(57)【要約】【課題】　得点付けされた言葉を有する各種のソースから、関連する言葉のリストを作成すること。【解決手段】　本発明による方法は、入力された言葉から言葉のリストを作成する方法であって、（ａ）お互いの関連性の強さによって得点が付けられた言葉を含む第１のリソースから、入力された言葉への関連性の強さによって得点が付けられた言葉の第１のリストを検索する工程と、（ｂ）少なくとも１つのさらなるリソースから、言葉の少なくとも１つのさらなるリストを検索する工程であって、さらなるリストの言葉の各々に得点が割り当てられる、工程と、（ｃ）第１のリストの言葉のうちの少なくともいくつかを含む言葉の出力リストを形成する工程と、（ｄ）出力リストにおける言葉の各々に、第１のリストおよびさらなるリストにおける言葉の得点または各得点の関数として、合成した得点を割り当てる工程とを包含する。【選択図】　なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
　入力された言葉から言葉のリストを作成する方法であって、
　（ａ）お互いの関連性の強さによって得点が付けられた言葉を含む第１のリソースから、該入力された言葉への関連性の強さによって得点が付けられた言葉の第１のリストを検索する工程と、
　（ｂ）少なくとも１つのさらなるリソースから、言葉の少なくとも１つのさらなるリストを検索する工程であって、該さらなるリストの言葉の各々に得点が割り当てられる、工程と、
　（ｃ）該第１のリストの言葉のうちの少なくともいくつかを含む言葉の出力リストを形成する工程と、
　（ｄ）該出力リストにおける言葉の各々に、該第１のリストおよび該さらなるリストにおける該言葉の該得点または各得点の関数として、合成した得点を割り当てる工程と
　を包含する、方法。
【請求項２】
　前記工程（ｂ）は、お互いの関連性の強さによって得点が付けられた言葉を含む、少なくとも１つの第２のリソースから、前記入力された言葉に対する関連性の強さによって得点が付けられた言葉の少なくとも１つの第２のリストを検索する工程を含み、前記工程（ｃ）は、該少なくとも１つの第２のリストと前記第１のリストとを合併する工程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
　前記工程（ｂ）は、得点が付けられていない言葉を含む、少なくとも１つの第３のリソースから、前記入力された言葉に関連する言葉の少なくとも１つの第３のリストを検索する工程と、該少なくとも１つの第３のリストの言葉の各々に、所定の任意の得点を割り当てる工程を含み、前記工程（ｃ）は、該少なくとも１つの第３のリストと前記第１のリストとを合併する工程を含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
　前記工程（ｂ）は、お互いの関連性以外の要因によって得点が付けられた言葉を含む少なくとも１つの第４のリソースから、言葉の少なくとも１つの第４のリストを検索する工程を含む、請求項１から３のいずれか一つに記載の方法。
【請求項５】
　前記関連性は、意味による関連性である、請求項１から４のいずれか一つに記載の方法。
【請求項６】
　前記関数は、重み付けされた平均である、請求項１から５のいずれか一つに記載の方法。
【請求項７】
　前記第１のリスト、および、存在する場合には、前記第２のリストおよび前記第４のリストからの得点は、前記合成した得点が割り当てられる前に、共通の範囲に正規化される、請求項１から６のいずれか一つに記載の方法。
【請求項８】
　前記正規化された得点の各々は、
【数１】
2004070950.tif 000005
に従って計算され、ここで、ｍａｘおよびｍｉｎは、それぞれ、前記言葉を含むリストにおける、最高得点および最低得点である、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
　前記正規化された得点の各々は、
【数２】
2004070950.tif 000006
に従って計算され、ここで、ｍａｘおよびｍｉｎは、それぞれ、前記言葉を含むリストの得点の範囲の上限および下限である、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
　前記工程（ｂ）は、得点が付けられていない言葉を含む、少なくとも１つの第３のリソースから、前記入力された言葉に関連する言葉の少なくとも１つの第３のリストを検索する工程と、該少なくとも１つの第３のリストの言葉の各々に、所定の任意の得点を割り当てる工程を含み、前記工程（ｃ）は、該少なくとも１つの第３のリストと前記第１のリストとを合併する工程を含み、
　前記所定の任意の得点は、前記共通範囲の前記上限である、請求項７または８に記載の方法。
【請求項１１】
　少なくとも１つのフィルタリストに存在する言葉を前記出力リストから取り除く工程をさらに包含する、請求項１から１０のいずれか一つに記載の方法。
【請求項１２】
　前記少なくとも１つのフィルタリストは、前記少なくとも１つの入力された言葉の少なくとも１つの反意語を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
　前記第１のリソース、および、存在する場合には、前記第２のリソースおよび前記第３のリソースは、言葉によってインデックスが付けられる、請求項１から１２のいずれか一つに記載の方法。
【請求項１４】
　前記第１のリソース、および、存在する場合には、前記第２のリソースおよび前記第３のリソースは、少なくとも１つの類語辞典を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
　前記第１のリソース、および、存在する場合には、前記第２のリソースおよび前記第３のリソースは、共起リスト、類似性リスト、意味論的ネットワーク、単語連想リスト、および辞書のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から１４のいずれか一つに記載の方法。
【請求項１６】
　複数の入力された言葉の各々について、前記工程（ａ）〜（ｄ）を繰り返すことを含む、請求項１から１５のいずれか一つに記載の方法。
【請求項１７】
　前記出力リストを合併して、合成出力リストを形成する工程をさらに包含する、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
　前記出力リストのうちの２つ以上に存在する任意の言葉の合成した得点を加算する工程をさらに包含する、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
　類語辞典を作成する工程をさらに包含する、請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
　請求項１９に記載の方法によって作られる類語辞典。
【請求項２１】
　請求項１〜１９のいずれか一つに記載の方法を行うようにコンピュータをプログラミングする、コンピュータプログラム。
【請求項２２】
　請求項２１に記載のプログラムを含む記録媒体。
【請求項２３】
　請求項２１に記載のプログラムによってプログラミングされるコンピュータ。
【請求項２４】
　請求項１〜１９のいずれか一つに記載の方法を行う装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　本発明は、言葉のリストを作成する方法および装置に関する。また、本発明は、このような方法によって作成される類語辞典に関する。
【背景技術】
【０００２】
　類語辞典は、しばしば、同義語の辞書として考えられる。しかし、もっとも一般的な意味（例えば、Ｒｏｇｅｔ‘ｓ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｔｈｅｓａｕｒｕｓ）において、類語辞典は、実際には、関連する単語または句の辞書である。単語または句（本明細書において、言葉と呼ぶ）は、例えば、似ている意味、または異なる意味を持つこと（例えば、類義語／反意語）によって、さまざまな意味論上の関係を有すること（例えば、「エンジン」は、「車」の一部であるなど）によって、類似する文脈の中で用いられることによって、他の言葉との共起によって、発音によって（韻を踏む場合のように）、関係し得る。伝統的には、類語辞典は、訓練された辞書編集者が、場合によっては、自動化されたツールの力を借りて、手で作りあげるものであった。しかし、ここ数年、類語辞典を自動的に構築するための各種の方法が提案されている。これらの自動的な方法は、それぞれ、１つのタイプの単語間の関係に焦点を当てるものであった。自動的な方法の利点は、個々の関係が、しばしば、関係性の強さによって、得点が付けられることである。従って、所与の言葉について、その言葉に関連する言葉の、得点が付けられ、分類されたリストが、容易に作成され得る。
【０００３】
　特許文献１は、まず、文脈における全ての単語のタイプについてベクトルを構築することによって、類語辞典を作成することを開示している。各ベクトルは、単語のタイプの複数次元のベクトル空間にある。各次元上のベクトルの値は、その次元の単語のタイプでの共起の頻度を表す。単一値分解（ＳＶＤ）が用いられて、空間の次元性が低減される。２つの単語の類似性は、その２つのベクトルのコサインとして計算される。ＩＲ（情報検索）におけるクエリ拡張での使用について、実施形態が示されている。
【０００４】
　特許文献２は、意味論的ネットワークにおける単語の間のパスパターンを見ることによって類似性を決定することを開示している。トレーニング段階は、ネットワーク内の既知の同義語の間のパスパターンを見て、意味の類似性に関して、どれが最も指示的な経路であるかを「学習」する。特許文献３は、顕著なパスを識別する方法を示す。
【０００５】
　特許文献４は、単語（ノード）および単語の間の関連（エッジ）のネットワークを格納する方法を開示する。単語は、他の単語との関連に基づく活性度と、発生の予測に基づく尤度を有する。発生および共起情報に基づいて初期活性レベルを設定した後、アクティベーションは、ノードの間に広がり、平衡状態が達成されるまで、全てのアクティベーション状態が調節される。
【０００６】
　特許文献５は、特定用途向けに作成された「統計学的類語辞典」を用いるクエリ拡張の方法を開示する。類語辞典は、言葉のそれぞれについて、特定の文献の集合における共起によって、その言葉に関連する他の言葉からなる記録を備える。関連する言葉は、どれほど強く関連しているかに従って、５つのセットにグループ分けされる。以前に存在していた方法は、共起の強さを判定するために用いられる。各文献集合は、独自の類語辞典を有する。この技術は、並行させることが可能なアルゴリズムを用いて各種の類語辞典から、拡張された言葉のランク付けされたリストを効率的に作成する方法を含む。この方法は、類語辞典が、それぞれ、関連性を決定するために同じ技術を用いて作成されているという事実に頼っている。
【０００７】
　また、非特許文献１および非特許文献２は、テキストにおける２つの言葉と共起する他の言葉の類似性に基づく、言葉の類似性の計算について開示している。
【０００８】
　非特許文献３は、他のコーパス型の測定基準と結合された、意味論的ネットワークにおけるパスの長さを用いて、言葉の類似性を計算する方法を開示する。
【特許文献１】米国特許第５，６７５，８１９号明細書
【特許文献２】米国特許第６，０９８，０３３号明細書
【特許文献３】米国特許第６，０７０，１３４号明細書
【特許文献４】米国特許第５，６５２，８９８号明細書
【特許文献５】米国特許第５，９２６，８１１号明細書
【非特許文献１】グレフェンステッテ　グレゴリー（Ｇｒｅｆｅｎｓｔｅｔｔｅ，Ｇｒｅｇｏｒｙ）、「エクスプロレイションズ　イン　オートマティック　シソーラス　ディスカバリー（Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｓ　ｉｎ　Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｔｈｅｓａｕｒｕｓ　Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ）」、クルワー・アカデミック・プレス、ボストン、マサチューセッツ（Ｋｌｕｗｅｒ　Ａｃａｄｅｍｉｃ　Ｐｒｅｓｓ、Ｂｏｓｔｏｎ，ＭＡ）、１９９４年
【非特許文献２】リン　デカング（Ｌｉｎ，Ｄｅｋａｎｇ）、「オートマティック　リトリーバル　アンド　クラスタリング　オブ　シミラー　ワーズ　（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ　ａｎｄ　Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　ｏｆ　Ｓｉｍｉｌａｒ　Ｗｏｒｄｓ）」、プロシーディング　オブ　ザ　サーティシックスス　アニュアル　ミーティング　オブ　ザ　アソシエイション　フォー　コンピューテイショナル　リングィスティックス　（コリング−エーシーエル’　９８）　（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ　ｏｆ　ｔｈｅ　３６ｔｈ　Ａｎｎｕａｌ　Ｍｅｅｔｉｎｇ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　ｆｏｒ　Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ　Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ）（ＣＯＬＩＮＧ−ＡＣＬ　’９８）、１９９８年、７６８〜７７３頁
【非特許文献３】レズニック　フィリップ　（Ｒｅｓｎｉｋ，Ｐｈｉｌｉｐ）、「セマンティック　シミラリティ　イン　ア　タキソノミー：アン　インフォメーションベースド　メジャー　アンド　イッツ　アプリケーション　ツゥ　プロブレムズ　オブ　アンビギュイティ　イン　ナチュラル　ランゲージ　（Ｓｅｍａｎｔｉｃ　Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ　ｉｎ　ａ　ｔａｘｏｎｏｍｙ：　Ａｎ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ−Ｂａｓｅｄ　Ｍｅａｓｕｒｅ　ａｎｄ　ｉｔｓ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｔｏ　Ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ｏｆ　Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ　ｉｎ　Ｎａｔｕｒａｌ　Ｌａｎｇｕａｇｅ）」、ジャーナル　オブ　アーティフィシャル　インテリジェンス　リサーチ　（Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ）、１９９９年、１１巻、９５〜１３０頁
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
　しかしながら、得点付けされた言葉を有する各種のソースから、関連する言葉のリストを作成できることが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
　本発明の第１の局面によれば、入力された言葉から言葉のリストを作成する方法であって、（ａ）お互いの関連性の強さによって得点が付けられた言葉を含む第１のリソースから、該入力された言葉への関連性の強さによって得点が付けられた言葉の第１のリストを検索する工程と、（ｂ）少なくとも１つのさらなるリソースから、言葉の少なくとも１つのさらなるリストを検索する工程であって、該さらなるリストの言葉の各々に得点が割り当てられる、工程と、（ｃ）該第１のリストの言葉のうちの少なくともいくつかを含む言葉の出力リストを形成する工程と、（ｄ）該出力リストにおける言葉の各々に、該第１のリストおよび該さらなるリストにおける該言葉の該得点または各得点の関数として、合成した得点を割り当てる工程とを包含する方法が提供される。
【００１１】
　前記工程（ｂ）は、お互いの関連性の強さによって得点が付けられた言葉を含む、少なくとも１つの第２のリソースから、前記入力された言葉に対する関連性の強さによって得点が付けられた言葉の少なくとも１つの第２のリストを検索する工程を含んでもよく、前記工程（ｃ）は、該少なくとも１つの第２のリストと前記第１のリストとを合併する工程を含んでもよい。
【００１２】
　前記工程（ｂ）は、得点が付けられていない言葉を含む、少なくとも１つの第３のリソースから、前記入力された言葉に関連する言葉の少なくとも１つの第３のリストを検索する工程と、該少なくとも１つの第３のリストの言葉の各々に、所定の任意の得点を割り当てる工程を含んでもよく、前記工程（ｃ）は、該少なくとも１つの第３のリストと前記第１のリストとを合併する工程を含んでもよい。
【００１３】
　前記工程（ｂ）は、お互いの関連性以外の要因によって得点が付けられた言葉を含む少なくとも１つの第４のリソースから、言葉の少なくとも１つの第４のリストを検索する工程を含んでもよい。
【００１４】
　前記関連性は、意味による関連性であってもよい。
【００１５】
　前記関数は、重み付けされた平均であってもよい。
【００１６】
　前記第１のリスト、および、存在する場合には、前記第２のリストおよび前記第４のリストからの得点は、前記合成した得点が割り当てられる前に、共通の範囲に正規化されてもよい。前記正規化された得点の各々は、
【００１７】
【数３】
2004070950.tif 000002
に従って計算され、ここで、ｍａｘおよびｍｉｎは、それぞれ、前記言葉を含むリストにおける、最高得点および最低得点であってもよい。あるいは、前記正規化された得点の各々は、
【００１８】
【数４】
2004070950.tif 000003
に従って計算され、ここで、ｍａｘおよびｍｉｎは、それぞれ、前記言葉を含むリストの得点の範囲の上限および下限であってもよい。前記所定の任意の得点は、前記共通範囲の前記上限であってもよい。
【００１９】
　前記方法は、少なくとも１つのフィルタリストに存在する言葉を前記出力リストから取り除く工程をさらに包含してもよい。前記少なくとも１つのフィルタリストは、前記少なくとも１つの入力された言葉の少なくとも１つの反意語を含んでもよい。
【００２０】
　前記第１のリソース、および、存在する場合には、前記第２のリソースおよび前記第３のリソースは、言葉によってインデックスが付けられてもよい。前記第１のリソース、および、存在する場合には、前記第２のリソースおよび前記第３のリソースは、少なくとも１つの類語辞典を含んでもよい。
【００２１】
　前記第１のリソース、および、存在する場合には、前記第２のリソースおよび前記第３のリソースは、共起リスト、類似性リスト、意味論的ネットワーク、単語連想リスト、および辞書のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００２２】
　前記方法は、複数の入力された言葉の各々について、前記工程（ａ）〜（ｄ）を繰り返すことを含んでもよい。前記方法は、前記出力リストを合併して、合成出力リストを形成する工程をさらに包含してもよい。前記方法は、前記出力リストのうちの２つ以上に存在する任意の言葉の合成した得点を加算する工程をさらに包含してもよい。前記方法は、類語辞典を作成する工程をさらに包含してもよい。
【００２３】
　本発明の第２の局面によれば、本発明の第１の局面による方法によって作られる類語辞典が提供される。
【００２４】
　本発明の第３の局面によれば、本発明の第１の局面による方法を行うようにコンピュータをプログラミングするコンピュータプログラムが提供される。
【００２５】
　本発明の第４の局面によれば、本発明の第３の局面によるプログラムを含む記録媒体が、提供される。
【００２６】
　本発明の第５の局面によれば、本発明の第３の局面によるプログラムによってプログラミングされているコンピュータが提供される。
【００２７】
　本発明の第６の局面によれば、本発明の第１の局面による方法を行う装置が提供される。
【発明の効果】
【００２８】
　本発明によれば、入力された言葉に対する関連性に従ってランク付けされた言葉のリストを作成する方法が提供される。例えば、意味によって関連し、関連性の強さを示す得点が与えられた言葉のリストは、入力された言葉を用いて、１つ以上の第１のリソースにアクセスすることによって得られる。同様に関連するが、得点が付けられない言葉のリストも、入力された言葉を用いて、他のリソースにアクセスすることによって得られる。意味の関連性以外のいくつかの要因によってランク付けされた言葉のリストは、１つ以上の第３のリソースから得られる。得点が付けられない言葉は、所与の任意の得点が付与される。第１のタイプおよび第２のタイプの返されたリストは、１つのリストに合併される。その後、１つのリストにおける言葉の各々は、その言葉についての全ての得点の重み付けされた平均に基づいた得点が割り当てられる。
【００２９】
　したがって、得点付けされた言葉を有する各種のソースから、関連する言葉のリストを作成することができる。
【００３０】
　従って、一貫して得点付けされた言葉を有する各種のソースから、関連する言葉のリストを作成する技術を提供することが可能になる。それにも関わらず、得点が付けられていないリソースを用いることもできる。２つ以上のリストにある言葉の得点は、有用かつ有意義な方法で、組み合わせられ得る。また、使用の頻度または具体性のレベルなどの測定基準によって得点が付けられたリストに基づく得点を利用して、概略的な関連性について、より良好な品質を提供することが可能である。
【００３１】
　また、例えば、何千もの言葉を含む比較的長いリストからの言葉を無視することが可能である。このようなリストにおいては、個々のタイプのリストに依存して、閾値未満の得点を有する言葉の多くは、明らかな様態、または有用な様態で関連していない。あまり関連していない言葉を、エラーまたはノイズの形態として無視して、最も強く関連する言葉のみを利用することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
　本発明は、添付の図面を参照しながら、例示のためにさらに説明される。添付の図面は、本発明の実施形態を構成する模式的なフローチャートである。
【００３３】
　入力された言葉に関連する言葉のリストを作成するための方法が提供される。この方法において、関連する言葉の各々は、例示のためにのみ、入力された言葉への関連性の数値的な強さが割り当てられる。以下の説明において「関連性」は、意味による関連性であるとされる。しかし、他のタイプの関連性、例えば、発音による関連性（例えば、韻）および連想による関連性（例えば、「七面鳥」は「クリスマス」に食べられるものであるなど）も、代わりに、または、追加して用いられる。
【００３４】
　この方法は、以下の少なくとも３つのタイプの任意の数の既存のリストを組み合わせる（合併する）ことによってリストを作成する。
【００３５】
　・得点が付けられた関連性のリスト：入力された言葉に対して意味的に関連する言葉であって、関連の強さを示す得点が付けられた言葉
　・得点が付けられていない関連性のリスト：入力された言葉に対して意味的に関連する言葉であって、得点が付けられていない言葉
　・言葉のリスト：入力された言葉に対して必ずしも意味的に関連してないが、関連する言葉の最終リストに影響を与え得る言葉であって、何らかの得点が付けられている言葉
　合併リストにおける各言葉の関連性の強さは、個々のリストにおける言葉の得点の重み付けされた平均として計算される。
【００３６】
　オプションの最終段階では、合併リストから、任意の数のフィルタリストに存在する全ての言葉が取り除かれる。例えば、フィルタリストは、入力された単語の反意語を含み得る。その場合、これらの反意語は、合併リストからフィルタリングされ得る。
【００３７】
　得点が付けられた関連性のリストには、以下のものが含まれる。ただし、これらに限定されない。
【００３８】
　・自然言語の膨大なコーパスにおける、入力された単語と共起する言葉。相互情報、ｔ得点、または他の有意な得点が割り当てられ得る。
【００３９】
　・膨大なコーパスにおける類似する文脈において用いられる言葉。類似性の強さを割り当てるために、文献において、多くの類似性の測定基準が利用可能である。
【００４０】
　・構築済みの意味論的ネットワークにおける、入力された単語に関連する言葉。ＷｏｒｄＮｅｔのようなリソースが用いられ得る。関係には、同義語、上位語などが含まれる。得点は、例えば、意味論的ネットワーク内でのパスの距離によって計算され得る。
【００４１】
　・心理学に基づく単語の連想類語辞典からの言葉。
【００４２】
　得点が付けられない関連性のリストには、以下のものが含まれる。ただし、これらに限定されない。
【００４３】
　・構築済みの意味論的ネットワークにおける、入力された単語に関連する言葉。ＷｏｒｄＮｅｔのようなリソースが用いられ得る。関係には、同義語、上位語などが含まれる。
【００４４】
　・類語辞典による、同義語または反意語である言葉。
【００４５】
　・辞書の見出し語、定義、または例文において存在する言葉。得点は利用可能でない。
【００４６】
　言葉のリスト（関連しない）には、以下のものが含まれる。ただし、これらに限定されない。
【００４７】
　・具体性、知名度などの各種の要因によってランク付けされる言葉。
【００４８】
　・テキストの具体的なコーパスにおける使用の頻度によってランク付けされる言葉。
【００４９】
　また、この方法は、いくつかの言葉を入力とし、入力された言葉の全てに関連する言葉のリストを出力するために用いられ得る。これは、入力された言葉の各々について、別々のリストを作り、その後、これらのリストを１つのリストにまとめることによって行われ得る。
【００５０】
　このような技術のより詳細な例は、添付の図面に例示される。工程１において、入力された言葉が供給される。言葉は、単語、句、１組の単語であってもよい。
【００５１】
　入力された言葉の供給に続いて、図面は、同時に行われている３つの分岐を示す。しかし、実際は、これらの分岐は、１つずつ行われてもよい。
【００５２】
　工程２において、電子的読み取り可能なリソースは、入力された言葉に関連する単語の得点が付けられたリストを入手するように、入力された言葉によってアクセスされる。リソースは、コンピュータによって読み取り可能なメモリの任意の適切な形態であってもよく、典型的な例は、ＣＤ　ＲＯＭである。あるいは、コンピュータは、得点が付けられたリストを入手するために、例えば、インターネットを介して、遠隔のリソースにアクセスしてもよい。このようなリソースには、入力された言葉を受け取るインターフェース、および、得点が付けられたリストを返すように、任意の適切な方法で、リソースにインデックスを付けるか、または、リソースを検索するインターフェースが含まれる。リスト内の言葉は、概して、異なる態様で、入力された言葉と関連し得るが、返された言葉のリストは意味によって関連し、例が上述されている。
【００５３】
　工程３において、返されたリストにおける言葉の得点が調べられ、閾値未満の得点を有する単語は、リストから取り除かれる。その後、得点は、任意の適切な正規化関数を適用することによって、０．０〜１．０までの範囲に正規化される。異なる関数が、異なる関連性のリストに対して用いられ得る。例えば、各リストの言葉の各々についての正規化された得点は、以下の式を計算することによって得ることができる。
【００５４】
【数５】
2004070950.tif 000004
ここで、ｍｉｎおよびｍａｘは、リスト内の最小の得点および最大の得点、または、リストの理論上の最小値および最大値であり得る。
【００５５】
　工程４において、他の電子的読み取り可能なリソースが、入力された言葉によって、入力された言葉に関連する、得点が付けられていない単語のリストを返すように、アクセスまたは問い合わせされる。工程４は、リソース内の関連する言葉のリストに得点が付けられていないということ以外は、事実上、工程２に類似する。後続の工程５は、工程４において返されたリスト内の言葉の全てに、１．０の得点を割り当てる。
【００５６】
　工程６において、得点が付けられた単語リストを返すように、さらなる電子的読み取り可能なリソースがアクセスされる。これらのリソースは、入力された言葉によって、または、入力された言葉に基づいて、質問されない。代わりに、これらのリソースにおける言葉の全てが返されるか、または、利用可能にされる。また、これらのリソースにおける言葉の得点は、互いに関連しないが、個々の言葉に関連付けられたいくつかの要因に関連する。各得点は、例えば、言葉の使用頻度、意味の具体性、形式、他の何らかの文体的要因のみに依存し得る。
【００５７】
　工程７において、得点は、例えば、工程３に関して上述したように、正規化される。工程６において返される単語リストは、入力された言葉からは独立しているので、工程６および工程７は、１度しか行われる必要はなく、これらの工程の結果は、任意の数の供給された入力された言葉について、利用可能である。
【００５８】
　工程２〜７の結果、全ての返された言葉の得点が、共通の範囲内にある。
【００５９】
　工程８において、工程２〜５において返される、得点が付けられたリストは、例えば、ある言葉がリストのうちのいずれかに存在する場合、合併リストに挿入されるようにセット結合操作を用いることによって、１つのリストに合併される。ある言葉が、２以上のリストに存在する場合、合併リストには、１度しか挿入されない。あるいは、ある言葉が返されたリストの全てに存在する場合にのみ合併リストに現れるように、セット共通操作が用いられ得る。その後、工程９が行われて、１つ以上のフィルタリストが、合併リストに適用される。特に、フィルタリスト内の任意の言葉が合併リストに存在する場合、単語は、合併リストから消去される。
【００６０】
　工程１０において、合併リストにおける言葉についての得点は、重み付けされた平均として計算される。特に、言葉の各々について、合併リストについての得点は、各リストにおける単語の得点に重み付け係数を掛け、これらの積の全てを互いに加算することによって計算される。単語がいずれのリストにも現れない場合、そのリストについては、得点０が（明示的、または暗示的に）割り当てられる。平均化計算において用いられる重みは、実験後に割り当てられてもよいし、入力された単語に対する関連性の強さを示す得点を有する言葉の各々を提供するのに適した任意の他の技術によって割り当てられてもよい。最終的に、工程１１において、オプションで合成した得点にしたがって言葉を分類して、合成した得点を有する合併リストが出力される。
【００６１】
　上述したように、本発明のこの実施形態は、入力された言葉に関連する言葉のリストであって、分類され、得点が付けられた言葉のリストを作成するコンポーネントとして用いられる。また、このような技術は、人々が類語辞典全体を作成するために用いられ得る。このような類語辞典には、ブラウズできるように、ユーザインターフェースが付与されるか、または、他のアプリケーションのコンポーネントとして用いられることができるように、マシンインターフェースが付与されてもよい。
【００６２】
　また、この技術は、入力された複数の言葉に対して繰り返され、得られる合併リストが、１つのリストに組み合わせられ得る。２つ以上の合併リストにおける任意の言葉の得点が、組み合わせられた１つのリストにおける言葉に対する得点を得るため、合計され得る。
【００６３】
　この技術は、情報検索のためのクエリ拡張において、特に、マルチメディア検索エンジンおよび強化／マルチメディアショートメッセージサービス（ＥＭＳおよびＭＭＳ）において用途がある。この技術は、検索エンジンにおけるクエリ拡張の中心コンポーネントを提供し得る。例えば、この方法は、短いクエリから始めて、クエリワードに関連付けられた言葉を用いてクエリを拡張するために用いられ得る。拡張されたクエリは、ある集合の関連する文献を適合させることにより適している。実際、この方法は、短く、基本的な注釈またはキャプションがしばしば付けられているイメージの集合におけるイメージについての短いテキストクエリにおいて、特に有用である。初期クエリを拡張することによって、拡張されたクエリに適合する注釈を見つける可能性がより高くなる。この方法は、より多くの関連する単語を引くので、特定のタイプの関連性のいずれかを用いることよりも良い。関連のタイプの各々がどの程度寄与するかは、重みを変更することによって調節され得る。クエリ拡張技術は、例えば、本発明者らの同時係属中の英国出願番号０２１８２９７．０に開示されている。
【００６４】
　単語の関連性の他の用途は、自然言語処理の領域にある。単語の関係についての知識は、少なくとも、１）テキストの意味論上の結合を検出して、テキストを意味のある単位に自動的に分けること、２）テキストの意味論的表現を構築すること、３）テキストを要約することにおいて用いられ得る。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
　本発明によれば、得点付けされた言葉を有する各種のソースから、関連する言葉のリストを作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】図１は、本発明の技術のより詳細な例を示すフローチャートである。
【図１】
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