(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書中の任意の文字列に太字・下線・色付などの文字修飾を定義したタグ情報を付加するためのタグ情報付加手段と、
１）このタグ情報付加手段によりタグ情報が埋め込まれた文書からタグ情報の種別と対応する文字列とを抽出することによって、木構造形式で格納し、２）前記木構造形式で格納されたタグ情報の種別と対応する文字列に対して、シソーラス上での概念を示すラベルを指定するタグ内容抽出手段と、
前記ラベルを指定された文字列から、形態素解析処理によりシソーラスの登録候補を生成するための候補生成手段と、
この候補生成手段により生成された前記登録候補と前記登録候補に共通する上位概念を示すラベルとを対応付けたシソーラスとして格納するための候補格納手段を備えることを特徴とするシソーラス構築支援装置。
【請求項２】
前記タグ内容抽出手段は、前記タグ情報の種別から、一部のタグ種別を指定可能なタグ種別指定手段を備え、
タグ情報が埋め込まれた文書から指定されたタグについてタグ種別とそれに対応する文字列を抽出することを特徴とする請求項１記載のシソーラス構築支援装置。
【請求項３】
タグ情報付加手段が、文書中の任意の文字列に太字・下線・色付などの文字修飾を定義したタグ情報を付加し、
タグ内容抽出手段が、１）このタグ情報付加手段によりタグ情報が埋め込まれた文書からタグ情報の種別と対応する文字列とを抽出することによって、木構造形式で格納し、２）前記木構造形式で格納されたタグ情報の種別と対応する文字列に対して、シソーラス上での概念を示すラベルを指定し、
候補生成手段が、前記ラベルを指定された文字列から、形態素解析処理によりシソーラスの登録候補を生成し、
候補格納手段が、この候補生成手段により生成された前記登録候補と前記登録候補に共通する上位概念を示すラベルとを対応付けたシソーラスとして格納することを特徴とするシソーラス構築支援方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本願発明は、文書中の文字列を抽出してシソーラスの構築支援を行うためのシソーラス構築支援装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
文書に対し何らかの検索を行う際、あるいは複数の文書をある観点によって自動分類する際には、文書中に出現する語彙に関し、語と語とのさまざまな関連付けを定義した背景知識を与えておくことで、計算機上でも意味を考慮した文書処理が可能となる。こうした計算機上での文書処理を実現する上では、現在のところ背景知識としてシソーラスと呼ばれる知識ベース（電子化辞書）が用いられることが多い。このシソーラスには、「ＰＣ」と「パソコン」が同義語である旨や、「ダリア」「デイジー」は「花」の下位概念に属するといった、単語間の同義関係や上位／下位の関係が記載されている。
【０００３】
意味を考慮した文書処理において重要な役割を担うシソーラスであるが、従来のシソーラス構築方法としては、構築システム側で読み込み可能な形式のデータリストを作成し、それらを一括登録する方法（特開平８−７７２０４「関連語辞書作成支援装置」）や、既存の文書を参照しながら格納したい表現をユーザが逐一拾い上げ、登録を行う方法（特開平８−２２１４２７「シソーラス登録支援装置及びシソーラス登録支援方法」）などがあった。
【０００４】
前者における登録手法はシソーラスの構築方法として広く用いられており、例えば仮名漢字変換システムでの外部辞書と呼ばれるユーザ辞書や郵便番号辞書として新たに大量の語彙を辞書登録する際には、一括登録したい語彙リストをカンマ，空白，タブ等の汎用的な区切りで表現しておき入力として与えることが多い。
【０００５】
一方、後者の手段に基づくシステムの多くは、シソーラスの内容とシソーラスに登録したい語彙候補が記載された参照文書とを画面上に同時に表示することにより、ユーザは画面上の任意の表現に対し抽出元と登録先を指定するのみでシソーラスへ語彙の登録が行える。辞書登録すべき候補の一覧を生成・提示することにより、辞書メンテナンスの容易な文書分類システム（特開２００１−１８４３５１「文書情報抽出装置および文書分類装置」）もある。
【０００６】
ところで、シソーラスに登録される語彙とはその用途上、処理したい文書中の語彙の中でユーザが重要と見なしたものが数多く格納されるのが普通である。しかしながら従来、シソーラス構築の際に語彙登録候補として参照される文書に、予めユーザが重要度を反映した結果として強調、斜体、下線等の視覚的な文字修飾が施されていたとしても、そうした書式情報を利用した処理を行うことはできず、処理上はそのような書式情報を欠落させたいわゆるプレーンテキスト形式と呼ばれる一般的な文書形式に変換され処理されるのが普通であった。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来のシソーラス構築システムにおいては、文書に対し予めユーザの観点を反映させた例として文字装飾情報が文書中に存在していたとしても処理の過程でそのような文字装飾情報は失われるために、既存の文書中で区別されていたはずの重要語句はシソーラス構築時に再びユーザ自身の手で抽出する必要があった。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上述の事情を解決するための本願発明は、文書中の任意の文字列に太字・下線・色付などの文字修飾を定義したタグ情報を付加するためのタグ情報付加手段と、このタグ情報付加手段によりタグ情報が埋め込まれた文書からタグ情報の種別と対応する文字列とを抽出するタグ内容抽出手段と、このタグ内容抽出手段により抽出されたタグ種別と対応する文字列から、所定の文書解析処理によりシソーラスの登録候補を生成するための候補生成手段と、この候補生成手段により生成された前記登録候補をシソーラスとして格納するための候補格納手段を備えたことを特徴とする。
【０００９】
これにより、入力として与えられた文書から書式情報としてのタグ情報を利用してシソーラスを構築する手段であって、文書からシソーラス構築に有益な情報を抽出する際に、太字、斜体、下線などの書式情報を認識し、シソーラスへ登録される語彙もしくは登録候補として参照される語彙の提示手段を備えるシソーラス構築装置であり、文書中の文字列に対し視覚的な特徴付けを施す書式が定義されたタグに基づき抽出を行うことができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
図１は、本願発明による一実施形態である。本実施形態におけるシソーラス構築支援装置は、計算機上においてソフトウェア（ワープロソフトや文書エディタ等）で実現される文書作成・閲覧部１０１の一機能であるタグ情報付加部１０２、タグ付けされた文書の入力処理部１０３、文書に付加されたタグ情報のタグ内容抽出部１０４、ユーザ指示を受け取る抽出候補指定部１０６を備えた候補生成部１０５、出力された候補をシソーラスとして登録するための候補格納部１０７、そしてシソーラスの格納先としてシソーラス記憶部１０８から構成される。
【００１１】
文書作成・閲覧部１０１上で視覚的に特徴付けられた文字列２１０の例を図２に示す。強調２１１，色付２１２，下線２１３，斜体２１４などの表現がある。
【００１２】
タグ情報付加部１０２では、文書作成・閲覧部１０１で文字列に施された視覚的特徴付けを所定の形式に変換し、書式情報が含まれたタグ付き文書として出力する。ここではタグ付文書の例として図３のようなＲＴＦ(Rich Text Format)形式を取り上げる。このＲＴＦ形式は、マイクロソフト社が仕様策定し一般に公開されているもので、文字フォントや文字サイズなど、文字属性を含む文書情報を記述するためのファイルフォーマットである。
【００１３】
なお、文書に対するタグ付け形式には、ＲＴＦ形式の他にも、Ｗ３Ｃ(World Wide Web Consortium )によるＷｅｂ上の事実上標準であり同様に仕様が公開されているＨＴＭＬやＸＭＬ等の形式が存在する。
【００１４】
図４は、図２の文書に対応するタグ付き文書４２０であり、強調４２１，赤色文字４２２，下線４２３，斜体４２４は、図２の強調２１１，色付２１２，下線２１３，斜体２１４の表現に対応するタグ情報と対応する文字列である。
【００１５】
タグ情報付加部１０２によってタグ付けされた文書は、タグ内容抽出部１０４に送られる。タグ内容抽出部１０４では入力された文書を解析しタグ種別とそのタグに対応する文字列を抽出する。候補生成部１０５では解析されたタグ種別に対し、どのタグ種別に対応する文字列を抽出するかの決定を行い入力文書から特定のタグ情報と対応する文字列を出力する。必要に応じて抽出候補指定部１０６によりタグ種別選択の指定をユーザから受け取る。
【００１６】
候補格納部１０７では候補生成部１０５により出力されたリストをシソーラスとして格納、もしくはシソーラスの登録候補として提示する。以上が実施形態によるシステムの概要である。次に各処理部の詳細についてフローチャートを用いて説明する。
【００１７】
まず、入力処理部１０３，タグ内容抽出部１０４，候補生成部１０５における処理の流れを図５のフローチャートをもとに説明する。文書入力処理において、タグが付加された形式の文書として例えば図４に示すテキストを受け取る（ステップＳ５０２）。
【００１８】
次に、タグ内容抽出処理において、文書データ中のタグ種別（ＲＴＦ形式においてはコントロールコードと呼称される）およびそのタグ付けに対応する文字列が認識され、各タグ種別とタグ付けされた文字列は、例えば図６に示す木構造形式で格納される（ステップＳ５０３）。
【００１９】
格納方法の一例としてここでは木構造に格納する手順を示す。図７は木構造に格納する場合の手順を示したフローチャートである。このフローチャートに沿って格納手続きを説明する。
【００２０】
まず格納先ノードの初期化を行い、初期ノード深さを０とする（ステップＳ７０１）。次に、タグ付き文書から一文字読み込みを行う（ステップＳ７０２）。次に入力文書の終了判定が行われる（ステップＳ７０３）。
【００２１】
このステップＳ７０３において読み込まれたデータがファイル終端ではない場合には、その文字列が“｛”であるか否かの判定が行われる（ステップＳ７０４）。記号“｛”はタグが影響を及ぼす範囲の開始を意味するため、読み込み文字列が“｛”である場合には新規ノードを作成し、ノード深さをインクリメントする（ステップＳ７０７）。
【００２２】
次に、タグ情報及び対応するそのタグ付けの効果を受ける文字列を新規作成したノードに格納する（ステップＳ７０８）。格納後はステップＳ７０２に処理を戻し、再び文書から入力を受け取る。
【００２３】
一方、ステップＳ７０４おいて入力文字列が“｛”でない場合には、読み込んだ文字列が“｝”であるか否かの判定が行われる（ステップＳ７０５）。読み込んだ文字列が“｝”である場合には、ノード深さをデクリメントし、現在の格納先を一段上の親ノードに置き換える（ステップＳ７０６）。その後、再びステップＳ７０２へ処理を移し入力文字列を読み込む。ステップＳ７０５の条件を満たさない場合にはＳ７０２へ処理が移される。
【００２４】
このようなステップＳ５０２での文書入力処理ならびにステップＳ５０３におけるタグ内容抽出処理を経て、タグ付文書データからタグ種別及びタグ付けられた文字列を格納した木構造が得られる。
【００２５】
次に、図５に戻り、解析した文書に対し出力すべきデータのタグ種別判定を行う（ステップＳ５０４）。ここで出力すべきタグ種別の選定にあたっては例えば次のような３通りが考えられる。
【００２６】
（１）抽出すべきタグ種別をあらかじめ固定しておき、該当するタグ情報に対応する文字列を抽出する方法。これはステップＳ５０４において抽出種別が１通り、もしくは抽出対象を事前に指定してある場合に相当する。
【００２７】
特定できない場合には（２−１）抽出したいタグ種別をユーザが指定し、該当データを抽出する方法。これはステップＳ５０５の処理に相当する。ユーザインターフェースの例としては図８のようなものが挙げられる。図８に示したインターフェースでは、文書データを解析後に文書中に出現しているタグ種別を表示し、［太字］［下線］など８０１と８０２に示すようなチェックボックスにユーザがチェックを投入することで抽出候補を指定可能にするものである。
【００２８】
（２−２）選択候補提示ステップＳ５０５のバリエーションとして、抽出候補指定部１０６において、抽出したいタグ種別を指定する操作に加え、さらにタグ種別に対応する文字列をシソーラス上のどのような概念にラベル付けするかの指定を可能とするインターフェースが考えられる。このような抽出候補指定部１０６を実現するインターフェース例を図９に示す。
【００２９】
この例として［太字］［下線］などのチェックボックス９０１と９０２にチェックを投入することで抽出候補を選択できる一方で、チェックづけ項目に対応するテキスト入力ボックス９０３に例えば［太字］に対応する［基本概念］および９０４に［下線］に対応する［拡張概念］といったラベル名を入力することで、特定のタグ種別を、シソーラス上のどのような概念ラベルと結びつけるかのユーザ入力を受け取るインターフェースを提供する。以上が選択候補提示ステップＳ５０５の処理である。図１０は抽出候補指定部１０６における抽出過程で得られる出力データ形式の一例である。
【００３０】
こうして得られた出力を候補生成処理において、自動的に文節区切りや品詞判定を行う形態素解析による文法的解釈や文書中における文字列の出現頻度といった統計的尺度を利用することで重要度が低い語彙は除去し（ステップＳ５０６）、得られた出力を続く候補格納処理における入力として与える（ステップＳ５０７）。
【００３１】
候補格納処理を行うステップＳ５０７では、シソーラス１０８にデータ（語彙）を登録する上でのインターフェースを提供する。候補格納部１０７ではユーザがシソーラスの内容、並びにシソーラスへの登録語彙候補として各種のテキストデータが閲覧できる環境をユーザに提示する。抽出候補指定部１０６によって出力されたデータは、候補格納部１０７におけるシソーラスそのものであっても参照文書として登録候補提示の役割でユーザの閲覧に供されるものとしてもよい。
【００３２】
次に、候補格納処理（ステップＳ２０６）を図１１のフローチャートを用いて説明する。ここまでに得られた出力が参照文書として提示される場合の処理の流れを示す。
【００３３】
まず図１０のような候補指定部１０６からの出力を受け取る（ステップＳ１１０１）。続いて得られたデータを候補格納部１０７における参照文書とするべく、出力されたデータに対し自動で文節単位への分解および品詞推定を行ういわゆる形態素解析処理を施す（ステップＳ１１０２）。この形態素解析処理は広く知られた手法であり、すでに市販・無償を問わず各種のシステムが存在する。
【００３４】
次に、形態素解析が施されたこれらのデータを図１２に示す単語で切り分けたリスト１２０１や文書中に隣接して出現する二または三単語を所定の構造に基づいて抽出した共起リスト１２０２と呼ばれるリストの生成を行う（ステップＳ１１０３）。こうして生成されたリストから不適切と思われる語彙の組み合わせを機械的に排除することを目的として、出現頻度等の統計的情報を利用しリストを精錬化する（ステップＳ１１０４）。こうして得られた各リストを語彙登録候補として出力する（ステップＳ１１０５）。このような手順を経てステップＳ５０７の候補格納処理では、シソーラスに対する語彙登録候補を提示する。
【００３５】
出力された語彙登録候補を参照しつつ、ユーザの人手によりシソーラスへの適切な箇所への登録を行う。最終的に構築されたシソーラスの例を図１３に示す。１３０３のエリアには登録候補として提示された「励起」、「共起」、「刺激」、「共鳴」、「発散」の各表現ををユーザが採用しシソーラス上に登録を行った結果である。提示された候補に対し１３０２の「プラス」「マイナス」や１３０１の「語彙イメージ」といった上位概念をユーザが与えることで、シソーラスを構築する。
【００３６】
以下、図１４に示した文書データに対し、文字装飾の行われた箇所を抽出し候補格納部１０７で実際のシソーラス登録を行う過程を説明する。本実施例では太字により強調表現された“刺激”“励起”“発散”“共鳴”ならびに下線強調された“励起状態で発散する”が抽出される過程を追う。
【００３７】
まずステップＳ５０２の入力処理により文書が読み込まれる。そしてステップＳ５０３のタグ内容抽出処理により、図１４のような文書データに付属しているタグ情報が解釈され各タグ情報が図１５の形式で木構造に収められる。図１５において１５０１が太字表現されたデータ“刺激”“励起”“発散”“共鳴”の格納場所、１５０２が下線表現された“励起状態で発散する”のデータ格納場所である。
【００３８】
この場合は装飾種別が複数出現しているため、ステップＳ５０４の条件を満たさないことになりステップＳ５０５の選択候補提示処理によりユーザの入力が求められる。ここでは図８の入力と同様に太字表現８０１並びに下線表現８０２を選択し抽出することとする。選択された表現に該当するタグ情報が探し出され、図１５に示す対応する１５０１ならびに１５０２が出力される。
【００３９】
次に候補生成処理ステップＳ５０６において、形態素解析処理が行われ、図１２に示す単語リスト１２０１や共起リスト１２０２といった出力が得られる。
このように得られたリストをさらに、文書中における各語の出現頻度等をＴＦ／ＩＤＦ等の統計的尺度を利用し、ユーザにとって利用価値の低いと思われる語彙を自動で除去するといった処理も含むことが可能である。
【００４０】
こうして得られたデータリストは、候補登録処理における参照文書として利用され、ユーザによってシソーラスへの登録が行われる。シソーラスへの登録例を図１３に示す。図１３は、３階層の概念を構築した例である。候補生成処理で得られる出力とは、文書中に出現する語彙１３０３を登録候補として提示することに相当する。
【００４１】
このように、本実施形態で示したシソーラス構築処理方法によれば、既存の文書データ中の語彙を抽出してシソーラスを構築する際に、ユーザによって事前に施された下線、強調、斜体等の書式情報を認識することで、それらの書式情報に基づいた文字列を抽出することが可能となり、既存の文書データに施された特定の語彙に対するユーザの意図を反映した処理を行うことができる。
【００４２】
また、書式情報とシソーラスにおける文字ラベルの対応を与えることで、既存の文書データから容易にシソーラスを構築することが可能となる。さらにシソーラスに登録すべき語彙候補を提示することで、シソーラス構築にかかる労力の省力化を図ることができる。
【００４３】
また、本願発明の実施例における処理をコンピュータで実行可能なプログラムで実現し、このプログラムをコンピュータで読み取り可能な記憶媒体として実現することも可能である。
【００４４】
なお、本願発明における記憶媒体としては、磁気ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＤＶＤ等）、光磁気ディスク（ＭＯ等）、半導体メモリ等、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。
【００４５】
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーションシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
【００４６】
さらに、本願発明における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。
【００４７】
また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本発明における記憶媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。
【００４８】
なお、本願発明におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。
【００４９】
また、本願発明におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本願発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【００５０】
【発明の効果】
以上のように、本願発明のシソーラス構築処理装置によれば、既存の文書データ中の語彙を抽出してシソーラスを構築する際に、ユーザによって事前に施された下線、強調、斜体等の書式情報を認識することで、それらの書式情報に基づいた文字列を抽出することが可能となり、既存の文書データに施された特定の語彙に対するユーザの意図を反映した処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本願発明の実施の形態に係る構成ブロック図である。
【図２】 抽出対象箇所である下線、強調表現、斜体等の書式が施された語彙の具体例
【図３】  入力としてのタグ付き文書形式の一例を表す説明図である。
【図４】抽出対象箇所である下線、強調表現、斜体に各々対応するタグ情報を示した図である。
【図５】  処理の概要を記述したフローチャートである。
【図６】  データ格納構造としての木構造の一例を表す説明図である。
【図７】  タグ情報ならびにそれに対応する文字列を木構造に格納する手順を記述したフローチャートである。
【図８】  ユーザに対し抽出候補の選択を求めるインターフェースの一例である。
【図９】  抽出候補ならびに対応する概念名を入力するインターフェースの一例である。
【図１０】  抽出過程で得られる出力データ形式の一例である。
【図１１】  候補生成部の処理を記述したフローチャートである。
【図１２】 出力リストの一例を表す図である。
【図１３】 シソーラスの内部構造を表す図の一例である。
【図１４】  入力文書例である。
【図１５】  抽出候補の指定をもとにデータを抽出した場合の木構造表現の一例である。
【符号の説明】
１０１…文書作成・閲覧部
１０２…タグ情報付加部
１０３…入力処理部
１０４…タグ内容抽出部
１０５…候補生成部
１０６…抽出候補指定部
１０７…候補格納部
１０８…シソーラス記憶部
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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