(57)【要約】【課題】異表記処理を行って解析された単語の代表表記を、処理対象であるテキストに含まれる表記の出現頻度により決定する。【解決手段】テキストに含まれる単語を解析する場合に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析する形態素解析手段を有するテキスト処理装置において、解析された単語の代表表記を、テキスト内における単語表記の出現頻度に基づいて抽出する手段を有する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストに含まれる単語を解析する場合に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析する形態素解析手段を有するテキスト処理装置において、
解析された単語の代表表記を、テキスト内における単語表記の出現頻度に基づいて抽出する手段を有することを特徴とするテキスト処理装置。
【請求項２】
テキストに含まれる単語を解析する場合に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析する形態素解析手段と、
テキストに含まれる概念をテキストに含まれる１つ以上の単語を用いて表現する概念表現手段とを有するテキスト処理装置において、
前記概念を構成する単語の代表表記をテキスト内における単語表記の出現頻度に基づいて抽出する手段を有することを特徴とするテキスト処理装置。
【請求項３】
前記概念を構成する単語の代表表記を、概念表現と適合するテキスト部分における単語表記の出現頻度に基づいて抽出する手段を有することを特徴とする請求項２記載のテキスト処理装置。
【請求項４】
テキストに含まれる単語を解析する場合に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析するテキスト処理方法において、
解析された単語の代表表記を、テキスト内における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することを特徴とするテキスト処理方法。
【請求項５】
テキストに含まれる単語を解析する場合に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析し、テキストに含まれる概念をテキストに含まれる１つ以上の単語を用いて表現するテキスト処理方法において、
前記概念を構成する単語の代表表記をテキスト内における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することを特徴とするテキスト処理方法。
【請求項６】
前記概念を構成する単語の代表表記を、概念表現と適合するテキスト部分における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することを特徴とする請求項５記載のテキスト処理方法。
【請求項７】
テキストに含まれる単語を解析する場合に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析し、
解析した単語の代表表記を、テキスト内における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することを特徴とするテキスト処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項８】
テキストに含まれる単語を解析する場合に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析して、テキストに含まれる概念をテキストに含まれる１つ以上の単語を用いて表現し、
前記概念を構成する単語の代表表記をテキスト内における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することを特徴とするテキスト処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項９】
前記概念を構成する単語の代表表記を、概念表現と適合するテキスト部分における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することを特徴とする請求項８記載のテキスト処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、異表記処理を行い解析した単語の代表表記を、処理対象であるテキストに含まれる表記の出現頻度により決定するテキスト処理装置、テキスト処理方法およびそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、大量の文書情報を処理するための技術として、文書検索、文書分類、文書分析などの技術が開示されている。こうした文書処理技術の多くは、文書内のテキストを解析する日本語解析処理を利用している。日本語解析処理の基本は、単語を解析する形態素解析である。形態素解析方法の多くでは、表記の異なる単語を同じ単語として解析する異表記処理を行う。これにより、同じ意味で表記の異なる単語を同じ単語として抽出することができ、その後の処理において異表記による精度の劣化を防ぐことができる。こうした異表記処理は、異表記単語（あるいは同義語）の辞書を用いていたり、表記パターンのルールを適用したりすることで行われる。表記の異なる複数の単語を同じ単語として扱う場合、抽出した単語情報をユーザに提示したりする場合は、その単語の代表的な表記を提示することになる。多くは１種類の代表的な表記を利用する。
【０００３】
特許文献１には、ユーザが指定した関心概念を表すユーザ入力を受け付け、前記電子的に格納された文書を分析してユーザが指定した関心概念を論じている位置を特定し、前記電子的に格納された文書内で前記関心概念を論じている部分の大まかな位置を読者に提供するように、その存在部分に指標を表示することで、希望する情報を確実に検索することができるように読者を補助する技術が開示されている。
【０００４】
特許文献２には、文書を含む大量のデータから特異な特徴を有する概念を抽出することにより、有効な知識を獲得する方法およびシステムと、大量データから注目に値する概念を自動的に見つけ出す方法およびシステムと、大量のデータから有効な特徴的な概念を獲得するにあたり、ユーザビリティに優れた分析方法およびシステムとを提供する技術が開示されている。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００１−６０２０６号公報
【特許文献２】
特開２００１−７５９６６号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
従来の技術では、抽出された単語の代表表記として、辞書情報などのあらかじめ決められた表記を利用する。しかし、これでは代表表記が解析対象であるテキストに出現していない、あるいは出現頻度が少ない場合でも、抽出された単語の表記として利用されてしまい、例えば単語情報を提示されたユーザが出現していない、あるいは出現頻度が少ない表記を提示されることで、理解や把握を妨げられてしまうという問題があった。
【０００７】
また、最近ではテキストに含まれる概念をテキストに含まれる単語の組み合わせなどにより表現する概念表現方法も考案されている。このような概念表現方法においては、概念表現を提示する際に、構成している単語の表記が実際のテキストにおける表記と異なると、ユーザの理解や操作を誤らせる原因になる可能性が高い。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、異表記処理を行って解析された単語の代表表記を、処理対象であるテキストに含まれる表記の出現頻度により決定することを目的とする。
【０００９】
また、本発明は、テキストに含まれる単語を解析する際に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析する形態素解析手段を利用するテキスト処理装置において、解析された単語の代表表記をテキスト内における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することを目的とする。
【００１０】
また、本発明は、テキストに含まれる単語を解析する際に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析する形態素解析手段を利用するテキスト処理装置であって、かつ、テキストに含まれる概念をテキストに含まれる１つ以上の単語を用いて表現する概念表現方法を利用するテキスト処理装置において、解析された単語の代表表記をテキスト内における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することを目的とする。
【００１１】
また、本発明は、テキストに含まれる単語を解析する際に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析する形態素解析手段を利用するテキスト処理装置であって、かつ、テキストに含まれる概念をテキストに含まれる１つ以上の単語を用いて表現する概念表現方法を利用するテキスト処理装置において、概念表現を構成する単語の代表表記を、概念表現と適合するテキスト部分における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明は、テキストに含まれる単語を解析する場合に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析する形態素解析手段を有するテキスト処理装置において、解析された単語の代表表記を、テキスト内における単語表記の出現頻度に基づいて抽出する手段を有することを特徴としている。
【００１３】
請求項２記載の発明は、テキストに含まれる単語を解析する場合に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析する形態素解析手段と、テキストに含まれる概念をテキストに含まれる１つ以上の単語を用いて表現する概念表現手段とを有するテキスト処理装置において、前記概念を構成する単語の代表表記をテキスト内における単語表記の出現頻度に基づいて抽出する手段を有することを特徴としている。
【００１４】
請求項３記載の発明は、請求項２記載の発明において、前記概念を構成する単語の代表表記を、概念表現と適合するテキスト部分における単語表記の出現頻度に基づいて抽出する手段を有することを特徴としている。
【００１５】
請求項４記載の発明は、テキストに含まれる単語を解析する場合に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析するテキスト処理方法において、解析された単語の代表表記を、テキスト内における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することを特徴としている。
【００１６】
請求項５記載の発明は、テキストに含まれる単語を解析する場合に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析し、テキストに含まれる概念をテキストに含まれる１つ以上の単語を用いて表現するテキスト処理方法において、前記概念を構成する単語の代表表記をテキスト内における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することを特徴としている。
【００１７】
請求項６記載の発明は、請求項５記載の発明において、前記概念を構成する単語の代表表記を、概念表現と適合するテキスト部分における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することを特徴としている。
【００１８】
請求項７記載の発明は、テキストに含まれる単語を解析する場合に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析し、解析した単語の代表表記を、テキスト内における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することを特徴としている。
【００１９】
請求項８記載の発明は、テキストに含まれる単語を解析する場合に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析して、テキストに含まれる概念をテキストに含まれる１つ以上の単語を用いて表現し、前記概念を構成する単語の代表表記をテキスト内における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することを特徴としている。
【００２０】
請求項９記載の発明は、請求項８記載の発明において、前記概念を構成する単語の代表表記を、概念表現と適合するテキスト部分における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することを特徴としている。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を添付図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２２】
＜実施例１＞
図１は、実施例１のテキスト処理装置の一実施例の構成を示す図である。テキスト入力部１０１では、テキストを入力する。すでにテキストが記録されている場合はそのテキストを入力とすることもできる。入力するテキストは１つでも複数でもかまわないが、以下複数のテキストが入力されたものとして説明する。
【００２３】
言語解析部１０２では、入力された各テキストに対して、言語解析を行う。実施例１の装置は言語解析処理として、形態素解析を利用するものである。また利用する形態素解析は、異なる表記の単語を１つの単語として解析する形態素解析処理である。異なる表記の単語を１つの単語として解析する処理は、異表記辞書や同義語辞書などの辞書を利用したり、カタカナ表記の単語の表記パターンルールの適用による異表記生成などの方法により実施することができる。図２は、本実施例の言語解析の異表記例を示す図である。
【００２４】
単語表記計数部１０３では、言語解析部１０２で解析された単語情報を用いて、単語リストを生成し、表記別の出現頻度情報を算出する。単語リストの例を図３に示す。単語はＩＤが付与されて管理される。単語の情報として、品詞、出現頻度、表記情報が管理される。単語表記の情報として、異なる表記ごとに表記ＩＤ、表記、表記別頻度を管理する。活用のある単語の場合はその終止形を表記として利用する。
【００２５】
これにより、異なる表記の単語を単語ＩＤにより１つの単語として扱うことができ、さらに、異なる表記ごとの表記ＩＤ、表記、表記別頻度情報も利用することができる。
【００２６】
言語解析結果記憶部１０４では、単語表記計数部１０３で生成された図３の単語情報を記憶、管理する。
【００２７】
単語情報をユーザに提示したりする際には、言語解析結果記憶部に記憶されている単語情報から、単語ＩＤに基づいて表記情報を参照する。たとえば表記別頻度の一番高い表記をその単語の代表表記としてユーザに提示してもよい。また、表記別頻度の高い順に複数の表記を提示する方法も考えられる。
【００２８】
本実施例のテキストデータ処理装置では、テキストに含まれる概念をテキストに含まれる１つ以上の単語を用いて表現する概念表現方法を利用することを前提としている。まず概念表現について説明する。
【００２９】
本実施例にて用いる概念表現は、テキストを言語解析した結果得られる文節あるいは文節間関係情報に基づいている。言語解析としては、たとえば形態素解析、文節係り受け解析を利用することができる。形態素解析はテキストに含まれる単語を分析する。係り受け解析は、テキストに含まれる文節を解析し、文節間の関係として係りと受けの関係にある文節を解析する。「ソフトウェアのインストールが正常に実行できない」というテキストの場合、言語解析の結果として図４のような情報を得ることができる。
【００３０】
図４の「自」は自立語を、「付」は付属語をあらわす。自立語は動詞、形容詞、名詞などの品詞の単語であり、付属語とは助詞、助動詞などの品詞の単語である。通常文節は１個の自立語と、０個以上の付属語で構成される。解析方法によっては、１文節に複数個の自立語が含まれるような結果を出すものもあるが、ここでは、文節にはかならず１個のみの自立語しか含まないように文節を生成する解析方法を利用するものとする。
【００３１】
本実施例で用いる概念表現は、概念表現の基本単位と基本単位間の関係表現により表現される。概念表現の基本単位は、トークンおよび意図表現を利用して表現される。
【００３２】
トークンはそれ自体で１つの意味をあらわす単語であり、自立語を利用することができる。たとえば図４では、「ソフトウェア」「インストール」「正常」「実行」がトークンとなる。トークンの表現はトークンの表記を利用することもできるし、トークンの代表的表記に変換したものを利用することもできる。
【００３３】
意図表現とは、文節内の付属語による意味の付加を表す表現であり、付属語のある特定の表現パターンを抽出することで、その文節に付加されている意図を解析する。たとえば、「〜ない（助動詞）」「〜ず（助動詞）」という表現は「打消」の意味を、「〜できる（補助動詞）」という表現は「可能」の意味を、「〜たい（助動詞）」という表現は「要望」の意味を、文節に対して付加しているとすることができる。たとえば、図４の「実行できない」という文節から「可能」と「打消」の意図表現が抽出される。意図表現はたとえば「（＋打消）」「（＋可能−打消）」というように表現することができる、ここで「＋ＸＸ」はその意図表現が付加されていることを、「−ＸＸ」はその意図表現が付加されていないことを表している。
【００３４】
概念表現の基本単位としては、トークンのみ、意図表現のみ、あるいはトークンと意図表現の組み合わせで表現され、たとえば図５のように表現される。
【００３５】
トークンと意図表現の組み合わせとは、ある文節に指定されたトークンが含まれていて、かつその文節に指定された意図表現が付加されていることを意味する。
【００３６】
基本単位間の関係は、基本単位間に意味的な強い関係があることを表す。意味的な強い関係とは、基本的には係り受け関係にある文節に含まれることを表す。たとえば、基本単位間の関係を「⇒」であらわすものとすると、「情報⇒検索」という概念表現は、係り受け関係にある２つの文節において係り文節に「情報」が、受け文節に「検索」が含まれていることを意味する（「情報を検索する」）。基本単位間の関係として文節係り受け関係を利用することで、よく文書検索などで利用される単語の論理式「ソフトウェア＆インストール」のように単にテキスト内の共起出現関係を指定するのではなく、基本単位がテキスト内で意味的に強い関係をもって出現していることを指定することができる。
【００３７】
文節係り受け関係は、ある文節が係り文節になる場合は受け文節は１つのみであるが、複数の係り文節が同じ１つの受け文節に係ることができる（上記例１の文節４は文節２と文節３の受け文節となっている）。そのため、概念表現における基本単位間の関係の表現は複数の係り文節を持つ受け文節という文節間関係を表現する場合と、しない場合の２通りが可能である。
【００３８】
複数の係り文節を持つ受け文節という文節間関係を表現しない場合、概念表現は図６のような基本単位の単純な１次元のリスト表現となる。
【００３９】
複数の係り文節を持つ受け文節という文節間関係を表現する場合、概念表現は図７のような基本単位のツリー表現となる。
【００４０】
複数の係り文節を持つ受け文節という文節間関係を表現しない場合、概念表現はユーザにとって簡単でわかりやすく、表現の拡張などの操作も行いやすいが、複雑な文節係り受け関係構造の表現ができない問題がある。複数の係り文節を持つ受け文節という文節間関係を表現する場合、複雑な文節係り受け関係構造も表現できるが、ユーザにとっては複雑でわかりにくく、操作も行いにくいと考えられる。両場合とも利用することができるが、以降の実施例では、ユーザにとってわかりやすく操作もしやすい複数の係り文節を持つ受け文節という文節間関係を表現しない場合の表現方法を用いることとして説明する。
【００４１】
複数の係り文節を持つ受け文節という文節間関係を表現しない場合のテキストから生成することのできる概念表現例を図８に示す。
【００４２】
＜実施例２＞
図９は、実施例２のテキスト処理装置における一実施例の構成を示す図である。テキスト入力部２０１では、テキストを入力する。すでにテキストが記録されている場合はそのテキストを入力とすることもできる。入力するテキストは１つでも複数でもかまわないが、以下入力テキストは１つとして説明する。
【００４３】
言語解析部２０２では、入力された各テキストに対して、形態素解析と係り受け解析の言語解析を行う。形態素解析ではテキストに含まれる単語を解析する。係り受け解析ではテキストに含まれる文、文節を解析し、文節間の関係として係りと受けの関係にある文節を解析する。たとえば、「ソフトウェアのインストールが正常に実行できない。」という文を解析した場合の解析結果例は図４に示す。単語の区切りを「／」で表している。また各単語の上の「自」は自立語を、「付」は付属語を表す。
【００４４】
通常文節は１つの自立語を含む。１つの文節に複数の自立語を含むように解析する処理方法もあるが、本実施例では、文節には必ず１つの自立語だけを含むように解析する方法を利用するものとする。
【００４５】
トークン抽出部２０３では、言語解析部２０２によって解析された各文節からトークンを抽出する。文節内の単語情報から、自立語品詞である単語を抽出してトークンとする。図４のテキスト例からは図１０が抽出される。
【００４６】
意図表現抽出部２０４では、言語解析部２０２によって解析された各文節から意図表現を抽出する。文節内の単語情報から、特定の表現パターンを抽出し、意図表現情報を生成する。たとえば「打消」「要望」「疑問」「可能」という意図表現は、図１１のような単語あるいは表現パターンが含まれている場合に抽出することができる。図４のテキスト例の場合、意図表現として「文節４意図表現：＋可能＋打消以下」が抽出される。
【００４７】
テキストデータ構造記憶部２０５では、言語解析部によって解析されたテキストの構造と、トークン抽出手段、意図表現抽出手段で抽出されたトークンおよび意図表現の情報を記憶する。
【００４８】
テキストは図１２に示すようなデータ構造で記憶される。各構成要素は図１３に示す情報を保持している。本実施例では、図３に示すように、テキストに含まれる単語に対してユニークな識別子を付与した単語リストを生成し、単語の管理を行うものとする。その際、単語の表記情報（表記ＩＤ、表記、表記別頻度）も管理する。
【００４９】
図１３に各構成要素が保持する情報を示す。各テキストはユニークなＩＤを付与されて管理される。各テキストはテキストに含まれる文ＩＤリストを管理し、文は自分の文ＩＤと文に含まれる文節リストを管理する。文節は自分の文節ＩＤと文節に含まれる単語ＩＤ−表記ＩＤリスト、係り文節ＩＤリスト、受け文節ＩＤを管理する。単語ＩＤ−表記ＩＤは図３に示した単語リストにおける単語ＩＤと表記ＩＤの組み合わせである。これにより単語だけでなく、どの表記であったかが管理される。係り文節ＩＤリストは、当該文節を受けとする係り文節のＩＤである。上記例にもあるように、１つの受け文節に対して複数の文節が係り文節となりうるので係り文節ＩＤリストで管理する。受け文節ＩＤは当該文節が係り文節となる受け文節のＩＤである。係り文節は受け文節を１つしかとることができない。また文節はその文節から抽出されたトークンと意図表現も管理する。
【００５０】
文節が管理する情報として、係り受けの関係の種類を保持することも可能である。たとえば連体修飾なのか連用修飾なのか、などである。図１４に文節が保持するデータ例を示す。
【００５１】
概念表現生成部２０６では、テキストデータ構造記憶部２０５に記憶されている文節情報から概念表現を生成する。文節のトークン、意図表現情報から概念表現基本単位を生成し、文節間の係り受け関係に基づいた概念表現基本単位間の関係表現により、概念表現を生成する。複数の係り文節を持つ受け文節という文節間関係を表現しない場合のテキストからはたとえば複数の係り文節を持つ受け文節という文節間関係を表現する場合に示す概念表現を生成することができる。
【００５２】
本実施例では、概念表現を構成する概念表現基本単位のトークンの表記を、テキスト内での表記の出現頻度に基づいて抽出する。
【００５３】
本実施例の装置では、たとえば図３の単語リストにおける単語ＩＤにより、「単語ＩＤ１⇒単語ＩＤ３」という概念表現が生成された場合、単語の表記をテキストにおける表記頻度の高いものを利用する。この例の場合、単語ＩＤ３の単語は表記が３種類（速い、早い、はやい）あるが、たとえば表記頻度の一番高い表記（早い）を利用することで、「処理⇒早い」のような概念表現表記を生成することができる。また、複数表記がある場合は、表記頻度の高い順に複数の表記を併記する方法も考えられる。例えば、「処理⇒（早い、速い、はやい）」等である。
【００５４】
本実施例の装置では、たとえば図３の単語リストにおける単語ＩＤにより、単語ＩＤ１⇒単語ＩＤ３という概念表現が生成された場合、単語の表記を、概念表現と適合するテキスト部分における単語表記の出現頻度を利用する。テキスト全体における出現頻度で表記を決定することもできるし、「単語ＩＤ１⇒単語ＩＤ３」という概念表現が適合するテキスト部分での出現頻度を利用することもできる。つまり、「処理⇒早い」「処理⇒速い」「処理⇒はやい」のどの出現パターンが多いかにより、表記を決定する。たとえばテキスト全体では「早い」という表記が一番多く出現していても、「処理⇒単語ＩＤ３」というパターンでは「速い」という表記が一番多ければ、「単語ＩＤ１⇒単語ＩＤ３」という概念表現の表記は「処理⇒速い」となる。
【００５５】
概念表現記憶部２０７では、概念表現生成部２０６により生成された概念表現を記憶する。
【００５６】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、テキストに含まれる単語を解析する際に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析する形態素解析手段を利用するテキスト処理装置において、解析された単語の代表表記をテキスト内における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することにより、抽出された単語あるいはそれを利用した情報をユーザに提示する、あるいは操作させる場合に、実際にテキストに含まれる単語表記を提示することができる。
【００５７】
また、本発明によれば、テキストに含まれる単語を解析する際に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析する形態素解析手段を利用するテキスト処理装置であって、かつ、テキストに含まれる概念をテキストに含まれる１つ以上の単語を用いて表現する概念表現方法を利用するテキスト処理装置において、解析された単語の代表表記をテキスト内における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することにより、概念表現情報をユーザに提示する、あるいは操作させる場合に、実際にテキストに含まれる単語表記を提示することができる。
【００５８】
また、本発明によれば、テキストに含まれる単語を解析する際に、異なる表記の複数の単語を１つの単語として解析する形態素解析手段を利用するテキスト処理装置であって、かつ、テキストに含まれる概念をテキストに含まれる１つ以上の単語を用いて表現する概念表現方法を利用するテキスト処理装置において、概念表現を構成する単語の代表表記を、概念表現と適合するテキスト部分における単語表記の出現頻度に基づいて抽出することにより、概念表現情報をユーザに提示する、あるいは操作させる場合に、実際に概念表現と適合するテキスト部分に出現する単語表記を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例１のテキスト処理装置における一実施例の構成を示す図である。
【図２】実施例１の言語解析においての異表記例を示す図である。
【図３】単語リストの例を示す図である。
【図４】「ソフトウェアのインストールが正常に実行できない」というテキストの場合の言語解析の結果を示す図である。
【図５】概念表現の基本単位を表現する一実施例を示す図である。
【図６】複数の係り文節を持つ受け文節という文節間関係を表現しない場合の概念表現を示す図である。
【図７】複数の係り文節を持つ受け文節という文節間関係を表現する場合の概念表現を示す図である。
【図８】複数の係り文節を持つ受け文節という文節間関係を表現しない場合のテキストから生成することのできる概念表現例を示す。
【図９】実施例２のテキスト処理装置における一実施例の構成を示す図である。
【図１０】実施例２の方法で図４のテキスト例から抽出される情報を示す図である。
【図１１】「打消」「要望」「疑問」「可能」という意図表現を抽出する際の意図表現情報の一実施例を示す図である。
【図１２】テキストを記憶する際のデータ構造を示す図である。
【図１３】各構成要素が保持する情報を示す図である。
【図１４】文節が保持するデータ例を示す図である。
【符号の説明】
１０１、２０１  テキスト入力部
１０２、２０２  言語解析部
１０３  単語表記計数部
１０４  言語解析結果記憶部
２０３  トークン抽出部
２０４  意図表現抽出部
２０５  テキストデータ構造記憶部
２０６  概念表現生成部
２０７  概念表現記憶部
【図１】
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【図２】
2004287816.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
2004287816.tif 000007
【図６】
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【図７】
2004287816.tif 000009
【図８】
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【図９】
2004287816.tif 000011
【図１０】
2004287816.tif 000012
【図１１】
2004287816.tif 000013
【図１２】
2004287816.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
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