(57)【要約】【課題】自然文からコンピュータが容易に認識できるような意味的構造によって構成される構造化文書を生成する。【解決手段】意味抽出部３０は、属性値の抽出パターンと属性値の出力形式とを様々な概念毎に記憶した概念辞書３１と、パターン照合を行って複数の項目概念辞書から最適な項目概念辞書を選択するパターン照合部３２と、選択した項目概念辞書を用いて属性値を抽出する属性値抽出部３３と、抽出した属性値と対応するタグとをＸＭＬ文書に整形して出力する整形部３４とを備えている。【選択図】　　　　図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然文を含む文章を入力する文章入力手段と、
前記文章入力手段により入力された文章の意味的構造によって構成される構造化文書を生成する構造化文書生成手段と、
を備えた構造化文書生成装置。
【請求項２】
前記構造化文書生成手段は、前記文章入力手段により入力された文章の概念に基づいて、前記概念を表す語句と、前記語句を説明する属性値と、を有する意味的構造によって構成される構造化文章を生成する
請求項１に記載の構造化文書生成装置。
【請求項３】
概念を表す語句と、前記語句を説明する属性値と、前記語句と前記属性値とが文章中で記述されるパターンと、を表した概念辞書を記憶する概念辞書記憶手段を更に備え、
前記構造化文書生成手段は、前記文章入力手段により入力された文章と、前記概念辞書記憶手段に記憶された概念辞書とを照合することによって、前記意味的構造によって構成される構造化文書を生成する
請求項２に記載の構造化文書生成装置。
【請求項４】
コンピュータに、
自然文を含む文章を入力する文章入力工程と、
前記文章入力工程により入力された文章の意味的構造によって構成される構造化文書を生成する構造化文書生成工程と、
を備えた処理を実行させる構造化文書生成プログラム。
【請求項５】
前記構造化文書生成工程は、前記文章入力工程により入力された文章の概念に基づいて、前記概念を表す語句と、前記語句を説明する属性値と、を有する意味的構造によって構成される構造化文章を生成する
請求項４に記載の構造化文書生成プログラム。
【請求項６】
前記構造化文書生成工程は、
前記文章入力工程により入力された文章と、
概念を表す語句と、前記語句を説明する属性値と、前記語句と前記属性値とが文章中で記述されるパターンと、を表した概念辞書と、
を照合することによって、前記意味的構造によって構成される構造化文書を生成する
請求項５に記載の構造化文書生成プログラム。
【請求項７】
自然文を含む文書に対して語句解析を実行して、前記文書を構成する単語と品詞種類とを対応付けた語句解析済み文書を出力する語句解析手段と、
抽出対象となる属性値を含んだ単語列の品詞種類の構成を表す品詞種類構成パターンと、前記属性値及び対応するタグを構造化して出力する出力形式情報と、を有する概念辞書を記憶する概念辞書記憶手段と、
前記語句解析済み文書の単語列の品詞種類の構成パターンと、前記概念辞書記憶手段に記憶されている概念辞書の品詞種類構成パターンとを照合して、前記品詞種類構成パターンに対応する前記語句解析済み文書の単語列から属性値を抽出する属性値抽出手段と、
前記属性値抽出手段により抽出された属性値と、前記概念辞書記憶手段に記憶されている概念辞書の出力形式情報とに基づいて、構造化文書を生成する文書生成手段と、
を備えた構造化文書生成装置。
【請求項８】
前記概念辞書記憶手段は、概念毎に各々設けられた概念辞書を記憶し、
前記属性値抽出手段は、前記概念辞書記憶手段に記憶されている複数の概念辞書の中から、前記語句解析済み文書の品詞種類の構成パターンと一致する品詞種類構成パターンを有する概念辞書を選択し、選択した概念辞書を用いて属性値を抽出する
請求項７に記載の構造化文書生成装置。
【請求項９】
コンピュータに、
自然文を含む文書に対して語句解析を実行して、前記文書を構成する単語と品詞種類とを対応付けた語句解析済み文書を出力する語句解析工程と、
前記語句解析済み文書の単語列の品詞種類の構成パターンと、抽出対象となる属性値を含んだ単語列の品詞種類の構成を表す品詞種類構成パターンとを照合して、前記品詞種類構成パターンに対応する前記語句解析済み文書の単語列から属性値を抽出する属性値抽出工程と、
前記抽出された属性値と、前記属性値と対応するタグとを構造化して出力する出力形式情報とに基づいて、構造化文書を生成する文書生成工程と、
を備えた処理を実行させる構造化文書生成プログラム。
【請求項１０】
前記属性値抽出工程は、概念毎に各々設けられた複数の概念辞書の中から、前記語句解析済み文書の品詞種類の構成パターンと一致する品詞種類構成パターンを有する概念辞書を選択し、選択した概念辞書を用いて属性値を抽出する
請求項９に記載の構造化文書生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、構造化文書生成装置及び構造化文書生成プログラムに係り、例えば、検索に直接使用できるデータを生成するのに用いて好適な構造化文書生成装置及び構造化文書生成プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】
特開２００１−２９０８０１号公報では、テキスト形式の文書を入力し、その文書構造を利用して構造化文書を出力する構造文書化システム、構造文書化プログラム、及び、コンピュータ可読格納媒体（以下「従来技術１」という。）が提案されている。
【０００３】
従来技術１は、テキスト形式の文書をＷｅｂページで表示するために再構成などをすることを目的としており、文書の構造を分解するために、文書分解定義ファイルを予め定義しておき、文書定義ファイルに記述されているパターンを用いて文書を構造化している。このようにして生成された文書構造は、標題、作成者、日付といった表層的な形式になっている。
【０００４】
しかし、本文として自然文で書かれた部分は、何ら変換されずにそのまま出力されるので、コンピュータシステムで利用できる形式になっていない。このため、従来技術１から出力された構造化文書は、表層的な情報のみデータベースで使用されるが、自然文で書かれた本文などの具体的な内容についてはデータベースで使用されないという問題があった。
【０００５】
本発明は、上述した課題を解決するために提案されたものであり、自然文からコンピュータが容易に認識できるような意味的構造によって構成される構造化文書を生成する構造化文書生成装置及び構造化文書生成プログラムを提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、自然文を含む文章を入力する文章入力手段と、前記文章入力手段により入力された文章の意味的構造によって構成される構造化文書を生成する構造化文書生成手段と、を備えている。
【０００７】
ここで、請求項１に記載の発明は、コンピュータに請求項４に記載の発明をインストールすることで構成される。
【０００８】
すなわち、請求項４に記載の発明は、コンピュータに、自然文を含む文章を入力する文章入力工程と、前記文章入力工程により入力された文章の意味的構造によって構成される構造化文書を生成する構造化文書生成工程と、を備えた処理を実行させる構造化文書生成プログラムである。
【０００９】
したがって、請求項１および４に記載の発明によれば、自然文を含む文章に基づいて、当該文章の意味的構造によって構成される構造化文書を自動的に生成することができる。
【００１０】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記構造化文書生成手段は、前記文章入力手段により入力された文章の概念に基づいて、前記概念を表す語句と、前記語句を説明する属性値と、を有する意味的構造によって構成される構造化文章を生成する。
【００１１】
ここで、請求項２に記載の発明は、コンピュータに請求項５に記載の発明をインストールすることで構成される。
【００１２】
すなわち、請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の発明において、前記構造化文書生成工程は、前記文章入力工程により入力された文章の概念に基づいて、前記概念を表す語句と、前記語句を説明する属性値と、を有する意味的構造によって構成される構造化文章を生成する。
【００１３】
したがって、請求項２および５に記載の発明によれば、文章の概念に基づいて、その概念を表す主たる語句と前記語句を説明する属性値と抽出し、主たる語句と属性値とを有する意味的構造によって構成される構造化文章を生成することができる。
【００１４】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の発明において、概念を表す語句と、前記語句を説明する属性値と、前記語句と前記属性値とが文章中で記述されるパターンと、を表した概念辞書を記憶する概念辞書記憶手段を更に備え、前記構造化文書生成手段は、前記文章入力手段により入力された文章と、前記概念辞書記憶手段に記憶された概念辞書とを照合することによって、前記意味的構造によって構成される構造化文書を生成する。
【００１５】
ここで、請求項３に記載の発明は、コンピュータに請求項６に記載の発明をインストールすることで構成される。
【００１６】
すなわち、請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の発明において、前記構造化文書生成工程は、前記文章入力工程により入力された文章と、概念を表す語句と、前記語句を説明する属性値と、前記語句と前記属性値とが文章中で記述されるパターンと、を表した概念辞書と、を照合することによって、前記意味的構造によって構成される構造化文書を生成する。
【００１７】
したがって、請求項３および６に記載の発明によれば、語句と属性値とが文章中で記述されるパターンを予め表した概念辞書を用いることによって、文書から語句と属性値とを抽出して、意味的構造によって構成される構造化文書を生成することができる。
【００１８】
請求項７に記載の発明は、自然文を含む文書に対して語句解析を実行して、前記文書を構成する単語と品詞種類とを対応付けた語句解析済み文書を出力する語句解析手段と、抽出対象となる属性値を含んだ単語列の品詞種類の構成を表す品詞種類構成パターンと、前記属性値及び対応するタグを構造化して出力する出力形式情報と、を有する概念辞書を記憶する概念辞書記憶手段と、前記語句解析済み文書の単語列の品詞種類の構成パターンと、前記概念辞書記憶手段に記憶されている概念辞書の品詞種類構成パターンとを照合して、前記品詞種類構成パターンに対応する前記語句解析済み文書の単語列から属性値を抽出する属性値抽出手段と、前記属性値抽出手段により抽出された属性値と、前記概念辞書記憶手段に記憶されている概念辞書の出力形式情報とに基づいて、構造化文書を生成する文書生成手段と、を備えている。
【００１９】
請求項７に記載の発明は、コンピュータに請求項９に記載の発明をインストールすることで構成される。
【００２０】
請求項９に記載の発明は、コンピュータに、自然文を含む文書に対して語句解析を実行して、前記文書を構成する単語と品詞種類とを対応付けた語句解析済み文書を出力する語句解析工程と、前記語句解析済み文書の単語列の品詞種類の構成パターンと、抽出対象となる属性値を含んだ単語列の品詞種類の構成を表す品詞種類構成パターンとを照合して、前記品詞種類構成パターンに対応する前記語句解析済み文書の単語列から属性値を抽出する属性値抽出工程と、前記抽出された属性値と、前記属性値と対応するタグとを構造化して出力する出力形式情報とに基づいて、構造化文書を生成する文書生成工程と、を備えた処理を実行させる構造化文書生成プログラムである。
【００２１】
語句解析手段は、自然文を含む文書に対して語句解析を実行する。ここで、自然文を含む文書とは、自然文のみからなる文書だけでもよいし、自然文と所定のタグとを有する所定形式の文書であってもよい。そして、語句解析手段は、文書を構成する各単語に品詞種類を対応付けて、各単語と各々の品詞種類とを対応付けた語句解析済み文書を出力する。
【００２２】
概念辞書記憶手段は、品詞種類構成パターンと出力形式情報とを有する概念辞書を記憶している。ここで、品詞種類構成パターンは、文書から属性値を抽出しようとする際に、抽出対象となる属性値を含んだ単語列の品詞種類の構成を表したものである。出力形式情報は、文書の出力形式を示し、属性値及び対応するタグを構造化して出力する情報である。
【００２３】
属性値抽出手段は、語句解析済み文書の単語列の品詞種類の構成パターンと、概念辞書の品詞種類構成パターンとを照合して、この品詞種類構成パターンに対応する単語列を語句解析済み文書から探し出す。そして、探し出した単語列から属性値を抽出する
文書生成手段は、抽出された属性値と、概念辞書の出力形式情報とに基づいて、所定の形式の構造化文書を生成する。この構造化文書は、当初は自然文であっても、属性値とタグとからなる形式の文書である。
【００２４】
したがって、請求項７および９に記載の発明によれば、語句解析済み文書の単語列の品詞種類の構成パターンと、抽出対象となる属性値を含んだ単語列の品詞種類の構成を表す品詞種類構成パターンとを照合して属性値を抽出し、抽出された属性値を出力形式情報に基づいて構造化して構造化文書を生成することにより、自然文から意味が抽出された構造化文書を得ることができる。
【００２５】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の発明において、前記概念辞書記憶手段は、概念毎に各々設けられた概念辞書を記憶し、前記属性値抽出手段は、前記概念辞書記憶手段に記憶されている複数の概念辞書の中から、前記語句解析済み文書の品詞種類の構成パターンと一致する品詞種類構成パターンを有する概念辞書を選択し、選択した概念辞書を用いて属性値を抽出する。
【００２６】
請求項８に記載の発明は、コンピュータに請求項１０に記載の発明をインストールすることで構成される。
【００２７】
請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の発明において、前記属性値抽出工程は、概念毎に各々設けられた複数の概念辞書の中から、前記語句解析済み文書の品詞種類の構成パターンと一致する品詞種類構成パターンを有する概念辞書を選択し、選択した概念辞書を用いて属性値を抽出する。
【００２８】
概念辞書記憶手段は、様々な概念毎に各々の概念辞書を記憶している。属性値抽出手段は、様々な概念辞書の中から、語句解析済み文書の品詞種類の構成パターンと一致する品詞種類構成パターンを有する概念辞書を選択することで、語句解析済み文書の概念を特定する。そして、選択した概念辞書を用いて属性値を抽出することで、特定された概念に関する属性値を得る。
【００２９】
したがって、請求項８および１０に記載の発明によれば、様々な概念辞書の中から、語句解析済み文書の品詞種類の構成パターンと一致する品詞種類構成パターンを有する概念辞書を選択し、選択した概念辞書を用いて属性値を抽出することで、文書内容がどのような概念であっても、属性値を確実に抽出することができる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好ましい実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００３１】
図１は、本発明の実施の形態に係る構造化文書生成装置の構成を示すブロック図である。
【００３２】
構造化文書生成装置は、キー操作により文字情報を入力するキーボード１と、ポインティングデバイスであるマウス２と、外部との間で情報の入出力を行う入出力ポート３と、構造化文書作成のための演算処理を実行するためのアプリケーションプログラム等を記憶するハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｃ　Ｄｒｉｖｅ）４と、構造化文書作成の演算処理を実行するマイクロコンピュータ５と、マイクロコンピュータ５の演算結果、例えば構造化文書を表示するＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ　Ｃｒｙｓｔａｌ　Ｄｉｓｐｌａｙ）６とを備えている。
【００３３】
マイクロコンピュータ５は、データのワークエリアであるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、所定の制御プログラムが記憶されているＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、演算処理を実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などで構成されている。マイクロコンピュータ５は、キーボード１から入力されたテキスト文書や、入出力ポート３を介して外部から入力されたテキスト文書に基づいて、構造化文書を作成する。なお、図示しない記録媒体に既に記録されているテキスト文書から構造化文書を作成してもよい。
【００３４】
図２は、マイクロコンピュータ５の機能的な構成を示すブロック図である。マイクロコンピュータ５は、テキスト文書からＸＭＬ文書を作成するＸＭＬ文書作成部１０と、語句解析を行う語句解析部２０と、意味を抽出して構造化文書を作成する意味抽出部３０と、を備えている。
【００３５】
ＸＭＬ文書作成部１０は、自然文のテキスト文書と、そのテキスト文書の題名や作成日時等の情報とを用いてＸＭＬ文書を作成し、作成したＸＭＬ文書を語句解析部２０に供給する。なお、テキスト文書は、キーボード１の操作によって生成された文書、入出力ポート３から入力された文書、又はＨＤＤ４やその他の記憶媒体に予め記憶された文書のいずれでもよい。
【００３６】
図３は、語句解析部２０の機能的な構成を示すブロック図である。
【００３７】
語句解析部２０は、単語と品詞種類等との対応関係を示した語句辞書２１と、ＸＭＬ文書の構造タグと自然文である内容文字列とを分離する内容文字列分離部２２と、特定語を分離・置換する特定語分離・置換部２３と、特定語の品詞を決定する特定語品詞決定部２４と、内容文字列の形態素解析を行う形態素解析部２５と、代替語を特定語に置換する代替語置換部２６と、複数の単語から複合語や句を生成する複合語・句生成部２７と、単語や複合語に品詞タグを付与する品詞タグ付与部２８とを備えている。
【００３８】
図４は、語句辞書２１の構成を示す図である。語句辞書２１は、単語に関する辞書と、語句（複合語や句）に関する辞書で構成されている。
【００３９】
語句辞書２１は、単語に関する部分については、単語、品詞種類、代替語で構成されている。なお、代替語は、詳しくは後述するが、特定語の場合の場合に限り使用される。
【００４０】
図４によると、例えば、単語「増幅」について、品詞種類は「名詞−サ変接続」である。これは、「増幅」は名詞であり、サ変動詞と接続することを表している。また、単語「問題」について、品詞種類は「名詞−ナイ形容詞語幹」である。これは、「問題」は名詞であり、「…ない」という形容詞の語幹になることを表している。さらに、単語「時」について、品詞種類は「名詞−接尾−副詞可能」である。これは、「時」は名詞であり、「…時」という接尾語となり、さらに副詞として利用可能であることを表している。単語「が」について、品詞種類は「助詞−格助詞−一般」である。これは、「が」は、一般的な格助詞であることを表している。このように、品詞種類は、対応する単語の品詞の種類だけでなく、対応する単語の属性も表している。
【００４１】
ここで、「単語」は、名詞や助詞等の一般的な単語の他に、語句辞書２１によって新たに定義された単語を示す特定語も含んでいる。
【００４２】
例えば、図４に示す「２Ｓ［Ａ−Ｄ］［０−９］＋」は、２Ｓで始まり、次がＡからＤのいずれか１文字であり、最後が１文字以上の数字で構成された単語を表している。上記条件に該当する単語は、トランジスタの品番を表し、一般的な辞書にない。そこで、語句辞書２１は、上記条件に該当する単語を特定語として定義している。
【００４３】
ここで、単語（特定語）「２Ｓ［Ａ−Ｄ］［０−９］＋」について、品詞種類は「名詞―固有名詞―識別子―品番―トランジスタ」であり、代替語は「代替−トランジスタ品番」である。これは、上記特定語は固有名詞であり、識別子であり、トランジスタの品番であることを表している。また、上記特定語は、それ自体では意味が分からないので、代替語として「トランジスタ品番」があることを表している。
【００４４】
語句辞書２１は、語句（複合語や句）に関する部分については、「語句列」、「品詞種類」で構成され、複合語や句を作成するための辞書としても機能している。
【００４５】
「語句列」は、複合語や句として成立するためのパターンを表している。例えば、図４によると、「（名詞　ａｎｄ　ｎｏｔ（名詞−接尾−副詞可能）ｏｒ記号）＊［２，∞］」は、名詞（ただし、名詞−接尾−副詞可能を除く）、又は記号が、２つ以上連続するパターンであることを表し、このパターンの「品詞種類」は名詞句である。つまり、こような条件に該当する語句列のパターンは、名詞句として取り扱うことを表している。
【００４６】
図５及び図６は、語句解析部２０によって解析されている文書を説明する図である。以下では、図５（Ａ）に示すＸＭＬ文書が語句解析部２０に入力された場合について説明する。
【００４７】
内容文字列分離部２２は、ＸＭＬ文書作成部１０から図５（Ａ）に示すＸＭＬ文書が供給されると、ＸＭＬ文書の構造タグと自然文である内容文字列とを分離する。そして、内容文字列分離部２２は、図５（Ｂ）に示すＸＭＬ文書の構造タグを品詞タグ付与部２８に供給し、図５（Ｃ）に示すＸＭＬ文書の内容文字列を特定語分離・置換部２３に供給する。
【００４８】
特定語分離・置換部２３は、内容文字列分離部２２から供給された内容文字列と語句辞書２１とを照合し、内容文字列に含まれる特定語を代替語に置換して、特定語を分離する。そして、分離した特定語を特定語品詞決定部２４に供給し、特定語から代替語に置換された内容文字列を形態素解析部２５に供給する。
【００４９】
具体的には、特定語分離・置換部２３は、語句辞書２１に基づいて、内容文字列に含まれる特定語「２ＳＣ７７７７」を「代替−トランジスタ品番」に置換する。そして、図５（Ｄ）に示す特定語「２ＳＣ７７７７」を分離して特定語品詞決定部２４に供給し、図５（Ｅ）に示す置換済みの内容文字列「（代替−トランジスタ品番）においてＡ級増幅時に発熱が問題」を形態素解析部２５に供給する。
【００５０】
特定語品詞決定部２４は、語句辞書２１に基づいて特定語の品詞を決定し、特定語及び品詞種類情報を代替語置換部２６に供給する。具体的には、「２ＳＣ７７７７」の品詞を決定し、図５（Ｆ）に示すように、特定語及び品詞種類情報である「２ＳＣ７７７７−名詞―固有名詞―識別子―品番−トランジスタ」を代替語置換部２６に供給する。
【００５１】
形態素解析部２５は、特定語分離・置換部２３から供給された内容文字列に対して、語句辞書２１を参照しながら形態素解析を実行する。具体的には、内容文字列を１つ１つの単語に分解し、分解された各々の単語（特定語も含む。）と品詞種類との対応付けを行う。そして、形態素解析部２５は、図５（Ｇ）に示す各単語及び対応する品詞種類を代替語置換部２６に供給する。なお、図５（Ｇ）において、「時」、「に」、「発熱」、「が」、「問題」の各単語については省略しているが、これらの各単語についても同様に形態素解析を行い、各単語及び対応する品詞種類を代替語置換部２６に供給する。
【００５２】
代替語置換部２６は、特定語品詞決定部２４及び形態素解析部２５から供給された情報に基づいて、形態素解析された各単語の中から代替語を選択し、選択した代替語を元の特定語に置換する。具体的には、「代替−トランジスタ」を「２ＳＣ７７７７」に置換する。そして、図６（Ａ）に示す各単語及び対応する品詞種類を複合語・句生成部２７に供給する。なお、図６（Ａ）では、「時」、「に」、「発熱」、「が」、「問題」の各単語については図示を省略している。これらの単語は、後述の図６（Ｂ）でも同様に図示を省略する。
【００５３】
複合語・句生成部２７は、代替語置換部２６から供給された連続する単語の中に、語句辞書２１の複合語・句に該当する単語の部分列があるかを判定し、該当する単語の部分列があるときは、該当する全部の部分列を複合語・句に置換する。
【００５４】
具体的には、単語の部分列「Ａ」、「級」、「増幅」が、図４に示す語句辞書２１の名詞句の語句列パターンに該当している。そこで、複合語・句生成部２７は、単語の部分列「Ａ」、「級」、「増幅」から、名詞句である「Ａ級増幅」を生成し、図６（Ｂ）に示す各単語及び対応する品詞種類を品詞タグ付与部２８に供給する。なお、複合語・句生成部２７は、語句辞書２１の複合語・句に該当する単語の部分列がないときは、代替語置換部２６から供給された情報をそのまま品詞タグ付与部２８に供給する。
【００５５】
品詞タグ付与部２８は、複合語・句生成部２７から供給された各単語（複合語・句も含む。）に対して、各々の品詞種類を示す品詞タグを付与する。そして、各単語と各品詞タグとを、内容文字列分離部２２から供給された構造タグ＜内容＞の要素として埋め込む。この結果、品詞タグ付与部２８は、図６（Ｃ）に示すように、語句解析済みのＸＭＬ文書を生成して出力する。
【００５６】
このように、語句解析部２０は、一般的なＸＭＬ文書から構造タグと内容文字列（自然文）とを分離し、内容文字列に対して形態素解析を行い、内容文字列の各単語に品詞タグを付与して、各単語と品詞タグとを元のＸＭＬ文書に埋め込む処理を行う。すなわち、語句解析部２０は、自然文に形態素解析を行って、自然文を構成する各々の単語に品詞タグを付与することで、自然文の文書構成を明確にして、意味を抽出しやすい文書を出力することができる。
【００５７】
また、語句解析部２０は、語句辞書２１に新たに定義した特定語とその代替語を登録しておくことで、形態素解析の際には特定語の代わりに代替語を使用し、形態素解析後には代替語を元の特定語に置換することで、一般的な辞書にはないような専門用語・技術用語であっても、正確に形態素解析を行うことができる。
【００５８】
なお、語句辞書２１は、図４に示した構成に限定されるものではなく、その他の単語や品詞種類についても記憶することができる。また、語句辞書２１は、複数の名詞から名詞句を作成するパターンを記憶するだけでなく、形容詞句や副詞句等のその他の複合語・句を生成するためのパターンも記憶可能であるのは勿論である。
【００５９】
図７は、意味抽出部３０の機能的な構成を示すブロック図である。意味抽出部３０は、語句解析済みのＸＭＬ文書から意味を抽出して、抽出された意味を構造化したＸＭＬ文書を生成する。
【００６０】
意味抽出部３０は、属性値の抽出パターンと属性値の出力形式とを様々な概念毎に記憶した概念辞書３１と、パターン照合を行って複数の項目概念辞書から最適な項目概念辞書を選択するパターン照合部３２と、選択した項目概念辞書を用いて属性値を抽出する属性値抽出部３３と、抽出した属性値と対応するタグとをＸＭＬ文書に整形して出力する整形部３４とを備えている。
【００６１】
図８は、概念辞書３１の構成を示すブロック図である。概念辞書は、例えば、「現状の問題」、「解決策」などの様々な概念（項目）毎に構成された複数の項目概念辞書で構成されている。ここでは、「現状の問題」を例に挙げながら説明する。
【００６２】
項目概念辞書は、当該項目概念辞書の項目を表す「項目」、当該「項目」の類義語を表す「類義語」、「項目を説明する属性」、抽出した属性値のＸＭＬ出力形式を表す「ＸＭＬ出力形式」で構成されている。
【００６３】
「項目を説明する属性」は、「属性名」、「タグパターン」で構成されている。「属性名」は、どのような属性値を抽出するかを表すものである。「タグパターン」は、属性値を含んだ単語列の各々の品詞タグの構成パターンと、当該構成パターンの中に含まれる属性値の位置を表している。
【００６４】
ここで、「名詞＊」は、任意の名詞又は名詞句であることを表している。また、「＄」とそれに続く属性名の組は、タグパターンのその位置に該当する語句の字面がその属性の値になることを表している。
【００６５】
例えば図８において、「問題」は、語句解析済みＸＭＬ文書の中から、どのような「問題」かを説明する属性値を抽出することを示している。「問題」の「タグパターン」は、「問題」を説明する属性値を含んだ単語列の品詞タグ構成パターンを表している。
【００６６】
なお、「問題」の「タグパターン」は、最初の単語の品詞タグは名詞又は名詞句であり、次の単語の品詞タグは任意でよいが、当該次の単語は「が」であることを示している。ここで、最初の品詞タグの要素に「＄問題」があるので、最初の品詞タグに対応する単語が属性名「問題」の値（属性値）になる。
【００６７】
また、「対象」は、語句解析済みＸＭＬ文書の中から、どのような「対象」かを説明する属性値を抽出することを示している。「対象」の「タグパターン」は、最初の単語の品詞タグは名詞又は名詞句であり、次の単語の品詞タグは任意でよいが、当該次の単語（単語列）は「において」であることを示している。また、最初の品詞タグの要素に「＄対象」があるので、最初の品詞タグに対応する単語が属性名「対象」の値（属性値）になる。
【００６８】
さらに、「問題発生の状況」は、語句解析済みＸＭＬ文書の中から、どのような「問題発生の状況」かを説明する属性値を抽出することを示している。「問題発生の状況」の「タグパターン」は、最初の単語の品詞タグは名詞又は名詞句であり、次の単語の品詞タグは「名詞−接尾−副詞可能」（副詞として利用可能な接尾語となる名詞）であり、最後の単語の品詞タグは任意でよいが、当該最後の単語は「に」であることを示している。また、最初の品詞タグの要素に「＄問題発生の状況」があるので、最初の品詞タグに対応する単語が属性名「問題の発生の状況」の値（属性値）になる。
【００６９】
「ＸＭＬ出力形式」は、抽出した各属性値を「＄属性名」の箇所と置き換えたＸＭＬ文書を出力することを表したものである。
【００７０】
例えば図８の「ＸＭＬ出力形式」の１行目は、「問題」の属性値と置き換えて出力することを表している。なお、＜現状の問題＞の要素として組み込まれている＜対象＞、＜問題発生時＞についても同様にして、各々対応する要素を形成して構造タグと共に出力することを表している。
【００７１】
そして、パターン照合部３２、属性値抽出部３３、整形部３４は、以上のように構成された概念辞書３１を用いて、以下のような処理を実行する。
【００７２】
パターン照合部３２は、語句解析部２０から供給された語句解析済みＸＭＬ文書と、概念辞書３１の各々の項目概念辞書との照合を行って、前記ＸＭＬ文書に対応する項目概念辞書を選択する。具体的には、各々の項目概念辞書の中から、すべてのタグパターンが前記文書の品詞タグの構成パターンと完全に一致する項目概念辞書を選択する。そして、パターン照合部３２は、選択した項目概念辞書の「項目」を属性値抽出部３３に供給すると共に、項目概念辞書と照合した部分のＸＭＬ文書を属性値抽出部３３に供給する。
【００７３】
例えば、ここでは図６（Ｃ）に示した文書の品詞タグの構成パターンと、図８に示した項目概念辞書「現状の問題」のすべての「タグパターン」とが一致する。そこで、パターン照合部３２は、項目名「現状の問題」及び図６（Ｃ）の＜内容＞の要素を属性値抽出部３３に供給する。
【００７４】
なお、語句解析部２０から供給される文書の品詞タグの構成パターンと、すべてのタグパターンとが完全に一致する項目概念辞書が複数存在する場合、項目概念辞書のタグパターンの条件を更に制限すればよい。例えば、任意の名詞又は名詞句を表す「名詞＊」の代わりに、固有名詞を表す「名詞−固有名詞」としてもよいし、その他の条件を制限してもよい。
【００７５】
属性値抽出部３３は、パターン照合部３２から供給された「項目」が示す項目概念辞書を概念辞書３１から読み出し、パターン照合部３２から供給された文書の中から、項目概念辞書のタグパターンに該当する単語列を探し出す。そして、単語列の中から、タグパターンの「＄属性値」に対応する単語を属性値として抽出する。
【００７６】
具体的には、属性値抽出部３３は、図６（Ｃ）の＜内容＞の要素の中から、図８に示す３つのタグパターンにそれぞれ対応する単語列を探し出す。そして、探し出した各々の単語列から、各々のタグパターンの「＄属性値」に対応する単語「発熱」、「２ＳＣ７７７７」、「Ａ級増幅」　を抽出し、これらを属性値として整形部３４に供給する。
【００７７】
整形部３４は、属性値抽出部３３から供給された各々の属性値を、概念辞書３１の出力形式に従って整形してＸＭＬ文書を生成し、このＸＭＬ文書を外部に出力する。
【００７８】
具体的には、「問題」を説明する属性値「発熱」、「対象」を説明する属性値「２ＳＣ７７７７」、「問題発生の状況」を説明する属性値「Ａ級増幅」を、「ＸＭＬ出力形式」のそれぞれ対応する「＄属性値」に代入して要素を形成し、形成された要素と構造タグとをＸＭＬ文書形式で出力する。
【００７９】
図９は、意味抽出部３０から出力された意味抽出済みのＸＭＬ文書を示す図である。従来は、所定の文書から構造化文書を生成することができたが、当該所定の文書に自然文が含まれていた場合は、その自然文についてはそのまま出力されていた。つまり、従来の構造化文書は、構造タグの要素の中に自然文を含んでいた。これに対して、図９に示す意味抽出済みＸＭＬ文書は、構造タグの要素の中に含まれていた自然文の意味が抽出されて、抽出された意味が構造化された文書になっている。
【００８０】
以上のように、本実施の形態に係る構造化文書生成装置は、ＸＭＬ文書に含まれる自然文に形態素解析を行って各単語に品詞種類を付与し、これらの品詞種類の構成パターンと、属性値を含む単語列の品詞種類構成を表すタグパターンとを照合して、合致する単語列から属性値を抽出する。そして、抽出した属性値を予め定めたＸＭＬ出力形式に従って出力することで、自然文が構造化されたＸＭＬ文書を生成することができる。
【００８１】
構造化文書生成装置は、特に、様々な概念（項目）毎に各々の属性値を抽出するためのタグパターンを予め用意しているので、タグパターンを用いて最初に自然文の概念、つまり項目概念辞書を特定し、更に、その概念を説明するための属性値を自然文から抽出することができる。
【００８２】
また、構造化文書生成装置は、様々な概念（項目）毎に、その概念を説明するのに必要な属性値と構造タグとのＸＭＬ出力形式を予め用意しているので、抽出した属性値をＸＭＬ出力形式に従って出力するだけで、抽出された属性値を構造化したＸＭＬ文書を容易に生成することができる。
【００８３】
構造化文書生成装置によって生成されたＸＭＬ文書は、図９に示すように、自然文の概念が構造化タグと属性値によって説明された構造化文書であるので、検索に直接利用できたり、内容の問い合わせに対して応答しやすい文書である。以下、ＸＭＬ文書の応用例について説明する。
【００８４】
（応用例１）
多数の文書が記憶されているデータベースから、「製品の重量が減少する」ことを記述した文書を検索する場合について説明する。
【００８５】
図１０（Ａ）はデータベースに記憶されている従来の自然文の文書を示す図、（Ｂ）は従来の検索結果を示す図、（Ｃ）はデータベースに記憶されている本願のＸＭＬ文書を示す図である。本願のＸＭＬ文書とは、（Ａ）に示す従来の自然文の文書から、上述した構造化文書生成装置によって生成されたＸＭＬ文書をいう。つまり、（Ａ）及び（Ｃ）の文書は、同じ内容であり、製品の重量が増加することを示唆している。
【００８６】
ここで、「製品の重量が減少する」ことを記述した文書を一般的な手法で検索する場合、検索のキーワードとして、通常では「製品」、「重量」、「減少」を使用する。データベースに従来の文書が記憶されている場合、（Ｂ）に示すように、「製品」、「重量」、「減少」の単語を含む従来の文書を誤って検索してしまう。
【００８７】
一方、データベースに本願のＸＭＬ文書が記憶されている場合、構造タグを順次追っていけばよい。ここでは、最初に「製品の重量」に関する構造タグを検索し、そしてその構造タグの要素から製品の重量が増加したか減少したかを表す構造タグを検索する。具体的には、最初に＜製品の重量＞を検索し、その要素の中から重量の変化を表す＜方向＞を検索する。本願のＸＭＬ文書は、＜方向＞の要素が「増加」となっているので、誤って検索されることはない。
【００８８】
したがって、構造化文書生成装置は、通常のキーワード検索では誤検索してしまうような文書であっても、その文書から誤検索しないようなＸＭＬ文書を生成することができる。
【００８９】
（応用例２）
データベースの１つの文書に対して、「加工不良に対する今回の対策は何か？」という問い合わせをする場合について説明する。
【００９０】
図１１（Ａ）はデータベースに記憶されている従来の自然文の文書を示す図、（Ｂ）はデータベースに記憶されている本願のＸＭＬ文書を示す図である。なお、（Ａ）及び（Ｂ）の文書は、同じ内容である。
【００９１】
データベースに従来の文書が記憶されている場合、「加工不良に対する今回の対策は何か？」という問い合わせをしても、何ら応答することができない。
【００９２】
一方、データベースに本願のＸＭＬ文書が記憶されている場合、上記問い合わせに関連する構造タグを追っていけばよい。ここでは、最初に「対策」に関する構造タグを検索し、そしてその構造タグの要素（下位の構造タグ及びその要素）を抽出する。そして、抽出した構造タグ及び要素を組み合わせると、上記問い合わせに対して、「厚さを２ｍｍ増加させた」と答えることができる。
【００９３】
したがって、構造化文書生成装置は、自然文の意味を抽出して構造化することで、問い合わせに対して容易に応答できるようなＸＭＬ文書を生成することができる。
【００９４】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内で種々の設計上の変更を行うことができる。
【００９５】
例えば、概念辞書３１は、図８に示すような構成に限定されるものではない。本実施の形態では、１つの項目概念辞書に３つのタグパターンがある場合を例に挙げて説明したが、抽出すべき属性値の数と同じ数だけタグパターンを設けることができる。
【００９６】
また、本実施の形態では、ＸＭＬ文書を例に挙げて説明したが、例えばＳＧＭＬ文書であってもよい。このとき、項目概念辞書の「ＸＭＬ出力形式」を「ＳＧＭＬ出力形式」にすればよい。なお、自然文から構造化文書を作成することを考慮すれば、文書形式は特に限定されるものではない。
【００９７】
【発明の効果】
本発明に係る構造化文書生成装置及び構造化文書生成プログラムは、自然文を含む文章に基づいて、当該文章の意味的構造によって構成される構造化文書を自動的に生成することができる。
【００９８】
また、本発明に係る構造化文書生成装置及び構造化文書生成プログラムは、語句解析済み文書の単語列の品詞種類の構成パターンと、抽出対象となる属性値を含んだ単語列の品詞種類の構成を表す品詞種類構成パターンとを照合して属性値を抽出し、抽出された属性値を出力形式情報に基づいて構造化して構造化文書を生成することにより、自然文から意味が抽出された構造化文書を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る構造化文書生成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】マイクロコンピュータの機能的な構成を示すブロック図である。
【図３】語句解析部の機能的な構成を示すブロック図である。
【図４】語句辞書の構成を示す図である。
【図５】語句解析部によって解析されている文書を説明する図である。
【図６】語句解析部によって解析されている文書を説明する図である。
【図７】意味抽出部の機能的な構成を示すブロック図である。
【図８】概念辞書の構成を示すブロック図である。
【図９】意味抽出部から出力された意味抽出済みのＸＭＬ文書を示す図である。
【図１０】（Ａ）はデータベースに記憶されている従来の自然文の文書を示す図、（Ｂ）は従来の検索結果を示す図、（Ｃ）はデータベースに記憶されている本願のＸＭＬ文書を示す図である。
【図１１】（Ａ）はデータベースに記憶されている従来の自然文の文書を示す図、（Ｂ）はデータベースに記憶されている本願のＸＭＬ文書を示す図である。
【符号の説明】
２０　語句解析部
２１　語句辞書
２２　内容文字列分離部
２３　特定語分離・置換部
２４　特定語品詞決定部
２５　形態素解析部
２６　代替語置換部
２７　複合語・句生成部
２８　品詞タグ付与部
３０　意味抽出部
３１　概念辞書
３２　パターン照合部
３３　属性値抽出部
３４　整形部
【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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