(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
パラメータ推定部、テキスト入力部、及び手続き表現抽出部を備えた手続き表現抽出装置における手続き表現抽出方法であって、
前記パラメータ推定部が、手続き表現であることを示すタグが予め与えられたテキストである複数の訓練事例データに基づいて、テキストから抽出される、前記タグに関する特徴を表す予め定めた特徴量の各々に対する重みをパラメータとして推定するステップと、
前記テキスト入力部が、前記手続き表現の抽出の対象とするテキストの入力を受け付けるステップと、
前記手続き表現抽出部が、前記テキスト入力部により受け付けた前記テキストから抽出される前記特徴量と、前記特徴量の各々に対する前記重みとに基づいて、前記テキストから前記手続き表現を抽出するステップと、
を含み、
前記訓練事例データのテキストには、手続きであることを示すタグ、及び手続きのタイトルであることを示すタグが予め付与され、
前記パラメータ推定部が前記特徴量に対する重みをパラメータとして推定するステップは、前記パラメータ推定部が、前記複数の訓練事例データに基づいて、文から抽出される前記タグの各々に関する特徴を表す特徴量の各々に対する重みを前記パラメータとして推定する処理を含み、
前記手続き表現抽出部が前記手続き表現を抽出するステップは、前記手続き表現抽出部が、前記テキスト入力部により受け付けた前記テキストから抽出される前記特徴量と、前記特徴量の各々に対する前記重みとに基づいて、前記テキスト入力部により受け付けた前記テキストから、前記タイトル及び前記手続きを抽出する処理を含む
手続き表現抽出方法。
【請求項２】
前記特徴量は、前記タグが付与された文が予め定めた単語を含んでいるか否か、前記タグが付与された文が予め定めた品詞を含んでいるか否か、及び前記タグが付与された文の文頭が数字であるか否か、及び前記タグが付与された文同士の類似度が予め定めた閾値以上であるか否か、のうちの少なくとも１つを含む
請求項１記載の手続き表現抽出方法。
【請求項３】
手続き表現であることを示すタグが予め与えられたテキストである複数の訓練事例データに基づいて、テキストから抽出される、前記タグに関する特徴を表す予め定めた特徴量の各々に対する重みをパラメータとして推定するパラメータ推定部と、
前記手続き表現の抽出の対象とするテキストの入力を受け付けるテキスト入力部と、
前記テキスト入力部により受け付けた前記テキストから抽出される前記特徴量と、前記特徴量の各々に対する前記重みとに基づいて、前記テキストから前記手続き表現を抽出する手続き表現抽出部と、
を備え、
前記訓練事例データのテキストには、手続きであることを示すタグ、及び手続きのタイトルであることを示すタグが予め付与され、
前記パラメータ推定部は、前記複数の訓練事例データに基づいて、文から抽出される前記タグの各々に関する特徴を表す特徴量の各々に対する重みを前記パラメータとして推定し、
前記手続き表現抽出部は、前記テキスト入力部により受け付けた前記テキストから抽出される前記特徴量と、前記特徴量の各々に対する前記重みとに基づいて、前記テキスト入力部により受け付けた前記テキストから、前記タイトル及び前記手続きを抽出する
手続き表現抽出装置。
【請求項４】
コンピュータに、請求項１又は２記載の手続き表現抽出方法の各ステップを実行させるための手続き表現抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、手続き表現抽出方法、手続き表現抽出装置、及び手続き表現抽出プログラムに係り、特に、テキストから手続き表現を抽出する手続き表現抽出方法、手続き表現抽出装置、及び手続き表現抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人間が機械に対して質問し、質問を受け付けた機械が適切な応答を返すシステムを質問応答システムという。質問応答システムを利用することにより、ユーザは所望の情報を素早く得ることができるため、身の回りに様々な情報が氾濫する現代において質問応答システムの重要性は日増しに高まっている。
【０００３】
従来の多くの質問応答システムにおいては、システムが回答できる質問の範囲はファクトイドに限られていた。ファクトイドは、人名、場所等、単語、名詞句等で表現される固有表現である。例えば、「日本の最初の総理大臣は誰ですか」という質問を受け付けた場合に「伊藤博文」と回答したり、「人口の最も多い日本の都道府県はどこですか」という質問を受け付けた場合に「東京都」と回答したりするものである。
【０００４】
しかし、現在では、理由を問う質問等、文でないと回答できない質問を受け付けて回答するシステムも開発されてきた。例えば、「空が青いのはなぜですか」という質問を受け付けた場合に「光の波長が原因です」と回答するというものである。
【０００５】
質問応答システムがより様々な種類の質問に回答できるようになって、より実用化されるためには、手続きを問う質問を受け付けた場合にも回答できるようにする必要がある。例えば、「インスタントコーヒーのいれ方を教えてください」という質問を受け付けた場合には、一連の手続きを説明するために複数の文で回答することが必要となる。例えば、前述の質問に対しては、「まず、インスタントコーヒーの瓶のふたをあけ、インスタントコーヒーの粉末をカップなどの容器に入れます。次に、カップなどの容器にお湯を注ぎ、粉末をお湯に溶かします」等の回答が必要となる。
【０００６】
このような質問に対する回答を生成する先行技術文献として、非特許文献１が挙げられる。非特許文献１に開示された技術では、まず与えられた質問で文書検索を行い、その後に予め人手で設定された、一連の手続きが記述されている箇所に含まれている確率が高いキーワードの集合を利用して、手続きを問う質問に対する回答を生成する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Satoshi Nakakura and Junichi Fukumoto, "Question Answering System beyond Factoid Type Questions", In Proceedings of the 23rd International Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC 2008), pp. 617-620, 2008.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ここで、非特許文献１に開示されている方法には、２つの問題点がある。１つ目の問題点は、人手によって個々のキーワードを設定しなければならないことである。そのため、適切なキーワードの集合を網羅できているか否かを検証する方法がない。２つ目の問題点は、回答を生成する際に、単に特定のキーワードの集合を含むと思われる複数の文を抽出するに過ぎないことである。そのため、複数の文で順序を追って手続きが説明されている場合であっても、その順序の構造を捉えることができない。
【０００９】
本発明は、以上のような事情に鑑みてなされたものであり、テキストから手続き表現を精度良く抽出する表現抽出方法、手続き表現抽出装置、及び手続き表現抽出プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明の手続き表現抽出方法は、パラメータ推定部、テキスト入力部、及び手続き表現抽出部を備えた手続き表現抽出装置における手続き表現抽出方法であって、前記パラメータ推定部が、手続き表現であることを示すタグが予め与えられたテキストである複数の訓練事例データに基づいて、テキストから抽出される、前記タグに関する特徴を表す予め定めた特徴量の各々に対する重みをパラメータとして推定するステップと、前記テキスト入力部が、前記手続き表現の抽出の対象とするテキストの入力を受け付けるステップと、前記手続き表現抽出部が、前記テキスト入力部により受け付けた前記テキストから抽出される前記特徴量と、前記特徴量の各々に対する前記重みとに基づいて、前記テキストから前記手続き表現を抽出するステップと、を含む。
【００１１】
なお、前記訓練事例データのテキストには、手続きであることを示すタグ、及び手続きのタイトルであることを示すタグが予め付与され、前記パラメータ推定部が前記特徴量に対する重みをパラメータとして推定するステップは、前記パラメータ推定部が、前記複数の訓練事例データに基づいて、文から抽出される前記タグの各々に関する特徴を表す特徴量の各々に対する重みを前記パラメータとして推定する処理を含み、前記手続き表現抽出部が前記手続き表現を抽出するステップは、前記手続き表現抽出部が、前記テキスト入力部により受け付けた前記テキストから抽出される前記特徴量と、前記特徴量の各々に対する前記重みとに基づいて、前記テキスト入力部により受け付けた前記テキストから、前記タイトル及び前記手続きを抽出する処理を含むようにしても良い。
【００１２】
また、前記特徴量は、前記タグが付与された文が予め定めた単語を含んでいるか否か、前記タグが付与された文が予め定めた品詞を含んでいるか否か、及び前記タグが付与された文の文頭が数字であるか否か、及び前記タグが付与された文同士の類似度が予め定めた閾値以上であるか否か、のうちの少なくとも１つを含むようにしても良い。
【００１３】
本発明の手続き表現抽出装置は、手続き表現であることを示すタグが予め与えられたテキストである複数の訓練事例データに基づいて、テキストから抽出される、前記タグに関する特徴を表す予め定めた特徴量の各々に対する重みをパラメータとして推定するパラメータ推定部と、前記手続き表現の抽出の対象とするテキストの入力を受け付けるテキスト入力部と、前記テキスト入力部により受け付けた前記テキストから抽出される前記特徴量と、前記特徴量の各々に対する前記重みとに基づいて、前記テキストから前記手続き表現を抽出する手続き表現抽出部と、を備える。
【００１４】
本発明の手続き表現抽出プログラムは、コンピュータに、上記手続き表現抽出方法の各ステップを実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、人手によって個々の手続き表現を記述することなく手続きの順序を加味した応答を可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施形態に係る手続き表現抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る手続き表現抽出装置により実行される手続き表現抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】実施形態に係る訓練事例データの一例を示す模式図である。
【図４】実施形態に係るパラメータデータの一例を示す模式図である。
【図５】実施形態に係る手続き表現の抽出の対象とするテキストの一例を示す模式図である。
【図６】実施形態に係る手続き表現の抽出の対象とするテキストであって注釈が付されたテキストの一例を示す模式図である。
【図７】実施形態に係る手続き表現データの一例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して、本実施形態に係る手続き表現抽出装置について詳細に説明する。
【００１８】
本実施形態に係る手続き表現抽出装置１０は、図１に示すように、手続き表現であることを示すタグ、及びタイトルであることを示すタグが予め与えられたテキストである複数の訓練事例データから、各タグに関する特徴を表す予め定めた特徴量の各々に対する重みをパラメータとして推定するパラメータ推定部２０を有する。また、手続き表現抽出装置１０は、手続き表現の抽出の対象とするテキストの入力を受け付けるテキスト入力部２２を有する。また、手続き表現抽出装置１０は、テキスト入力部２２により受け付けたテキストから抽出される特徴量と、特徴量の各々に対する重みとに基づいて、テキスト入力部２２により受け付けたテキストから手続き表現を抽出する手続き表現抽出部２４を有する。
【００１９】
さらに、手続き表現抽出装置１０は、手続き表現の抽出の対象とするテキストから手続き表現を抽出する手続き表現抽出処理に必要となる各種データを記憶する記憶部１８を有する。記憶部１８は、後述する訓練事例データが記憶される訓練事例データ記憶部１８ａ、後述するパラメータデータが記憶されるパラメータデータ記憶部１８ｂ、及び後述する手続き表現が記憶される手続き表現記憶部１８ｃを有する。
【００２０】
なお、本実施形態に係る手続き表現抽出装置１０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、後述する手続き表現抽出処理のプログラムを含む各種プログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）を備えたコンピュータ装置で構成される。また、手続き表現抽出装置１０を構成するコンピュータは、ハードディスクドライブ、不揮発性メモリ等の記憶部を備えていても良い。なお、本実施形態では、ＲＯＭに代えて不揮発性メモリを備えている場合について説明する。また、ハードディスクドライブ、不揮発性メモリ等の記憶部にＣＰＵが実行するプログラムが記憶されていても良い。ＣＰＵがＲＯＭやハードディスク等の記憶部に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、上記のハードウェア資源とプログラムとが協働し、上記で説明した機能が実現される。
【００２１】
次に、図２を参照して、一例としてユーザによる実行指示が入力された場合に、本実施形態に係る手続き表現抽出装置１０により実行される手続き表現抽出処理の動作について説明する。
【００２２】
ステップＳ１０１では、パラメータ推定部２０が、訓練事例データ記憶部１８ａから上述した複数の訓練事例データを読み込む。訓練事例データは、手続き表現を学習する際に利用される訓練事例を示すデータであり、一例として図３に示すように、訓練事例を識別するための訓練事例番号と、タグにより注釈付けされた手続き表現を含む訓練事例とが対応付けられたデータである。訓練事例は、手続き表現である複数の文を含んでいて、一連の手続きを表す複数の文の一部あるいは全部、もしくは単一のウェブページ等に掲載されている文書全体である。
【００２３】
本実施形態では、訓練事例は、一連の手続きに関係しない文、一連の手続きのタイトルを表す文、及び、一連の手続きを表す文を含んでいる。一連の手続きを表す文は、一連の手続きのうちの一部を表す文であっても、一連の手続きのうちの全部を表す文であっても良い。
【００２４】
図３に示す訓練事例データにおける訓練事例番号１の例では、タグが付されていない「カップラーメンには様々な作り方がある」との文、及び「このようにしてカップラーメンは簡便に作ることができる」との文が、一連の手続きに関係しない文に対応する。また、タイトルタグとしての<title>タグが付されている「カップラーメンを作る手続きの一例を以下に示す」との文が、タイトルを表す文に対応する。さらに、手続きタグとしての<procedure>タグが付されている「１．カップラーメンのふたを開ける．」との文等の６つの文が、一連の手続きを表す文に対応する。
【００２５】
このように、本実施形態では、訓練事例が一連の手続きに関係しない文、一連の手続きのタイトルを表す文、及び、一連の手続きを表す文を含んでいるが、これに限らない。訓練事例が一連の手続きを表す文のみを含んでいても良く、一連の手続きのタイトルを表す文、及び、一連の手続きを表す文のみを含んでいても良い。
【００２６】
また、本実施形態では、一連の手続きを表す文を、<procedure>タグ及び</procedure>タグで囲み、一連の手続きのタイトルを表す文を、<title>タグ及び</title>タグで囲んでいるが、これに限らない。一連の手続きを表す文には、一連の手続きを表す文であることが判定可能なタグを付し、一連の手続きのタイトルを表す文には、一連の手続きのタイトルを表す文であることが判定可能なタグを付せば良い。
【００２７】
また、一連の手続きの一部にさらに細かい手続きを表す文が組み込まれている場合には、一連の手続きを表す文に階層構造のタグを付してもよい。この場合には、例えば、一連の手続きを表す文を<main-procedure>タグ及び</main-procedure>タグで囲み、さらに細かい手続きを表す文を<sub-procedure>タグ及び</sub-procedure>タグで囲む。これにより、階層構造の手続き表現を抽出することができる。
【００２８】
ステップＳ１０３では、パラメータ推定部２０が、読み込んだ複数の訓練事例データから、各タグに関する特徴量の各々に対する重みをパラメータとして推定する。本実施形態では、パラメータを、公知の手法である条件付き確率場を用いて、下記の（１）式及び（２）式により推定する。
【００２９】
【数１】
0006387328.tif 000002
【００３０】
【数２】
0006387328.tif 000003
【００３１】
なお、上記（１）式及び（２）式において、ｘ＝｛ｘ１，ｘ２，…，ｘｍ｝は、訓練事例に含まれる各々の文の列である。図３に示す例では、ｘ１＝“カップラーメンには様々な作り方がある．”、ｘ２＝“カップラーメンを作る手続きの一例を以下に示す．”、ｘ３＝“１．カップラーメンのふたを開ける．”である。
【００３２】
また、上記（１）式及び（２）式において、ｙ＝｛ｙ１，ｙ２，…，ｙｎ｝は、訓練事例に含まれる各々の文のタグの列である。図３に示す例では、各文のタグは、“タグなし” “title”、及び“procedure”の何れかである。
【００３３】
また、上記（１）式及び（２）式において、関数ｆ（ｘ，ｙ）は、引数ｘ及び引数ｙに応じた特徴ベクトルを返す関数である。本実施形態では、特徴ベクトルｆ（ｘ，ｙ）は、各タグに関する文の特徴を表す予め定めた複数の特徴量に対応する要素の列である。本実施形態では、これらの特徴量は、引数ｘと引数ｙとの組み合わせで定義されており、図３に示す例では、特徴量の列をｚ＝｛ｚ１，ｚ２，…，ｚｋ｝とすると、ｚ１＝“procedure-文の文頭が数字である”、ｚ２＝“procedure-「そのあと」を含む”、ｚ３＝“title-「手続き」を含む”である。特徴ベクトルｆ（ｘ，ｙ）は、引数ｘ及び引数ｙの値の組み合わせに応じて、当該組み合わせに対応する要素を１とし、対応しない要素を０としたベクトルで表されている。
【００３４】
特徴量は、例えば、<procedure>タグが付与された文が予め定めた単語（例えば、「そのあと」、「手続き」等）を含んでいるか否か、<procedure>タグが付与された文が特定の品詞（例えば、形容詞、副詞等）を含んでいるか否か、<procedure>タグが付与された文の文頭が数字であるか否か、及び、<procedure>タグが付与された文同士の文の類似度が予め定めた閾値以上であるか否か、のうちの少なくとも１つを含む。
【００３５】
図３に示す訓練事例番号１の例では、「<procedure>１．カップラーメンのふたを開ける．</procedure>」との記載に基づき、特徴量が「prodedure-文の文頭が数字である」の場合に、当該特徴量に対応する要素を１とする。また、「<title>カップラーメンを作る手続きの一例を以下に示す．</title>」との記載に基づき、特徴量が「title-「手続き」を含む」の場合に、当該特徴量に対応する要素を１とする。
【００３６】
また、上記（１）式及び（２）式において、ｗは、特徴量の各々に対する重みを表すパラメータベクトルである。また、上記（１）式及び（２）式において、ｗ・ｆ（ｘ，ｙ）は、ｗとｆ（ｘ，ｙ）との内積である。また、上記（１）式及び（２）式において、確率Ｐ（ｙ｜ｘ）は、引数ｘである条件の下で引数ｙとなる確率を表す。
【００３７】
本実施形態では、パラメータ推定部２０が、読み込んだ訓練事例データからパラメータを推定する際、訓練事例毎に特徴ベクトルｆ（ｘ，ｙ）を上記（１）式に与えた場合に、確率Ｐ（ｙ｜ｘ）が最大となるパラメータベクトルｗを求める。
【００３８】
なお、確率Ｐ（ｙ｜ｘ）が最大となるパラメータベクトルｗを求める手法としては、公知の手法を適用することができ、例えば、下記の参考文献１に開示された手法を適用することができる。
【００３９】
［参考文献１］John Lafferty, Andrew McCallum and Fernand C. N. Pereira, "Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data", In Proceedings of the 18th International Conference on Machine Learning (ICML 2001), pages 282-289, 2001.
【００４０】
パラメータ推定部２０は、求めたパラメータベクトルｗをパラメータデータとしてパラメータデータ記憶部１８ｂに記憶させる。本実施形態では、一例として図４に示すように、各々の特徴量と、その特徴量に対する重みとをそれぞれ対応付けたデータをパラメータデータとしてパラメータデータ記憶部１８ｂに記憶させる。
【００４１】
図４に示す例では、「procedure-文の文頭が数字である」の特徴量に対応する重みは、文の文頭が数字である場合に、<procedure>タグがどの程度付されやすいかを表している。
【００４２】
ステップＳ１０５では、テキスト入力部２２が、手続き表現の抽出の対象とするテキストの入力を受け付けて記憶部１８に記憶する。テキストは、一例として図５に示すように、「ＡＴＭでお金をおろすには以下のようにする．」等の複数の文を含んでいる。
【００４３】
ステップＳ１０７では、手続き表現抽出部２４が、パラメータ推定部２０により推定されたパラメータデータに基づいて、テキスト入力部２２により受け付けられたテキストから手続き表現を抽出する。本実施形態では、手続き表現を、下記の（３）式により、ヴィタビ・アルゴリズムを用いて、内積ｗ・ｆ（ｘ，ｙ）が最大となる場合の、各文のタグの列であるｙを抽出する。
【００４４】
【数３】
0006387328.tif 000004
【００４５】
例えば、上記テキストに含まれる文の数が４つであり、抽出した引数ｙが｛title，procedure，procedure，procedure｝であった場合、一例として図６に示すように、上記テキストに含まれる複数の文の各々に、順番に、<title>タグ、<procedure>タグ、<procedure>タグ、<procedure>タグを付すことができる。
【００４６】
そして、抽出した引数ｙを、上記テキストに当てはめることにより、<title>タグ又は<procedure>タグが付された文のみを手続き表現として抽出する。従って、“タグなし”である文は抽出されない。
【００４７】
ステップＳ１０９では、手続き表現抽出部２４が、抽出した手続き表現を手続き表現記憶部１８ｃに記憶し、本手続き表現抽出処理のプログラムの実行を終了する。本実施形態では、一例として図７に示すように、手続き表現を、<title>タグが付された文（タイトル）と<procedure>タグが付された文（手続き）とに分離して、それぞれ対応させて記憶する。なお、上記テキストに<title>タグが付された文（タイトル）が存在しない場合には、<procedure>タグが付された文（手続き）のみが記憶される。
【００４８】
図７に示す例では、図５に示すテキストにから抽出された「ＡＴＭでお金をおろすには以下のようにする．」のタイトルに対し、「まず，自分のキャッシュ・カードをＡＴＭのスロットに挿入する．」等の複数の手続きが対応付けられた手続き表現が手続き表現記憶部１８ｃに記憶される。
【００４９】
このようにして、本実施形態に係る手続き表現抽出装置１０では、複数の手続き表現を含む訓練事例データから手続き表現の特徴を表す予め定めた特徴量に対する重みをパラメータとして推定し、特徴量に対する重みに基づいて、手続き表現の抽出の対象とするテキストから手続き表現を抽出する。これにより、テキストから手続き表現を精度良く抽出することができる。
【００５０】
なお、本実施形態に係る手続き表現抽出装置１０が備えているパラメータ推定部２０、テキスト入力部２２、及び手続き表現抽出部２４の各構成は、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、また、メモリおよびマイクロプロセッサにより実現させるものであっても良い。また、これらの各構成は、メモリおよびＣＰＵ（中央演算装置）により構成され、各構成の機能を実現するためのプログラムをメモリにロードして実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。
【００５１】
また、本実施形態に係る手続き表現抽出装置１０の各処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより手続き表現抽出処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００５２】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００５３】
以上、この発明の実施の形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００５４】
１０  手続き表現抽出装置
１８  記憶部
１８ａ  訓練事例データ記憶部
１８ｂ  パラメータデータ記憶部
１８ｃ  手続き表現記憶部
２０  パラメータ推定部
２２  テキスト入力部
２４  手続き表現抽出部
【図１】
0006387328.tif 000005
【図２】
0006387328.tif 000006
【図３】
0006387328.tif 000007
【図４】
0006387328.tif 000008
【図５】
0006387328.tif 000009
【図６】
0006387328.tif 000010
【図７】
0006387328.tif 000011