(57)【要約】【課題】コンピュータが利用可能な知識情報データを簡単に作成することのできる知識情報作成装置およびその方法を提供することを目的とする。【解決手段】コンテンツサーバ１は、記録手段１１を備える。知識情報作成装置３は、コンテンツを入力する入力手段３１、入力したコンテンツに基づいて知識名データを抽出する知識名抽出手段３３、知識ＩＤを付与する知識ＩＤ付与手段３５、入力したコンテンツに基づいて特徴部分データを抽出する特徴部分抽出手段３７、抽出した特徴部分データに基づいて主定義語データを抽出する主定義語抽出手段３９、抽出した特徴部分データに基づいて補助定義語データを抽出する補助定義語抽出手段４１、前記コンテンツに関連する情報である関連語データを抽出する関連語抽出手段４３および前記定義語および前記補助定義語をコンテンツに関する知識情報データとして記録する知識情報記録手段４５を備えている。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
タイトルと内容を関連づけて記録したコンテンツデータに基づいて知識情報データを作成する知識情報作成装置であって、
対象となるコンテンツデータを受けて、当該コンテンツデータからタイトルデータを抽出し、知識名データとする知識名抽出手段と、
前記コンテンツデータから、当該コンテンツデータの特徴部分データを抽出する特徴部分抽出手段と、
特徴部分抽出手段によって抽出された特徴部分データに含まれる各語を特定し、特定した各語の中から、定義語データを抽出する定義語抽出手段と、
前記タイトルデータに対応付けられた前記定義語データを有する知識情報データを記録する知識情報記録手段と、
を備えたことを特徴とする知識情報作成装置。
【請求項２】
タイトルと内容を関連づけて記録したコンテンツデータに基づいて知識情報データを作成する知識情報作成装置をコンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、コンピュータに以下の手段を構成させることを特徴とするプログラム：
Ａ）対象となるコンテンツデータを受けて、当該コンテンツデータからタイトルデータを抽出し、知識名データとする知識名抽出手段、
Ｂ）前記コンテンツデータから、当該コンテンツデータの特徴部分データを抽出する特徴部分抽出手段、
Ｃ）特徴部分抽出手段によって抽出された特徴部分データに含まれる各語を特定し、特定した各語の中から、定義語データを抽出する定義語抽出手段、
Ｄ）前記タイトルデータに対応付けられた前記定義語データを有する知識情報データを記録する知識情報記録手段。
【請求項３】
請求項１または２のいずれかの知識情報作成装置またはプログラムにおいて、前記定義語抽出手段は、前記コンテンツデータの特徴を最もよく表した特徴部分データを主定義語データとして抽出する主定義語抽出手段と、前記主定義語データ以外の特徴部分データを補助定義語データとして抽出する補助定義語抽出手段とから構成されること
を特徴とするもの。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかの知識情報作成装置またはプログラムにおいて、
知識名データ毎に知識ＩＤを付与する知識ＩＤ付与手段を備え、
前記知識情報記録手段は、前記知識ＩＤを前記知識情報データに含めて記録すること
を特徴とするもの。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかの知識情報作成装置またはプログラムにおいて、
前記コンテンツデータの内容に基づいて前記タイトルに関連する内容を表す関連語データを抽出する関連語抽出手段を備え、
前記知識情報記録手段は、前記関連語データを前記知識情報データに含めて記録すること
を特徴とするもの。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかの知識情報作成装置またはプログラムにおいて、
前記特徴部分データは、コンテンツデータの内容における先頭の一文から抽出されること
を特徴とするもの。
【請求項７】
請求項１〜５のいずれかの知識情報作成装置またはプログラムにおいて、
前記特徴部分データは、コンテンツデータの内容を構成する文のうち、最も多くの単語から構成される一文から抽出されること
を特徴とするもの。
【請求項８】
請求項１〜５のいずれかの知識情報作成装置またはプログラムにおいて、
前記特徴部分データは、コンテンツデータの内容に関連するタイトルが文の先頭に存在する文から抽出されること
を特徴とするもの。
【請求項９】
請求項１〜５のいずれかの知識情報作成装置またはプログラムにおいて、
前記特徴部分データは、コンテンツデータの内容に関連するタイトルが文の末尾近傍に存在する一文から抽出されること
を特徴とするもの。
【請求項１０】
請求項６〜９のいずれかの知識情報作成装置またはプログラムにおいて、
前記特徴部分データは、コンテンツデータの内容を形態素解析して得られた語を抽出したものであること
を特徴とするもの。
【請求項１１】
請求項１０の知識情報作成装置またはプログラムにおいて、
前記特徴部分データは、形態素解析して得られた名詞である語を抽出したものであること
を特徴とするもの。
【請求項１２】
請求項１１の知識情報作成装置またはプログラムにおいて、
前記主定義語データは、形態素解析の結果、名詞であると決定された特徴部分データの末尾の語であること
を特徴とするもの。
【請求項１３】
請求項６〜９のいずれかの知識情報作成装置またはプログラムにおいて、
前記主定義語データは、コンテンツデータの内容を構成する文において、知識名データを含む係り文節と係り受け関係にある受け文節に含まれる語であることを特徴とするもの。
【請求項１４】
請求項１〜１３のいずれかの知識情報作成装置またはプログラムにおいて、
前記タイトルと内容を関連づけて記録したコンテンツデータは、辞書であること
を特徴とするもの。
【請求項１５】
請求項５〜１４のいずれかの知識情報作成装置またはプログラムにおいて、
前記コンテンツデータはマーク付け言語で記述されており、前記関連語抽出手段は、当該コンテンツデータのリンク付けされた語に基づいて関連語データを抽出すること
を特徴とするもの。
【請求項１６】
請求項５〜１４のいずれかの知識情報作成装置プログラムにおいて、
前記関連語抽出手段は、前記定義語抽出手段によって抽出した定義語データを知識名データにもつコンテンツデータにおける特徴部分データに基づいて関連語データを抽出すること
を特徴とするもの。
【請求項１７】
請求項５〜１４のいずれかの知識情報作成装置またはプログラムにおいて、
前記コンテンツデータはマーク付け言語で記述されており、前記関連語抽出手段は、当該コンテンツデータのリンク付けされた語を知識名データにもつコンテンツデータにおける特徴部分データに基づいて関連語データを抽出すること
を特徴とするもの。
【請求項１８】
タイトルと内容を関連づけて記録したコンテンツデータに基づいて知識情報データを作成する知識情報作成方法であって、
対象となるコンテンツデータを受けると、当該コンテンツデータからタイトルデータを抽出させて、知識名データとさせ、
前記コンテンツデータから、当該コンテンツデータの特徴部分データを抽出させ、
抽出された特徴部分データに含まれる各語を特定し、特定した各語の中から、定義語データを抽出させ、
前記タイトルデータに対応付けられた前記定義語データを有する知識情報データを記録させる
ことを特徴とする知識情報作成方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の技術分野】
この発明は、コンテンツデータに基づいて機械利用可能な知識情報データを作成する知識情報作成装置およびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術および課題】
従来、用語や人名等の文字情報に関連する情報を知識情報データとして記録しておき、この知識情報データを利用してコンピュータに文字情報等に対する何らかの判断をさせる技術が知られている。
【０００３】
また、このような知識情報データは、それぞれの分野における複数の専門家によって作成されることが一般的であった。
【０００４】
しかしながら、複数の専門家によって作成された知識情報データを統合して一つの知識情報データを形成した場合、各知識情報データの質にばらつきが生じていた。このため、コンピュータによる知識情報データの認識においてもばらつきが生じ、精度の高い判断処理の妨げとなっていた。
【０００５】
また、専門家による知識情報データの作成作業は、用語や人名が増加するにつれて作業量が増大し、煩雑な作業となってしまうおそれがあった。
【０００６】
この発明は、上記のような問題を解決するためになされたものであって、コンピュータに利用させるための知識情報データを、一定品質で容易に作成することのできる知識情報作成装置およびその方法を提供することを目的とする。
【０００７】
なお、入力文書をタームに分割し、シソーラス辞書からタームの類義語を抽出して入力文書に関する知識情報データとしてのインデックスを作成する方法が知られている（例えば、特許文献１。）。
【０００８】
【特許文献１】
【０００９】
特開平１１−３５３３１４号公報。
【００１０】
【課題を解決するための手段および発明の効果】
（１）（２）この発明にかかる知識情報作成装置またはプログラムにおいては、タイトルと内容を関連づけて記録したコンテンツデータに基づいて知識情報データを作成する知識情報作成装置であって、対象となるコンテンツデータを受けて、当該コンテンツデータからタイトルデータを抽出し、知識名データとする知識名抽出手段と、前記コンテンツデータから、当該コンテンツデータの特徴部分データを抽出する特徴部分抽出手段と、特徴部分抽出手段によって抽出された特徴部分データに含まれる各語を特定し、特定した各語の中から、定義語データを抽出する定義語抽出手段と、前記タイトルデータに対応付けられた前記定義語データを有する知識情報データを記録する知識情報記録手段と、を備えたことを特徴としている。
【００１１】
したがって、コンテンツデータの内容に基づいて、知識名データおよび定義語データを抽出し、これらをコンテンツデータに関する知識情報データとすることができる。これにより、コンピュータに利用させるための知識情報データを、一定品質で容易に作成することができる。
【００１２】
（３）この発明にかかる知識情報作成装置またはプログラムにおいては、定義語抽出手段は、コンテンツデータの特徴を最もよく表した特徴部分データを主定義語データとして抽出する主定義語抽出手段と、前記主定義語データ以外の特徴部分データを補助定義語データとして抽出する補助定義語抽出手段とから構成されることを特徴としている。
【００１３】
したがって、コンテンツデータの内容に基づいて、知識名データ、主定義語データおよび補助定義語データを抽出し、これらをコンテンツデータに関する知識情報データとすることができる。
【００１４】
（４）この発明にかかる知識情報作成装置またはプログラムにおいては、知識名データ毎に知識ＩＤを付与する知識ＩＤ付与手段を備え、前記知識情報記録手段は、前記知識ＩＤを前記知識情報データに含めて記録することを特徴としている。
【００１５】
したがって、コンピュータに、作成した知識情報データをそれぞれ識別させることができる。これにより、同一の知識名データが存在する場合であっても、コンピュータに適切な判断をさせることができる。
【００１６】
（５）この発明にかかる知識情報作成装置またはプログラムにおいては、コンテンツデータの内容に基づいてタイトルに関連する内容を表す関連語データを抽出する関連語抽出手段を備え、知識情報記録手段は、前記関連語データを知識情報データに含めて記録することを特徴としている。
【００１７】
したがって、コンテンツデータの内容に関連する情報を抽出し、これをコンテンツデータに関する知識情報データに含めることができる。これにより、コンピュータに利用させるための知識情報データを、一定品質で容易に作成することができる。
【００１８】
（６）この発明にかかる知識情報作成装置またはプログラムにおいては、特徴部分データは、コンテンツデータの内容における先頭の一文から抽出されることを特徴としている。
【００１９】
したがって、コンテンツデータの内容を最もよく表現する文に基づいて特徴部分データを抽出することができる。
【００２０】
（７）この発明にかかる知識情報作成装置またはプログラムにおいては、特徴部分データは、コンテンツデータの内容を構成する文のうち、最も多くの単語から構成される一文から抽出されることを特徴としている。
【００２１】
したがって、コンテンツデータの内容を最もよく表現する文に基づいて特徴部分データを抽出することができる。
【００２２】
（８）この発明にかかる知識情報作成装置またはプログラムにおいては、特徴部分データは、コンテンツデータの内容に関連するタイトルが文の先頭に存在する文から抽出されることを特徴としている。
【００２３】
したがって、コンテンツデータの内容を最もよく表現する文に基づいて特徴部分データを抽出することができる。
【００２４】
（９）この発明にかかる知識情報作成装置またはプログラムにおいては、特徴部分データは、コンテンツデータの内容に関連するタイトルが文の末尾近傍に存在する一文から抽出されることを特徴としている。
【００２５】
したがって、コンテンツデータの内容を最もよく表現する文に基づいて特徴部分データを抽出することができる。
【００２６】
（１０）この発明にかかる知識情報作成装置またはプログラムにおいては、特徴部分データは、コンテンツデータの内容を形態素解析して得られた語を抽出したものであることを特徴としている。
【００２７】
したがって、コンテンツデータの内容の意味の最小のまとまりに相当する語を知識情報データとすることができる。
【００２８】
（１１）この発明にかかる知識情報作成装置またはプログラムにおいては、特徴部分データは、形態素解析して得られた名詞である語を抽出したものであることを特徴としている。
【００２９】
したがって、コンテンツデータの内容を最もよく表現する語を知識情報データとすることができる。
【００３０】
（１２）この発明にかかる知識情報作成装置またはプログラムにおいては、主定義語データは、形態素解析の結果、名詞であると決定された語の末尾のものであることを特徴としている。
【００３１】
したがって、コンテンツデータの内容を最もよく表現する名詞である語に基づいて主定義語データを抽出することができる。
【００３２】
（１３）この発明にかかる知識情報作成装置またはプログラムにおいては、主定義語データは、コンテンツデータの内容を構成する文において、知識名データを含む係り文節と係り受け関係にある受け文節に含まれる語であることを特徴としている。
【００３３】
したがって、知識名データの内容を最もよく表現する語に基づいて主定義語データを抽出することができる。
【００３４】
（１４）この発明にかかる知識情報作成装置またはプログラムにおいては、タイトルと内容を関連づけて記録したコンテンツデータは、辞書であることを特徴としている。
【００３５】
したがって、多くの情報についての知識情報データを作成することができる。これにより、コンピュータにより多くのコンテンツデータの内容に関連する情報を判断させることができる。
【００３６】
（１５）この発明にかかる知識情報作成装置またはプログラムにおいては、コンテンツデータはマーク付け言語で記述されており、関連語抽出手段は、当該コンテンツデータのリンク付けされた語に基づいて関連語データを抽出することを特徴としている。
【００３７】
したがって、コンテンツデータの内容に関連する関連語データを容易に抽出することができる。
【００３８】
（１６）この発明にかかる知識情報作成装置またはプログラムにおいては、関連語抽出手段は、定義語抽出手段によって抽出した定義語データを知識名データにもつコンテンツデータにおける特徴部分データに基づいて関連語データを抽出することを特徴としている。
【００３９】
したがって、定義語データに関連する関連語データを確実に抽出することができる。
【００４０】
（１７）この発明にかかる知識情報作成装置またはプログラムにおいては、コンテンツデータはマーク付け言語で記述されており、関連語抽出手段は、当該コンテンツデータのリンク付けされた語を知識名データにもつコンテンツデータにおける特徴部分データに基づいて関連語データを抽出することを特徴としている。
【００４１】
したがって、コンテンツデータの内容に関連する関連語データを確実に抽出することができる。
【００４２】
（１８）この発明にかかる知識情報作成方法においては、タイトルと内容を関連づけて記録したコンテンツデータに基づいて知識情報データを作成する知識情報作成方法であって、対象となるコンテンツデータを受けると、当該コンテンツデータからタイトルデータを抽出させて、知識名データとさせ、前記コンテンツデータから、当該コンテンツデータの特徴部分データを抽出させ、抽出された特徴部分データに含まれる各語を特定し、特定した各語の中から、定義語データを抽出させ、前記タイトルデータに対応付けられた前記定義語データを有する知識情報データを記録させることを特徴としている。
【００４３】
したがって、コンテンツデータの内容に基づいて、知識名データ、特徴部分データ、定義語データを抽出し、これらをコンテンツデータに関する知識情報データとすることができる。これにより、コンピュータに利用させるための知識情報データを、一定品質で容易に作成することができる。
【００４４】
この発明において、「コンテンツ」とは、タイトルと内容を関連づけて記録したテキストコンテンツであって、コンピュータ可読のデータとして取り扱うことのできるものである。
【００４５】
「マーク付け言語」とは、コンテンツの中に記号を付加して特別な意味や追加情報を持たせ、コンテンツの記述内容を区別することができる言語であり、ＳＧＭＬ、ＨＴＭＬまたはＸＭＬ等がこれに該当する。
【００４６】
「辞書」とは、見出しとこれに対応する説明文を有する文書情報であって、前記説明文における先頭行に前記見出しの定義を有するものである。
【００４７】
「係り受け関係」とは、２つの文節間において修飾関係にあることをいい、例えば、「Ａは、Ｂである。」という文の場合、「Ａは」が係り文節であり、「Ｂである」が受け文節である。
【００４８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明における一実施形態について、図面を参照して説明する。
【００４９】
１．第１の実施形態
１−１．全体構成
図１に、本発明にかかる知識情報作成装置の全体構成図を示す。この図において、コンテンツサーバ１と知識情報作成装置３は、相互に接続されておりそれぞれ通信可能である。
【００５０】
コンテンツサーバ１は、百科事典のコンテンツを記録する記録手段１１を備えるコンピュータ装置である。
【００５１】
知識情報作成装置３は、百科事典のコンテンツに関する知識情報データを作成するためのコンピュータ装置である。
【００５２】
この知識情報作成装置３は、コンテンツサーバ１の記録手段に記録されたコンテンツを入力する入力手段３１、入力手段３１が入力したコンテンツに基づいて知識名を抽出する知識名抽出手段３３、知識名毎に知識ＩＤを付与する知識ＩＤ付与手段３５、入力手段３１が入力したコンテンツに基づいて特徴部分を抽出する特徴部分抽出手段３７、特徴部分抽出手段３７が抽出した特徴部分に基づいて主定義語を抽出する主定義語抽出手段３９、特徴部分抽出手段３７が抽出した特徴部分に基づいて補助定義語を抽出する補助定義語抽出手段４１、前記コンテンツに関連する情報である関連語を抽出する関連語抽出手段４３および前記定義語および前記補助定義語をコンテンツに関する知識情報データとして記録する知識情報記録手段４５を備えている。
【００５３】
１−２．ハードウェア構成
図２に、上記知識情報作成装置を構成する知識情報作成装置３におけるハードウェア構成図を示す。このコンピュータ装置は、ディスプレイ２０１、ＣＰＵ２０３、メモリ２０５、キーボード／マウス２０７、ハードディスク２０９、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２１１および通信回路２１５を備えている。
【００５４】
ハードディスク２０９は、入力手段３１、知識名抽出手段３３、知識ＩＤ付与手段３５、特徴部分抽出手段３７、主定義語抽出手段３９、補助定義語抽出手段４１、関連語抽出手段４３および知識情報記録手段４５を実現して知識情報作成処理を行うための知識情報作成プログラム２５０を記憶している。なお、主定義語抽出手段３９、補助定義語抽出手段４１を合わせて定義語抽出手段４０とする。
【００５５】
このプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ２１３からＣＤ−ＲＯＭドライブ２１１を介してハードディスク２０９にインストールされたものである。なお、フレキシブルディスクやＩＣカード等のようにＣＤ−ＲＯＭ以外の記録媒体に記録された処理プログラムからインストールするようにしてもよい。さらに、通信回線を介して他のコンピュータに記録された処理プログラムをインストールするようにしてもよい。
【００５６】
通信回路２１５は、他のコンピュータ装置との通信を行うための回路であって、ここではコンテンツサーバ１と接続可能である。
【００５７】
なお、コンテンツサーバ１は、コンテンツを記録するコンピュータ装置であって、そのハードウェア構成は上述した知識情報作成装置と同様である。なお、コンテンツサーバ１のハードディスクには、百科事典としてのコンテンツ集合が記録されている。
【００５８】
１−３．コンテンツ
以下、タイトルと内容とを体系づけて記録したコンテンツについて説明する。
【００５９】
本発明にかかる知識情報データの作成対象となるコンテンツは、例えば、百科事典のように、あらゆる専門分野の言葉について、そのタイトルを示す項目とその内容を示す説明とを記述した辞書等が該当する。
【００６０】
図３に、百科事典のコンテンツ３００の例を示す。図に示すように、コンテンツ３００は、ＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）で記述されており、１つのタイトルとこれに対応する内容を表現している。このようなＨＴＭＬで記述されたコンテンツが集合することによって、１つの百科事典３５０を構成している。
【００６１】
１−４．知識情報作成処理
上述したような百科事典３５０のコンテンツ３００に基づいて知識情報データの作成を行う場合の例を説明する。図４に、本発明を利用した知識情報作成処理におけるフローチャートを示す。
【００６２】
知識情報作成装置３において、ユーザによって知識情報作成プログラム２５０が起動されると、知識情報作成装置３のＣＰＵ２０３は、コンテンツサーバ１に百科事典としてのコンテンツ集合を要求する（ステップＳ４１１）。
【００６３】
要求を受けて、コンテンツサーバ１は、ハードディスクに記録している百科事典としてのコンテンツ集合を知識情報作成装置３に出力する（ステップＳ４０１）。
【００６４】
出力を受けて、知識情報作成装置３のＣＰＵ２０３は、コンテンツ集合を入力してハードディスク２０９に記録する（ステップＳ４１２）。
【００６５】
ＣＰＵ２０３は、百科事典としてのコンテンツ集合から１コンテンツをメモリ２０５に読み込む（ステップＳ４１３）。
【００６６】
１−４−１．知識名抽出処理
ＣＰＵ２０３は、読み込んだ１コンテンツのデータに基づいて、知識名抽出処理を行う（ステップＳ４１５）。図５に、知識名抽出処理におけるフローチャートを示す。
【００６７】
ＣＰＵ２０３は、読み込んだコンテンツのタイトルデータを検出する（ステップＳ５０１）。例えば、図３のＨＴＭＬで記述されたコンテンツにおいては、＜ＴＩＴＬＥ＞タグ３０１を検索することによりタイトルデータを検出する。
【００６８】
ＣＰＵ２０３は、検出したタイトルデータに基づいて、知識名データを決定する（ステップＳ５０３）。例えば、図３のコンテンツにおいては、＜ＴＩＴＬＥ＞タグ３０１および＜／ＴＩＴＬＥ＞タグ３０３で囲まれたテキスト情報である「大島」を知識名データとして決定する。
【００６９】
ＣＰＵ２０３は、決定した知識名データをメモリ２０５に記憶する（ステップＳ５０５）。図３のコンテンツの場合、「大島」が知識名データとして記録される。
【００７０】
１−４−２．知識ＩＤの付与
ＣＰＵ２０３は、知識名抽出処理で抽出した知識名データに対して知識ＩＤを付与する（ステップＳ４１７）。知識ＩＤは、各知識情報データを識別するものであって、例えば、連続番号を用いて作成すればよい。
【００７１】
１−４−３．特徴部分抽出処理
ＣＰＵ２０３は、読み込んだコンテンツに基づいて、特徴部分抽出処理を行う（ステップＳ４１９，図４）。図６に、特徴部分抽出処理におけるフローチャートを示す。
【００７２】
ＣＰＵ２０３は、読み込んだコンテンツの内容部分を検出する（ステップＳ６０１）。例えば、図３のＨＴＭＬで記述されたコンテンツにおいては、＜ＢＯＤＹ＞タグ３０５および＜／ＢＯＤＹ＞タグ３０７を検索することにより、これらのタグで囲まれた部分を内容部分として検出する。
【００７３】
ＣＰＵ２０３は、検出した内容部分の１行目の文を取得する（ステップＳ６０３）。図３のコンテンツ３１においては、＜ＢＯＤＹ＞タグ３０５以降であって、最初の「。」が登場するまでのテキスト部分のうち、タグ部分（＜Ｐ＞タグ、＜Ａ＞タグ等）を除いた部分を１行目の文として取得する。
【００７４】
例えば、
”＜Ｐ＞＜Ａ  ＨＲＥＦ＝”ｉｚｕｓｙｏｔｏｕ．ｈｔｍｌ”＞伊豆諸島＜／Ａ＞最北部にある最大の島。”
が＜ＢＯＤＹ＞タグ３０５以降であって、最初の「。」が登場するまでのテキスト部分であり、これのタグ部分を除くと
”伊豆諸島最北部にある最大の島。”
が内容部分の１行目の文となる。
【００７５】
ＣＰＵ２０３は、取得した内容部分の１行目の文に対して形態素解析を行う（ステップＳ６０５）。図７に、取得した内容部分の１行目の文を形態素解析して特徴部分を抽出する場合の例を示す。
【００７６】
図７において、”伊豆諸島最北部にある最大の島。”７０１は、抽出した内容部分の１行目の文である。ＣＰＵ２０３は、この文を形態素解析し、”｜伊豆諸島｜最北部｜に｜ある｜最大｜の｜島｜。”７０３に示すように、最小の言語単位である形態素に分割する。図７ａに、このときメモリに格納される処理結果を示す。図７ａにおいては、分割された形態素７０７毎に品詞７０９が記録されている。
【００７７】
ＣＰＵ２０３は、形態素に分割した文から名詞のみを抽出し、これを特徴部分データとして決定する（ステップＳ６０７）。すなわち、ＣＰＵ２０３は、図７ａに示す品詞が名詞である形態素のみを抽出し、それぞれの名詞を特徴部分データとして決定する。図７の７０５は、このとき特徴部分データとして抽出される名詞である。
【００７８】
ＣＰＵ２０３は、決定した特徴部分をメモリ２０５に記憶する（ステップＳ６０９）。図７の場合、「伊豆諸島」，「最北部」，「最大」，「島」がそれぞれ特徴部分データとして記憶される。
【００７９】
１−４−４．主定義語・補助定義語抽出処理
ＣＰＵ２０３は、読み込んだコンテンツに基づいて、主定義語・補助定義語抽処理を行う（ステップＳ４２１，図４）。図８に、主定義語・補助定義語抽出処理におけるフローチャートを示す。
【００８０】
ＣＰＵ２０３は、メモリ２０５に記憶した特徴部分データを読み込む（ステップＳ８０１）。例えば、図７の７０５に示した特徴部分データである「伊豆諸島」，「最北部」，「最大」，「島」が読み込まれる。
【００８１】
ＣＰＵ２０３は、読み込んだ特徴部分データのうち末尾の特徴部分データを主定義語データとして決定する（ステップＳ８０３）。図７の例においては、「島」が末尾の特徴部分であるので、これを主定義語データとして決定する。ＣＰＵ２０３は、決定した主定義語である「島」をメモリ２０５に記憶する（ステップＳ８０５）。
【００８２】
ＣＰＵ２０３は、読み込んだ特徴部分データのうち、主定義語データとして決定した特徴部分データを除く他の特徴部分データを補助定義語データに決定する（ステップＳ８０７）。図７の例においては、「伊豆諸島」，「最北部」，「最大」が主定義語データとして決定した特徴部分データを除く他の特徴部分データであるので、これを補助定義語データとして決定する。ＣＰＵ２０３は、決定した補助定義語データである「伊豆諸島」，「最北部」，「最大」をメモリ２０５に記憶する（ステップＳ８０９）。
【００８３】
１−４−５．関連語抽出処理
ＣＰＵ２０３は、読み込んだコンテンツに基づいて、関連語抽処理を行う（ステップＳ４２３，図４）。図９に、関連語抽出処理におけるフローチャートを示す。
【００８４】
ＣＰＵ２０３は、読み込んだコンテンツの内容部分の中からリンク情報を検出する（ステップＳ９０１）。図３のＨＴＭＬで記述されたコンテンツにおいては、＜Ａ〜＞タグ３０９および＜／Ａ＞タグ３１１を検索することにより、これらのタグで囲まれた部分をリンク情報として検出する。
【００８５】
例えば、
”＜Ａ  ＨＲＥＦ＝”ｉｚｕｓｙｏｔｏｕ．ｈｔｍｌ”＞伊豆諸島＜／Ａ＞”
から検出されるリンク情報は「伊豆諸島」であり、
”＜Ａ  ＨＲＥＦ＝”ｍｉｈａｒａｙａｍａ．ｈｔｍｌ”＞三原山＜／Ａ＞”
から検出されるリンク情報は、「三原山」である。
【００８６】
ＣＰＵ２０３は、検出したリンク情報を関連語データとして決定し（ステップＳ９０３）、これらをメモリ２０５に記憶する（ステップＳ９０５）。
【００８７】
１−４−６．知識情報データの記録
ＣＰＵ２０３は、上記の処理においてメモリ２０５に記憶した知識名データ、知識ＩＤ、主定義語データ、補助定義語データおよび関連語データを知識情報データとして知識情報データベース４０に記録する（ステップＳ４２５）。
【００８８】
図１０に、知識情報データベース４０の例を示す。このデータベースは、知識名１００１、知識ＩＤ１００３、主定義語１００５、補助定義語１００７および関連語１００９がそれぞれ記録される。上記の例の場合、知識名「大島」、知識ＩＤ「００１」、主定義語「島」、補助定義語「伊豆諸島，最北部，最大」および関連語「伊豆諸島，三原山」が記録される。
【００８９】
１−４−７．処理の終了
読み込んだコンテンツに関する知識情報データを記録すると、ＣＰＵ２０３は、知識情報データを作成していない他のコンテンツがあるか否かを判断し、コンテンツがあれば（ステップＳ４２７，ＹＥＳ）、ステップＳ４１３に戻って新たなコンテンツを読み込み、上記と同様の処理を繰り返すことにより知識情報データを作成する。なお、すべてのコンテンツについて知識情報データを作成したと判断すれば（ステップＳ４２７，ＮＯ）、当該処理を終了する。
【００９０】
１−４−８．まとめ
このように、百科事典であるコンテンツ集合を入力し、それぞれのコンテンツの内容に基づいて、知識名データ、知識ＩＤ、主定義語データ、補助定義語データおよび関連語データを抽出してコンテンツの知識情報データとすることにより、百科事典全体の知識情報データを容易に作成することができる。
【００９１】
１−５．知識辞書の活用方法
以下、上記において説明した知識情報データの活用方法について説明する。
【００９２】
本発明で作成した知識情報データは、例えば、インターネット等における検索エンジンにおいて、検索キーワードを補充して検索処理を行う場合に利用することができる。
【００９３】
例えば、上記において説明した知識情報データは、このような検索キーワードを補充する場合に利用することができる。図１１に、検索キーワードの補充処理におけるフローチャートの例を示す。
【００９４】
なお、この処理は、知識情報作成装置３によって作成された知識情報データベース４０を有するコンピュータ装置上で実行されるものとする。
【００９５】
検索キーワードの入力を受け付けると（ステップＳ１１０１）、コンピュータ装置のＣＰＵは、この検索キーワードを知識名とする知識情報データを知識情報データベース４０から抽出する（ステップＳ１１０２）。
【００９６】
ＣＰＵは、抽出した知識情報データの主定義語および補助定義語を取得して（ステップＳ１１０３）、これらを検索キーワードに追加し、新たなキーワードを出力する（ステップＳ１１０５）。
【００９７】
例えば、検索キーワードに「大島」と入力されると、「大島」を知識名とする知識情報データベース４０の知識情報データレコード１０１０（図１０）に基づいて、主定義語「島」、補助定義語「伊豆諸島」、「最北部」、「最大」を検索キーワードに追加する。
【００９８】
このように、入力された検索キーワードに基づいて知識情報データを抽出し、知識情報データとして記録されている特徴部分としての情報を検索キーワードに追加することにより、始めに入力された検索キーワードよりも精度の高い検索を行うことができる。
【００９９】
なお、上記においては、知識情報データベースの主定義語および補助定義語を検索キーワードに追加するようにしたが、さらに関連語を追加するようにしてもよい。これにより、検索キーワードの範囲が拡大し、より検索のヒット率を向上させることができる。
【０１００】
２．第２の実施形態
上記第１の実施形態の関連語抽出処理においては、コンテンツのリンク情報に基づいて関連語を抽出するようにしている。
【０１０１】
しかしながら、コンテンツによってはリンク情報を含まない場合もあり、適切に関連語データを抽出することができない場合もあり得る。
【０１０２】
そこで本実施形態においては、決定した主定義語を知識名とする他の知識情報データに基づいて関連語データを抽出する。
【０１０３】
本実施形態におけるコンテンツサーバ１および知識情報作成装置３のハードウェア構成およびコンテンツについては、第１の実施形態と同様である。図１２に、本実施形態の知識情報作成装置におけるフローチャートの例を示す。
【０１０４】
図１２において、知識情報作成装置３のステップＳ１２１１〜Ｓ１２２１およびは、図４において示した知識情報作成装置３のステップＳ４１１〜Ｓ４２１と同様の処理である。なお、図１２におけるコンテンツサーバ１のステップＳ１２０１の処理は、図４におけるコンテンツサーバ１のステップＳ４０１と同様である。
【０１０５】
図１２のステップＳ１２２５において、ＣＰＵ２０３は、知識名データ、知識ＩＤ、主定義語データおよび補助定義語データを知識情報データベース４０に記録する。
【０１０６】
すべてのコンテンツについて、上記の知識情報データを記録する処理を終えると（ステップＳ１２２７，ＮＯ）、ＣＰＵ２０３は、関連語抽出処理を行う（ステップＳ１２２９）。図１３は、本実施形態の関連語抽出処理におけるフローチャートである。
【０１０７】
ＣＰＵ２０３は、上記の処理において記録した知識情報データを知識情報データベース４０から読み込む（ステップＳ１３０１）。
【０１０８】
ＣＰＵ２０３は、読み込んだ知識情報データの主定義語を読み込み（ステップＳ１３０３）、さらに、この主定義語を知識名とする知識情報データを知識情報データベース４０から抽出する（ステップＳ１３０５）。
【０１０９】
ＣＰＵ２０３は、抽出した知識情報データの主定義語および補助定義語を当該知識情報データにおける関連語データとして決定し（ステップＳ１３０７）、これをステップＳ１３０１において読み込んだ知識情報データの関連語データとして知識情報データベース４０に記録する（ステップＳ１３０９）。
【０１１０】
ＣＰＵ２０３は、知識情報データベース４０を検索して未処理の知識情報データが存在すれば（ステップＳ１３１１，ＹＥＳ）、ステップＳ１３０１に戻って上記の処理を繰り返し、未処理の知識情報データが存在しなければ（ステップＳ１３１１，ＮＯ）当該処理を終了する。
【０１１１】
このように、知識情報データの主定義語を知識名とする他の知識情報データの主定義語および補助定義語を当該知識情報データの関連語データとすることにより、知識名に関連する関連語データを確実に抽出することができる。
【０１１２】
なお、上記第１の実施形態と第２の実施形態とを組み合わせた構成としてもよい。例えば、第１の実施形態におけるリンク情報の語が存在しなければ、第２の実施形態のように、知識情報データの主定義語を知識名とする他の知識情報データの主定義語および補助定義語を当該知識情報データの関連語データとしてもよい。
【０１１３】
３．第３の実施形態
上記第１の実施形態の関連語抽出処理においては、コンテンツのリンク情報に基づいて関連語データを抽出するようにしている。
【０１１４】
しかしながら、コンテンツによってはリンク情報と主定義語・補助定義語が重複することもあり、適切に関連語データを抽出することができない場合もあり得る。
【０１１５】
そこで本実施形態においては、リンク情報の文字列を知識名とする他の知識情報データに基づいて関連語を抽出する。
【０１１６】
本実施形態におけるコンテンツサーバ１および知識情報作成装置３のハードウェア構成およびコンテンツについては、第１の実施形態と同様である。本実施形態の知識情報作成装置におけるフローチャートについては、第２の実施形態で示した図１２のフローチャートと同様である。
【０１１７】
図１２において、知識情報作成装置３のステップＳ１２１１〜Ｓ１２２１は、図４において示した知識情報作成装置３のステップＳ４１１〜Ｓ４２１と同様の処理である。なお、図１２におけるコンテンツサーバ１のステップＳ１２０１の処理は、図４におけるコンテンツサーバ１のステップＳ４０１と同様である。
【０１１８】
図１２において、ステップＳ１２２５は、知識名データ、知識ＩＤ、主定義語データおよび補助定義語データを知識情報データベース４０に記録する。
【０１１９】
すべてのコンテンツについて、上記の知識情報データを記録する処理を終えると（ステップＳ１２２７，ＮＯ）、ＣＰＵ２０３は、関連語抽出処理を行う（ステップＳ１２２９）。図１４は、本実施形態の関連語抽出処理におけるフローチャートである。
【０１２０】
ＣＰＵ２０３は、百科事典としてのコンテンツ集合から１コンテンツをメモリ２０５に読み込む（ステップＳ１４０１）。
【０１２１】
ＣＰＵ２０３は、読み込んだ１コンテンツに基づいて、知識名抽出処理を行う（ステップＳ１４０３）。この知識名抽出処理は、第１の実施形態において示した図５のフローチャートと同様である。
【０１２２】
ＣＰＵ２０３は、読み込んだコンテンツのリンク情報を検出する（ステップＳ１４０５）。さらに、このリンク情報の文字列を知識名とする知識情報データを知識情報データベース４０から抽出する（ステップＳ１４０７）。
【０１２３】
ＣＰＵ２０３は、抽出した知識情報データの主定義語および補助定義語を当該コンテンツから抽出した知識名の知識情報データにおける関連語データとして決定し（ステップＳ１４０９）、これを当該知識情報データの関連語データとして知識情報データベース４０に記録する（ステップＳ１４１１）。すなわち、図１２のステップＳ１２２５において記録した知識情報データベース４０（図１０）の関連語１００９（図１０）を更新する。
【０１２４】
ＣＰＵ２０３は、コンテンツ集合を検索して未処理のコンテンツが存在すれば（ステップＳ１４１３，ＹＥＳ）、ステップＳ１４０１に戻って上記の処理を繰り返し、未処理のコンテンツが存在しなければ（ステップＳ１４１３，ＮＯ）当該処理を終了する。
【０１２５】
このように、リンク情報の文字列を知識名とする他の知識情報データの主定義語・補助定義語を当該知識情報データの関連語データとすることにより、知識名に関連する関連語を確実に抽出することができる。
【０１２６】
なお、上記第１の実施形態と第３の実施形態とを組み合わせた構成としてもよい。例えば、第１の実施形態におけるリンク情報の語に加えて、第３の実施形態のように、リンク情報の文字列を知識名とする他の知識情報データの主定義語・補助定義語を当該知識情報データの関連語データとしてもよい。
【０１２７】
なお、上記第２の実施形態と第３の実施形態とを組み合わせた構成としてもよい。例えば、第３の実施形態において、リンク情報が存在しない場合には、第２の実施形態のように、主定義語データを知識名データとする知識情報データを検索し、これを関連語データとしてもよい。
【０１２８】
４．その他の実施形態
上記実施形態においては、コンテンツを記録するコンテンツサーバ１と、知識情報作成処理を行う知識情報作成装置３とに分けて説明しているが、知識情報作成装置３にコンテンツを記録する記録手段を設け、知識情報作成装置３のみで処理を行うように構成してもよい。また、コンテンツサーバ１に知識情報作成プログラム２５０をインストールして、コンテンツサーバ１において知識情報作成処理を行うように構成してもよい。
【０１２９】
上記実施形態においては、百科事典を構成するコンテンツを例として説明しているが、これに限定されることなく、タイトルおよびその内容を有するコンテンツであれば適用して、知識情報データを作成することができる。
【０１３０】
上記実施形態においては、１行目の文を形態素解析した結果に基づいて特徴部分を抽出するように構成しているが、他の文に基づいて特徴部分を抽出するようにしてもよい。
【０１３１】
例えば、任意の行の文や最も多く語を含む文に基づいて特徴部分データを抽出するように構成してもよい。また、例えば、タイトルが文の先頭にある文に基づいて特徴部分データを抽出するようにしてもよい。
【０１３２】
さらに、例えば、タイトルを構成する語がその文の末尾近傍に存在する文に基づいて特徴部分データを抽出するようにしてもよい。なお、末尾近傍とは、当該文における末尾の語のみならず、例えば、当該文を構成する文字列において下位１０％以下に存在する語が存在する位置をいう。
【０１３３】
上記実施形態においては、形態素解析の結果から名詞のみを特徴部分の抽出対象としたが、動詞や形容詞等のような他の品詞を抽出対象としてもよい。
【０１３４】
上記実施形態においては、決定した文の特徴部分データの末尾の語を主定義語データを抽出するようにしたが、当該文における知識名データとの係り受け関係に基づいて抽出するようにしてもよい。
【０１３５】
例えば、「大島は、伊豆諸島最北部にある最大の島である。」という文の場合、「大島は」と「島である」は係り受け関係にあり、「大島は」は係り文節であり、「島である」は受け文節である。したがって、知識名データが「大島」である場合において、この「大島」を含む係り文節と係り受け関係にある文節である「島である」から抽出される語である「島」を主定義語として抽出することができる。
【０１３６】
上記実施形態においては、ＨＴＭＬで記述されたコンテンツを用いて説明したがコンテンツの記述形式はこれに限定されることはない。例えば、ＳＧＭＬやＸＭＬなどで記述された文書やその他の構造化文書であってもよい。また、タイトルおよびその内容がコンピュータによって認識可能であれば、通常のテキストのみで記述された文書であってもよい。例えば、タイトルと内容とを別々の行に分けて記述された文書、所定の位置にタイトルと内容が記述された文書またはＣＳＶファイルのように記号で区切られた文書などがこれに該当する。
【０１３７】
上記実施形態においては、図１に示す機能を実現する為に、ＣＰＵを用い、ソフトウェアによってこれを実現している。しかし、その一部もしくは全てを、ロジック回路等のハードウェアによって実現してもよい。なお、プログラムの一部の処理をさらに、オペレーティングシステム（ＯＳ）にさせるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施形態における全体構成の例を示す図である。
【図２】この発明の一実施形態における知識情報作成装置のハードウェア構成図である。
【図３】この発明の一実施形態におけるコンテンツの例を示す図である。
【図４】この発明の一実施形態における知識情報作成装置のフローチャートの例を示す図である。
【図５】この発明の一実施形態における知識名抽出処理のフローチャートの例を示す図である。
【図６】この発明の一実施形態における特徴部分抽出処理のフローチャートの例を示す図である。
【図７】この発明の一実施形態における文から特徴部分データを抽出する場合の例を示す図である。
【図７ａ】この発明の一実施形態における文を形態素解析した結果の例を示す図である。
【図８】この発明の一実施形態における主定義語・補助定義語抽出処理のフローチャートの例を示す図である。
【図９】この発明の一実施形態における関連語抽出処理のフローチャートの例を示す図である。
【図１０】この発明の一実施形態における知識情報データベースの例を示す図である。
【図１１】この発明の一実施形態における検索キーワードの補充処理におけるフローチャートの例を示す図である。
【図１２】この発明の一実施形態における知識情報作成装置のフローチャートの例を示す図である。
【図１３】この発明の一実施形態における関連語抽出処理のフローチャートの例を示す図である。
【図１４】この発明の一実施形態における関連語抽出処理のフローチャートの例を示す図である。
【符号の説明】
１・・・コンテンツサーバ
３・・・知識情報作成装置
１１・・・記録手段
３１・・・入力手段
３３・・・知識名抽出手段
３５・・・知識ＩＤ付与手段
３７・・・特徴部分抽出手段
３９・・・主定義語抽出手段
４０・・・定義語抽出手段
４１・・・補助定義語抽出手段
４３・・・関連語抽出手段
４５・・・知識情報記録手段
【図１】
2004341976.tif 000003
【図２】
2004341976.tif 000004
【図３】
2004341976.tif 000005
【図４】
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【図５】
2004341976.tif 000007
【図６】
2004341976.tif 000008
【図７】
2004341976.tif 000009
【図７ａ】
2004341976.tif 000010
【図８】
2004341976.tif 000011
【図９】
2004341976.tif 000012
【図１０】
2004341976.tif 000013
【図１１】
2004341976.tif 000014
【図１２】
2004341976.tif 000015
【図１３】
2004341976.tif 000016
【図１４】
2004341976.tif 000017