方向性に合わせて“＋１”（インクリメント）又は“−１”（デクリメント）しながら、それぞれの要素を抽出する。
【０１２４】
このとき、順序セットに循環性がある場合、順序認識部２２ｅは、例えば、集合内要素数の剰余（ｍｏｄ）を演算してよい。例えば、要素数“7”、方向“＋”である場合、インデクス“6”の次は、“(6 + 1) (mod 7) = 0”により“0”となる。
【０１２５】
一例として、実体Ｓ“:Monday”のインデクス“Ｉ＿Ｓ”が“1”であり、実体Ｅ“:Sunday”のインデクス“Ｉ＿Ｅ”が“0”であり、方向が“＋”である場合、順序認識部２２ｅは、インデクス及び要素のそれぞれを、以下のように決定及び抽出する。
・インデクス：“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “0”
・要素：“:Monday”, “:Tuesday”, ..., “:Sunday” 
【０１２６】
以下、順序認識部２２ｅが、他の例として、「所得税法第二条第一項第八号の三から第十三号まで」という範囲表現から要素を抽出する場合の処理を説明する。
【０１２７】
図６は、順序知識２３ａに基づく範囲要素の展開処理の一例を説明するための図である。図６には、順序セット“所得税法”及びそのパラメータ、並びに、順序セットのメンバ要素の一部を例示する。なお、図６において、インデクス（index）は、順序セット“所得税法”の全体におけるメンバ要素のインデクスを１階層のスカラーで表現してもよいし、複数階層のベクトルで表現してもよい。複数階層のベクトルでのインデクスの表現例としては、第一条(1,)、第一条第一項(1， 1)、第二条(2,)、第二条第一項(2, 1)等であってよい。
【０１２８】
順序認識部２２ｅは、図６に例示する順序知識２３ａを参照することで、以下のように、範囲表現の要素（範囲要素）を展開することができる。
「所得税法第二条第一項第八号の三」、「所得税法第二条第一項第八号の四」、「所得税法第二条第一項九号」、「所得税法第二条第一項十号」、「所得税法第二条第一項十一号」、「所得税法第二条第一項十二号」、「所得税法第二条第一項十二号の二」、「所得税法第二条第一項十三号」
【０１２９】
このように、順序認識部２２ｅは、第１の順序知識２３ａが示す順序の循環の有無と、循環の有無に基づき特定される順序の方向と、に基づいて、第１の順序知識２３ａから、始端要素表現ｓから終端要素表現ｅまでのそれぞれの要素を第１の複数の要素として抽出する。これにより、テキストに記載されていない要素が存在する場合であっても、第１の集合における範囲指定等において適切な第１の複数の要素の取り出しが可能となる。
【０１３０】
（VII）方向指示処理（オプショナル）
以下、上記（Ｖ）の処理における方向指示表現について説明する。方向性が不明確な順序セットは、順序知識２３ａのメタデータとして、各方向に対して与えられる方向指示語を保持してよい。
【０１３１】
図７は、方向指示語を含む順序知識２３ａの一例を示す図である。図７に例示するように、順序セット“:山手線”の各停車駅をメンバ要素として含む順序知識２３ａには、パラメータとして、昇順及び降順のラベル（方向指示語）が設定されてよい。
【０１３２】
例えば、昇順のラベル“ex:ascendingOrderLabel”には、“外回り”（日本語“@ja”）が設定され、降順のラベル“ex:descendingOrderLabel”には、“内回り”（日本語“@ja”）が設定されてよい。
【０１３３】
なお、複数要素表現解析部２２ｂは、知識化範囲認定部２２ａが認定した範囲から並列句及び範囲表現を抽出する際に、以下に例示するように、方向指示語も抽出してよい。
r“<始端要素>から<終端要素>まで<方向指示語>の?順に”
【０１３４】
例えば、順序認識部２２ｅは、複数要素表現解析部２２ｂにより方向指示語が抽出された場合、順序セットにおける方向指示語のラベルのうちの、抽出された方向指示語とマッチ（一致）する方向指示語を探索することで、方向を決定してもよい。方向の決定は、複数要素表現解析部２２ｂが実行してもよい。
【０１３５】
（VIII）除外表現処理及び併用処理（オプショナル）
複数要素表現解析部２２ｂは、数え上げ表現及び除外表現を抽出してもよい。除外表現の一例としては、以下のように、括弧“（）”内に記載された“<除外範囲>を除く”という表現である。
r“<始端要素>から<終端要素>まで（<除外範囲>を除く）”
【０１３６】
例えば、順序認識部２２ｅは、数え上げ表現及び除外表現に対して、順序知識２３ａを参照して、具体的な実体を特定してよい。一例として、順序認識部２２ｅは、数え上げ表現に対しては、複数範囲要素を繰り返し呼び出して、要素を繋げて抽出する。他の例として、順序認識部２２ｅは、除外表現に対しては、抽出された要素から、除外表現で指定された要素を取り除く。
【０１３７】
このように、順序認識部２２ｅは、複数の順序知識２３ａから、第１の複数の要素のうちのテキストに記載されている複数の要素のそれぞれを、順序付けられた複数の要素内に含む第１の順序知識２３ａを特定する。なお、順序認識部２２ｅは、同様に、複数の順序知識２３ａから、第２の複数の要素のうちのテキストに記載されている複数の要素のそれぞれを、順序付けられた複数の要素内に含む第２の順序知識２３ａを特定する。
【０１３８】
これにより、順序認識部２２ｅは、表層的な表現ではなく、第１の集合に含まれる第１の複数の要素の各表現が指し示す実体を認識することができ、第１の集合における範囲指定等において適切な要素の取り出しが可能となる。
【０１３９】
また、順序認識部２２ｅは、第１の複数の要素から、除外表現を削除することで、テキストに除外表現が含まれる場合であっても、適切な要素の取り出しが可能となる。
【０１４０】
以上のように、制御部の一例（一部の機能）としての知識化範囲認定部２２ａ、複数要素表現解析部２２ｂ、構成要素解決部２２ｃ、順序知識選定部２２ｄ、及び、順序認識部２２ｅによれば、以下のように、少なくとも第１の複数の要素を特定できる。すなわち、制御部は、テキストから第１の集合と第２の集合とを検知すると、第１の順序知識２３ａを参照し、少なくとも１部分がテキストには記載されていない第１の集合に含まれる第１の複数の要素を特定できる。
【０１４１】
（対応関係認定部２２ｆ）
対応関係認定部２２ｆは、知識化対象のテキスト中に複数箇所の複数要素表現が存在する場合に、順序認識部２２ｅにより複数要素表現から展開された個々の要素表現に対して、複数要素表現間で対応付けを行なう。
【０１４２】
一例として、図５に示すテキストがサーバ２に入力された場合、上述した知識化範囲認定部２２ａ〜順序認識部２２ｅによる処理結果から、以下のように、括弧“（）”内に示す３つの複数要素表現が認識されている。
「（法人課税信託、恒久的施設、・・・有価証券）  それぞれ（所得税法第二条第一項第八号の三、所得税法第二条第一項第八号の四、所得税法第二条第一項第九号、・・・、所得税法第二条第一項第十七号）に規定する（法人課税信託、恒久的施設、・・・有価証券）をいう。」
【０１４３】
対応関係認定部２２ｆは、上記例の場合、以下のように、複数要素表現間で要素を対応付けた対応関係を抽出する。
（法人課税信託，所得税法第二条第一項第八号の三，法人課税信託）、
（恒久的施設，所得税法第二条第一項第八号の四，恒久的施設）、
…
（有価証券，所得税法第二条第一項第十七号，有価証券）
【０１４４】
このように、対応関係認定部２２ｆは、第１の順序知識２３ａが示す第１の複数の要素内の順序と、第２の順序知識２３ａが示す第２の複数の要素内の順序と、に基づいて、第１の複数の要素のそれぞれと第２の複数の要素のそれぞれとを対応付けた対応関係を抽出する。これにより、適切な対応関係を取得することができる。
【０１４５】
（メタ表現認識部２２ｇ）
メタ表現認識部２２ｇは、予め設定された辞書を参照することで、メタ表現、例えば、「それぞれ」、「各々」、「及び」、「又は」等の表現を特定し、特定したこれらのメタ表現を削除する。削除とは、例えば、抽出結果からの当該メタ表現の削除を含んでもよく、知識化部２２ｈによる処理で処理対象の表現とならないように、無視する（無効な表現として管理する）ことを含んでもよい。
【０１４６】
（知識化部２２ｈ）
知識化部２２ｈは、対応関係認定部２２ｆにより対応関係として抽出された要素ごとに、知識化を行なう。例えば、知識化部２２ｈは、抽出した対応関係を、ＫＧとして、ＲＤＦ形式で図示しないＤＢに保持してもよい。知識化部２２ｈによる処理は、既知の種々の手法により実現されてよい。
【０１４７】
以上のように、制御部の一例（一部の機能）としての対応関係認定部２２ｆ（、並びに、メタ表現認識部２２ｇ、及び、知識化部２２ｈ）によれば、以下のように、対応関係を抽出できる。すなわち、制御部は、第１の複数の要素内の順序に応じて、第１の複数の要素のそれぞれと第２の集合に含まれる第２の複数の要素のそれぞれとを対応付けた対応関係を抽出する。
【０１４８】
このように、一実施形態に係る知識抽出システム１によれば、少なくとも一部の要素がテキストには記載されていない範囲表現に対しても、範囲表現に含まれる複数の要素を特定することができる。従って、テキストから検出した集合間の対応関係を適切に認識することができる。
【０１４９】
例えば、図５に示すテキストが入力される場合、サーバ２は、図５に示すように、「法人課税信託、恒久的施設、・・・有価証券」等の定義語と、所得税法の条項とを対応付けた対応関係を適切に抽出することができる。
【０１５０】
〔２〕その他
上述した一実施形態に係る技術は、以下のように変形、変更して実施することができる。
【０１５１】
例えば、図１に示すサーバ２が備える通信部２１、要素展開処理制御部２２、及び、順序知識ＤＢ２３は、任意の組み合わせで併合してもよく、それぞれ分割してもよい。また、要素展開処理制御部２２が備える機能ブロック２２ａ〜２２ｈは、任意の組み合わせで併合してもよく、それぞれ分割してもよい。
【０１５２】
また、図１に示すサーバ２は、複数の装置がネットワークを介して互いに連携することにより、各処理機能を実現する構成であってもよい。一例として、通信部２１はＷｅｂサーバ、要素展開処理制御部２２はアプリケーションサーバ、順序知識ＤＢ２３はＤＢサーバ、等であってもよい。この場合、Ｗｅｂサーバ、アプリケーションサーバ及びＤＢサーバが、ネットワークを介して互いに連携することにより、サーバ２としての各処理機能を実現してもよい。
【０１５３】
さらに、図５に示す例では、第１の集合としての所得税法の条項の複数要素表現と、第２の集合としての定義語の複数要素表現と、のうちの所得税法の条項の要素の少なくとも１部分が、テキストには記載されていないものとした。
【０１５４】
しかし、これに限定されるものではなく、定義語の複数要素表現が範囲表現である場合、当該定義語を第１の集合として、当該定義語の複数要素表現の要素の少なくとも１部分がテキストに記載されていなくてもよい。この場合であっても、知識抽出システム１は、第１の集合としての定義語に含まれる複数の要素と、第２の集合としての所得税法の条項に含まれる複数の要素と、の対応関係を適切に抽出できる。
【０１５５】
また、定義語の複数要素表現と、所得税法の条項の複数要素表現と、の双方において、要素の少なくとも１部分がテキストに記載されていなくてもよい。この場合であっても、知識抽出システム１は、定義語に含まれる複数の要素と、所得税法の条項に含まれる複数の要素と、の対応関係を適切に抽出できる。
【０１５６】
〔３〕付記
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１５７】
（付記１）
テキストから第１の集合と第２の集合とを検知すると、第１の順序情報を参照し、少なくとも１部分が前記テキストには記載されていない前記第１の集合に含まれる第１の複数の要素を特定し、
前記第１の複数の要素内の順序に応じて、前記第１の複数の要素のそれぞれと前記第２の集合に含まれる第２の複数の要素のそれぞれとを対応付けた対応関係を抽出する、
処理をコンピュータが実行する、抽出方法。
【０１５８】
（付記２）
前記第１の複数の要素を特定する処理は、複数の集合のそれぞれに含まれる複数の要素内の順序を示す複数の順序情報から、前記第１の複数の要素のうちの前記テキストに記載されている複数の要素のそれぞれを、順序付けられた複数の要素内に含む前記第１の順序情報を特定することを含む、
付記１に記載の抽出方法。
【０１５９】
（付記３）
前記第１の順序情報を特定する処理は、
前記第１の複数の要素のうちの前記テキストに記載されている複数の要素のうちの始端要素と終端要素とを特定し、
前記複数の順序情報から、前記始端要素及び前記終端要素のそれぞれを、順序付けられた複数の要素内に含む前記第１の順序情報を特定する、ことを含む、
付記２に記載の抽出方法。
【０１６０】
（付記４）
前記第１の順序情報を特定する処理は、順序付けられた複数の要素内に前記始端要素及び前記終端要素を含む前記第１の順序情報の候補が複数存在する場合、複数の前記候補のそれぞれが示す順序に従った前記始端要素から前記終端要素までの要素数が、前記第２の複数の要素の要素数と一致する前記候補を、前記第１の順序情報として特定することを含む、
付記３に記載の抽出方法。
【０１６１】
（付記５）
前記第１の順序情報を特定する処理は、順序付けられた複数の要素内に前記始端要素及び前記終端要素を含む前記第１の順序情報の候補が複数存在する場合、複数の前記候補のそれぞれが示す順序と、前記始端要素及び前記終端要素の少なくとも一方とに基づくヒューリスティックスに応じて、前記複数の候補から前記第１の順序情報を特定することを含む、
付記３に記載の抽出方法。
【０１６２】
（付記６）
前記複数の順序情報のそれぞれは、前記複数の要素内の順序の循環の有無を含み、
前記対応関係を抽出する処理は、前記第１の順序情報が示す順序の前記循環の有無と、前記循環の有無に基づき特定される前記順序の方向と、に基づいて、前記第１の順序情報から、前記始端要素から前記終端要素までのそれぞれの要素を前記第１の複数の要素として抽出することを含む、
付記３〜付記５のいずれか１項に記載の抽出方法。
【０１６３】
（付記７）
前記対応関係を抽出する処理は、前記第１の複数の要素から、前記第１の集合に含まれる除外表現を削除することを含む、
付記１〜付記６のいずれか１項に記載の抽出方法。
【０１６４】
（付記８）
複数の集合のそれぞれに含まれる複数の要素内の順序を示す複数の順序情報から、前記第２の複数の要素のうちの前記テキストに記載されている複数の要素のそれぞれを、順序付けられた複数の要素内に含む第２の順序情報を特定する、
処理を前記コンピュータが実行し、
前記対応関係を抽出する処理は、前記第１の順序情報が示す前記第１の複数の要素内の順序と、前記第２の順序情報が示す前記第２の複数の要素内の順序と、に基づいて、前記対応関係を抽出することを含む、
付記１〜付記７のいずれか１項に記載の抽出方法。
【０１６５】
（付記９）
テキストから第１の集合と第２の集合とを検知すると、第１の順序情報を参照し、少なくとも１部分が前記テキストには記載されていない前記第１の集合に含まれる第１の複数の要素を特定し、
前記第１の複数の要素内の順序に応じて、前記第１の複数の要素のそれぞれと前記第２の集合に含まれる第２の複数の要素のそれぞれとを対応付けた対応関係を抽出する、
処理をコンピュータに実行させる、抽出プログラム。
【０１６６】
（付記１０）
前記第１の複数の要素を特定する処理は、複数の集合のそれぞれに含まれる複数の要素内の順序を示す複数の順序情報から、前記第１の複数の要素のうちの前記テキストに記載されている複数の要素のそれぞれを、順序付けられた複数の要素内に含む前記第１の順序情報を特定することを含む、
付記９に記載の抽出プログラム。
【０１６７】
（付記１１）
前記第１の順序情報を特定する処理は、
前記第１の複数の要素のうちの前記テキストに記載されている複数の要素のうちの始端要素と終端要素とを特定し、
前記複数の順序情報から、前記始端要素及び前記終端要素のそれぞれを、順序付けられた複数の要素内に含む前記第１の順序情報を特定する、ことを含む、
付記１０に記載の抽出プログラム。
【０１６８】
（付記１２）
前記第１の順序情報を特定する処理は、順序付けられた複数の要素内に前記始端要素及び前記終端要素を含む前記第１の順序情報の候補が複数存在する場合、複数の前記候補のそれぞれが示す順序に従った前記始端要素から前記終端要素までの要素数が、前記第２の複数の要素の要素数と一致する前記候補を、前記第１の順序情報として特定することを含む、
付記１１に記載の抽出プログラム。
【０１６９】
（付記１３）
前記第１の順序情報を特定する処理は、順序付けられた複数の要素内に前記始端要素及び前記終端要素を含む前記第１の順序情報の候補が複数存在する場合、複数の前記候補のそれぞれが示す順序と、前記始端要素及び前記終端要素の少なくとも一方とに基づくヒューリスティックスに応じて、前記複数の候補から前記第１の順序情報を特定することを含む、
付記１１に記載の抽出プログラム。
【０１７０】
（付記１４）
前記複数の順序情報のそれぞれは、前記複数の要素内の順序の循環の有無を含み、
前記対応関係を抽出する処理は、前記第１の順序情報が示す順序の前記循環の有無と、前記循環の有無に基づき特定される前記順序の方向と、に基づいて、前記第１の順序情報から、前記始端要素から前記終端要素までのそれぞれの要素を前記第１の複数の要素として抽出することを含む、
付記１１〜付記１３のいずれか１項に記載の抽出プログラム。
【０１７１】
（付記１５）
前記対応関係を抽出する処理は、前記第１の複数の要素から、前記第１の集合に含まれる除外表現を削除することを含む、
付記９〜付記１４のいずれか１項に記載の抽出プログラム。
【０１７２】
（付記１６）
複数の集合のそれぞれに含まれる複数の要素内の順序を示す複数の順序情報から、前記第２の複数の要素のうちの前記テキストに記載されている複数の要素のそれぞれを、順序付けられた複数の要素内に含む第２の順序情報を特定する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記対応関係を抽出する処理は、前記第１の順序情報が示す前記第１の複数の要素内の順序と、前記第２の順序情報が示す前記第２の複数の要素内の順序と、に基づいて、前記対応関係を抽出することを含む、
付記９〜付記１５のいずれか１項に記載の抽出プログラム。
【０１７３】
（付記１７）
テキストから第１の集合と第２の集合とを検知すると、第１の順序情報を参照し、少なくとも１部分が前記テキストには記載されていない前記第１の集合に含まれる第１の複数の要素を特定し、
前記第１の複数の要素内の順序に応じて、前記第１の複数の要素のそれぞれと前記第２の集合に含まれる第２の複数の要素のそれぞれとを対応付けた対応関係を抽出する、
制御部を備える、抽出装置。
【０１７４】
（付記１８）
前記制御部は、複数の集合のそれぞれに含まれる複数の要素内の順序を示す複数の順序情報から、前記第１の複数の要素のうちの前記テキストに記載されている複数の要素のそれぞれを、順序付けられた複数の要素内に含む前記第１の順序情報を特定する、
付記１７に記載の抽出装置。
【０１７５】
（付記１９）
前記制御部は、
前記第１の複数の要素のうちの前記テキストに記載されている複数の要素のうちの始端要素と終端要素とを特定し、
前記複数の順序情報から、前記始端要素及び前記終端要素のそれぞれを、順序付けられた複数の要素内に含む前記第１の順序情報を特定する、
付記１８に記載の抽出装置。
【０１７６】
（付記２０）
前記制御部は、
複数の集合のそれぞれに含まれる複数の要素内の順序を示す複数の順序情報から、前記第２の複数の要素のうちの前記テキストに記載されている複数の要素のそれぞれを、順序付けられた複数の要素内に含む第２の順序情報を特定し、
前記第１の順序情報が示す前記第１の複数の要素内の順序と、前記第２の順序情報が示す前記第２の複数の要素内の順序と、に基づいて、前記対応関係を抽出する、
付記１７〜付記１９のいずれか１項に記載の抽出装置。
【符号の説明】
【０１７７】
１    知識抽出システム
１０    コンピュータ
２    サーバ
２１    通信部
２２    要素展開処理制御部
２２ａ    知識化範囲認定部
２２ｂ    複数要素表現解析部
２２ｃ    構成要素解決部
２２ｄ    順序知識選定部
２２ｅ    順序認識部
２２ｆ    対応関係認定部
２２ｇ    メタ表現認識部
２２ｈ    知識化部
２３    順序知識ＤＢ
２３ａ    順序知識
３    端末
【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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