(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
言語による表現ごとの意味的な特徴量を記憶する特徴量記憶部と、
上位概念の表現と下位概念の表現との対の情報を上位下位関係として記憶する語間関係記憶部と、
指定された対象表現を上位概念として、下位概念の方向に所定範囲内の段階数でつながる前記上位下位関係の集合で構成される木構造に含まれる上位下位関係の各々に関して、前記語間関係記憶部に記憶されている前記上位下位関係と前記特徴量記憶部に記憶されている前記特徴量とを参照することによって、当該上位下位関係における下位概念の表現の特徴量と、当該上位下位関係における上位概念の表現が有する他の下位概念の特徴量の平均との間の類似度を求め、求めた前記類似度が所定の閾値より大きいか否かによって当該上位下位関係が信頼できるか否かを判断する下位表現信頼判断部と、
前記対象表現を上位概念として、前記木構造に含まれる前記上位下位関係のうち前記下位表現信頼判断部によって信頼できると判定された前記上位下位関係のみをたどって到達できる前記下位概念の表現を抽出する判定部と、
を具備することを特徴とする下位表現抽出装置。
【請求項２】
前記木構造に含まれる前記上位下位関係の各々に関して、前記語間関係記憶部に記憶されている前記上位下位関係と前記特徴量記憶部に記憶されている前記特徴量とを参照することによって、当該上位下位関係における上位概念の表現の特徴量と、当該上位下位関係における下位概念の表現が有する他の上位概念の特徴量の平均との間の類似度を求め、求めた前記類似度が所定の第２閾値より大きいか否かによって当該上下位関係が信頼できるか否かを判断する上位表現信頼判断部、をさらに具備し、
前記判定部は、前記対象表現を上位概念として、前記木構造に含まれる前記上位下位関係のうち前記下位表現信頼判断部と前記上位表現信頼判断部との両方によって信頼できると判定された前記上位下位関係のみをたどって到達できる前記下位概念の表現を抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の下位表現抽出装置。
【請求項３】
前記上位表現信頼判断部は、前記上位概念の表現の特徴量として、当該上位概念の表現が有する複数の下位概念の表現の特徴量の平均を用いる、
ことを特徴とする請求項２に記載の下位表現抽出装置。
【請求項４】
前記特徴量記憶部は、言語資源に含まれる文において前記表現が出現するパターンをクラスタリングして得られた複数のクラスの各々に関する、当該表現の所属確率を要素とするベクトルを、前記特徴量として記憶する、
ことを特徴とする請求項１から３までのいずれか一項に記載の下位表現抽出装置。
【請求項５】
言語による表現ごとの意味的な特徴量を記憶する特徴量記憶部と、
上位概念の表現と下位概念の表現との対の情報を上位下位関係として記憶する語間関係記憶部と、
を具備するコンピューターを、
指定された対象表現を上位概念として、下位概念の方向に所定範囲内の段階数でつながる前記上位下位関係の集合で構成される木構造に含まれる上位下位関係の各々に関して、前記語間関係記憶部に記憶されている前記上位下位関係と前記特徴量記憶部に記憶されている前記特徴量とを参照することによって、当該上位下位関係における下位概念の表現の特徴量と、当該上位下位関係における上位概念の表現が有する他の下位概念の特徴量の平均との間の類似度を求め、求めた前記類似度が所定の閾値より大きいか否かによって当該上位下位関係が信頼できるか否かを判断する下位表現信頼判断手段、
前記対象表現を上位概念として、前記木構造に含まれる前記上位下位関係のうち前記下位表現信頼判断手段によって信頼できると判定された前記上位下位関係のみをたどって到達できる前記下位概念の表現を抽出する判定手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然言語における下位概念の表現を抽出する下位表現抽出装置およびそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
単語等の意味を用いた処理を行えるようにするために、ある概念の下位概念を、できるだけ大量に自動的に獲得できるようにする技術が求められている。なお、自然言語における表現の上位下位関係を獲得する処理に関する技術が既に提案されている。
【０００３】
例えば、非特許文献１では、獲得された上位下位関係に基づいて、ある概念（上位語）に対応する下位語（またはインスタンス）を獲得する技術について記載されている。
また、例えば非特許文献２では、テキストに出現するパターンを利用して下位概念を獲得する技術について記載されている。ここで、パターンとは、例えば「Ａ,ＢなどのＣ」といった文中の表現に関するパターンである。このパターンからは、Ａという概念とＢという概念は、ともにＣという概念の下位概念であると判定できる。
また、人手で作られたシソーラス（類義語）データを利用して、ある概念に対応する下位語（またはインスタンス）を獲得することもできる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】隅田飛鳥、吉永直樹、鳥澤健太郎，「Wikipediaの記事構造からの上位下位関係抽出」，自然言語処理，Ｖｏｌ．１６，Ｎｏ．３，pp. 3−24，２００９年
【非特許文献２】Eduard Hovy，Zornitsa Kozareva，Ellen Riloff，「Toward Completeness in Concept Extraction and Classification」，Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2009) ，pp.948−957，２００９年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、非特許文献１に記載されている技術においては、獲得された上位下位関係をそのまま利用するため、上位語に対する下位語をたどっていく過程において、誤った下位語（またはインスタンス）が大量に抽出されてしまうという問題がある。これは、獲得された上位下位関係が、誤りを含むためである。
また、非特許文献２に記載されている技術においても、誤った下位語（またはインスタンス）が抽出されてしまうことが多いという問題が報告されている。
【０００６】
また、人手で生成したシソーラスを利用する手法は、ひとつの有効な手法であるが、人手によるシソーラス構築では、登録されている単語数が少なく、したがってこのシソーラスを用いて下位語（またはインスタンス）を獲得しようとしても、限られた数の下位語（またはインスタンス）しか抽出できないという問題がある。
【０００７】
本発明は、上記の課題認識に基づいて行なわれたものであり、精度良く、大量の下位概念表現を抽出することのできる下位表現抽出装置およびプログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するため、本発明の一態様による下位表現抽出装置は、言語による表現ごとの意味的な特徴量を記憶する特徴量記憶部と、上位概念の表現と下位概念の表現との対の情報を上位下位関係として記憶する語間関係記憶部と、指定された対象表現を上位概念として、下位概念の方向に所定範囲内の段階数でつながる前記上位下位関係の集合で構成される木構造に含まれる上位下位関係の各々に関して、前記語間関係記憶部に記憶されている前記上位下位関係と前記特徴量記憶部に記憶されている前記特徴量とを参照することによって、当該上位下位関係における下位概念の表現の特徴量と、当該上位下位関係における上位概念の表現が有する他の下位概念の特徴量の平均との間の類似度を求め、求めた前記類似度が所定の閾値より大きいか否かによって当該上位下位関係が信頼できるか否かを判断する下位表現信頼判断部と、前記対象表現を上位概念として、前記木構造に含まれる前記上位下位関係のうち前記下位表現信頼判断部によって信頼できると判定された前記上位下位関係のみをたどって到達できる前記下位概念の表現を抽出する判定部と、を具備することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の一態様は、上記の下位表現抽出装置において、前記木構造に含まれる前記上位下位関係の各々に関して、前記語間関係記憶部に記憶されている前記上位下位関係と前記特徴量記憶部に記憶されている前記特徴量とを参照することによって、当該上位下位関係における上位概念の表現の特徴量と、当該上位下位関係における下位概念の表現が有する他の上位概念の特徴量の平均との間の類似度を求め、求めた前記類似度が所定の第２閾値より大きいか否かによって当該上下位関係が信頼できるか否かを判断する上位表現信頼判断部、をさらに具備し、前記判定部は、前記対象表現を上位概念として、前記木構造に含まれる前記上位下位関係のうち前記下位表現信頼判断部と前記上位表現信頼判断部との両方によって信頼できると判定された前記上位下位関係のみをたどって到達できる前記下位概念の表現を抽出する、ことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の一態様は、上記の下位表現抽出装置において、前記上位表現信頼判断部は、前記上位概念の表現の特徴量として、当該上位概念の表現が有する複数の下位概念の表現の特徴量の平均を用いる、ことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の一態様は、上記の下位表現抽出装置において、前記特徴量記憶部は、言語資源に含まれる文において前記表現が出現するパターンをクラスタリングして得られた複数のクラスの各々に関する、当該表現の所属確率を要素とするベクトルを、前記特徴量として記憶する、ことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の一態様は、言語による表現ごとの意味的な特徴量を記憶する特徴量記憶部と、上位概念の表現と下位概念の表現との対の情報を上位下位関係として記憶する語間関係記憶部と、を具備するコンピューターを、指定された対象表現を上位概念として、下位概念の方向に所定範囲内の段階数でつながる前記上位下位関係の集合で構成される木構造に含まれる上位下位関係の各々に関して、前記語間関係記憶部に記憶されている前記上位下位関係と前記特徴量記憶部に記憶されている前記特徴量とを参照することによって、当該上位下位関係における下位概念の表現の特徴量と、当該上位下位関係における上位概念の表現が有する他の下位概念の特徴量の平均との間の類似度を求め、求めた前記類似度が所定の閾値より大きいか否かによって当該上位下位関係が信頼できるか否かを判断する下位表現信頼判断手段、前記対象表現を上位概念として、前記木構造に含まれる前記上位下位関係のうち前記下位表現信頼判断手段によって信頼できると判定された前記上位下位関係のみをたどって到達できる前記下位概念の表現を抽出する判定手段、として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、単語等の表現の特徴（その特徴の一例としては、その表現が出現する状況に関する統計的事実）に基づいて、上位下位関係が信頼できるものであるか否かを判定できる。つまり、例えば自動獲得された上位下位関係の信頼度が低い場合にも、信頼できる上位下位関係のみを抽出することができる。したがって、そのように信頼できると判定された上位下位関係のみを用いて、ある上位語に対応する大量の下位語を、精度よく抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第１実施形態による下位語抽出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態における、語の上位下位関係を示す概略図である。
【図３】同実施形態における、対象語を根とする上位下位関係の木構造を示す概略図である。
【図４】同実施形態による語間関係記憶部が記憶するデータの構成例を示した概略図である。
【図５】同実施形態による下位語抽出装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】同実施形態による下位語尤度算出部による処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】同実施形態による下位語尤度算出部による処理の実例を説明するための、語の上位下位関係の例を示す概略図である。
【図８】同実施形態による上位語尤度算出部による処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】同実施形態による上位語尤度算出部による処理の実例を説明するための、語の上位下位関係の例を示す概略図である。
【図１０】本発明の第２実施形態による下位語抽出装置の概略機能構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
［第１の実施形態］
次に、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本実施形態による下位語抽出装置の機能構成を示すブロック図である。この図において、符号１は下位語抽出装置である。下位語抽出装置１（下位表現抽出装置）は、上位語入力部１１と、関係取得部１２と、語間関係記憶部１４と、クラスタ情報記憶部１５（特徴量記憶部）と、下位語尤度算出部１７（下位表現信頼判断部）と、上位語尤度算出部１８（上位表現信頼判断部）と、判定部２０とを含んで構成される。これら各部は、電子回路等を用いて実現される。また、語間関係記憶部１４とクラスタ情報記憶部１５は、半導体メモリや磁気ハードディスク装置などの記憶手段を用いている。
【００１６】
上位語入力部１１は、処理対象とする語の入力を受け付ける。処理対象とする語のことを、以下において「対象語」と呼ぶ場合がある。
【００１７】
関係取得部１２は、上位語入力部１１が受け付けた上位語（対象語）を受け取る。そして、関係取得部１２は、外部のデータベース等に格納する上位下位関係集合の情報を参照する。上位下位関係集合の情報は、上位語と下位語の関係を表す対を多数含んでいる情報である。なお、この上位下位関係集合の情報は、既存技術を用いて自動的に獲得されたものである。また、関係取得部１２が参照する上位下位関係集合の情報は、様々な言語資源に基づいて自動的に獲得されたものであり、その精度において十分ではない。つまり、関係取得部１２が参照する上位下位関係集合の情報は、実際には上位語と下位語との関係とは言えない語対を、ノイズとしてある程度は含んでいる。
なお、上位下位関係については、後で図２を参照しながらさらに説明する。
【００１８】
そして、関係取得部１２は、上位語入力部１１から受け取った対象語を鍵として、その対象語が上位語に該当するような上位下位関係の語対を抽出する。さらに、関係取得部１２は、対象語が語対に該当するような上位下位関係において下位語に該当する語を鍵として、その鍵である語が上位語に該当するような上位下位関係の語対を抽出する。つまり、関係取得部１２は、上記の対象語から見て直接的な一段階の上位下位関係にある下位語を抽出するのみではなく、その下位語のさらに下位の語をも抽出する。関係取得部１２は、このように、対象語の、直接的および間接的な下位語の候補を抽出する。なお、関係取得部１２は、この処理を対象語からｎ段（ｎは正整数）の深さまで行う。なお、ｎの値は適宜設定される。一例としては、ｎ＝５に設定する。このようにして関係取得部１２が獲得する下位語は、上記の対象語を最上位（根）として、ｎ段階の木構造として表し得るものである。
関係取得部１２が抽出するこのｎ段階の木構造については、後で図３を参照しながらさらに説明する。
なお、関係取得部１２は、取得した上位下位関係の情報を、語間関係記憶部１４に書き込む。
【００１９】
語間関係記憶部１４は、表現間の上位下位関係に関する情報を記憶するものであり、具体的には、上位概念の表現（語など）と下位概念の表現（語など）との対の情報を上位下位関係として記憶する。なお、語間関係記憶部１４のデータ構成例等については、後述する。
【００２０】
クラスタ情報記憶部１５は、表現（語など）ごとの意味的な特徴量を記憶するものである。
なお、本実施形態では、クラスタ情報記憶部１５は、言語資源に含まれる文において表現が出現するパターンをクラスタリングして得られた複数のクラスの各々に関する、当該表現の所属確率を要素とするベクトル（特徴ベクトル）を、前記特徴量として記憶する。なお、この特徴ベクトルは例えば数百次元以上の多次元ベクトルであり、その詳細は、次の通りである。
【００２１】
具体的には、クラスタ情報記憶部１５は、単語に関して、その単語のクラスへの所属確率のデータを記憶している。ここで、クラスおよびその所属確率は、既存技術により求めることができる。例えば、Ａ，Ｂ，Ｃという３つの単語（名詞）が、特定の他の単語（動詞）と共起しやすい場合、これらのＡ，Ｂ，Ｃは同一のクラスに属する確率が高いと考えられる。また、例えば、Ｄ，Ｅ，Ｆという３つの単語が、特定の文章パターンにおける特定の位置に出現しやすい場合、これらのＤ，Ｅ，Ｆは同一のクラスに属する確率が高いと考えられる。このような、クラスへの所属確率は、分布仮説を利用することにより計算できる。つまり、Ａ，Ｂ，Ｃの組は、類似の文脈において出現しやすい。また、Ｄ，Ｅ，Ｆの組も同様である。大量のテキストを基に、多くの単語の出現情報から、所属クラスとその所属確率とを求めることができる。クラスタ情報記憶部１５には、多くの単語について、所属クラスとその所属確率とを予め記憶させておく。なお、クラス数は、数百から数千程度である。例えば、ＡＬＡＧＩＮフォーラムは、この手法によって求めた、単語の所属クラスのデータを公開しており、そこでは、クラス数は、５００種類および２０００種類の２セットが提供されている。
【００２２】
なおここで用いた既存技術に関する事項は、下記の参考文献１および２にも記載されている。
参考文献１：風間淳一，Stijn De Saeger，鳥澤健太郎，村田真樹，「係り受けの確率的クラスタリングを用いた大規模類似語リストの作成」，言語処理学会第１５回年次大会，ｐｐ．８４−８７，２００９年
参考文献２：ｗｏｒｄ２ｖｅｃ，ＵＲＬ：https://code.google.com/p/word2vec/
【００２３】
下位語尤度算出部１７は、指定された対象表現を上位概念として、下位概念の方向に所定範囲内の段階数でつながる上位下位関係の集合で構成される木構造に含まれる上位下位関係の各々に関して、次の処理を行う。  即ち、各上位下位関係に関して、下位語尤度算出部１７は、語間関係記憶部１４に記憶されている上位下位関係とクラスタ情報記憶部１５に記憶されている特徴量とを参照することによって、当該上位下位関係における下位概念の表現の特徴量と、当該上位下位関係における上位概念の表現が有する他の下位概念の特徴量の平均との間の類似度を求め、求めた類似度が所定の閾値より大きいか否かによって当該上位下位関係が信頼できるか否かを判断する。
【００２４】
ここで、「表現」とは、自然言語における表現であり、具体的には語などである。なお、表現は、複数の語を連結した複合語であっても良い。また、表現は、たとえば「日本の医薬品産業」などのように、短い句であっても良い。この「日本の医薬品産業」という例は、名詞＋格助詞＋名詞で構成されており、名詞句として機能する表現である。以下の説明において、これらの「表現」を、単に「語」と言い換える場合がある。
なお、「上位下位関係の集合で構成される木構造」については図３を参照しながら後で説明する。
【００２５】
より具体的には、下位語尤度算出部１７は、自動獲得した上位下位関係における、上位語が持つ下位語集合を手掛かりとして、下位語尤度を算出する。この下位語尤度は、上位語から見た下位語らしさの判定のための数値である。つまり、下位語尤度は、ある下位語が、自動獲得された上位下位関係における上位語にふさわしいかどうかを表す数値である。なお、下位語尤度算出部１７は、下位語尤度を算出する際に、クラスタ情報記憶部１５を参照する。下位語尤度の詳細な算出方法については、後述する。
【００２６】
上位語尤度算出部１８は、前記木構造に含まれる上位下位関係の各々に関して、語間関係記憶部１４に記憶されている上位下位関係とクラスタ情報記憶部１５に記憶されている特徴量とを参照することによって、当該上位下位関係における上位概念の表現の特徴量と、当該上位下位関係における下位概念の表現が有する他の上位概念の特徴量の平均との間の類似度を求め、求めた前記類似度が所定の第２閾値より大きいか否かによって当該上下位関係が信頼できるか否かを判断する。
また、上位語尤度算出部１８は、前記上位概念の表現の特徴量として、当該上位概念の表現が有する複数の下位概念の表現の特徴量をクラスタ情報記憶部１５から読み出し、当該複数の下位概念の表現の特徴量の平均を求めた量を用いる。
【００２７】
より具体的には、上位語尤度算出部１８は、自動獲得した上位下位関係における、下位語が持つ上位語集合を手掛かりとして、上位語尤度を算出する。この上位語尤度は、下位語から見た上位語らしさの判定のための数値である。つまり、上位語尤度は、ある上位語が、自動獲得された上位下位関係における下位語にふさわしいかどうかを表す数値である。なお、上位語尤度算出部１８は、上位語尤度を算出する際に、クラスタ情報記憶部１５を参照する。上位語尤度の詳細な算出方法については、後述する。
【００２８】
判定部２０は、対象表現を上位概念として、前記木構造に含まれる上位下位関係のうち下位語尤度算出部１７および上位語尤度算出部１８の両方によって信頼できると判定された上位下位関係のみをたどって到達できる下位概念の表現を抽出する。
より具体的には、判定部２０は、上位語から見た下位語らしさを表す数値と、下位語からみた上位語らしさ表す数値とに基づいて、上位下位関係についての判定を行い、ある概念（上位語）に対して適切な下位語集合（またはインスタンス集合）を抽出する。
【００２９】
なお、語の「上位」あるいは「下位」は相対的なものである。ある語からみた下位語が、他の語から見た場合には上位語である場合が、当然、ある。本実施形態の説明において、「下位語」とは、相対的に下位である語を言う。また、「インスタンス」は、より下位の概念を持たない語のことを言う。
【００３０】
図２は、語の上位下位関係を示す概略図である。前述の関係取得部１２は、図２に示すような上位下位関係の集合を参照する。同図において、２個の丸印のそれぞれが語を示している。左側の丸印が上位語であり、右側の丸印が下位語である。上位語と下位語とを結ぶ矢印線が、上位下位関係を示している。同図においては、矢印線の根元側が上位語であり、矢頭側が下位語である。上位下位関係には番号が振られており、同図に示す上位下位関係の例は、ｉ番目の上位下位関係である。また、ｉ番目の上位下位関係において、上位語をｗｉ，Ｕと表し、下位語をｗｉ，Ｌと表す。
【００３１】
図３は、対象語を根（ｒｏｏｔ）とする上位下位関係の木構造を示す概略図である。前述の関係取得部１２は、上位語入力部１１から渡される対象語を木構造の根として、深さｎ段までの上位下位関係による木の全体を取得する。同図に示す例では、ｗ１は、対象語であり、当該木構造における最上位の語である。ｗ２とｗ３は、それぞれ、ｗ１からの直接の下位語である。つまり、ｗ１から見て、ｗ２とｗ３は、深さ１段の下位語である。また、ｗ２は、直接の下位語であるｗ４およびｗ５との間でそれぞれ上位下位関係を有する。また、ｗ３は、直接の下位語であるｗ６およびｗ７との間でそれぞれ上位下位関係を有する。つまり、ｗ４、ｗ５、ｗ６、ｗ７はそれぞれ、ｗ１から見て深さ２段の下位語である。深さ３段以後の下位語については、一部省略して図示している。ｗ８とｗ９は、それぞれ、ｗ１から間接的につながっている、深さｎ段の下位語である。
関係取得部１２は、対象語（同図中の例ではｗ１）が与えられると、上位下位関係の集合の情報に基づいて下位語を探索し、深さｎ段までに含まれる木構造を取得する。言い換えれば、関係取得部１２は、その木構造に含まれるすべての下位語と、その木構造に含まれるすべての上位下位関係を、選択して抽出する。
【００３２】
図４は、語間関係記憶部１４が記憶するデータの構成例を示した概略図である。図示するように語間関係記憶部１４が記憶するデータは、表形式の構造を有しており、それぞれの列は、番号、上位語、下位語、信頼度（下位語らしさ）、信頼フラグ（下位語らしさ）、信頼度（上位語らしさ）、信頼フラグ（上位語らしさ）というデータ項目に対応する。このデータの各行が、１個の上位下位関係に対応する。各行は、上位語と下位語の候補との対を表すデータである。番号は、各々の上位下位関係に付与される通し番号である。上位語（ｗｉ，Ｕ）は、その上位下位関係における上位語である。下位語（ｗｉ，Ｌ）は、その上位下位関係における下位語である。信頼度（下位語らしさ）は、当該上位下位関係における上位語から見て、当該上位下位関係における下位語（の候補）がどの程度下位語らしいかを表す数値（下位語尤度）である。また、信頼フラグ（下位語らしさ）は、当該上位下位関係における下位語が信頼できる下位語であるか否かを二値で表すフラグ情報である。また、信頼度（上位語らしさ）は、当該上位下位関係における下位語（の候補）から見て、当該上位下位関係における上位語がどの程度上位語らしいかを表す数値（上位語尤度）である。また、信頼フラグ（上位語らしさ）は、当該上位下位関係における上位語が信頼できる上位語であるか否かを二値で表すフラグ情報である。信頼フラグ（下位語らしさ）の欄には、信頼度（下位語らしさ）の数値に基づいて判定された結果が格納される。信頼フラグ（上位語らしさ）の欄には、信頼度（上位語らしさ）の数値に基づいて判定された結果が格納される。
【００３３】
語間関係記憶部１４のデータ項目のうち、番号と上位語と下位語の各項目については、関係取得部１２によって書き込まれる。関係取得部１２は、前述の機能によって取得した木構造に含まれる上位下位関係の情報を、語間関係記憶部１４に書き込む。
また、信頼度（下位語らしさ）および信頼フラグ（下位語らしさ）の項目については、下位語尤度算出部１７によって書き込まれる。信頼度（下位語らしさ）の値は、後述する方法によって算出される下位語尤度の値である。
また、信頼度（上位語らしさ）および信頼フラグ（上位語らしさ）の項目については、上位語尤度算出部１８によって書き込まれる。信頼度（上位語らしさ）の値は、後述する方法によって算出される上位語尤度の値である。
【００３４】
図４に示すデータ例は、次の上位下位関係を含む。ｉ＝１２１の関係として表されるように、上位語「医薬品産業」に対応する下位語の候補は「日本の医薬品産業」である。また、ｉ＝１２２，１２３,・・・，１２７の関係として表されるように、上位語「日本の医薬品産業」に対応する下位語の候補は、「Ｚファーマ」、「Ｔムラ」、「Ａ製薬」、「Ｃ製薬」、「Ｔ製薬」、「Ｔホン」である。なお、これら６個の下位語は製薬会社名である。
なお、同図では７行分のデータを例示しているが、通常の語間関係記憶部１４は、より多数の関係を記憶している。
【００３５】
次に、下位語抽出装置１における処理の手順について説明する。
図５は、下位語抽出装置１による処理の手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに沿って処理手順を説明する。
まずステップＳ１において、上位語入力部１１は、外部からの対象語の入力を受け付ける。上位語入力部１１は、取得した対象語を関係取得部１２に渡す。
次にステップＳ２において、関係取得部１２は、上位語入力部１１から渡される対象語を受け取り、上位下位関係集合の情報に基づいて、当該対象語から見た深さｎ段の下位語候補までの木構造を抽出する。
【００３６】
次にステップＳ３において、下位語尤度算出部１７は、上位語から見た下位語らしさを表す下位語尤度を算出する。この下位語尤度は、下位語らしさを表す信頼度である。そして、下位語尤度算出部１７は、下位語らしさを表す信頼度に基づいて、その上位下位関係における下位語が上位語から見て信頼できる下位語であるか否かを判定する。そして、下位語尤度算出部１７は、信頼できると判定された下位語をデータとして登録する。
次にステップＳ４において、上位語尤度算出部１８は、下位語から見た上位語らしさを表す上位語尤度を算出する。この上位語尤度は、上位語らしさを表す信頼度である。そして、上位語尤度算出部１８は、上位語らしさを表す信頼度に基づいて、その上位下位関係における上位語が下位語から見て信頼できる上位語であるか否かを判定する。そして、上位語尤度算出部１８は、信頼できると判定された上位語をデータとして登録する。
【００３７】
次にステップＳ５において、判定部２０は、下位語尤度算出部１７によって算出された下位語らしさと、上位語尤度算出部１８によって算出された上位語らしさとに基づいて、ステップＳ２で抽出されている下位語候補それぞれについての判定を行う。そして、判定部２０は、元の対象語に関して、信頼できる下位語を抽出し、出力する。具体的には、判定部２０は、上位語から見て信頼できると判定された下位語を有しており、且つ、下位語から見て信頼できると判定された上位語を有している上位下位関係だけを、信頼できる上位下位関係として選択する。そして、判定部２０は、対象語からスタートして、信頼できる上位下位関係のみをたどって到達し得る下位語をすべて抽出する。また、ここで抽出された下位語のうち、さらなる下位語を持たない下位語をインスタンスとして抽出する。
このようにして、判定部２０は、上記の対象語に対応する信頼できる下位語の集合を獲得するとともに、上記の対象語に対応する信頼できるインスタンスの集合を抽出する。判定部２０は、抽出した結果に基づき、信頼できる下位語の集合と信頼できるインスタンスの集合との、いずれか一方または両方を出力する。
【００３８】
図６は、下位語尤度算出部１７による処理の手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに沿って処理手順を説明する。ここで説明する下位語尤度算出部１７の処理は、関係取得部１２によって取得された木構造に含まれる上位下位関係の集合のすべての要素を対象とした処理である。
【００３９】
まずステップＳ１１において、下位語尤度算出部１７は、関係取得部１２によって取得された木構造全体に含まれる上位下位関係の中の、すべての上位語について処理が完了済であるか否かを判定する。すべての上位語について処理が完了している場合（ステップＳ１１：ＹＥＳ）には、このフローチャート全体の処理を終了する。未処理の上位語がまだ残っている場合（ステップＳ１１：ＮＯ）には、次のステップＳ１２に進む。
【００４０】
次にステップＳ１２において、下位語尤度算出部１７は、未処理の上位語のうちの一つを処理対象として選択する。
【００４１】
次にステップＳ１３において、下位語尤度算出部１７は、ステップＳ１２で選択された上位語を鍵として語間関係記憶部１４を検索し、この上位語に対応するすべての下位語を抽出する。
【００４２】
次にステップＳ１４において、下位語尤度算出部１７は、ステップＳ１３で抽出された下位語集合の各々を、数値ベクトルで表現する。その具体的な方法は次の通りである。即ち、下位語尤度算出部１７は、ある下位語について、クラスタ情報記憶部１５から読み出した所属確率のベクトル表現を生成する。例えば、クラス数が５００個の場合にはそのベクトルは５００次元のベクトルであり、クラス数が２０００個の場合にはそのベクトルは２０００次元のベクトルである。ある一つの単語について、任意に選んだクラスの所属確率は０である場合が多い。つまり、ここで生成しているベクトルは、非常に疎なベクトル（sparse vector）である。このベクトルは、単語がどのクラスにどういった所属確率で属するかを表す特徴ベクトルである。
【００４３】
次のステップＳ１５からＳ１８までは、ステップＳ１３で抽出された下位語集合の中の個々の下位語についての処理である。
ステップＳ１５において、下位語尤度算出部１７は、ステップＳ１３で抽出された下位語集合の中の、未処理の一つの下位語を選択する。
そして、ステップＳ１６において、下位語尤度算出部１７は、ステップＳ１５で選択された下位語と、ステップＳ１３で抽出した他の下位語集合（つまり、ステップＳ１５で今選択している下位語を除く下位語の集合）との間の類似度を計算する。そのために、下位語尤度算出部１７は、ステップＳ１３で抽出した下位語のうちステップＳ１５で選択した現在の下位語を除く他の下位語のそれぞれのベクトル（ステップＳ１４で生成したベクトル）の平均を取ることにより、一つの特徴ベクトルを作る。そして、下位語尤度算出部１７は、その平均の特徴ベクトルと、ステップＳ１５で選択している下位語に対応するベクトルとの間の類似度を算出する。この類似度は、例えば、ベクトル間のコサイン類似度により計算する。なお、コサイン類似度の代わりに、カルバック・ライブラー情報量（Kullback-Leibler divergence，ＫＬダイバージェンス）や、ＪＳダイバージェンス（Jensen-Shannon divergence）を用いるようにしても良い。このように求められた類似度が、ステップＳ１２で選択された上位語から見た、ステップＳ１５で選択された下位語の、信頼度（下位語としての尤度）である。下位語尤度算出部１７は、算出された値を、信頼度（下位語らしさ）として、語間関係記憶部１４の該当欄に書き込む。
【００４４】
次にステップＳ１７において、下位語尤度算出部１７は、ステップＳ１６で算出した類似度が、予め定められた所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。ここで、コサイン類似度を用いる場合の閾値は、例えば０．４とする。類似度が閾値よりも大きいと判定された場合（ステップＳ１７：ＹＥＳ）には、ステップＳ１８に進む。類似度が閾値以下であると判定された場合（ステップＳ１７：ＮＯ）には、ステップＳ１８をスキップして、直接、ステップＳ１９に移る。
【００４５】
ステップＳ１８に進んだ場合、つまり類似度＞閾値である場合、下位語尤度算出部１７は、選択されている下位語を、現在処理対象としている上位語に対して信頼できる下位語であるとして、登録する。具体的には、下位語尤度算出部１７は、語間関係記憶部１４において該当する信頼フラグ（下位語らしさ）の欄に、信頼できる下位語であることを表すフラグ値を書き込む。なお、信頼フラグ（下位語らしさ）は初期状態においては、他の値（「信頼できる」ことを表す値ではない値）にセットされている。
【００４６】
次にステップＳ１９に移ると、下位語尤度算出部１７は、ステップＳ１３で抽出された下位語のすべてを処理済みであるか否かを判定する。つまり、下位語尤度算出部１７は、現在の上位語に対応する下位語の判定をすべて終えたか否かを判定する。対象のすべての下位語を処理済である場合（ステップＳ１９：ＹＥＳ）には、次の上位語の処理に移るために、ステップＳ１１に戻る。まだ未処理で残っている下位語がある場合（ステップＳ１９：ＮＯ）には、次の下位語の処理に移るために、ステップＳ１５に戻る。
【００４７】
以上説明した下位語尤度算出部１７による処理の結果、関係取得部１２によって取得された上位下位関係集合のうち、上位語から見た下位語らしさの観点において信頼できる下位語の集合を得ることができる。
【００４８】
図７は、下位語尤度算出部１７による処理の実例を説明するための、語の上位下位関係の例を示す概略図である。同図は、関係取得部１２によって取得された上位下位関係のうちの一部を示している。つまり、同図は、関係取得部１２が取得した木構造の中の部分木を示している。なお、図７に示す部分木は、図４に示した上位下位関係のデータ例に対応している。つまり、上位語「医薬品産業」が下位語「日本の医薬品産業」と対応付けられており、さらに、上位語としての「日本の医薬品産業」が６個の下位語（「Ｚファーマ」等）と対応付けられている。
【００４９】
この例において、これらの６個の下位語の各々が属するクラスは次の通りである。
語「Ｚファーマ」は、クラス４６９への所属確率が０．２１４０７０であり、その他のすべてのクラスへの所属確率は０である。
語「Ｔムラ」は、クラス４６９への所属確率が０．２３４３７７であり、その他のすべてのクラスへの所属確率は０である。
語「Ａ製薬」は、クラス８５への所属確率が０．３７３６８５であり、その他のすべてのクラスへの所属確率は０である。
語「Ｃ製薬」は、クラス４１への所属確率が０．３４６２７８であり、またクラス８５への所属確率が０．２２８１０１であり、その他のすべてのクラスへの所属確率は０である。
語「Ｔ製薬」は、クラス８５への所属確率が０．３４０４３５であり、またクラス４６９への所属確率が０．２０８１４６であり、その他のすべてのクラスへの所属確率は０である。
語「Ｔホン」は、クラス４６９への所属確率が０．２５２３３２であり、その他のすべてのクラスへの所属確率は０である。
なおここで、クラスを識別する番号自体は単にクラスについての通し番号として付与されたものである。
【００５０】
図６におけるステップＳ１６の処理では、上に例示した所属確率の値のベクトルを、単語ごとの特徴として用いる。上位語の特徴ベクトルとして、下位語集合の特徴ベクトルの平均（または下位語集合の部分集合の特徴ベクトルの平均）を用いることにより、統計的に妥当なベクトル値を得ることができるようになる。また、例えば「日本の医薬品産業」といった複数の文節（「日本の」と「医薬品産業」の２文節）からなる表現については、既存技術によって特徴ベクトルを求めることが困難であるが、本実施形態の方法によれば適切な特徴ベクトルが得られる。
【００５１】
図８は、上位語尤度算出部１８による処理の手順を示すフローチャートである。
上位語尤度算出部１８は、関係取得部１２によって抽出された対象語の全下位語集合（深さｎ段までの木構造）に対して、その集合に含まれる各下位語から見た上位語らしさを判定することにより信頼できる上位下位関係を抽出する。以下、このフローチャートに沿って処理手順を説明する。
【００５２】
まずステップＳ３１において、上位語尤度算出部１８は、関係取得部１２によって取得された木構造全体に含まれる上位下位関係の中の、すべての下位語について処理が完了済であるか否かを判定する。すべての下位語について処理が完了している場合（ステップＳ３１：ＹＥＳ）には、このフローチャート全体の処理を終了する。未処理の下位語がまだ残っている場合（ステップＳ３１：ＮＯ）には、次のステップＳ３２に進む。
【００５３】
次にステップＳ３２において、上位語尤度算出部１８は、未処理の下位語のうちの一つを処理対象として選択する。
【００５４】
次にステップＳ３３において、上位語尤度算出部１８は、ステップＳ３２で選択された下位語を鍵として語間関係記憶部１４を検索し、この下位語に対応するすべての上位語を抽出する。
【００５５】
次にステップＳ３４において、上位語尤度算出部１８は、ステップＳ３３で抽出された上位語集合に属する各々の語を、数値ベクトルで表現する。
ここでは、上位語である単語の特徴ベクトルを得るために、当該上位語の下位語を利用する。つまり、当該上位語と上位下位関係を有する下位語のうち、ステップＳ３２で選択された下位語を除く他の下位語の特徴ベクトルの平均値を取り、その結果を当該上位語の特徴ベクトルとする。また、当該上位語の下位語についてクラスタ情報記憶部１５に所属確率の情報がない場合には、当該下位語のさらに下位の語の特徴ベクトルの平均をもって当該下位語の特徴ベクトルとしても良い。
また、当該上位語について下位語尤度算出部１７が用いた方法と同様の方法で特徴ベクトルを得ても良い。そのとき、上位語尤度算出部１８は、下位語尤度算出部１７によって既に算出されている特徴ベクトルを再利用するようにしても良い。
また、当該上位語自体が特徴ベクトルを有する場合は、これを利用することも可能である。
【００５６】
次のステップＳ３５からＳ３８までは、ステップＳ３３で抽出された上位語集合の中の個々の上位語についての処理である。
ステップＳ３５において、上位語尤度算出部１８は、ステップＳ３３で抽出された上位語集合の中の、未処理の一つの上位語を選択する。
【００５７】
そして、ステップＳ３６において、上位語尤度算出部１８は、ステップＳ３５で選択された上位語と、ステップＳ３３で抽出した他の上位語集合（つまり、ステップＳ３５で今選択している上位語を除く上位語の集合）との間の類似度を計算する。そのために、上位語尤度算出部１８は、ステップＳ３３で抽出した上位語のうちステップＳ３５で選択した現在の上位語を除く他の上位語のそれぞれのベクトル（ステップＳ３４で得たベクトル）の平均を取ることにより、一つの特徴ベクトルを作る。そして、上位語尤度算出部１８は、その平均の特徴ベクトルと、ステップＳ３５で選択している上位語に対応するベクトルとの間の類似度を算出する。ここで類似度としては、下位語尤度算出部１７が用いたのと同様に、コサイン類似度やカルバック・ライブラー情報量やＪＳダイバージェンスなどを用いる。このように求められた類似度が、ステップＳ３２で選択された下位語から見た、ステップＳ３５で選択された上位語の、信頼度（上位語としての尤度）である。上位語尤度算出部１８は、算出された値を、信頼度（上位語らしさ）として、語間関係記憶部１４の該当欄に書き込む。
【００５８】
次にステップＳ３７において、上位語尤度算出部１８は、ステップＳ３６で算出した類似度が、予め定められた所定の閾値（第２閾値）よりも大きいか否かを判定する。ここで、コサイン類似度を用いる場合の閾値（第２閾値）は、例えば０．４とする。類似度が閾値よりも大きいと判定された場合（ステップＳ３７：ＹＥＳ）には、ステップＳ３８に進む。類似度が閾値以下であると判定された場合（ステップＳ３７：ＮＯ）には、ステップＳ３８をスキップして、直接、ステップＳ３９に移る。
【００５９】
ステップＳ３８に進んだ場合、つまり類似度＞閾値である場合、上位語尤度算出部１８は、選択されている上位語を、現在処理対象としている下位語に対して信頼できる上位語であるとして、登録する。具体的には、上位語尤度算出部１８は、語間関係記憶部１４において該当する信頼フラグ（上位語らしさ）の欄に、信頼できる上位語であることを表すフラグ値を書き込む。なお、信頼フラグ（上位語らしさ）は初期状態においては、他の値（「信頼できる」ことを表す値ではない値）にセットされている。
【００６０】
次にステップＳ３９に移ると、上位語尤度算出部１８は、ステップＳ３３で抽出された上位語のすべてを処理済みであるか否かを判定する。つまり、上位語尤度算出部１８は、現在の下位語に対応する上位語の判定をすべて終えたか否かを判定する。対象のすべての上位語を処理済である場合（ステップＳ３９：ＹＥＳ）には、次の下位語の処理に移るために、ステップＳ３１に戻る。まだ未処理で残っている上位語がある場合（ステップＳ３９：ＮＯ）には、次の下位語の処理に移るために、ステップＳ３５に戻る。
【００６１】
以上説明した上位語尤度算出部１８による処理の結果、関係取得部１２によって取得された上位下位関係集合のうち、下位語から見た上位語らしさの観点において信頼できる上位語の集合を得ることができる。
【００６２】
図９は、上位語尤度算出部１８による処理の実例を説明するための、語の上位下位関係の例を示す概略図である。同図は、語間の上位下位関係のうちの一部を示している。同図において、語「日本の医薬品産業」が６個の下位語（「Ｚファーマ」等）と対応付けられている点は、図７における上位下位関係と同様である。また、語「日本の医薬品産業」は、「医薬品」、「医薬品産業」、「日本の産業」という３個の上位語と対応付けられている。
それらの上位語の各々は、「日本の医薬品産業」とは異なる下位語を有している。つまり、「医薬品」は、「日本の医薬品産業」のほかに、「ＡＣＥ阻害薬」および「アセチルサリチル酸」を下位語として有している。また、「医薬品産業」は、「日本の医薬品産業」のほかに、「医薬品メーカー」および「医薬品開発業務」を下位語として有している。また、「日本の産業」は、「日本の医薬品産業」のほかに、「日本の製造業」および「日本の金融業」を下位語として有している。
【００６３】
例えば、図８のステップＳ３２の処理において「日本の医薬品産業」という下位語が選ばれた場合、ステップＳ３３においては、「医薬品」、「医薬品産業」、「日本の産業」という３個の上位語が抽出される。これらの上位語に各々に対して、ステップＳ３４の処理では、特徴ベクトルを求める。具体的には、「医薬品」に関しては、「日本の医薬品産業」を除く２個の下位語である「ＡＣＥ阻害薬」および「アセチルサリチル酸」のそれぞれの特徴ベクトルの平均を取って、「医薬品」の特徴ベクトルとする。また、「医薬品産業」に関しては、「日本の医薬品産業」を除く２個の下位語である「医薬品メーカー」および「医薬品開発業務」のそれぞれの特徴ベクトルの平均を取って、「医薬品産業」の特徴ベクトルとする。また、「日本の産業」に関しては、「日本の医薬品産業」を除く２個の下位語である「日本の製造業」および「日本の金融業」のそれぞれの特徴ベクトルの平均を取って、「日本の産業」の特徴ベクトルとする。
なお、前述の通り、下位語が複数の形態素から構成される場合など、クラスへの所属確率に基づく単語ベクトルを直接生成することが難しい場合には、さらのその下位語の所属確率のベクトルを利用するようにしても良い。
【００６４】
既に述べた図８におけるステップＳ３６の処理では、単語のクラスへの所属確率に基づいたベクトルを、その単語の特徴量として用いる。ある上位下位関係において、下位語から見たとき、上位語の特徴ベクトルと、当該下位語の他の上位語の特徴ベクトルの平均とを用いて、その類似度（コサイン類似度など）を尺度として利用することにより、統計的に、上位語としての信頼度を算出することができる。
【００６５】
また、判定部２０は、上位語から見た下位語らしさと、下位語から見た上位語らしさの両方に基づいて、上位下位関係が信頼できるものであるか否かを判定する。そして、信頼できる上位下位関係のみを用いて、対象語の下位語（その特殊なものがインスタンス）を抽出し、出力する。
【００６６】
以上説明したように、下位語抽出装置１は、上位語から見た下位語らしさ、および下位語から見た上位語らしさを求め、それらの下位語らしさと上位語らしさとに基づいて対象語の下位語集合（またはインスタンス集合）を抽出する。
【００６７】
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態について説明する。なおここでは、前実施形態で既に述べた事項については説明を省略し、本実施形態に特有の事項を主に説明する。
図１０は、本実施形態による下位語抽出装置の概略機能構成を示すブロック図である。同図に示すように、本実施形態による下位語抽出装置２（下位表現抽出装置）は、上位語入力部１１と、関係取得部１２と、語間関係記憶部１４と、クラスタ情報記憶部１５（特徴量記憶部）と、下位語尤度算出部１７（下位表現信頼判断部）と、判定部２１とを含んで構成される。
【００６８】
上位語入力部１１と、関係取得部１２と、語間関係記憶部１４と、クラスタ情報記憶部１５と、下位語尤度算出部１７の各部の機能は、第１実施形態におけるそれらの機能と同様である。なお、本実施形態では、下位語抽出装置２は、上位語から見た下位語の信頼度（下位語らしさ、下位語尤度）を算出するが、下位語から見た上位語の信頼度（上位語らしさ、上位語尤度）の算出は行わない。つまり、下位語抽出装置２は、第１実施形態における上位語尤度算出部１８に相当する機能を持たない。
【００６９】
本実施形態における判定部２１は、対象表現を上位概念として、前記木構造に含まれる上位下位関係のうち下位語尤度算出部１７によって信頼できると判定された上位下位関係のみをたどって到達できる下位概念の表現を抽出する。
より具体的には、判定部２１は、下位語尤度算出部１７によって求められた下位語らしさに基づいて、信頼できる上位下位関係を選び出す。そして、判定部２１は、その信頼できる上位下位関係を用いて、対象語をスタート地点として下位語をたどり、下位語集合を抽出する。また、判定部２１は、抽出した下位語集合の要素のうち、さらなる下位語を持たない語を、インスタンス集合として抽出する。判定部２１は、このように抽出した下位語集合またはインスタンス集合を、外部に出力する。
【００７０】
このように、下位語抽出装置２は、上位語から見た下位語らしさを求め、その下位語らしさに基づいて対象語の下位語集合（またはインスタンス集合）を抽出する。
【００７１】
以上説明したように、第２実施形態による下位語抽出装置２は、上位語から見た下位語らしさ（尤度、信頼度）に基づいて、与えられた上位下位関係が信頼できるものであるか否かを判断する。そして、下位語抽出装置２は、その判断の結果として信頼できる上位下位関係のみをたどって、対象語から、下位の語を抽出し、出力する。このような処理により、信頼できない上位下位関係が除外されるため、抽出された下位語集合（またはインスタンス集合）の精度は良い。
一方、第１実施形態による下位語抽出装置１は、上位語から見た下位語らしさ（尤度、信頼度）だけではなく、さらに、下位語から見た上位語らしさ（尤度、信頼度）にも基づいて、与えられた上位下位関係が信頼できるものであるか否かを判断する。そして、下位語抽出装置１は、その判断の結果として信頼できる上位下位関係のみをたどって、対象語から、下位の語を抽出し、出力する。したがって、抽出された下位語集合（またはインスタンス集合）の精度はより一層良い。
【００７２】
なお、上述した各実施形態における下位語抽出装置の機能をコンピューターで実現するようにしても良い。その場合、機能を実現するためのプログラムをコンピューター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ーシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピューターシステム」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、「コンピューター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、コンピューター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「コンピューター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を送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバーやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。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良く、さらに前述した機能をコンピューター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であっても良い。
【００７３】
以上、複数の実施形態を説明したが、本発明はさらに次のような変形例でも実施することが可能である。
第１実施形態において、下位語抽出装置１は、下位語尤度算出部１７の処理を終えてから上位語尤度算出部１８の処理を行うこととした。しかし、これら両者間の処理の順序は任意である。また、下位語尤度算出部１７の処理と上位語尤度算出部１８の処理とを並行して行うようにしても良い。
【００７４】
実例について説明する。既存技術を用いて、ウェブなどの大量の言語資源から上位下位関係を自動的に獲得する場合、大量の上位下位関係を獲得することができる。一例としてＷｉｋｉｐｅｄｉａのデータを解析することのみによっても、１０００万種類以上の上位下位関係を獲得することができる。しかしながら、このように自動的に獲得した上位下位関係の中には、相当数の誤りが含まれる。このような誤りを含む上位下位関係をそのまま用いて、しかも、複数段階の深さに渡って下位語を探索すると、累積的に誤りが含まれることとなり、抽出される下位語集合（またはインスタンス集合）の精度は良くない。これに対して、第１実施形態および第２実施形態で説明した下位語抽出装置では、誤った上位下位関係を除外するため、結果的に得られる下位語集合（またはインスタンス集合）の精度が良くなる。
【００７５】
また、第１実施形態および第２実施形態で得られる下位語抽出装置を、情報抽出に応用することもできる。例えば、「病気」という上位語の下位語と、「薬」という上位語の下位語とを、第１実施形態および第２実施形態による下位語抽出装置で抽出し、それら下位語集合を用いて、「（「病気」の下位語）＋の＋（「薬」の下位語）」といった「の格」で結ばれた関係を大量のテキストの中から見つけることができれば、病気と薬との関係を特定することもできる。
【００７６】
以上、この発明の実施形態について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。
【産業上の利用可能性】
【００７７】
本発明は、テキストからの情報抽出などに利用できる。また、ある下位概念（あるいはインスタンス）と類似の下位概念（あるいはインスタンス）を効率よく得て、概念辞書を構築することに利用できる。このような技術は、例えば、販売業やコンテンツ提供サービス業などにおけるレコメンデーション技術に応用することができる。一例としては、テレビ番組等の映像コンテンツを視聴する者に対して、視聴中のコンテンツに関連する他のコンテンツを推薦するために、本発明を利用することができる。つまり、ある共通の上位語に対応する大量の下位語を精度よく収集できるため、本発明を、連想検索機能に利用することができる。
【符号の説明】
【００７８】
１，２  下位語抽出装置（下位表現抽出装置）
１１  上位語入力部
１２  関係取得部
１４  語間関係記憶部
１５  クラスタ情報記憶部（特徴量記憶部）
１７  下位語尤度算出部（下位表現信頼判断部）
１８  上位語尤度算出部（上位表現信頼判断部）
２０，２１  判定部
【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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