(57)【要約】【課題】テキストデータを対象として用語と説明文との意味関係を判定して意味解析を行うことを目的とする。【解決手段】テキストデータに含まれる用語と、該用語を修飾する連体修飾節と、前記用語の上位概念とを抽出する抽出段階と、前記抽出段階より得られる前記用語と、前記連体修飾節と、前記上位概念とから前記用語の特徴情報を抽出する特徴抽出段階と、予め知られている複数の用語と連体修飾節との意味関係データに基づき、前記用語と、前記連体修飾節との意味関係の重み付けを行う重み付け段階と、前記重み付け処理手段より得られる重み付け情報から、前記用語と、前記連体修飾節との意味関係を判定する意味関係判定段階とを有することにより、上記課題を解決する。【選択図】　　　　図３
2004102768.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストデータに含まれる用語と、該用語を修飾する連体修飾節と、前記用語の上位概念とを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段より得られる前記用語と、前記連体修飾節と、前記上位概念とから前記用語の特徴情報を抽出する特徴抽出手段とを有することを特徴とする意味解析装置。
【請求項２】
予め知られている複数の用語と連体修飾節との意味関係データに基づき、前記用語と、前記連体修飾節との意味関係の重み付けを行う重み付け手段を有することを特徴とする請求項１に記載の意味解析装置。
【請求項３】
前記重み付け手段より得られる重み付け情報から、前記用語と、前記連体修飾節との意味関係を判定する意味関係判定手段を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の意味解析装置。
【請求項４】
前記意味関係判定手段より得られる用語に対して、複数の同じ意味関係を持つ連体修飾節がある場合に、前記連体修飾節の統合を行う統合手段を有することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の意味解析装置。
【請求項５】
前記統合手段より得られる用語の説明データを前記意味関係に基づいて提示する提示手段を有することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項１に記載の意味解析装置。
【請求項６】
前記テキストデータは、ニュース記事であることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の意味解析装置。
【請求項７】
テキストデータに含まれる用語と、該用語を修飾する連体修飾節と、前記用語の上位概念とを抽出する抽出段階と、
前記抽出段階より得られる前記用語と、前記連体修飾節と、前記上位概念とから前記用語の特徴情報を抽出する特徴抽出段階と、
予め知られている複数の用語と連体修飾節との意味関係データに基づき、前記用語と、前記連体修飾節との意味関係の重み付けを行う重み付け段階と、
前記重み付け処理段階より得られる重み付け情報から、前記用語と、前記連体修飾節との意味関係を判定する意味関係判定段階とを有することを特徴とする意味解析方法。
【請求項８】
テキストデータに含まれる用語と、該用語を修飾する連体修飾節と、前記用語の上位概念とを抽出する抽出処理と、
前記抽出処理より得られる前記用語と、前記連体修飾節と、前記上位概念とから前記用語の特徴情報を抽出する特徴抽出処理と、
予め知られている複数の用語と連体修飾節との意味関係データに基づき、前記用語と、前記連体修飾節との意味関係の重み付けを行う重み付け処理と、
前記重み付け処理手段より得られる重み付け情報から、前記用語と、前記連体修飾節との意味関係を判定する意味関係判定処理とをコンピュータに実行させる意味解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、意味解析装置、意味解析方法、意味解析プログラム、及び該プログラムを記録した記録媒体に係り、特に、テキストデータを対象として用語と説明文との意味関係を判定して意味解析を行う意味解析装置、意味解析方法、意味解析プログラム、及び該プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、文章等のテキストデータからコンピュータを用いて所望する用語を自動的に検索して抽出する技術が知られている。ここで、検索に利用されるテキストデータとしては用途に応じて多様なものがあるが、特に放送用ニュース原稿（記事）は、最新の社会情勢や一般常識といった有益な情報を含み、更に映像ともリンクされていることが多いため、教育用コンテンツ素材として有用といえる。しかしながら、毎年多くの新語がニュース原稿中に出現するため、その新語に対応した用語辞書が随時必要となり、辞書の更新作業等に多大な労力と時間を要していた。
【０００３】
そこで、最近では、ニュース記事等のテキストデータから用語の定義を自動的に抽出する方法として、入力された自然言語のテキストデータに対して、形態素解析や構文解析により係り受け解析を行うことで、用語データと、その用語データの上位概念を示す概念データと、用語データを定義する修飾データとを前記テキストデータから抽出し、概念データと修飾データとに基づいて、用語データを定義する解説データを生成することができる用語集自動生成装置が提案されている。（例えば、特許文献１）。
【０００４】
【特許文献１】
特願２００１−２８９４７７号。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の用語集自動生成装置は、具体的には、用語を修飾する連体修飾節が定義として相応しいか否かを判定している。そのため、用語とその用語を修飾する連体修飾節には、様々な意味関係が存在するが、どのような意味関係であるのかは考慮されていない。
【０００６】
ここで、具体例を用いて説明する。図１は、用語とその用語を修飾する連体修飾節の一例を示す図である。図１では、「かぼちゃプリン」を修飾する連体修飾節（図１の下線部）の例として（ａ）〜（ｄ）の文章が示されている。
【０００７】
図１に示す例において、図１（ａ）は、用語「かぼちゃプリン」が属する概念の説明であり、図１（ｂ）は、用語「かぼちゃプリン」の材料の説明であり、図１（ｃ）は、目的としての「かぼちゃプリン」の説明であり、図１（ｄ）は、用語「かぼちゃプリン」の作成者を説明したものである。
【０００８】
したがって、用語を修飾する連体修飾節は、夫々全く異なる役割を果たしていることになる。これらを全て同様の説明として扱った場合、例えば、用語の説明において、「“かぼちゃプリン”とは何か？」という質問に答える場合に、図１（ａ）の「洋風の食べ物です。」という返答はできても、図１（ｄ）の「私が作ったものです」という返答はできない。そのため、用語とその用語を修飾する連体修飾節の意味関係を分類する必要がある。
【０００９】
本発明は、上述した問題点に鑑みなされたものであり、連体修飾節の意味関係を判定し、高精度な用語の意味解析及び提示を行うことができる意味解析装置、意味解析方法、意味解析プログラム、及び該プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。
【００１１】
請求項１に記載された発明は、テキストデータに含まれる用語と、該用語を修飾する連体修飾節と、前記用語の上位概念とを抽出する抽出手段と、前記抽出手段より得られる前記用語と、前記連体修飾節と、前記上位概念とから前記用語の特徴情報を抽出する特徴抽出手段とを有することを特徴とする。
【００１２】
請求項１記載の発明によれば、用語とその用語の連体修飾節とその用語の上位概念から得られる特徴を利用することができ、高精度な意味関係を得ることができる。
【００１３】
請求項２に記載された発明は、予め知られている複数の用語と連体修飾節との意味関係データに基づき、前記用語と、前記連体修飾節との意味関係の重み付けを行う重み付け手段を有することを特徴とする。
【００１４】
請求項２記載の発明によれば、用語と連体修飾節との意味関係を特徴付ける重みを抽出することができる。
【００１５】
請求項３に記載された発明は、前記重み付け手段より得られる重み付け情報から、前記用語と、前記連体修飾節との意味関係を判定する意味関係判定手段を有することを特徴とする。
【００１６】
請求項３記載の発明によれば、重み付けに基づいて意味関係を判定することにより用語と連体修飾節との正確な意味関係を得ることができる。
【００１７】
請求項４に記載された発明は、前記意味関係判定手段より得られる用語に対して、複数の同じ意味関係を持つ連体修飾節がある場合に、前記連体修飾節の統合を行う統合手段を有することを特徴とする。
【００１８】
請求項４記載の発明によれば、重複データを削減でき、効率的な提示を行うことができる。
【００１９】
請求項５に記載された発明は、前記統合手段より得られる用語の説明データを前記意味関係に基づいて提示する提示手段を有することを特徴とする。
【００２０】
請求項５記載の発明によれば、用語に対する意味関係毎に説明を得ることができ、意味関係に基づく正確な情報を提示することができる。
【００２１】
請求項６に記載された発明は、前記テキストデータは、ニュース記事であることを特徴とする。
【００２２】
請求項６記載の発明によれば、最新の社会情勢や一般常識といった有益な情報に対する用語の説明を容易に得ることができる。
【００２３】
請求項７に記載された発明は、テキストデータに含まれる用語と、該用語を修飾する連体修飾節と、前記用語の上位概念とを抽出する抽出段階と、前記抽出段階より得られる前記用語と、前記連体修飾節と、前記上位概念とから前記用語の特徴情報を抽出する特徴抽出段階と、予め知られている複数の用語と連体修飾節との意味関係データに基づき、前記用語と、前記連体修飾節との意味関係の重み付けを行う重み付け段階と、前記重み付け処理段階より得られる重み付け情報から、前記用語と、前記連体修飾節との意味関係を判定する意味関係判定段階とを有することを特徴とする。
【００２４】
請求項７記載の発明によれば、高精度な用語の意味解析を行うことができる。
【００２５】
請求項８に記載された発明は、テキストデータに含まれる用語と、該用語を修飾する連体修飾節と、前記用語の上位概念とを抽出する抽出処理と、前記抽出処理より得られる前記用語と、前記連体修飾節と、前記上位概念とから前記用語の特徴情報を抽出する特徴抽出処理と、予め知られている複数の用語と連体修飾節との意味関係データに基づき、前記用語と、前記連体修飾節との意味関係の重み付けを行う重み付け処理と、前記重み付け処理手段より得られる重み付け情報から、前記用語と、前記連体修飾節との意味関係を判定する意味関係判定処理とをコンピュータに実行させる意味解析プログラムである。
【００２６】
請求項８記載の発明によれば、高精度な用語の意味解析をプログラムにより容易に実現することができる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
本発明は、テキストデータを解析することにより、テキストデータ内に出現する用語とその用語を説明する箇所を抽出し、更に用語と連体修飾節より得られる説明文との意味関係を判定して、用語の説明を意味関係毎に提示することを主眼とする。
【００２８】
特に、ニュース記事には、毎年多くの新語や、既存の言葉を組み合わせた新たな造語が出現し、新たな用語がニュースで扱われる場合は、視聴者が容易に理解できるよう、用語の説明を伴うことが多い。また、この説明には、様々な意味的な役割がある。そこで、ニュース記事を用いて用語と用語の説明との意味関係を判定して意味解析を行い、用語の説明を意味関係毎に提示することで、有用な情報を正確に取得することを実現する。
【００２９】
次に、本発明における実施の形態を図を用いて説明する。
【００３０】
図２は、本発明における意味解析装置のハードウェア構成を示す一例のブロック図である。ここで、図２の意味解析装置１０は、専用の装置構成とすることもできるが、例えば、汎用のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等を適用することができる。
【００３１】
図２において、意味解析装置１０は、入力装置２１と、出力装置２２と、ドライブ装置２３と、補助記憶装置２４と、メモリ装置２５と、演算処理装置２６と、データベース２７と、ネットワーク接続装置２８とを有するよう構成されており、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。
【００３２】
入力装置２１は、使用者が操作するキーボード及びマウスを有しており、各種操作信号を入力する。出力装置２２は、用語の意味解析を行う意味解析プログラムを操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイを有し、実行プログラムに基づいて表示される。ここで、本発明において、意味解析装置１０にインストールされる実行プログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体２９等により提供される。プログラムを記録した記録媒体２９はドライブ装置２３にセット可能であり、記憶媒体２９に含まれる実行プログラムが、記録媒体２９からドライブ装置２３を介して補助記憶装置２４にインストールされる。
【００３３】
演算処理装置２６は、メモリ装置２５により読み出され格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や後述する各処理を含む意味解析装置全体の処理を制御する。また、プログラムの実行中に必要な各種情報は、データベース２７から取得することができ、また格納することもできる。ネットワーク接続装置２８は、通信ネットワーク等と接続することにより、意味解析プログラムを実行することで得られた情報を他の端末等に提供することができる。
【００３４】
次に、本発明における意味解析装置の全体のシステム構成例について図を用いて説明する。
【００３５】
図３は、本発明における意味解析装置の一実施例を示す図である。
【００３６】
図３の意味解析装置１０は、用語・連体修飾節・上位概念抽出手段３１と、特徴抽出手段３２と、意味関係付加手段３３と、重み付け手段３４と、意味関係判定手段３５と、用語集データベース３６と、用語統合手段３７と、インターフェース手段３８とを有するよう構成されている。なお、以下の説明において、入力データとして、ニュース原稿データベースより取得されるニュース原稿等のデータであるものとするが、本発明における入力データは上述の限りではなく、文章が構成されているテキストデータであればよい。
【００３７】
用語・連体修飾節・上位概念抽出手段３１は、ニュース原稿に含まれる用語、用語を修飾する連体修飾節、用語の上位概念を抽出する。特徴抽出手段３２は、ニュース記事に含まれる用語、その用語を修飾する連体修飾節、その用語の上位概念から、用語の特徴を抽出する。意味関係付加手段３３は、学習のために抽出したニュース原稿に含まれる用語と用語を修飾する連体修飾節の意味関係の正解を手作業で与えて学習データを作成する。重み付け手段３４は、学習データで与えられたモデルのエントロピー（情報量）を最大にするために、学習データに存在する全ての特徴の重みを計算する。
【００３８】
意味関係判定手段３５は、重み付け手段３４より得られる最大エントロピー法の学習結果の特徴に対する重みと、特徴抽出手段３２より得られる実験データとして抽出したニュース記事に含まれる用語、その用語を修飾する連体修飾節、その用語の上位概念の特徴から、その用語の意味関係に対する用語と連体修飾節との出力確率を所定の関数を用いて算出し、その結果に基づいて用語と連体修飾節との意味関係を判定する。また、算出した結果は用語集データベース３６に登録する。
【００３９】
用語統合手段３７は、用語集データベース３６にある抽出された用語に対して、複数の同じ意味関係を持つ連体修飾節が存在する場合に、その内容を統合して説明データとして最適なものを選択する。インターフェース手段３８は、ニュース原稿から抽出された用語と連体修飾節を、その意味関係毎に提示する提示手段を有する。また、インターフェース手段３８は、意味解析装置１０の出力装置２２から検索機能や用語に関連したニュース記事閲覧機能を有する表示画面を生成することもできる。
【００４０】
なお、上述では、用語・連体修飾節・上位概念抽出手段３１からインターフェース手段３８までを一連の流れで行う意味解析装置について説明したが、用語集データベース３６を生成するまでの用語集生成処理と、用語集データベース３６に対して用語の検索を行う用語検索処理とを分けて構成させてもよい。ここで、上述の処理内容をフローチャートを用いて説明する。
【００４１】
図４は、本発明における用語集生成処理の動作の流れを示す一例のフローチャートである。
【００４２】
まず、ニュース原稿データデースを入力して用語・連体修飾節・上位概念抽出処理を行う（Ｓ０１）。次に、特徴抽出手段３２による特徴抽出処理を行う（Ｓ０２）。Ｓ０２にて抽出された特徴情報は、意味関係判定手段３５と、意味関係付加手段３３に送られる。
【００４３】
意味関係付加手段３３では、学習のために抽出したニュース原稿に含まれる用語と用語を修飾する連体修飾節の意味関係の正解を与えて学習データを作成する（Ｓ０３）。また、Ｓ０３にて作成した学習データで与えられたモデルのエントロピー（情報量）を最大にするために、学習データに存在する特徴毎の重みを計算する（Ｓ０４）。
【００４４】
次に、Ｓ０２にて得られたニュース原稿に含まれる用語と、その用語を修飾する連体修飾節と、その用語の上位概念との特徴と、Ｓ０４にて得られた最大エントロピー法の学習結果の特徴に対する重み計算結果とから、連体修飾節と用語の意味関係を判定して、用語集データデースに登録する（Ｓ０５）。
【００４５】
これにより、意味関係を含めた用語集データベースを生成することができる。また、このデータベースを用いて用語検索として多様な分野で利用が可能となる。
【００４６】
次に、用語検索処理の動作について説明する。なお、ここでは、上述の用語集生成処理において、用語集データベースが生成されているものとする。
【００４７】
図５は、本発明における意味解析処理の結果を利用した検索処理の動作を示す一例のフローチャートである。
【００４８】
まず、インターフェース手段３８に検索したい用語を入力する（Ｓ１１）。なお、ユーザに出力装置２２から提供される表示画面例については後述する。次に、用語集データベースから検索指示された用語の抽出を行う（Ｓ１２）。このとき、用語に該当するデータを全て抽出する。その後、抽出された用語説明データ（意味関係を有する連体修飾節）の用語統合処理を行う（Ｓ１３）。これは、抽出された用語の連体修飾節に対して、複数の同じ意味関係を持つ連体修飾節が存在する場合に、説明データとして最適なものを選択する。次に、用語に対する説明データを意味関係毎に提示する（Ｓ１４）。ここでは、提示された説明データをインターフェース手段３８にてユーザに表示を行う。これにより、意味分類された用語説明を得ることができる。
【００４９】
次に、意味解析装置１０の処理動作について説明する。
【００５０】
まず、意味解析装置１０は、ニュース記事のテキストデータを入力する。次に、ニュース記事の形態素解析処理、及び構文解析処理により係り受け解析を行い、この結果を利用して用語、連体修飾節、及び上位概念の抽出を行う。
【００５１】
用語・連体修飾節・上位概念抽出手段３１において、用語は、鍵括弧で囲まれた名詞句のみを対象として抽出する。連体修飾節は、構文解析の結果から用語を修飾する「節１」、その「節１」を修飾する「節２」、更にその「節２」を修飾する「節３」、と用語からたどり全ての修飾関係にある節を抽出する。ここで、上述の内容を図を用いて説明する。
【００５２】
図６は、構文解析結果の一例を示す図である。図６の例では、ニュース記事「ＪＲ広島駅南口の地下広場では、祭りに毎年参加している豊栄町の武地区の人達が人の顔を描いたお腹をくねらせながら踊る「へそ踊り」を披露しました。」における用語を修飾する連体修飾節抽出のための構文解析結果を示している。なお、図６では、鍵括弧で囲まれた「へそ踊り」の名詞句のみを対象とする。ニュース記事は節毎に分解されており、線と階層とが修飾関係を示している。用語「へそ踊り」を修飾する節を棒線でたどると、点線（ａ）で囲まれた「人の顔を描いたお腹をくねらせながら踊る」が抽出できる。この節を処理対象の連体修飾節とする。
【００５３】
なお、上位概念の抽出手段については、本出願人よる出願の「上位概念抽出装置及び上位概念抽出プログラム（特願２００２−６８９７４号）」で提案している手法を利用することができる。この方法では、用語の後続文節にある「という」、「と呼ばれる」等の言い換えの特定表現を利用した上位概念抽出、用語に含まれる最終形態素による抽出、用語と並列関係にある名詞句による抽出の３通りの方法を利用して上位概念を特定することができる。
【００５４】
次に、特徴抽出手段３２では、ニュース記事に含まれる用語、用語を修飾する連体修飾節、用語の上位概念から用語の特徴を抽出する。利用する特徴は、下記（ｉ）のものを利用する。
【００５５】
（ｉ）「連体修飾節中の、用語を直接修飾する動詞の標準表記・時制・態・完了形の有無、動詞の格、その格が含まれる節の自立語表記、自立語の属性、用語の属性」
ここで、自立語と用語の属性はＩＲＥＸ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ　ａｎｄ　Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　ｅＸｅｒｃｉｓｅ）固有表現抽出タスクにより付加された８つの固有表現（組織名、人名、地名、固有物名、日付表現、時間表現、金額表現、割合表現）を利用し、抽出アルゴリズムは、「「最大エントロピーモデルと書き換え規則に基づく固有表現抽出」、内元ほか、自然言語処理Ｖｏｌ．７，Ｎｏ．２，ｐｐ６３−９０，Ａｐｒ．（２０００）」等に記載されている既存の手法を利用することができる。
【００５６】
ここで、特徴抽出した結果の一例を図７に示す。図７では、「表記」、「属性」、「格助詞」で項目分けしている。
【００５７】
この例では、ニュース記事「〜記者会見を行い、サウジアラビア国内で慈害事業を掲げる「アル・ハラマインイスラム財団」の〜」を対象とし、用語「アル・ハラマインイスラム財団」を修飾する連体修飾節「サウジアラビア国内で慈善事業を掲げる」と、用語の上位概念「財団」からその特徴を抽出している。また、記事中にある動詞「掲げる」については、「時制」、「態」、「完了形の有無」が抽出されている。図７では網掛けした部分がその特徴となっている。なお、これらの特徴を最大エントロピー法を利用した学習では素性と呼ぶ。
【００５８】
素性は、上記（ｉ）以外でも、下記のものが考えられる。学習データが十分多い場合は、上記の素性を大量に利用する手法が有効であるが、学習データが少ない場合は、下記（ｉｉ）及び（ｉｉｉ）に示す素性を利用するほうが有効な場合が生じる。
（ｉｉ）「動詞の表記をそのまま利用せずに、例えば「分類語彙表」国立国語研究所」等の辞書等に記載された意味属性を利用し、他は上記（ｉ）と同じものを利用する」
（ｉｉｉ）「上記（ｉ）の用語の属性、格要素の属性を利用しないで、他は上記（ｉ）と同じものを利用する」
連体修飾節と用語の意味関係付加手段３３では、学習のために抽出したニュース原稿に含まれる用語と用語を修飾する連体修飾節の意味関係の正解を手作業で与え学習データを作成する。
【００５９】
ここで、実験として３７１２組の用語とその用語を修飾する連体修飾節に下記（Ａ）〜（Ｊ）の意味関係を与えた。
（Ａ）用語の基本的な定義（他の用語との違いを明白にする説明となる関係）
（例）非核三原則を定めた「非核基本法案」
（Ｂ）目的（用語が持つ典型的な機能・目的となる関係）
（例）芸術の理論の基礎を学ぶ「芸術学概論」
（Ｃ）動作主（用語の起源、語が引き起こす事象となる関係）
（例）独立を宣言した「ドニエストル地区」
（Ｄ）構成（用語が持つ内部的な性質、構成要素となる関係）
（例）保守的な色彩が強いと言われる「北京日報」
（Ｅ）時間（用語の時間情報となる関係）
（例）昭和６１年から始まった「海の祭典」
（Ｆ）場所（用語の場所情報となる関係）
（例）ボリビアを拠点とする「民族解放軍」
（Ｇ）道具（用語の道具となる関係）
（例）ＧＰＳを使った「カーナビゲーション」
（Ｈ）メンバー（用語を構成するメンバーとなる関係）
（例）火山の専門家と関係機関で構成する「火山噴火予知連絡会」
（Ｉ）部分（用語を構成する部分となる関係）
（例）空気中の有毒な成分を取り除く装置を備えた「クリーンハウス」
（Ｊ）包含（用語と含有関係にある関係）
（例）鎌倉時代の終わりから南北朝にかけての歴史的な場面を描いた「太平記絵巻」
なお、（Ｅ）〜（Ｊ）は、（Ｄ）の関係に含まれるが、ここでは、（Ｄ）の構成の意味関係は、（Ｅ）〜（Ｊ）以外のものとしている。
【００６０】
最大エントロピー法による重み付け手段３４では、意味関係付加手段３３にて作成される学習データで与えられたモデルのエントロピー（情報量）を最大にするために、学習データに存在する特徴ごとの重みを計算する。なお、重みの計算においては、「「確率的言語モデル」北研二著、東京大学出版会」等に示されている既知の技術を用いることができる。
【００６１】
また、入力データには、連体修飾節と用語の意味関係付加手段３３の結果を入力する。この際、学習データに少数しか出現しない素性はノイズとなる可能性があるため、出現頻度が一定数以上（例えば８回以上）観測された素性のみを利用する。最大エントロピー法による学習の結果、学習データに存在する全ての特徴の重みが計算される。
【００６２】
ここで、図８に、学習データに存在する特徴毎の重みの計算結果の一例を示す。図８に示す例では、ある用語１における格要素１の属性が「ｄａｔｅ」で、その格助詞１が「に格」の場合において、意味関係が上記（Ａ）〜（Ｅ）で示した「（Ａ）動作主」、「（Ｂ）基本定義」、「（Ｃ）構成」、「（Ｄ）目的」、「（Ｅ）時間」である夫々の重みの結果が示されている。この例では、「（Ｅ）時間」の重みが５．８７であり、値が大きくなっていることがわかる。
【００６３】
連体修飾節と用語の意味関係判定手段３５では、最大エントロピー法の学習結果の特徴に対する重みと、実験データとして抽出したニュース記事に含まれる用語、その用語を修飾する連体修飾節、その用語の上位概念の特徴から、連体修飾節と用語の意味関係を判定する。
【００６４】
なお、用語、用語を修飾する連体修飾節、用語の上位概念のｎ（自然数）個の特徴に対する出力｛ｙ｜ｙ∈連体修飾節と用語の意味関係｝の重みの学習結果をλｉ（ｉ＝１〜ｎ）としたとき、その特徴における出力ｙの確率は、下記の数式で求めることができる。
【００６５】
【数１】
2004102768.tif 000003
なお、（１）式は、例えば、「「確率的言語モデル」北研二著、東京大学出版会」等に示されている既知の技術を用いることができる。
【００６６】
（１）式においてλの値が大きい特徴ほど、出力に対する影響力が大きくなる。ここで、実験としてこの処理を６７０組の用語と連体修飾節に対して抽出したデータを対象に出力の確率を算出処理を行った結果を図９に示す。
【００６７】
図９は、用語と用語を修飾する連体修飾節の意味関係の判定結果の一部を示した例である。ここで、図９では、「用語を修飾する連体修飾節」と、「用語」と、「上位概念」とにおける上記（Ａ）〜（Ｊ）で示した意味関係毎の出力確率を（１）式で求め、値の大きいものを表示させている。なお、図９中の「％」は（１）式で求めた確率を示している。例えば、用語「メディアパークつくば」における連体修飾節「茨城県などが出資する第三セクターで江戸時代の街並みを再現した娯楽施設を運営する」と上位概念がない場合での意味関係が「動作主」となる確率が９７．８％であることを示している。このように、「用語」、「連体修飾節」、「上位概念」とから出力確率の高い意味関係を（１）式より算出することで、正確な説明データ（連体修飾節）を得ることができる。この結果を用語集データベース３６に全て登録する。
【００６８】
なお、より高精度なデータが取得できるよう（１）式で求めた値が一定値（実験では０．５）以上のものを、用語を修飾する連体修飾節の役割とする。その評価結果を図１０に示す。
【００６９】
図１０は、用語と用語を修飾する連体修飾節の意味関係判定評価の一例を示す図である。図１０の評価結果においては、上記（Ａ）〜（Ｊ）の各々の意味関係における適合率と再現率の平均値が算出されており、全体（Ｔｏｔａｌ）としては、適合率８１．４％、再現率７６．０％と良好な結果が得られている。
【００７０】
次に、用語の説明をその意味関係毎に統合する用語統合手段３７では、抽出された用語に対して、複数の同じ意味関係を持つ連体修飾節が存在する場合に、用語の説明データとして最適なもの選択する。
【００７１】
つまり、２つの同じ意味関係を持つ連体修飾節を比較する時に、動詞と各要素が包含関係にある場合は、含まれる方の連体修飾節は提示しないようにする。例えば、文章として▲１▼「サウジアラビア国内で慈善事業を掲げる。」と、▲２▼「慈善事業を掲げる。」が存在する場合は、▲２▼は▲１▼に含まれるので、▲２▼は提示対象から除く。
【００７２】
なお、用語集データベース３６を検索し、１つ用語に対し、複数の同じ意味関係を持つ連体修飾節が存在する場合は、その連体修飾節を比較して優先順位をつけて提示することもできる。
【００７３】
例えば、動詞と各要素の何れかに異なる項目が含まれる場合は、その連体修飾節が抽出されたニュース記事の新しい順に、高い優先順位を与えるようにする。
【００７４】
インターフェース手段３８では、用語の説明をその意味関係毎に統合する統合手段３７の結果を利用して、ニュース原稿から抽出した用語を、その意味関係毎に説明データを提示する。
【００７５】
ここで、インターフェース手段３８により、ディスプレイ等の出力装置２２にてユーザに提供される表示画面例について、図を用いて説明する。
【００７６】
図１１は、本発明における用語検索画面の一例を示す図である。
【００７７】
図１１に示す用語検索画面９１は、用語入力領域９２と、結果表示領域９３と、ボタン領域９４を有するよう構成されている。
【００７８】
また、用語入力領域９２は、ユーザが入力装置２１から検索用語を入力する検索用語入力エリア９５を備え、結果表示領域９３には、ニュース記事から抽出した用語を、その意味関係毎に説明を表示する用語説明エリア９６を備えている。また、ボタン領域９４には、検索ボタン９７と、クリアボタン９８と、終了ボタン９９とを備えており、夫々を押下することで各処理を行う。
【００７９】
まず、ユーザが検索用語入力エリア９５に検索用語を入力し、検索ボタン９７を押下すると、意味解析装置１０は、入力された用語に対する解析を行い用語集データベース３６を構成し、統合手段３７により統合された検索結果が、上述した意味関係毎に用語説明エリア９６にて表示する。
【００８０】
これにより、ユーザは、正確な用語説明データを取得することができる。なお、クリアボタン９８を押下することで、用語入力エリア９５に入力された検索用語を一括して削除する。また、終了ボタン９９は、ニュース原稿の用語検索を行うアプリケーションを終了させる。上述したようにユーザインターフェース手段３８により、ユーザは容易に用語検索を行うことができる。
【００８１】
ここで、上述の各手段にて動作した用語の説明データを提示する処理を行う意味解析プログラムを生成し、そのプログラムに基づいて、コンピュータに、上述した用語の意味解析における各処理を実行させることができる。なお、意味解析プログラムの実行における信号の制御は演算処理装置２６にて行う。
【００８２】
なお、上述した意味解析プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体２９に記憶させてコンピュータにインストールすることにより、容易に用語の意味解析を行うことができる。更に、この他の方法として、ネットワーク接続装置２８を介した通信インターフェース及びネットワークにより意味解析プログラムをファイル形式で取得し、コンピュータにインストールすることによっても意味解析処理を実行させることができる。
【００８３】
また、上述したようにテキストデータとして使用する放送等で用いられるニュース原稿は、最新の社会情勢や一般常識といった有益な情報を含み、更に、映像ともリンクされていることが多いため、本発明における意味解析装置を用いることで、付加価値の高いサービスの提供を行うこともできる。
【００８４】
例えば、ネットワーク上に仮想的な教室を作成し、その仮想教室で生徒が何について会話しているかを推定して、その内容に関連する情報を話題として自発的に提示する発想支援エージェントとして意味解析装置を利用することができる。
【００８５】
具体的には、発想支援エージェントは、仮想教室に参加する生徒の会話を監視し、一定時間発話がない場合に、会話が行き詰まっていると判断して、その内容に関連する質問を行い会話の活性化を図る。この場合、まず、生徒の会話に関連が深いニュース話題を抽出し、その話題を構成するニュース原稿から抽出された用語を、提供する質問の候補とする。この質問の候補とされた用語の中で、生徒の会話に最も意味関係が深い用語を質問対象として抽出し、その用語を利用した質問文を生成して提供する。また、生徒から、用語について説明を求められた場合、支援エージェントにより正確で迅速な回答を行うことができる。これにより、会話を円滑に進行させることができ、充実したディスカッションを行うことができるサービスを実現できる。
【００８６】
上述したように、本発明によれば、テキストデータに含まれる用語と、その連体修飾節と用語の上位概念の特徴を利用することにより、用語と用語を修飾する連体修飾節の意味関係を判定して用語の意味解析を行い、用語の説明をその意味関係毎に提示することができる。
【００８７】
また、入力されるテキストデータがニュース原稿である場合、難解な用語や、毎年多く創り出される新語や、既存の言葉を組み合わせた造語等を視聴者に容易に理解できるような用語の説明を伴うことが多く、この説明を利用して効果的で高精度な用語の説明データの生成を行うことができる。
【００８８】
更に、意味解析方法から生成されるデータを用いて、ユーザからの用語の問い合わせに対する回答データを検索して、検索結果を出力するユーザインターフェースを提供することができ、常に最新の用語データの意味をユーザが容易に取得することができる。
【００８９】
また、本発明を用いることにより、高精度な用語集データベースを生成でき、生成されたデータベースを利用して用語の説明データを迅速で正確に取得することができるため、付加価値をつけた放送サービスの提供を実現できる。
【００９０】
なお、本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求した本発明の範囲から逸脱することなく、種々の変形例や実施例が考えられる。
【００９１】
【発明の効果】
上述の如く、本発明によれば、テキストデータに含まれる用語と、その連体修飾節と用語の上位概念とを利用して、高精度な用語の意味解析を行い、用語の正確な説明データを取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】用語とその用語を修飾する連体修飾節の一例を示す図である。
【図２】本発明における意味解析装置のハードウェア構成を示す一例のブロック図である。
【図３】本発明における意味解析装置の一実施例を示す図である。
【図４】本発明における用語集生成処理の動作の流れを示す一例のフローチャートである。
【図５】本発明における意味解析処理の結果を利用した検索処理の動作を示す一例のフローチャートである。
【図６】構文解析結果の一例を示す図である。
【図７】特徴抽出した結果の一例を示す図である。
【図８】学習データに存在する特徴毎の重みの計算結果の一例を示す図である。
【図９】用語と用語を修飾する連体修飾節の意味関係の判定結果の一部を示した例である。
【図１０】用語と用語を修飾する連体修飾節の意味関係判定評価の一例を示す図である。
【図１１】本発明における用語検索画面の一例を示す図である。
【符号の説明】
１０　意味解析装置
２１　入力装置
２２　出力装置
２３　ドライブ装置
２４　補助記憶媒体
２５　メモリ装置
２６　演算処理装置
２７　データベース
２８　ネットワーク接続装置
２９　記憶媒体
３１　用語・連体修飾節・上位概念抽出手段
３２　特徴抽出手段
３３　意味関係付加手段
３４　重み付け手段
３５　意味関係判定手段
３６　用語集データベース
３７　用語統合手段
３８　インターフェース手段
９１　用語検索画面
９２　用語入力領域
９３　結果表示領域
９４　ボタン領域
９５　検索用語入力エリア
９６　用語説明エリア
９７　検索ボタン
９８　クリアボタン
９９　終了ボタン
【図１】
2004102768.tif 000004
【図２】
2004102768.tif 000005
【図３】
2004102768.tif 000006
【図４】
2004102768.tif 000007
【図５】
2004102768.tif 000008
【図６】
2004102768.tif 000009
【図７】
2004102768.tif 000010
【図８】
2004102768.tif 000011
【図９】
2004102768.tif 000012
【図１０】
2004102768.tif 000013
【図１１】
2004102768.tif 000014