(57)【要約】【目的】テキストの内容に強く関連する単語等を過剰に膨大な量の人手によるコストを必要とせずにテキストから抽出し、この抽出した単語等を用いてテキストについての情報を作成することを目的とする。【構成】テキスト情報作成装置であって、人為属性を入力される属性入力部と、談話構造属性および節長さ比率属性を作成する談話構造属性作成部と、人為属性と談話構造属性および節長さ比率属性とを任意に組み合わせた組合属性を作成する組合属性作成部と、各属性についてテキストの内容との相関を高める度合いを示す重要度をそれぞれ推定する重要度推定部と、テキスト入力インタフェースと、入力されたテキストにおける１以上の節の中から重要な節を各属性の重要度に基づいて決定する重要節決定部と、重要節決定部の決定に基づいて作成される入力されたテキストについての情報を出力するテキスト出力インタフェースと、を備えるように構成する。【選択図】          図１
2004280361.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書または文の一部である節に付与され得る、ユーザによって作成された属性である人為属性を入力される属性入力部と、
前記節に付与され得る、談話構造に関する属性である談話構造属性および前記節の文字数と前記節にマッチしたマッチングパターンの文字数との比率に関する属性である節長さ比率属性を作成する談話構造属性作成部と、
前記属性入力部に入力される人為属性と、前記談話構造属性作成部で作成された談話構造属性および節長さ比率属性と、を任意に組み合わせた属性である組合属性を作成する組合属性作成部と、
前記属性入力部に入力された人為属性と前記談話構造属性作成部で作成された談話構造属性および節長さ比率属性と前記組合属性作成装置で作成された組合属性とについて、これら属性が前記節に付与された場合に前記節とテキストの内容との相関を高める度合いを示す重要度をそれぞれ推定する重要度推定部と、
テキストを入力されるテキスト入力インタフェースと、
前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストにおける１以上の節の中から、前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストの内容との相関が高い重要な節を、前記重要度推定部で推定された各属性の重要度に基づいて決定する重要節決定部と、
前記重要節決定部の決定に基づいて作成される前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストについての情報を出力するテキスト出力インタフェースと、
を備えることを特徴とするテキスト情報作成装置。
【請求項２】
文書または文の一部である節に付与され得る、ユーザによって作成された属性である人為属性を入力される属性入力部と、
前記節に付与され得る、談話構造に関する属性である談話構造属性および前記節の文字数と前記節にマッチしたマッチングパターンの文字数との比率に関する属性である節長さ比率属性を作成する談話構造属性作成部と、
単語に関する属性である単語属性を作成する単語属性作成部と、
前記属性入力部に入力される人為属性と、前記談話構造属性作成部で作成された談話構造属性および節長さ比率属性と、前記単語属性作成部で作成された単語属性と、を任意に組み合わせた属性である組合属性を作成する組合属性作成部と、
前記属性入力部に入力された人為属性と前記談話構造属性作成部で作成された談話構造属性および節長さ比率属性と前記単語属性作成装置で作成された単語属性と前記組合属性作成装置で作成された組合属性とについて、これら属性が前記節に付与された場合に前記節とテキストの内容との相関を高める度合いを示す重要度をそれぞれ推定する重要度推定部と、
テキストを入力されるテキスト入力インタフェースと、
前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストにおける１以上の節の中から、前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストの内容との相関が高い重要な節を、前記重要度推定部で推定された各属性の重要度に基づいて決定する重要節決定部と、
前記重要節決定部の決定に基づいて作成される前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストについての情報を出力するテキスト出力インタフェースと、
を備えることを特徴とするテキスト情報作成装置。
【請求項３】
文書または文の一部である節に付与され得る、ユーザによって作成された属性である人為属性を入力される属性入力部と、
前記節に付与され得る、談話構造に関する属性である談話構造属性および前記節の文字数と前記節にマッチしたマッチングパターンの文字数との比率に関する属性である節長さ比率属性を作成する談話構造属性作成部と、
前記属性入力部に入力される人為属性と、前記談話構造属性作成部で作成された談話構造属性および節長さ比率属性と、を任意に組み合わせた属性である組合属性を作成する組合属性作成部と、
前記属性入力部に入力された人為属性と前記談話構造属性作成部で作成された談話構造属性および節長さ比率属性と前記組合属性作成装置で作成された組合属性とについて、これら属性が前記節に付与された場合に前記節とテキストの内容との相関を高める度合いを示す重要度をそれぞれ推定する重要度推定部と、
前記重要度推定部で重要度が推定された各属性の中から、余分と判断された属性である余分属性を削除する余分属性削除部と、
テキストを入力されるテキスト入力インタフェースと、
前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストにおける１以上の節の中から、前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストの内容との相関が高い重要な節を、前記余分属性削除部で削除されなかった属性の前記重要度推定部で推定された重要度に基づいて決定する重要節決定部と、
前記重要節決定部の決定に基づいて作成される前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストについての情報を出力するテキスト出力インタフェースと、
を備えることを特徴とするテキスト情報作成装置。
【請求項４】
前記テキスト出力インタフェースが出力するテキストについての情報は、前記重要節決定部の決定で重要とされた節のみによって構成される要約文であることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載のテキスト情報作成装置。
【請求項５】
請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載のテキスト情報作成装置のテキスト出力インタフェースから出力される情報を利用して、テキスト群に存在する所望の内容が記載された複数のテキストを１つの集合にまとめることを特徴とする事例寄せ装置。
【請求項６】
請求項５に記載の事例寄せ装置を使用して、複数の質問事例を少なくとも１つの質問事例集合に分類する手段と、
前記少なくとも１つの質問事例集合の中から、未来に質問されることが予測される質問事例を含む質問事例集合を決定する手段と、
前記決定した質問事例集合に含まれる質問事例を出力する手段と、
を有すること特徴とするＦＡＱ（Ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ  Ａｓｋｅｄ  Ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ）作成用質問事例抽出装置。
【請求項７】
請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載のテキスト情報作成装置のテキスト出力インタフェースから出力される情報を利用して、テキスト群の中から、所望の内容が記載されたテキストを検索することを特徴とする検索装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、テキストについての情報を作成するテキスト情報作成装置、および、このテキスト情報作成装置によって作成されるテキストについての情報を利用する事例寄せ装置、ＦＡＱ（Ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ  Ａｓｋｅｄ  Ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ）作成用質問事例抽出装置、検索装置に関する。
【０００２】
テキスト情報作成装置で作成されたテキストについての情報は、所望のテキストを複数のテキストの中から検索や事例寄せなどする際に利用される。
【０００３】
ここで、検索とは、たとえば、指定された文や単語など（以下、「単語等」という。）と内容が類似している単語等を含むテキストを、複数のテキストのなかから探し出すことをいう。
【０００４】
また、事例寄せとは、たとえば、複数のテキストの中から、指定された要素や観点などが相互に類似しているテキストを探し出し、これらを１つのグループにまとめることをいう。
【０００５】
【従来の技術】
テキストの検索や事例寄せなどを行う場合には、この検索や事例寄せなどを行うテキスト群における各テキストの内容を理解する必要があるが、その際、すべてのテキストのすべての箇所に目を通していたのでは、多大な時間や労力などを浪費してしまう。
【０００６】
このため、従来は、この検索や事例寄せなどに伴う時間や労力などを軽減すべく、つぎの従来技術１〜従来技術４によってテキストについての情報を作成し、この作成された情報を利用して検索や事例寄せなどを行っていた。
【０００７】
以下、この従来技術１〜従来技術４について簡単に説明する。
【０００８】
（従来技術１）
従来技術１は、検索や事例寄せなどを行うテキスト群とこのテキスト群を構成する各テキストとにおける単語の出現頻度を比較などすることにより、各テキストにおける単語を各テキストにおいて順位付けする技術である（特許文献１参照）。この従来技術１による順位を利用すれば、指定された単語が重要とされているテキストの検索や事例寄せなどが容易になる。
【０００９】
（従来技術２）
従来技術２は、各テキストについて談話構造解析を行い、各テキストにおける単語等に談話の種別たる談話構造を付与する技術である（特許文献２参照）。この従来技術２による談話構造を利用すれば、各テキストから、テキストの内容とはあまり関係がない思われる単語等（たとえば、決まりきった挨拶文など）を除去することができるため、テキスト群における各テキストを調査する時間や労力が軽減し、検索や事例寄せなどが容易になる。
【００１０】
（従来技術３）
従来技術３は、テキスト群に含まれる各単語等に対して種別を付与し、この付与した種別ごとにデータベースを区分けする技術である（特許文献２参照）。この従来技術３により付与される種別を利用すれば、指定された単語等の種別と同じ種別の単語等を持つテキストと当該単語等を持たないテキストとを簡単に識別できるため、検索や事例寄せなどが容易になる。
【００１１】
（従来技術４）
従来技術４は、テキストの重要な単語を項目化するテンプレートを使用して、テキストを要約する技術である（特許文献３参照）。この従来技術４によれば、各テキストの要約を利用できるため、検索や事例寄せなどが容易になる。
【００１２】
【特許文献１】
特開平８−３０５７１０号公報
【特許文献２】
特開２００２−２７８９７７号公報
【特許文献３】
特開２００２−２４１４４号公報
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、検索や事例寄せなどにおいては、多くの場合、テキスト自体のベクトルが共通するテキストを探し出すことよりも、指定された単語等の内容を内容とするテキスト、または、指定された単語等の内容に類似する内容を内容とするテキストを探し出すことの方が重要である。
【００１４】
したがって、上記従来技術１〜従来技術４には、それぞれ次のような問題があった。
以下、かかる問題を、図２３に記載のテキスト群を用いて説明する。
【００１５】
なお、図２３に記載のテキスト群は、テキスト１とテキスト２とテキスト３とからなり、テキスト１は、文字面の点でテキスト２と類似し（なぜなら、「研修」や「鴨」といった文字が使われている点で、テキスト１とテキスト２とは共通するからである。）、内容面の点でテキスト３と類似する（なぜなら、「料理」に関する内容である点で、テキスト１とテキスト３とは共通するからである。）。
【００１６】
（従来技術１の問題）
従来技術１には、テキスト内の単語の順位を利用しても、指定された単語等と文字面で類似するテキストを容易に探し出すことできるだけで、内容面で類似するテキストを容易に探し出すことができないという問題があった。
【００１７】
すなわち、たとえば図２３においては、テキスト１とテキスト２とに「研修」や「鴨」といった珍しい単語が使用されているため、上記従来技術１で作成される順位を利用しても、テキスト１と内容面で類似するテキスト３をテキスト１に類似するテキストとして探し出すことが容易でないという問題があった。
【００１８】
（従来技術２の問題）
また、従来技術２には、談話構造を利用しても、ある程度の余分な単語等しか除去できないため、残余の文字面による類似性がある程度重要視され、内容面で類似するテキストを必ずしも容易に探し出すことができないという問題があった。
【００１９】
すなわち、たとえば図２３においては、上記従来技術２に係る談話構造を利用しても、テキスト１と内容面で類似するテキスト３をテキスト１に類似するテキストとして探し出すことが容易でない可能性が高いという問題があった。
【００２０】
（従来技術３の問題）
また、従来技術３には、単語に付与された種別情報を利用しても、指定された単語等と文字面において共通するが種別の異なる単語等を含んでいるテキストを容易に探し出すことができず、したがって、たとえば図２３において、テキスト１と内容面において類似するテキスト３をテキスト１に類似するテキストとして探し出すことができないという問題があった。
【００２１】
（従来技術４の問題）
そして、従来技術４では、談話などの多種多様な表現が混在するテキストの要約をテンプレートを使用して作成する場合、テキストから内容を抽出する際に使用するテンプレートの型と各テンプレートを埋めるための条件とを作成するコストが膨大すぎるという問題があった。また、従来技術４には、テンプレートを事前に作成しきれないとまったくテンプレートを利用できないという問題があった。
【００２２】
このように、従来技術１〜従来技術４によって作成される情報は、テキストの検索や事例寄せなどにおいて内容面で類似するテキストを探し出すための情報としては不十分であった。
【００２３】
したがって、従来は、たとえば図２３において、テキスト１と内容面において類似するテキスト３をテキスト１に類似するテキストとして探し出すことが極めて問題であった。
【００２４】
そこで、本発明は、かかる事情に鑑み、テキストの内容に強く関連する単語等を過剰に膨大な量の人手によるコストを必要とせずにテキストから抽出し、この抽出した単語等を用いてテキストについての情報を作成するテキスト情報作成装置、および、このテキスト情報作成装置によって作成されるテキストについての情報を利用する事例寄せ装置、ＦＡＱ（Ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ  Ａｓｋｅｄ  Ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ）作成用質問事例抽出装置、検索装置を提供することを目的とする。
【００２５】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、上記課題は、次の手段によって解決される。
【００２６】
第１の発明は、テキスト情報作成装置である。この第１の発明に係るテキスト情報作成装置は、属性入力部と、談話構造属性作成部と、組合属性作成部と、重要度推定部と、テキスト入力インタフェースと、重要節決定部と、テキスト出力インタフェースと、を備えることを特徴とする。ここで、属性入力部は、文書または文の一部である節に付与され得る、ユーザによって作成された属性である人為属性を入力される。また、談話構造属性作成部は、前記節に付与され得る、談話構造に関する属性である談話構造属性および前記節の文字数と前記節にマッチしたマッチングパターンの文字数との比率に関する属性である節長さ比率属性を作成する。また、組合属性部は、前記属性入力部に入力される人為属性と、前記談話構造属性作成部で作成された談話構造属性および節長さ比率属性と、を任意に組み合わせた属性である組合属性を作成する。また、重要度推定部は、前記属性入力部に入力された人為属性と前記談話構造属性作成部で作成された談話構造属性および節長さ比率属性と前記組合属性作成装置で作成された組合属性とについて、これら属性が前記節に付与された場合に前記節とテキストの内容との相関を高める度合いを示す重要度をそれぞれ推定する。また、テキスト入力インタフェースは、テキストを入力される。また、重要節決定部は、前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストにおける１以上の節の中から、前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストの内容との相関が高い重要な節を、前記重要度推定部で推定された各属性の重要度に基づいて決定する。さらに、テキスト出力インタフェースは、前記重要節決定部の決定に基づいて作成される前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストについての情報を出力する。
【００２７】
第２の発明は、テキスト情報作成装置である。この第２の発明に係るテキスト情報作成装置は、属性入力部と、談話構造属性作成部と、単語属性作成部と、組合属性作成部と、重要度推定部と、テキスト入力インタフェースと、重要節決定部と、テキスト出力インタフェースと、を備えることを特徴とする。ここで、属性入力部は、文書または文の一部である節に付与され得る、ユーザによって作成された属性である人為属性を入力される。また、談話構造属性作成部は、前記節に付与され得る、談話構造に関する属性である談話構造属性および前記節の文字数と前記節にマッチしたマッチングパターンの文字数との比率に関する属性である節長さ比率属性を作成する。また、単語属性作成部は、単語に関する属性である単語属性を作成する。また、組合属性作成部は、前記属性入力部に入力される人為属性と、前記談話構造属性作成部で作成された談話構造属性および節長さ比率属性と、前記単語属性作成部で作成された単語属性と、を任意に組み合わせた属性である組合属性を作成する。また、重要度推定部は、前記属性入力部に入力された人為属性と前記談話構造属性作成部で作成された談話構造属性および節長さ比率属性と前記単語属性作成装置で作成された単語属性と前記組合属性作成装置で作成された組合属性とについて、これら属性が前記節に付与された場合に前記節とテキストの内容との相関を高める度合いを示す重要度をそれぞれ推定する。また、テキスト入力インタフェースは、テキストを入力される。また、重要節決定部は、前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストにおける１以上の節の中から、前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストの内容との相関が高い重要な節を、前記重要度推定部で推定された各属性の重要度に基づいて決定する。さらに、テキスト出力インタフェースは、前記重要節決定部の決定に基づいて作成される前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストについての情報を出力する。
【００２８】
第３の発明は、テキスト情報作成装置である。この第３の発明に係るテキスト情報作成装置は、属性入力部と、談話構造属性作成部と、組合属性作成部と、重要度推定部と、余分属性削除部と、テキスト入力インタフェースと、重要節決定部と、テキスト出力インタフェースと、を備えることを特徴とする。ここで、属性入力部は、文書または文の一部である節に付与され得る、ユーザによって作成された属性である人為属性を入力される。また、談話構造属性作成部は、前記節に付与され得る、談話構造に関する属性である談話構造属性および前記節の文字数と前記節にマッチしたマッチングパターンの文字数との比率に関する属性である節長さ比率属性を作成する。また、組合属性作成部は、前記属性入力部に入力される人為属性と、前記談話構造属性作成部で作成された談話構造属性および節長さ比率属性と、を任意に組み合わせた属性である組合属性を作成する。また、重要度推定部は、前記属性入力部に入力された人為属性と前記談話構造属性作成部で作成された談話構造属性および節長さ比率属性と前記組合属性作成装置で作成された組合属性とについて、これら属性が前記節に付与された場合に前記節とテキストの内容との相関を高める度合いを示す重要度をそれぞれ推定する。また、余分属性削除部は、前記重要度推定部で重要度が推定された各属性の中から、余分と判断された属性である余分属性を削除する。また、テキスト入力インタフェースは、テキストを入力される。また、重要節決定部は、前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストにおける１以上の節の中から、前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストの内容との相関が高い重要な節を、前記余分属性削除部で削除されなかった属性の前記重要度推定部で推定された重要度に基づいて決定する。さらに、テキスト出力インタフェースは、前記重要節決定部の決定に基づいて作成される前記テキスト入力インタフェースに入力されたテキストについての情報を出力する。
【００２９】
第４の発明は、上記第１の発明〜上記第３の発明のいずれか１つに係るテキスト情報作成装置である。この第４の発明に係るテキスト情報作成装置は、前記テキスト出力インタフェースが出力するテキストについての情報は、前記重要節決定部の決定で重要とされた節のみによって構成される要約文であることを特徴とする。
【００３０】
第５の発明は、事例寄せ装置である。この第５の発明に係る事例寄せ装置は、上記第１の発明〜上記第４の発明のいずれか１つに係るテキスト情報作成装置のテキスト出力インタフェースから出力される情報を利用して、テキスト群に存在する所望の内容が記載された複数のテキストを１つの集合にまとめることを特徴とする。
【００３１】
第６の発明は、ＦＡＱ（Ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ  Ａｓｋｅｄ  Ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ）作成用質問事例抽出装置である。この第６の発明に係るＦＡＱ（Ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ  Ａｓｋｅｄ  Ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ）作成用質問事例抽出装置は、上記第５の発明に係る事例寄せ装置を使用して、複数の質問事例を少なくとも１つの質問事例集合に分類する手段と、前記少なくとも１つの質問事例集合の中から、未来に質問されることが予測される質問事例を含む質問事例集合を決定する手段と、前記決定した質問事例集合に含まれる質問事例を出力する手段と、を有すること特徴とする。
【００３２】
第７の発明は、検索装置である。この第７の発明に係る検索装置は、上記第１の発明〜上記第４の発明のいずれか１つに係るテキスト情報作成装置のテキスト出力インタフェースから出力される情報を利用して、テキスト群の中から、所望の内容が記載されたテキストを検索することを特徴とする。
【００３３】
【発明の実施の形態】
以下に、添付した図面を参照しつつ、本発明に係るテキスト情報作成装置の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００３４】
図１は、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置の概要図である。
【００３５】
図１に示すように、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置は、属性入力部と、単語属性作成部と、余分属性削除部と、組合属性作成部と、談話構造属性作成部と、重要度推定部と、重要節決定部と、テキスト入力インタフェースと、テキスト出力インタフェースと、を有している。
【００３６】
また、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置には、属性集合用ＤＢと、コーパスＤＢと、談話構造解析ルールＤＢと、結果ＤＢと、重要度ＤＢと、が接続されている。なお、ＤＢとは、Ｄａｔａ  Ｂａｓｅ（データベース）の略である。また、コーパスとは言語資料体を意味し、コーパスＤＢには、テキストが大規模または網羅的に格納されている。
【００３７】
本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置は、テキスト入力インタフェースから入力されたテキストについての情報を作成し、この作成した情報をテキスト出力インタフェースから出力する。
【００３８】
なお、テキストについて情報とは、たとえば、テキストの重要箇所を強調表示した情報やテキストの要約文などをいう。
【００３９】
図２は、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置における処理を説明するフローチャートである。
【００４０】
まず、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、前処理が行われる（ステップＳ２−１）。
【００４１】
ここで、前処理とは、節（テキストに記載されている文章の一部またはこの文章を構成する文の一部をいう。テキストに記載されている文章またはこの文章を構成する文は、少なくとも１つの節によって構成される。）に付与が可能な少なくとも１つの属性を作成しまたは入力される処理と、この作成しまたは入力された属性の重要度を推定する処理と、上記作成しまたは入力された属性と上記作成しまたは入力された属性の重要度との対応関係を図１４の属性重要度用ＤＢに書き込む処理と、からなる。
【００４２】
なお、上記したところからも明らかなように、属性集合とは、少なくとも１つの属性から構成される属性の集合である。
また、属性とは、テキスト情報作成装置によって節に付与される性質や特徴をいう。
【００４３】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１のテキスト入力インタフェースから入力されたテキストが読み込まれる（ステップＳ２−２）。
【００４４】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、上記ステップＳ２−２で読み込んだテキストを構成する各節の重要度がそれぞれ推定され、この推定された各節の重要度に基づいて各節が重要である否かが決定され、節および節の重要度および節の重要・非重要の別が図１３の結果ＤＢに書き込まれる（ステップＳ２−３）。
【００４５】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１３の結果ＤＢに書き込まれた決定が重要となっている節（重要節）のみをテキスト出力インタフェースから出力する否かが判断される（ステップＳ２−４）。
【００４６】
ステップＳ２−４で、決定が重要となっている節（重要節）のみを出力すると判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、決定が重要となっている節（重要節）のみを示す要約文が出力インタフェースから出力される（ステップＳ２−５）。たとえば、上記ステップＳ２−２で図１５に記載のテキストが読み込まれた場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置からは、図１７に記載のテキストが出力される。
【００４７】
他方、ステップＳ２−４で、決定が重要となっている節（重要節）のみを出力しないと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、決定が重要となっている節（重要節）のみを強調表示したテキストが出力インタフェースから出力される（ステップＳ２−６）。たとえば、上記ステップＳ２−２で図１５に記載のテキストが読み込まれた場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置からは、図１８に記載のテキストが出力される。
【００４８】
図３は、図２のステップＳ２−１で行われる前処理を説明するフローチャートである。
【００４９】
前処理においては、まず、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置において、少なくとも１つの属性が初期属性集合を構成する属性として作成される（ステップＳ３−１）。
【００５０】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、初期属性集合に単語属性を加えるか否かが判断される（ステップＳ３−２）。
【００５１】
ステップＳ３−２で、初期属性集合に単語属性を加えないと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１１の属性集合用ＤＢの仮属性集合と余分含属性集合とが初期属性集合で上書される（ステップＳ３−３）。
【００５２】
他方、ステップＳ３−２で、単語属性を加えると判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、単語属性作成部によって単語属性の作成に関する処理が行われる（ステップＳ３−４）。
【００５３】
上記ステップ３−４で単語属性作成部による単語属性の作成に関する処理が行われた場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、このステップＳ３−４で図１１の属性集合用ＤＢの仮属性集合に単語属性が加えられたか否かが判断される（ステップＳ３−１３）。
【００５４】
上記ステップＳ３−１３で仮属性集合に単語属性が加えられたと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１１の属性集合用ＤＢの仮属性集合を構成する単語属性の数が閾値以上であるか否かが判断される（ステップＳ３−１４）。
【００５５】
上記ステップＳ３−１４で単語属性の数が閾値以上でないと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、上記ステップＳ３−４に戻って単語属性作成部による単語属性の作成に関する処理が行われる。
【００５６】
他方、上記ステップＳ３−１４で単語属性の数が閾値以上であると判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、下記ステップＳ３−５の処理が行われる。
【００５７】
上記ステップＳ３−１３で仮属性集合に単語属性が加えられなかったと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、下記ステップＳ３−５の処理が行われる。
【００５８】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置は、余分属性を削除するか否かを判断する（ステップＳ３−５）。
【００５９】
上記ステップＳ３−５で、余分属性の削除を行わないと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１１の属性集合用ＤＢに格納されている余分除属性集合と仮属性集合とが余分含属性集合で上書される（ステップＳ３−６）。
【００６０】
上記ステップＳ３−６で上書きがなされた場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、最終確認が行われる（ステップＳ３−７）。
【００６１】
他方、ステップＳ３−５で、余分属性の削除を行うと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、余分属性削除部によって余分属性が削除される（ステップＳ３−８）。
【００６２】
上記ステップＳ３−８で余分属性が削除された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、上記ステップＳ３−８で余分除属性集合が上書されたか否かが判断される（ステップＳ３−９）。
【００６３】
上記ステップＳ３−９で、余分除属性集合が上書されなかったと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、ステップＳ３−５に戻って処理がやり直される。
【００６４】
他方、上記ステップＳ３−９で、余分除属性集合が上書されたと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、最終確認が行われる（ステップＳ３−７）。
【００６５】
上記ステップＳ３−７の最終確認が終了すると、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、上記ステップＳ３−７の最終確認で図１１の属性集合用ＤＢの仮属性集合が上書されたか否かの判断が行われる（ステップＳ３−１０）。
【００６６】
上記ステップＳ３−１０で、仮属性集合が上書されたと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、上記単語属性をさらに新たに加えるか否かの判断が行われる（ステップＳ３−１１）。
【００６７】
上記ステップＳ３−１１で、単語属性を新たに加えるとの判断がなされた場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、上記ステップＳ３−４に戻って単語属性作成部による単語属性の作成に関する処理が行われる。
【００６８】
他方、上記ステップＳ３−１１で、単語属性を新たに加えないとの判断がなされた場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、ステップＳ３−５に戻って余分属性を削除するか否かが判断される。
【００６９】
上記ステップＳ３−１０で、仮属性集合が上書されなかったと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１４の重要度推定部によって、図１１の属性集合用ＤＢの最終属性集合を構成する各属性の重要度の推定が行われ、この推定された重要度が図１４の重要度ＤＢに書き込まれる（ステップＳ３−１２）。
【００７０】
上記ステップ３−１２で各属性の重要度が推定され、この推定された重要度が図１４の重要度ＤＢに書き込まれた場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図２のステップＳ２−１の前処理が終了する。
【００７１】
図４は、図３のステップＳ３−１で行われる初期属性集合を構成する属性の作成を説明するフローチャートである。
【００７２】
初期属性集合を構成する属性を作成する場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、まず、図１２のコーパスＤＢから正解内容と節とが読み込まれる（ステップＳ４−１）。
【００７３】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１２のコーパスＤＢから読込んだ各節に対して談話構造属性作成部によって談話構造解析が行われる（ステップＳ４−２）。
【００７４】
この談話構造解析においては、まず、図１０の談話構造解析ルールＤＢのマッチングパターンとテキストを構成する各節とのマッチングが行われる。なお、図１０の談話構造解析ルールＤＢのマッチングパターンは、あらかじめ作成されている。
【００７５】
図１０の談話構造解析ルールＤＢのマッチングパターンと節とがマッチしたら、このマッチした節は、マッチしたマッチングパターンに対応する談話構造だと決定され、この決定された談話構造とマッチ文字数（マッチングパターンの文字数）とが示された談話タグが節ごとに付与される。
【００７６】
この談話構造解析によると、たとえば、談話構造属性作成部において、図１５で示すテキストが入力された場合、図１６で示すテキストが出力される。
【００７７】
なお、１つの節の同じ部分に２つのマッチングパターンがマッチした場合は、図１０の談話構造ルールＤＢにおいて上位に記載されているマッチングパターンが優先されるため、１つの節の同じ部分にいくつもの談話構造が付与されることはない。たとえば、ある１つの節に、図１０の談話構造ルールＤＢのマッチパターン「してくださいますか」と「くださいますか」とがマッチした場合は、図１０の談話構造ルールＤＢにおいて上位に記載されている「してくださいますか」が優先される。したがって、この場合は、この「してくださいますか」というマッチパターンが、上記ある１つの節にマッチするとされる。ただし、「〜ですが、〜できません」であれば、「〜ですが」にマッチした談話構造と「〜できません」にマッチした談話構造とを１つの節の異なる部分にもたせることが可能である。
【００７８】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１２のコーパスＤＢの各節についてそれぞれ付与された各談話構造が、図１１の属性集合用ＤＢ内の初期属性集合に談話構造属性として書き込まれる（ステップＳ４−３）。
【００７９】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１２のコーパスＤＢの各節についてそれぞれ付与された各マッチ文字数と節の文字数との比率が、図１２のコーパスＤＢに格納されている各節について、それぞれ算出される（ステップＳ４−４）。
【００８０】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、算出された各比率についてクラスタリング処理（たとえば、整数単位が同じであるというような近い数値にある比率を一つの比率で表す処理など）を施すか否かを判断する（ステップＳ４−５）。
【００８１】
本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、このステップＳ４−５におけるクラスタリング処理を行うか否かの判断を、たとえば、データスパースネスの問題（後述する機械学習時に使用可能なデータが希薄すぎるという問題）が生じないか否かに基づいて行うことができる。
【００８２】
上記ステップＳ４−５で、各比率にクラスタリング処理を行うと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、各比率についてクラスタリング処理が行われ、クラスタリング処理後の各比率が、節長さ比率属性として、図１１の属性集合用ＤＢ内の初期属性集合に書き込まれる（ステップＳ４−６）。
【００８３】
他方、上記ステップＳ４−５で、各比率にクラスタリング処理を行わないと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、各節について算出された、マッチ文字数と節の文字数との比率が、節長さ比率属性として、図１１の属性集合用ＤＢ内の初期属性集合に書き込まれる（Ｓ４−７）。
【００８４】
上記ステップＳ４−６または上記ステップＳ４−７で、節長さ比率属性が図１１の属性集合用ＤＢ内の初期属性集合に書き込まれた場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、ユーザによって作成された属性が属性入力部を介して読み込まれる（ステップＳ４−８）。なお、ユーザは、所望の単語や文などを属性として任意に作成し、入力することができる。
【００８５】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、属性入力部を介して読み込まれた属性のうち、図１２のコーパスＤＢに現れない属性を削除する（ステップＳ４−９）。
【００８６】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、読み込まれた属性のうち、上記ステップＳ４−９で削除されなかった属性が、人為属性として、図１１の属性集合用ＤＢ内の初期属性集合に書き込まれる（ステップＳ４−１０）。
【００８７】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、属性集合用ＤＢの初期属性集合が読み込まれる（ステップＳ４−１１）。
【００８８】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、組合属性作成部によって、図１１の属性集合用ＤＢの初期属性集合における各属性を２つ以上組み合わせたものが、組合属性として作成される（ステップＳ４−１２）。
【００８９】
たとえば、「比率が２倍以上である」という節長さ比率属性と「解決という文字がある」という人為属性とを組み合わせると、「比率が２倍以上であり且つ解決という文字がある」という組合属性が作成される。また、たとえば、「談話構造が質問である」という談話構造属性と「比率が２倍以下である」という節長さ比率属性とを組み合わせると、「談話構造が質問であり且つ比率が２倍以下である」という組合属性が作成される。
【００９０】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、上記ステップＳ４−１２で作成された組合属性が、図１１の属性集合用ＤＢの初期属性集合に書き加えられる（ステップＳ４−１３）。
【００９１】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１１の属性集合用ＤＢにおいて、仮属性集合と確認属性集合とが初期属性集合で上書される（ステップＳ４−１４）。
【００９２】
図５は、図３のステップＳ３−４で行われる、単語属性作成部による単語属性の作成に関する処理を説明するフローチャートである。
【００９３】
単語属性作成部による単語属性の作成に関する処理を行う場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、まず、単語属性作成部によって、図１２のコーパスＤＢから節と正解内容とが読み込まれる（ステップＳ５−１）。
【００９４】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、単語属性作成部によって、図１１の属性集合用ＤＢ内の仮属性集合が読み込まれる（ステップＳ５−２）。
【００９５】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、単語属性作成部によって、読み込まれた仮属性集合で図１１の属性集合用ＤＢ内の最終属性集合が上書される（ステップＳ５−３）。
【００９６】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、重要度推定部により、図１１の属性集合用ＤＢの最終属性集合を構成する各属性の重要度が推定される（ステップＳ５−４）。
【００９７】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、重要節決定部によって、図１２のコーパスＤＢに格納される各節について重要度が決定され、この決定の結果が図１３の結果ＤＢに書き込まれる（Ｓ５−５）。
【００９８】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１３の結果ＤＢに書き込まれた決定で、図１２のコーパスＤＢの試験決定が上書される（ステップＳ５−６）。
【００９９】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、ステップＳ５−６で図１２のコーパスＤＢのすべての試験決定が上書されたか否かを判断する（ステップＳ５−７）。
【０１００】
上記ステップＳ５−７で図１２のコーパスＤＢのすべての試験決定が上書されていないと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置は、上記ステップＳ５−５に戻る。
【０１０１】
他方、上記ステップＳ５−７で図１２のコーパスＤＢのすべての試験決定が上書されたと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置は、図１２のコーパスＤＢから、正解決定と試験決定とが異なる節をすべて読み込む（ステップ５−８）。
【０１０２】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、読み込まれたすべての節に閾値以上の頻度で出現する単語があるか否かを判断する（ステップＳ５−９）。
【０１０３】
上記ステップＳ５−９で閾値以上の頻度で出現する単語がないと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１１の属性集合用ＤＢの仮属性集合で余分含属性集合が上書される（ステップＳ５−１５）。
【０１０４】
他方、上記ステップＳ５−９で閾値以上の頻度で出現する単語があると判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、この閾値以上の頻度で出現する単語のうち、頻度の一番高い単語が抽出される（ステップＳ５−１０）。
【０１０５】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、ステップＳ５−１０で抽出した単語が、図１１の属性集合用ＤＢの仮属性集合に既に存在しているか否かが判断される（ステップＳ５−１１）。
【０１０６】
上記ステップＳ５−１１において、上記ステップＳ５−１０で抽出した単語が図１１の属性集合用ＤＢの仮属性集合に既に存在していると判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１１の属性集合用ＤＢの仮属性集合で余分含属性集合が上書される（ステップＳ５−１５）。
【０１０７】
他方、上記ステップＳ５−１１において上記ステップＳ５−１０で抽出した単語が図１１の属性集合用ＤＢの仮属性集合に既に存在していないと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、上記抽出した単語が図１１の属性集合用ＤＢにおける初期属性集合に書き加えられる（Ｓ５−１２）。
【０１０８】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、組合属性作成部によって、図１１の属性集合用ＤＢの初期属性集合を構成する各属性が組み合わされ、組合属性が作成される（ステップＳ５−１３）。
【０１０９】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１１の属性集合用ＤＢの初期属性集合を構成する各属性のうち仮属性集合にない属性と上記ステップＳ５−１３で作成した組合属性のうち仮属性集合にない属性とが図１１の属性集合用ＤＢの仮属性集合に書き加えられる（ステップＳ５−１４）。
【０１１０】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１１の属性集合用ＤＢの仮属性集合で余分含属性集合が上書される（ステップＳ５−１５）。
【０１１１】
図１９は、単語属性を加えていない場合の属性集合である初期属性集合を用いた場合の、コーパス中のテキストＩＤが２のテキストを重要度決定器に入力した際の各節と各重要度とを示す図であり、図２０は、単語属性を加えた場合の属性集合を用いた場合の、コーパス中のテキストＩＤが２のテキストを重要度決定器に入力した際の各節と各重要度とを示す図である。
【０１１２】
図１９、図２０をみれば明らかなように、ＰＣ、突然、設定などの単語に関する属性が加えられたことで、重要度が２番目に高い節も変更され、精度が増しているのがわかる。
【０１１３】
図６は、図３のステップ３−８で行われる余分属性削除部による処理を説明するフローチャートである。
【０１１４】
余分属性削除部による処理を行う場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置おいては、まず、図１１の属性集合用ＤＢの仮属性集合が読み込まれる（ステップＳ６−１）。
【０１１５】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置は、図１１の属性集合用ＤＢにおいて、仮属性集合を構成する各属性を最終属性集合に書き加える（ステップＳ６−２）。
【０１１６】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、重要度推定部によって、図１１の属性集合用ＤＢの最終属性集合に含まれる各属性の重要度が推定される（ステップＳ６−３）。
【０１１７】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１１の属性集合用ＤＢの最終属性集合に、重要度が閾値以下の属性が無いか否かが判断される（ステップＳ６−４）。
【０１１８】
つぎに、上記ステップＳ６−４で重要度が閾値以下の属性が有ると判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、重要節決定部によって、図１２のコーパスＤＢの各テキストを構成する各節の重要度が決定され、出力が図１３の結果ＤＢに書き込まれる（ステップＳ６−５）。
【０１１９】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１３の結果ＤＢに基づいて図１２のコーパスＤＢの試験決定が上書される（ステップＳ６−６）。
【０１２０】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、上記ステップＳ６−６で、図１２のコーパスＤＢの全テキストの試験決定が上書されたか否かを判断する（ステップＳ６−７）。
【０１２１】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１４の重要度ＤＢから各属性と各属性の重要度とを読み込んで、重要度が最も低い属性を選び出し、選ばれた重要度が最も低い属性を図１１の属性集合用ＤＢの余分含属性集合から削除する（ステップＳ６−８）。
【０１２２】
ここで、上記ステップＳ６−８で選ばれる属性は、選ばれた属性が節に入っていた場合に節が重要でないというマイナスの重要度を持つ属性ではなく、選ばれた属性が節に入っている場合に節が重要であるまたは重要でないことを示す重要度を持つ属性である。
【０１２３】
上記ステップＳ６−８で選ばれる属性は、たとえば、最大エントロピー法による学習法を例に取ると、属性が節に含まれる場合に重要な節であるという重みと、属性が節に含まれる場合に重要な節でないという重みが半々の割合となる属性である。
【０１２４】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１１の属性集合用ＤＢにおいて、余分含属性集合が最終属性集合に書き込まれる（ステップＳ６−９）。
【０１２５】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、重要度推定部によって、図１１の属性集合用ＤＢの最終属性集合を構成する各属性の重要度が推定される（ステップＳ６−１０）。
【０１２６】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、重要節決定部によって、図１２のコーパスＤＢの各節の重要度が決定され、この決定の結果が図１３の結果ＤＢに書き込まれる（ステップＳ６−１１）。
【０１２７】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１３の結果ＤＢに基づいて図１２のコーパスＤＢの余分除決定が上書される（ステップＳ６−１２）。
【０１２８】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、上記ステップＳ６−１３で図１２のコーパスＤＢのすべての余分除決定が上書されたか否かが判断される（ステップＳ６−１３）。
【０１２９】
上記ステップＳ６−１３において図１２のコーパスＤＢのすべての余分除決定が上書されたと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置は、図１２のコーパスＤＢの正解決定と試験決定と余分除決定とを比較して正解率を算出する（ステップＳ６−１４）。
【０１３０】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、試験決定と正解決定とを、余分除決定と正解決定とを各々比較し、試験決定と正解決定とが一致する回数を求め、この一致する回数に決められた閾値を足した数値を算出し、この算出した数値よりも、余分除決定と正解決定とが一致する回数が多いか否かを判断する（ステップＳ６−１５）。
【０１３１】
上記ステップＳ６−１５で多いと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置は、図１１の属性集合用ＤＢにおいて、最終属性集合で仮属性集合と余分含属性集合とを上書きする（ステップＳ６−１６）。
【０１３２】
他方、上記ステップＳ６−１５で少ないと判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置は、図１１の属性集合用ＤＢにおいて、余分属性を除く前の余分含属性集合で余分除属性集合を上書きする（ステップＳ６−１７）。
【０１３３】
なお、図２１は、余分属性を削除していない場合の属性集合である余分含属性集合を用いた場合の、コーパス中のテキストＩＤが２のテキストを重要度決定器に入力した際の各節と各重要度とを示す図であり、図２２は、余分属性を削除した場合の属性集合である余分除属性集合を用いた場合の、コーパス中のテキストＩＤが２のテキストを重要度決定器に入力した際の各節と各重要度とを示す図である。図２１、図２２を見ればわかるように、属性を削除したにもかかわらず、精度が同程度であることがわかる。
【０１３４】
このように、余分属性の削除を行うと、精度を同程度に保ちつつ属性の量が減少しているため、図２の下部にある、実際の入力がきた際の実行速度を向上させることができるというメリットがある。
【０１３５】
図７は、図３のステップＳ３−７で行われる最終確認を説明するフローチャートである。
【０１３６】
最終確認を行う場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、まず、図１１の属性選択用ＤＢから余分除属性集合が読み込まれる（ステップＳ７−１）。
【０１３７】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１１の属性選択用ＤＢから確認属性集合が読み込まれる（ステップＳ７−２）。
【０１３８】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置は、図１１の属性集合用ＤＢにおいて、確認属性集合と余分除属性集合とが同じ属性集合であるか否かを判断する（ステップＳ７−３）。
【０１３９】
上記ステップＳ７−３で異なる属性集合であると判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、この異なる属性であるという判断が閾値回数以上行われたか否かが判断される（ステップＳ７−４）。
【０１４０】
上記ステップＳ７−３で確認属性集合と余分除属性集合とが同じであると判断された場合または上記ステップＳ７−４で閾値以上行っていると判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、余分除属性集合で最終属性集合が上書される（ステップＳ７−８）。
【０１４１】
上記ステップＳ７−４で閾値未満であると判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、余分除属性集合で仮属性集合が上書きされる（ステップＳ７−６）。
【０１４２】
図８は、図５のステップＳ５−４で行われる重要度推定部の処理を説明するフローチャートである。
【０１４３】
重要度推定部の処理においては、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置は、まず、図１１の属性集合用ＤＢの最終属性集合を読み込む（ステップＳ８−１）。
【０１４４】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１２のコーパスＤＢから各節と各正解内容とが読み込まれる（ステップＳ８−２）。
【０１４５】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、読み込まれた各節と各正解内容の重要度とに基づいて機械学習が行われ、図１１の属性集合用ＤＢの最終属性集合に含まれる各属性の重要度が推定される（ステップＳ８−３）。
【０１４６】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１４の重要度用ＤＢのデータがすべて消され、図１１の属性集合用ＤＢの最終属性集合の各属性と上記ステップＳ８−３で推定した各属性の重要度とが図１４の重要度用ＤＢに書き込まれる（ステップＳ８−４）。
【０１４７】
なお、上記ステップＳ８−３における機械学習の手法としては、各属性の重要度となる数値または度合を示す表現が推定できるならば、どのような機械学習の手法でも用いることができる。
【０１４８】
たとえば、最大エントロピー法（「言語と計算−４  確率的言語モデル」、東京大学出版会、Ｐ１５８）および最大エントロピー法の内部パラメータ推定法である反復スケーリング法（「言語と計算−４  確率的言語モデル」、東京大学出版会、Ｐ１６３）を用いて、各属性を属性が含まれている節が重要であるか重要でないかを示す素性関数｛Ｆ（重要｜属性）、Ｆ（非重要｜属性）｝の組と考え、各属性に関する各素性関数Ｆ（）の重みを上記反復スケーリング法を用いて推定することで、属性毎の重要度を推定する手法がある。
属性毎重要度式の一例を数１に示す。
【０１４９】
【数１】
2004280361.tif 000003
他にも、各属性が単純にコーパスの内容が重要となっている節内と重要になっていない節内とに出てきた回数、およびベイズの定理（「言語と計算−４  確率的言語モデル」、東京大学出版会、Ｐ４）から、属性が節に含まれている時に節が重要である条件付確率Ｐ（重要｜属性）を算出する手法などが考えられる。
【０１５０】
図９は、重要節決定部による処理を説明するフローチャートである。
【０１５１】
重要節決定部による処理においては、まず、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置において、図１１の属性集合用ＤＢから最終属性集合が読み込まれる（ステップＳ９−１）。
【０１５２】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１のテキスト入力インタフェースからテキストが読み込まれる（ステップＳ９−２）。
【０１５３】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、入力されたテキストの文章または文を構成する各節に、図１１の属性集合用ＤＢの最終属性集合に含まれる属性が付与される（ステップＳ９−３）。
【０１５４】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、図１４の重要度ＤＢから付与された各属性の重要度が読み込まれる（ステップＳ９−４）。
【０１５５】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、上記読み込まれた各属性の重要度に基づいて、入力されたテキストの文章または文を構成する各節の重要度が推定される（ステップＳ９−５）。
【０１５６】
各節の重要度を推定する方法は、上記重要度推定部で行われる機械学習の手法と推定された属性毎の重要度の形態とにより様々であるが、たとえば、上記の最大エントロピー法によって各属性に関する二つの素性関数の重みを推定していた場合の推定方法の例として、次のような方法を採用することができる。
【０１５７】
すなわち、各節に対して、属性集合を構成する各属性の素性関数の組から、各属性が属性集合に存在する場合に節が重要であることを示す素性関数の重みを掛け合わせることで算出される数値と、各属性が属性群に存在する場合に節が重要でないことを示す素性関数の重みを各々掛け合わせることで算出される数値と、の割合を重要度とする方法がある。
【０１５８】
つぎに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、テキストが複数の節から構成されているかを判断する（ステップＳ９−６）。
【０１５９】
つぎに、上記ステップＳ９−６で単数の節からなっていると判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、決定を重要として、決定、節および算出した重要度を図１４の結果ＤＢに書き込む（ステップＳ９−１２）。
【０１６０】
他方、上記ステップＳ９−６で複数の節からなっていると判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、変数Ｎが２に設定される（ステップＳ９−７）。
【０１６１】
つぎに、変数Ｎが２以上の数である場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、重要度がＮ番目に高い節について、重要度があらかじめ定められた閾値以上であるか否かが判断される（ステップＳ９−８）。
【０１６２】
上記ステップＳ９−８で重要度がＮ番目に高い節の重要度が閾値以上であると判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置においては、変数Ｎが、テキストを構成する節数ごとにあらかじめ定められている閾値以下であるか否かが判断される（ステップＳ９−９）。
【０１６３】
上記ステップＳ９−９で変数Ｎがテキストを構成する節数ごとにあらかじめ定められている閾値以下であると判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置は、変数Ｎを１増やし（ステップＳ９−１０）、ステップＳ９−８に戻る。
【０１６４】
他方、上記ステップＳ９−９で変数Ｎがテキストを構成する節数ごとにあらかじめ定められている閾値以上であると判断された場合、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置は、すべての決定を非重要とした後、テキストに含まれる節数毎に決められた閾値数までの決定を重要度が高い順に重要と変更し、テキスト内の全決定、全節及び全内容を結果ＤＢに書き込む（ステップＳ９−１１）。
【０１６５】
すなわち、ステップＳ９−１１では、重要度が高い順にＮ−１個の節の決定が重要とされ、他が非重要とされ、テキスト内の全決定、全節及び全内容が結果ＤＢに書き込まれる。
【０１６６】
以上説明した本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置によれば、たとえば、図１５に記載のテキストを入力とした時に、図１５のテキストにおける重要節のみで構成される図１７に記載の要約文（たとえば、メールの文章を１〜３節程度に要約した文）を出力することができるほか、図１５のテキストにおいて重要節のみを強調表示した図１８に記載のテキストを出力することができる。
【０１６７】
したがって、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置が出力する情報を用いれば、検索や事例寄せなどのテキストの類似性の検討を必要とする作業や処理などを、容易に行うことができる。
【０１６８】
この本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置は、たとえば、次の実施例のように、用いることもできる。
【０１６９】
＜実施例１＞
本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置の実施例１は、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置を含み、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置が出力する要約文に基づいて、所望の内容を有する複数の事例を１つの集合にまとめる事例寄せ装置である。
【０１７０】
実施例１に係る事例寄せ装置は、複数の事例がそれぞれ記載された複数のテキストがある場合に、これらを本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置に入力して、その出力の類似するテキストを１つの集合にまとめる。
【０１７１】
出力が類似するか否かを判断する手法は、特に規定しないが、たとえばベクトル空間法（参考論文：Ａｄｄｉｓｏｎ−Ｗｅｓｌｅｙ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ（１９８９），  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｅｘｔ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｐｐ．３１２−３２５，  Ｓａｌｔｏｎ，Ｇ．：  Ｔｈｅ  Ｖｅｃｔｏｒ  ＳｐａｃｅＭｏｄｅｌを参照）で使用されている手法を用いればよい。
【０１７２】
以下、実施例１に係る事例寄せ装置を、図２３のテキスト１、テキスト２およびテキスト３を使用して、具体的に説明する。
【０１７３】
実施例１に係る事例寄せ装置は、テキスト１、テキスト２、テキスト３を入力とした時の本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置の各出力に基づいて、テキスト内の単語に関して方向ベクトルを作成し、各ベクトル間の距離をベクタスペースモデルの手法を用いて算出する（ここでは説明のため、距離が１の場合を距離が最近とし、距離が０の場合を距離が最長として話を進める）。
【０１７４】
ここで、実施例１に係る事例寄せ装置において、テキスト１の要約文とテキスト２の要約文とのベクトル間の距離の絶対値が０．８、テキスト１の要約文とテキスト３の要約文のベクトル間の距離の絶対値が０．９５、テキスト２の要約文とテキスト３の要約文のベクトル間の距離の絶対値が０．８２と算出されたとすると、実施例１に係る事例寄せ装置は、テキスト１がテキスト２よりもテキスト３に近いと判断し、たとえば、まとめる閾値が０．８８ならばテキスト１とテキスト３を同じ系統のテキストとしてまとめることができ、テキスト１とテキスト２とを、また、テキスト２とテキスト３とを、１つの組にまとめないということができる。
【０１７５】
＜実施例２＞
本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置の実施例２は、実施例１に係る事例寄せ装置を含んだ、ＦＡＱ（Ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ  Ａｓｋｅｄ  Ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ）作成用質問事例抽出装置である。
【０１７６】
実施例２に係るＦＡＱ作成用質問事例抽出装置は、実施例１に係る事例寄せ装置を使用して、複数の質問事例が格納されているＤＢに対して事例寄せを行い、複数の質問事例をいくつかの質問事例集合に分類する。
【０１７７】
そして、実施例２に係るＦＡＱ作成用質問事例抽出装置は、各質問事例集合のうち、未来に質問されることが予測される質問事例を含む質問事例集合を決定し、この決定した質問事例集合に含まれる質問事例を出力する。
【０１７８】
未来に来ることが予測される質問事例を含む質問事例集合を決定する手法については、特に言及しないが、たとえばテキスト数が多い質問事例集合や最近頻繁に質問が寄せられた質問事例を含む質問事例集合を選ぶ方法が考えられる。
【０１７９】
出力となる質問事例集合の質問事例を決定する手法についても特に言及しないが、たとえば上記事例寄せ装置がベクタスペースモデルの手法を用いた際、集合内で中心的な位置を示すベクトルを持つテキスト自身または中心的な位置を示すベクトルを持つテキストを本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置の入力とし、この場合の出力を使用する手法が考えられる。
【０１８０】
たとえば、図２３に記載されている３つのテキストと同様のテキストが大量にＤＢに存在し、テキスト１の要約文のベクトルが中心を示すテキストの集合が存在した場合、テキスト１の内容がＦＡＱ作成用の質問事例として出力される。
【０１８１】
＜実施例３＞
本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置の実施例３は、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置が出力する重要節を強調表示したテキストまたは本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置が出力する要約文に現れる全単語を検索キーまたは検索用のクエリとして使用する検索装置である。
【０１８２】
この検索の仕方については、特に言及しないが、たとえば、実施例１に係る事例寄せ装置を使用して、キーとなる検索テキストに関して事例寄せを行い、この事例寄せによってまとめられたテキストの集合の中から、キーとなる検索テキストの内容との距離が近い順にユーザが決めた数までのテキストを表示する方法などが考えられる。
【０１８３】
実施例３に係る検索装置の具体例としては、たとえば、図２３のテキスト１の内容がキーとなる検索テキストだった場合、テキスト１の要約文と類似している、もしくはこの要約文に含まれる調理実習、鴨鍋、野菜グラタン、料理、作り方、教えてなどの単語を多く含む要約文を得ることができるテキスト３の質問事例を検索可能とする検索装置が考えられる。
【０１８４】
このような実施例３に係る検索装置は、質問事例と質問事例への回答とが対応して記載されているようなＤＢから、質問事例への回答を抽出したい場合などに有効である。
【０１８５】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置によれば、テキストの内容に関連する節をテキストから抽出できるため、検索や事例寄せを行う際にテキストの内容を容易に理解でき、検索や事例寄せの精度が高くなる。
【０１８６】
また、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置によれば、コーパスが使用されるため、単純に談話構造解析の結果のみを使用したのでは内容の類似性を強調できないテキストについても、検索や事例寄せの精度が向上する。すなわち、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置は、コーパス内に内容の類似性を強調できないテキストがあれば１テキスト以上見つけだし、見つけ出した１テキスト以上のテキストに含まれる単語の文字面などの談話構造解析結果以外の属性も使用するため、談話構造解析ではうまくいかなかったテキストを用いて検索や事例寄せを行う場合にも、検索や事例寄せの精度を向上させる。
【０１８７】
また、上述したように、従来技術４では、テンプレート作成をするためにはコーパスもしくは同種の表を作成後、作成されたコーパスまたは同種の表に含まれるテキスト自身の形式的な特徴や重要度の高い節の形式的な特徴を人手で捉えてテンプレートの形式やテキストもしくは節からテンプレートへの変換ルールを作成しなくければならないが、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置によれば、コーパスと談話構造解析ルールとを作成するだけで済む。
【０１８８】
したがって、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置によれば、談話構造解析ルールを作成するコストを考えても、テンプレートを作成する手法と比較して必要なコストは増えていない。
【０１８９】
また、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置によれば、談話構造解析ルールは文末表現が似ているテキストならどのような分野のテキストにも適応できるためいくつかの分野にて使用することができ、総合的にはテンプレートを作成する手法よりもコストの減少が可能である。
【０１９０】
さらに、本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置によれば、コーパスの量が少ない場合や談話構造解析が失敗した場合にも要約の実行が可能であり、この点でも、テンプレート作成を行う手法よりも優れている。
【０１９１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、テキストの内容に強く関連する節を過剰に膨大な量の人手によるコストを必要とせずにテキストから抽出し、この抽出した節を用いてテキストについての情報を作成することができる。
【０１９２】
したがって、本発明によれば、テキストの検索や事例寄せなどのテキストの類似性の検討を必要とする作業や処理などにおいて、内容面で類似するテキストを探し出すことができる情報を容易に作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置の概要図である。
【図２】本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置における処理を説明するフローチャートである。
【図３】図２のステップＳ２−１で行われる前処理を説明するフローチャートである。
【図４】図３のステップＳ３−１で行われる初期属性集合を構成する属性の作成を説明するフローチャートである。
【図５】図３のステップＳ３−４で行われる、単語属性作成部による単語属性の作成に関する処理を説明するフローチャートである。
【図６】図３のステップ３−８で行われる余分属性削除部の処理を説明するフローチャートである。
【図７】図３のステップＳ３−７で行われる最終確認を説明するフローチャートである。
【図８】重要度推定部の処理を説明するフローチャートである。
【図９】重要節決定部の処理を説明するフローチャートである。
【図１０】談話構造ルールＤＢの概念図である。
【図１１】属性集合用ＤＢの概念図である。
【図１２】コーパスＤＢの概念図である。
【図１３】結果ＤＢの概念図である。
【図１４】重要度用ＤＢの概念図である。
【図１５】談話構造解析をする前のテキストを示す図である。
【図１６】談話構造解析が行われた図１５のテキストを示す図である。
【図１７】本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置から出力され得る要約文の一例を示す図である。
【図１８】本発明の実施の形態に係るテキスト情報作成装置から出力され得る重要節が強調表示されたテキストの一例を示す図である。
【図１９】単語属性を加えていない場合の属性集合である初期属性集合を最終属性集合として用いた場合の、コーパス中のテキストＩＤが２のテキストを重要度決定器に入力した際の各節と各重要度とを示す図である。
【図２０】単語属性を加えた場合の属性集合を最終属性集合として用いた場合の、コーパス中のテキストＩＤが２のテキストを重要度決定器に入力した際の各節と各重要度とを示す図である。
【図２１】余分含属性集合を最終属性集合として用いた場合の、コーパス中のテキストＩＤが２のテキストを重要度決定器に入力した際の各節と各重要度とを示す図である。
【図２２】余分除属性集合を最終属性集合として用いた場合の、コーパス中のテキストＩＤが２のテキストを重要度決定器に入力した際の各節と各重要度とを示す図である。
【図２３】従来技術を説明するためのテキスト群を示す図である。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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