(57)【要約】  【課題】数値データに対応する名詞データが近傍になくても正確に名詞データを抽出することができる情報抽出装置を提供する。  【解決手段】切出手段１０１は、文書データからテキスト文データを一文ずつ切り出し数値情報抽出手段１０３に入力する。数値情報抽出手段１０３は、テキスト文データを先頭から順に参照して所定の数値情報データが含まれているか否かを判断し、テキスト文データに数値情報データが含まれている場合には、数値情報データを抽出する。テキスト文解析手段１０５は、テキスト文データを形態素解析した後、各形態素を連結して文要素データを作成し、所定の種類の文要素データに分類する。抽出対象文決定手段は、数値情報データが含まれる文要素データを含む文を抽出対象文として決定し、係り受け情報抽出手段１０７に入力する。係り受け情報抽出手段１０７は、当該数値情報データと係り受け関係にある文要素データを、前記抽出対象文から抽出する。  【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
与えられたテキスト文データから数値情報データを含む情報データを抽出する情報抽出装置であって、
与えられたテキスト文データを複数の文要素データに分割し、各文要素の種類を決定して記録部に記録するとともに、与えられたテキスト文データ中に数値情報データが含まれるか否かを判断し、含まれる場合には、数値情報データを特定して記録部に記録する抽出・解析手段と、
記録部を参照して、数値情報データを含む文要素データを特定し、当該文要素データの種類に基づいて、当該数値情報データと係り受け関係にある文要素データを少なくとも１つ決定し、決定した文要素データから係り受け情報データを抽出する係り受け情報抽出手段と、
数値情報抽出手段が抽出した数値情報データ、係り受け情報抽出手段が抽出した係り受け情報データを出力する出力手段
を備えたことを特徴とする情報抽出装置。
【請求項２】
与えられたテキスト文データから数値情報データを含む情報データを抽出する情報抽出装置をコンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、コンピュータに以下の手段を構成させることを特徴とするプログラム：
Ａ）与えられたテキスト文データを複数の文要素データに分割し、各文要素の種類を決定して記録部に記録するとともに、与えられたテキスト文データ中に数値情報データが含まれるか否かを判断し、含まれる場合には、数値情報データを特定して記録部に記録する抽出・解析手段、
Ｂ）記録部を参照して、数値情報データを含む文要素データを特定し、当該文要素データの種類に基づいて、当該数値情報データと係り受け関係にある文要素データを少なくとも１つ決定し、決定した文要素データから係り受け情報データを抽出する係り受け情報抽出手段、
Ｃ）数値情報抽出手段が抽出した数値情報データ、係り受け情報抽出手段が抽出した係り受け情報データを出力する出力手段。
【請求項３】
請求項１の装置または請求項２のプログラムにおいて、
前記抽出・解析手段は、
与えられたテキスト文データ中に数値情報データが含まれるか否かを判断し、含まれる場合には、数値情報データを特定して抽出して記録部に記録する数値情報抽出手段と、
前記テキスト文データを、複数の文要素データに分割し、各文要素の種類を決定して記録部に記録するテキスト文解析手段と、
を備えており、
前記係り受け情報抽出手段は、前記記録部に記録されている数値情報データが、いずれの文要素データ中にあるかを判定することにより、数値情報データを含む文要素データを特定するものであることを特徴とするもの。
【請求項４】
請求項１の装置または請求項２のプログラムにおいて、
前記抽出・解析手段は、
前記テキスト文データを、複数の文要素データに分割し、各文要素の種類を決定して記録部に記録するテキスト文解析手段と、
前記文要素データ中に数値情報データが含まれるか否かを判断し、含まれる場合には、当該文要素データと数値情報データとを対応付けて抽出する数値情報抽出手段と、
を備えたことを特徴とするもの。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかの情報抽出装置またはプログラムにおいて、
前記テキスト文解析手段は、前記テキスト文データを、複数の文要素データに分割し、各文要素データが、主語を含む場合は主格句として、述語を含む場合は述部として、主語または述語のいずれも含まない場合は従属句として、文要素の種類を決定することを特徴とするもの。
【請求項６】
請求項５の情報抽出装置またはプログラムにおいて、
前記数値情報データが含まれる文要素データまたは前記数値情報データに対応付けて抽出された文要素データの種類が従属句である場合、
前記係り受け情報抽出手段は、前記数値情報データを含む文要素データの修飾する単語が体言または用言のいずれであるかを判断して、係り受け関係にある文要素データを決定することを特徴とするもの。
【請求項７】
請求項６の情報抽出装置またはプログラムにおいて、
前記数値情報データを含む文要素データの修飾する単語が体言である場合、
前記係り受け情報抽出手段は、前記テキスト文データを構成する文要素データの中から前記数値情報データを含む文要素データに連続する文要素データを、係り受け関係にある文要素データとして決定し、
前記数値情報を抽出した文要素の修飾する単語が用言である場合、
前記係り受け情報抽出手段は、前記テキスト文データを構成する文要素データの中から前記数値情報データを含む文要素データ以外の文要素データを、係り受け関係にある文要素として決定することを特徴とするもの。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかの情報抽出装置またはプログラムにおいて、
前記記録部には、予め、所定の数値単位が記録されており、
前記抽出・解析手段は、記録部から読み出した数値単位と同じ文字列が、前記テキスト文データまたは文要素データにあるか否かに基づいて、数値情報データが含まれるか否かを判断することを特徴とするもの。
【請求項９】
請求項１〜８いずれかの情報抽出装置またはプログラムにおいて、
前記テキスト文解析手段によって得られた文要素データ、および前記数値情報抽出手段が抽出した数値情報データに基づいて、抽出対象となるテキスト文データを決定する抽出対象文決定手段をさらに備えたことを特徴とするもの。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれかの情報抽出装置またはプログラムにおいて、
前記テキスト文データから、前記数値情報データが含まれる文要素データと前記係り受け情報データが含まれる文要素データとを除いた文要素データを、付加情報データとして抽出する付加情報抽出手段を備えたことを特徴とするもの。
【請求項１１】
与えられたテキスト文データから数値情報データを含む情報データを抽出する情報抽出方法であって、
与えられたテキスト文データを複数の文要素データに分割し、各文要素の種類を決定して記録部に記録するとともに、与えられたテキスト文データ中に数値情報データが含まれるか否かを判断し、含まれる場合には、数値情報データを特定して記録部に記録する抽出・解析ステップと、
記録部を参照して、数値情報データを含む文要素データを特定し、当該文要素データの種類に基づいて、当該数値情報データと係り受け関係にある文要素データを少なくとも１つ決定し、決定した文要素データから係り受け情報データを抽出する係り受け情報抽出ステップと、
数値情報抽出手段が抽出した数値情報データ、係り受け情報抽出手段が抽出した係り受け情報データを出力する出力ステップ
を備えたことを特徴とする情報抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、与えられたテキスト文データから数値情報を含む情報を抽出する情報抽出装置およびその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
文書データから数値データを抽出し、この数値データに対応する名詞データを抽出する方法が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
上記の方法について簡単に説明する。例えば、文書データにおける一文が、「今日は２００円の豚肉と、２０００円のコップを買った。」である場合について説明する。
【０００４】
まず、文書データを１文字ずつ参照し、数字が連続する文字列を数値データとして抽出する。例えば、数値データとして、「２００」および「２０００」がそれぞれ抽出される。
【０００５】
次に、上記数値データが含まれる句読点までの範囲の文を数字文字列データとして抽出する。例えば、数字文字列データとして、「今日は２００円の豚肉と、」および「２０００円のコップを買った。」がそれぞれ抽出される。
【０００６】
さらに、上記数字文字列データを形態素解析して名詞を抽出し、これらの名詞の中から予め定められた項目分類文字列に含まれる名詞のみを名詞データとして抽出する。例えば、名詞データとして、「豚肉」および「コップ」がそれぞれ抽出される。
【０００７】
以上のようにして、数値データとして「２００」および「２０００」と、これらにそれぞれ対応する名詞データとして「豚肉」および「コップ」を得ることができる。
【０００８】
【特許文献１】特開平８−３２９１６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上記のような方法を用いて数値データおよび名詞データを抽出する場合、名詞データは数値データの近傍にあることが前提となる。すなわち、文の中で数値データに対応する名詞データが、数値データと句読点を超えて記述されている場合には、正確に対応する名詞データを抽出することはできない。
【００１０】
例えば、「今日買った豚肉は、２００円だった。」という文では「豚肉」と「２００」が句読点を超えて記述されているので、数値データとこれに対応する名詞データを正確に抽出することはできない。
【００１１】
また、上記のような方法では、予め設けられた項目分類文字列に含まれる名詞のみを名詞データとして抽出するようにしている。このため、項目分類文字列に含まれない任意の名詞を数値データに対応づけて抽出することはできない。
【００１２】
さらに、数値データに対応づけて抽出されるのは名詞のみを対象としているため、数値データが名詞以外の文要素を指している場合には、正確な抽出ができない。
【００１３】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、数値データに対応する名詞データが近傍になくても正確に名詞データを抽出することができ、また、任意の名詞データを抽出することができ、さらに、名詞以外の文要素を数値データに対応づけて抽出することのできる情報抽出装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
(1)(2)(11)この発明にかかる情報抽出装置またはプログラムは、与えられたテキスト文データから数値情報データを含む情報データを抽出する情報抽出装置であって、与えられたテキスト文データを複数の文要素データに分割し、各文要素の種類を決定して記録部に記録するとともに、与えられたテキスト文データ中に数値情報データが含まれるか否かを判断し、含まれる場合には、数値情報データを特定して記録部に記録する抽出・解析手段と、記録部を参照して、数値情報データを含む文要素データを特定し、当該文要素データの種類に基づいて、当該数値情報データと係り受け関係にある文要素データを少なくとも１つ決定し、決定した文要素データから係り受け情報データを抽出する係り受け情報抽出手段と、数値情報抽出手段が抽出した数値情報データ、係り受け情報抽出手段が抽出した係り受け情報データを出力する出力手段を備えたことを特徴としている。
【００１５】
したがって、数値情報データに対応する名詞データが当該数値情報データの近傍に存在しない場合であっても、数値情報データと係り受け関係にある文要素データを抽出して、数値情報データに対応する名詞データを正確に抽出することができる。
【００１６】
(3)この発明にかかる情報抽出装置またはプログラムは、抽出・解析手段は、与えられたテキスト文データ中に数値情報データが含まれるか否かを判断し、含まれる場合には、数値情報データを特定して抽出して記録部に記録する数値情報抽出手段と、前記テキスト文データを、複数の文要素データに分割し、各文要素の種類を決定して記録部に記録するテキスト文解析手段と、を備えており、係り受け情報抽出手段は、前記記録部に記録されている数値情報データが、いずれの文要素データ中にあるかを判定することにより、数値情報データを含む文要素データを特定するものであることを特徴としている。
【００１７】
したがって、数値情報データに対応する名詞データが当該数値情報データの近傍に存在しない場合であっても、数値情報データと係り受け関係にある文要素データを抽出して、数値情報データに対応する名詞データを正確に抽出することができる。
【００１８】
(4)この発明にかかる情報抽出装置またはプログラムは、抽出・解析手段は、テキスト文データを、複数の文要素データに分割し、各文要素の種類を決定して記録部に記録するテキスト文解析手段と、前記文要素データ中に数値情報データが含まれるか否かを判断し、含まれる場合には、当該文要素データと数値情報データとを対応付けて抽出する数値情報抽出手段と、を備えたことを特徴としている。
【００１９】
したがって、数値情報データに対応する名詞データが当該数値情報データの近傍に存在しない場合であっても、数値情報データと係り受け関係にある文要素データを抽出して、数値情報データに対応する名詞データを正確に抽出することができる。
【００２０】
(5)この発明にかかる情報抽出装置またはプログラムは、テキスト文解析手段は、テキスト文データを、複数の文要素データに分割し、各文要素データが、主語を含む場合は主格句として、述語を含む場合は述部として、主語または述語のいずれも含まない場合は従属句として、文要素の種類を決定することを特徴としている。
【００２１】
したがって、テキスト文データにおける文構造に制限されることなく、文要素の種類に基づいて正確に情報を抽出することができる。
【００２２】
(6)この発明にかかる情報抽出装置またはプログラムは、数値情報データが含まれる文要素データまたは数値情報データに対応付けて抽出された文要素データの種類が従属句である場合、係り受け情報抽出手段は、前記数値情報データを含む文要素データの修飾する単語が体言または用言のいずれであるかを判断して、係り受け関係にある文要素データを決定することを特徴としている。
【００２３】
したがって、数値情報が指し示す情報を、より正確に抽出することができる。
【００２４】
(7)この発明にかかる情報抽出装置またはプログラムは、数値情報データを含む文要素データの修飾する単語が体言である場合、係り受け情報抽出手段は、テキスト文データを構成する文要素データの中から数値情報データを含む文要素データに連続する文要素データを、係り受け関係にある文要素データとして決定し、前記数値情報を抽出した文要素の修飾する単語が用言である場合、前記係り受け情報抽出手段は、前記テキスト文データを構成する文要素データの中から前記数値情報データを含む文要素データ以外の文要素データを、係り受け関係にある文要素として決定することを特徴としている。
【００２５】
したがって、数値情報データが指し示す情報を、より正確に抽出することができる。これにより、意味的に高度な情報データを抽出することができる。
【００２６】
(8)この発明にかかる情報抽出装置またはプログラムは、記録部には、予め、所定の数値単位が記録されており、抽出・解析手段は、記録部から読み出した数値単位と同じ文字列が、前記テキスト文データまたは文要素データにあるか否かに基づいて、数値情報データが含まれるか否かを判断することを特徴とするしている。
【００２７】
したがって、テキスト文データの中から目的の数値情報データのみを抽出することができる。例えば、金額を対象とする数値情報データを取得したい場合には、前後に「円」や「￥」等が付加されている数字を数値情報データとして抽出し、これに対応する係り受け情報データを抽出することができる。
【００２８】
(9)この発明にかかる情報抽出装置またはプログラムは、テキスト文解析手段によって得られた文要素データ、および数値情報抽出手段が抽出した数値情報データに基づいて、抽出対象となるテキスト文データを決定する抽出対象文決定手段をさらに備えたことを特徴としている。
【００２９】
したがって、テキスト文データが単文である場合だけでなく、２以上の文を有する重文、複文またはこれらの混合文であっても、正確に情報を抽出することができる。
【００３０】
(10)この発明にかかる情報抽出装置またはプログラムは、テキスト文データから、数値情報データが含まれる文要素データと係り受け情報データが含まれる文要素データとを除いた文要素データを、付加情報データとして抽出する付加情報抽出手段を備えたことを特徴とするしている。
【００３１】
したがって、数値情報データおよびこれに対応する係り受け情報データを抽出すると同時に、これらに関連する付加情報データを抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、本発明における実施形態について、図面を参照して説明する。
【００３３】
１．第１の実施形態
１−１．機能ブロック図
図１に、本実施形態にかかる情報抽出装置の機能ブロック図を示す。この図において、本発明にかかる情報抽出装置は、切出手段１０１、数値情報抽出手段１０３、テキスト文解析手段１０５、係り受け情報抽出手段１０７、出力手段１０９を備えている。
【００３４】
切出手段１０１は、入力したテキスト文書からテキスト文データを一文ずつ切り出して記録部に記録する。例えば、テキスト文書中に出現する句点「。」をデリミタとして、テキスト文データを切り出す処理を行う。
【００３５】
数値情報抽出手段１０３は、記録部から読み出したテキスト文データを、先頭から順に参照して所定の数値情報データが含まれているか否かを判断する。所定の数値情報データが含まれている場合には、数値情報データを抽出するとともに、前記テキスト文をテキスト文解析手段に与える。
【００３６】
テキスト文解析手段１０５は、記録部から読み出したテキスト文データを形態素解析した後、各形態素を所定の文法定義情報に基づいて解析し、テキスト文データを所定の文要素データに分割する。
【００３７】
係り受け情報抽出手段１０７は、抽出された数値情報データが含まれる文要素データに基づいて、文要素データに分割されたテキスト文データから当該数値情報データと係り受け関係にある他の文要素データを抽出する。
【００３８】
出力手段１０９は、数値情報抽出手段１０３において抽出された数値情報データおよび係り受け情報抽出手段１０７において抽出された係り受け情報データを出力する。例えば、ディスプレイやデータベース等に出力する。
【００３９】
１−２．ハードウェア構成
図１に示す情報抽出装置をＣＰＵを用いて実現したハードウェア構成の一例を図２に示す。情報抽出装置は、ディスプレイ２０１、ＣＰＵ２０３、メモリ２０５、キーボード／マウス２０７、ハードディスク２０９、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２１１および通信回路２１５を備えている。
【００４０】
ハードディスク２０９には、本発明にかかる情報抽出処理を行うための情報抽出プログラム２０９１、形態素解析処理を行うための形態素解析辞書２０９３、構文解析処理を行うための文法定義情報２０９４、所定の数値情報データを抽出するための数値単位マスタ２０９５、情報抽出処理による抽出結果を記録する抽出結果データベース２０９７等が記録されており、これらはＣＤ−ＲＯＭドライブ２１１を介してＣＤ−ＲＯＭ２１２に記録されたデータを読み出してインストールしたものである。
【００４１】
なお、上記インストールは、通信回路２１５を用いてインターネット２１６等からダウンロードしたデータを使用して行うようにしてもよい。
【００４２】
１−３．フローチャート
情報抽出プログラム２０９１に基づく処理について、図３〜６のフローチャートを用いて説明する。以下では、テキスト文「営業利益は前年度と同水準の３２７７６百万円となった。」を含むテキスト文書を切出手段１０１に入力した場合を例として説明する。
【００４３】
図３に示す情報抽出処理のフローチャートにおいて、ＣＰＵ２０３は、テキスト文書を読み込みメモリ２０５に入力する（ステップＳ３０１）。
【００４４】
入力したテキスト文書の先頭からテキスト文データを一文切り出す（ステップＳ３０３）。なお、本実施形態においては句点「。」をテキスト文のデリミタとする。例えば、前記テキスト文データが読み込まれた場合、先頭の文である「営業利益は前年度と同水準の３２７７６百万円となった。」が切り出される。
【００４５】
ＣＰＵ２０３は、切り出したテキスト文データに基づいて、数値情報抽出処理を行う（ステップＳ３０５）。
【００４６】
１−３−１．数値情報抽出処理
図４に示す数値情報抽出処理のフローチャートにおいて、ＣＰＵ２０３は数値単位マスタ２０９５に基づいて数値情報データの単位文字を抽出する（ステップＳ４０１）。例えば、本実施形態において、数値単位マスタには「百万円」、「億円」等の金額に関する単位文字が記録されている。
【００４７】
特に、数値単位マスタは、数値情報データを抽出するテキスト文書の内容に応じて設定すればよい。例えば、有価証券報告書や財務諸表の場合は金額に関する単位文字である「円」、「億円」、「百万円」、「千円」等を設定し、歴史年表や新聞記事などの場合は日付に関する単位文字である「年」、「月」、「日」等を設定すればよい。これにより、文書の内容に応じて、必要な情報だけを取り出すことができる。
【００４８】
なお、上記の数値単位マスタを使わない場合は、情報抽出プログラム２０９１中に数値情報データにかかる所定の単位文字を設定しておけばよい。
【００４９】
ＣＰＵ２０３は、テキスト文データの先頭から、抽出した単位文字が存在するか否かを検索する（ステップＳ４０３）。例えば、テキスト文「営業利益は、前年度と同水準の３２７７６百万円となった。」の先頭から、単位文字「百万円」または「億円」が存在するか否かを検索する。
【００５０】
テキスト文データの中に、所定の単位文字が存在すれば（ステップＳ４０５、ＹＥＳ）、当該単位文字の前方に連続する数字を数値情報データの構成要素として抽出する（ステップＳ４０７）。この場合、複数の数字が連続していれば、先頭方向から連続する数字をすべて連結した数字の文字列を数値情報データの構成要素として抽出する。さらに、ＣＰＵ２０３は、抽出した数値情報データの構成要素と前記単位文字とを連結して数値情報データとする。
【００５１】
例えば、上記テキスト文データの場合、「３２７７６」が数値情報データの構成要素として抽出され、単位文字「百万円」と連結して、「３２７７６百万円」が数値情報データとして抽出され、メモリ２０５またはハードディスク２０９の所定領域に記録される。
【００５２】
ＣＰＵ２０３は、テキスト文データの中に、他に単位文字が存在すれば（ステップＳ４０９、ＮＯ）、ステップＳ４０７を繰り返す。他に単位文字が存在しなければ、当該処理を終了する（ステップＳ４０９）。また、ステップＳ４０５において、単位文字が存在しない場合にも、当該処理を終了する（ステップＳ４０５、ＮＯ）。
【００５３】
１−３−２．テキスト文解析処理
数値情報抽出処理（図３、ステップＳ３０５）において、数値情報データが抽出されれば（ステップＳ３０７、ＹＥＳ）、ＣＰＵ２０３はテキスト文解析処理（ステップＳ３０９）を行う。
【００５４】
図５に示すテキスト文解析処理のフローチャートにおいて、ＣＰＵ２０３は形態素解析辞書２０９３に基づいてテキスト文データを形態素解析する処理を行う（ステップＳ５０１）。例えば、形態素解析処理には、奈良先端科学技術大学院大学松本研究室の「茶筌」等を使用すればよい。
【００５５】
図７、図７ａおよび図７ｂにテキスト文データ「営業利益は、前年度と同水準の３２７７６百万円となった。」７０１に対して情報抽出処理を行う場合の例を示す。
【００５６】
ＣＰＵ２０３は、上記ステップＳ５０１の形態素解析処理によって、上記テキスト文データ７０１（図７）を、意味を有する最小の言語単位である形態素に分割する。
【００５７】
例えば、図７において、上記テキスト文データ７０１は、７０３に示すように「営業利益（名詞）／は（助詞）／前年度（名詞）／と（助詞）／同水準（名詞）／の（助詞）／３２７７６百万円（名詞）／と（助詞）／なった（動詞）／。（文末）」のように形態素解析される。なお、上記および図７に示すテキスト文データ７０３においては、説明上テキスト文データを形態素ごとに「／」を挿入して表示しているが、実際には、図７ａのＡに示すように、形態素解析データとして、メモリ２０５またはハードディスク２０９の所定領域に記録される。
【００５８】
ＣＰＵ２０３は文法定義情報２０９４に基づいて、上記において形態素解析したテキスト文データを構文解析する処理を行う（ステップＳ５０３）。例えば、構文解析処理には、上昇型構文解析のＬＲ文法パーザであるＹＡＣＣ等を使用すればよい。なお、パーザとは、構文解析プログラムを指し、入力文字列を解析して構文解析木などを作成するプログラムである。 
上記ＬＲ文法パーザにおいては、予め設定した文法定義情報２０９４に基づいて構文解析が行われる。図８に、本実施形態において設定する文法定義情報２０９４の例を示す。なお、図８に示す文法定義情報２０９４においては、ＢＮＦ表記によって文法情報を定義している。
【００５９】
ＣＰＵ２０３は、上記ステップＳ５０３によって、形態素解析したテキスト文データを、ＬＲ文法パーザであるＹＡＣＣに入力して構文解析を行う。例えば、上記ＹＡＣＣと文法定義情報２０９４を用いて、図７に示したテキスト文データ７０１を構文解析すると、７０５に示すようになる。
【００６０】
７０５においては、文法定義情報２０９４に基づいて、レベル１〜８のように段階的に構文解析が行われる。これにより、各レベルにおいてテキスト文データ全体を所定の文要素データに分割することができる。例えば、レベル２においては、テキスト文データ７０１を「営業利益は（従属句）／前年度と（従属句）／同水準の（従属句）／３２７７６百万円（従属句）と／なった（動詞句）」の各文要素データに分割することができる。
【００６１】
図７ａのＢ〜Ｄおよび図７ｂのＥ〜Ｉに示すように、ＣＰＵ２０３は、構文解析したデータを各レベル毎にメモリ２０５またはハードディスク２０９の所定領域に記録する。
【００６２】
ＣＰＵ２０３は、構文解析したテキスト文データから「〜句」レベルの文要素データに分割されたテキスト文データを取得する（ステップＳ５０５）。
【００６３】
例えば、図７におけるテキスト文データ７０５のレベル２に分割されたテキスト文データ７０７、具体的には、図７ａのＣに示した構文解析データ（レベル２）を取得する。
【００６４】
ＣＰＵ２０３は、取得した構文解析データ（レベル２）に基づいて、主格句を決定する処理を行う（ステップＳ５０７）。ここで、主格句とは、主語を含む文要素データであり、文要素データの末尾の助詞によって主格句か否かの判定を行う。例えば、文要素データの末尾が「〜は」、「〜が」、「〜も」のいずれかである場合、当該文要素データは主格句であると判定する。
【００６５】
図９に主格句を決定する場合の例を示す。図９に示すテキスト文データ９０１において、文要素データ「営業利益は（従属句）」の末尾の助詞は、図７の形態素解析直後のテキスト文データ７０３より、「は」である。これにより、当該文要素データ「営業利益は（従属句）」の末尾が上記「〜は」に該当し、主格句であると決定することができる。
【００６６】
ＣＰＵ２０３は、取得したテキスト文データ７０７において、述部を決定する処理を行う（ステップＳ５０９）。ここで、述部とは、述語を含む文要素データである。ＣＰＵ２０３は、文要素データの末尾の品詞によって述部か否かの判定を行う。
【００６７】
例えば、文要素データの末尾の品詞が「名詞」、「形容詞」、「動詞」のいずれかである場合、当該文要素データは述部または述部の構成要素であると判定する。特に、「動詞」であっても意味の独立性の低い（非自立である）「補助動詞」および上記「名詞」、「形容詞」の場合は、直前の文要素データと連結して述部を構成するものとする。
【００６８】
本実施形態においては、文要素データの末尾が「〜である」、「〜となる」、「〜であった」、「〜となった」のいずれかである場合、当該分要素の末尾の品詞は「補助動詞」であると判定している。なお、文要素データの末尾の品詞が、「補助動詞」であるか否かの判定を形態素解析に基づいて行うようにしてもよい。この場合、形態素解析で動詞を本動詞（自立）か補助動詞（非自立）かの解析を行うようにすればよい。
【００６９】
図９に、述部を決定する場合の例を示す。図９に示すテキスト文データ９０３において、文要素データ「なった（動詞句）」は、図７の形態素解析の結果により「動詞」である。これにより、当該文要素データ「なった（動詞句）」は、述部または述部の構成要素であると決定することができる。さらに、当該文要素データ「なった（動詞句）」は、「補助動詞」に分類されるため、直前の文要素データと連結されて述部を構成するものとされる。
【００７０】
これにより、当該文要素データ「なった（動詞句）」と直前の文要素データ「３２７７６百万円と（従属句）」を連結して「３２７７６百万円となった」が述部と決定される。
【００７１】
すなわち、図９のテキスト文データ９０５に示すように、テキスト文データは「営業利益は（主格句）／前年度と（従属句）／同水準の（従属句）／３２７７６百万円となった（述部）」の各文要素データに分割される。なお、実際には、ＣＰＵ２０３は、メモリ２０５またはハードディスク２０９の所定領域に、図９ａに示すような解析結果データ９１０を記録する。
【００７２】
１−３−３．係り受け情報抽出処理  
テキスト文解析処理（図３、ステップＳ３０９）において、テキスト文データが所定の種類の文要素データに分割されると、さらにＣＰＵ２０３は係り受け情報抽出処理（ステップＳ３１３）を行う。
【００７３】
図６に示すテキスト文解析処理のフローチャートにおいて、ＣＰＵ２０３は前記数値情報データの属する文要素データを取得する（ステップＳ６０１）。例えば、上記数値情報抽出処理において抽出された数値情報データは「３２７７６」であるので、図９に示すテキスト文データ９０５により当該情報が含まれる文要素データとして、「３２７７６百万円となった（述部）」を取得する。
【００７４】
ＣＰＵ２０３は数値情報データが含まれる文要素データが、主格句であると判定すれば（ステップＳ６０３、ＹＥＳ）、後述するステップＳ６０９に進み、主格句でないと判定すれば（ステップＳ６０３、ＮＯ）、さらに述部であるか否かの判定を行う（ステップＳ６０５）。
【００７５】
ＣＰＵ２０３は数値情報データの属する文要素データが述部であると判定すれば（ステップＳ６０５、ＹＥＳ）、元のテキスト文データの主格句に含まれる名詞を前記数値情報データの係り受け情報データとして抽出し（ステップＳ６１３）、述部でないと判定すれば（ステップＳ６０５、ＮＯ）、さらに、数値情報データの属する文要素データを従属句であると判断して、当該文要素データが連体修飾であるか否かの判定を行う（ステップＳ６０７）。
【００７６】
ＣＰＵ２０３は数値情報データが含まれる文要素データが、連体修飾であると判定すれば（ステップＳ６０７、ＹＥＳ）、当該文要素データの直後の文要素データに含まれる名詞を前記数値情報データの係り受け情報データとして抽出し（ステップＳ６１５）、連体修飾でないと判定すれば（ステップＳ６０７、ＮＯ）、数値情報データの属する文要素データ以外の文要素データを前記数値情報データの係り受け情報データとして抽出する（ステップＳ６０９）。
【００７７】
以下、数値情報データの属する文要素データが「述部」、「主格句」、「従属句」の場合に分けて説明する。
【００７８】
１−３−３−１．「述部」の場合
例えば、数値情報データの属する文要素データ「３２７７６百万円となった（述部）」は述部であると判定されるので、図９に示すテキスト文データ９０５から「営業利益は（主格句）」に基づいて係り受け情報データが抽出される。すなわち、図７に示したテキスト文データ７０３を参照して「営業利益（名詞）」が係り受け情報データとして抽出される。
【００７９】
これにより、数値情報データ「３２７７６百万円」、係り受け情報データ「営業利益」が抽出結果となる。
【００８０】
１−３−３−２．「主格句」の場合
例えば、テキスト文データとして「１６０３年には徳川家康が征夷大将軍に任じられた。」が入力された場合を考える。
【００８１】
図３に示したステップＳ３０１〜Ｓ３０９にしたがって、上記テキスト文データは「１６０３年には（主格句）／徳川家康が（主格句）／征夷大将軍に（従属句）／任じられた（述部）」の文要素データに分割される。なお、この場合の単位文字には「年」を使用しており、数値情報データとして「１６０３年」が抽出されているものとする。
【００８２】
この場合、数値情報データの属する文要素データは「１６０３年には（主格句）」であるので、ＣＰＵ２０３は、テキスト文データから「１６０３年には（主格句）」以外の文要素データを係り受け情報データとして抽出する。すなわち、「徳川家康が（主格句）／征夷大将軍に（従属句）／任じられた（述部）」が係り受け情報データとして抽出される。
【００８３】
これにより、数値情報データ「１６０３年」、係り受け情報データ「徳川家康が征夷大将軍に任じられた」が抽出結果となる。
【００８４】
１−３−３−３．「従属句」の場合
数値情報データが含まれる文要素データが従属句である場合、ＣＰＵ２０３は当該文要素データが修飾形態が連体修飾であるか否かを判定する（ステップＳ６０７）。すなわち、後続する文要素データに体言が含まれているか否かを判定する。
【００８５】
例えば、数値情報データが含まれる文要素データの末尾が「〜の」である場合（ステップＳ６０７、ＹＥＳ）、修飾する単語が体言であると判定し、当該文要素データは連体修飾であると判定する。
【００８６】
例えば、テキスト文データとして「私は昨日１００円のノートを買った。」が入力された場合を考える。図３に示したステップＳ３０１〜Ｓ３０９にしたがって、上記テキスト文データは「私は（主格句）／昨日（従属句）／１００円の（従属句）／ノートを（従属句）／買った（述部）」の文要素データに分割される。なお、この場合の単位文字には「円」を使用しており、数値情報データとして「１００円」が抽出されているものとする。
【００８７】
この場合、数値情報データの属する文要素データは「１００円の（従属句）」であり、文要素データの末尾が「〜の」であるので、ＣＰＵ２０３は、当該従属句は連体修飾であると判定する。すなわち、当該従属句が修飾する単語は体言であると判定し、テキスト文データにおける当該文要素データの直後の文要素データの名詞を係り受け情報データとして抽出する。
【００８８】
例えば、直後の文要素データである「ノートを（従属句）」から「ノート（名詞）」が係り受け情報データとして抽出される。
【００８９】
これにより、数値情報データ「１００円」、係り受け情報データ「ノート」が抽出結果となる。
【００９０】
一方、ＣＰＵ２０３が連体修飾でないと判定した場合（ステップＳ６０７、ＮＯ）、すなわち、修飾する単語が用言であると判定し、数値情報データの属する文要素データ以外の文要素データを係り受け情報データとして抽出する（ステップＳ６０９）。
【００９１】
例えば、テキスト文データとして「源頼朝は１１９２年に鎌倉幕府を開いた。」が入力された場合を考える。
【００９２】
図３に示したステップＳ３０１〜Ｓ３０９にしたがって、上記テキスト文データは「源頼朝は（主格句）／１１９２年に（従属句）／鎌倉幕府を（従属句）／開いた（述部）」の文要素データに分割される。なお、この場合の単位文字には「年」を使用しており、数値情報データとして「１１９２年」が抽出されているものとする。
【００９３】
この場合、数値情報データの属する文要素データは「１１９２年に（従属句）」であり、文要素データの末尾が「〜の」以外であるので、ＣＰＵ２０３は、当該従属句は連体修飾でないと判定する。すなわち、当該従属句が修飾する単語は用言であると判定し、テキスト文データにおける数値情報データの属する文要素データ以外の文要素データを係り受け情報データとして抽出する。
【００９４】
例えば、文要素データ「１１９２年（従属句）」以外の文要素データである「源頼朝は（主格句）／鎌倉幕府を（従属句）／開いた（述部）」が係り受け情報データとして抽出される。
【００９５】
これにより、数値情報データ「１１９２年」、係り受け情報データ「源頼朝は鎌倉幕府を開いた」が抽出結果となる。
【００９６】
ＣＰＵ２０３は、上記の数値情報抽出処理（図４）によって抽出した数値情報データの数だけ上記処理ステップＳ６０１〜Ｓ６０９を繰り返し（ステップＳ６１１、ＹＥＳ）、他の数値情報データがなければ当該処理を終了する（ステップＳ６１１、ＮＯ）。
【００９７】
１−３−４．まとめ
係り受け情報抽出処理を終えるとＣＰＵ２０３は、抽出結果を抽出結果データベース２０９７に記録する（図３、ステップＳ３１５）。例えば、図７に示したテキスト文データ「営業利益は、前年度と同水準の３２７７６百万円となった。」が入力された場合、抽出結果データベース２０９７に、数値情報データ「３２７７６百万円」、係り受け情報データ「営業利益」が記録される。
【００９８】
なお、本実施形態においては、情報抽出装置において抽出した抽出結果を抽出結果データベース２０９７に記録するようにしているが、これに限定されることはなく、抽出結果を他のアプリケーションに引き渡すようにしてもよい。
【００９９】
また、テキスト文データから数値情報データと係り受け情報データを抽出する処理を行うために、他のアプリケーションに組み込んで使用するようにしてもよい。さらに、ユーザに提示するために、抽出結果を情報抽出装置のディスプレイ２０１に表示するようにしてもよい。
【０１００】
ＣＰＵ２０３は、テキスト文書から切り出されたテキスト文データの数だけ上記処理（図３、ステップＳ３０３〜３１５を繰り返し（ステップＳ３１７、ＹＥＳ）、処理対象となるテキスト文データがなくなれば、当該情報抽出処理を終了する（ステップＳ３１７、ＮＯ）。
【０１０１】
以上説明したように、この発明によれば、数値情報データに対応する名詞が近傍にない場合であっても、係り受け関係にある名詞を正確に抽出することができる。また、数値情報データに対応する情報として抽出する情報を、特定の名詞に限定することなく、係り受け関係にある名詞または文を正確に抽出することができる。
【０１０２】
２．第２の実施形態
上記実施形態においては、入力されるテキスト文データが単文であることを前提として説明した。本実施形態においては、特に、テキスト文データが２つの文を含む複文または重文である場合について説明する。
【０１０３】
なお、複文とは、主語・述語の関係が成り立っている文で、さらにその構成部分に主語・述語の関係がみられるものである。また、重文とは、独立した二つ以上の文が、対等の資格で結合した文である。
【０１０４】
２−１．機能ブロック図
図１０に、本実施形態にかかる情報抽出装置の機能ブロック図を示す。この図において、本発明にかかる情報抽出装置は、切出手段１０１、数値情報抽出手段１０３、テキスト文解析手段１０５、抽出対象文決定手段１０６、係り受け情報抽出手段１０７、出力手段１０９を備えている。
【０１０５】
抽出対象文決定手段１０６は、テキスト文解析手段によって文要素データに分割されたテキスト文データから数値情報データの抽出対象となる文を決定し、係り受け情報抽出手段１０７に与える。例えば、複文の場合は、主文と副文に分割した後、各文が抽出対象であるか否かを決定する。
【０１０６】
なお、切出手段１０１、数値情報抽出手段１０３、テキスト文解析手段１０５、係り受け情報抽出手段１０７、出力手段１０９は、第１の実施形態と同様である。
【０１０７】
２−２．ハードウェア構成
ハードウェア構成については、第１の実施形態と同様である。
【０１０８】
２−３．フローチャート
情報抽出プログラム２０９１に基づく処理について、図１１のフローチャートを用いて説明する。以下では、テキスト文データ「今月の食費は、父が７０００円のワインを買ったため、４５４００円になった。」を含むテキスト文書を切出手段１０１に入力した場合を例として説明する。
【０１０９】
図１１に示す情報抽出処理のフローチャートにおいて、ＣＰＵ２０３が行うステップＳ３０１〜Ｓ３０９までの処理は基本的に第１の実施形態と同様である。
【０１１０】
例えば、前記テキスト文データが読み込まれた場合、先頭の文である「今月の食費は、父が７０００円のワインを買ったため、４５４００円になった。」がテキスト文データとして切り出される。
【０１１１】
ＣＰＵ２０３は、切り出したテキスト文データに基づいて、数値情報抽出処理を行う（ステップＳ３０５）。
【０１１２】
２−３−１．数値情報抽出処理
例えば、本実施形態において、数値単位マスタには「円」が単位文字として記録されており、ＣＰＵ２０３は、図４に示す数値情報抽出処理により、「７０００円」、「４５４００円」をそれぞれ数値情報データとして抽出する。
【０１１３】
２−３−２．テキスト文解析処理
数値情報抽出処理（図１１、ステップＳ３０５）において、数値情報データが抽出されれば（ステップＳ３０７、ＹＥＳ）、ＣＰＵ２０３はテキスト文解析処理（ステップＳ３０９）を行う。第１の実施形態に示したように、図５に示すテキスト文解析処理のフローチャートにしたがって、ＣＰＵ２０３は上記テキスト文データを所定の文要素データに分割する。
【０１１４】
図１３に、テキスト文解析処理を行った後のテキスト文データを示す。テキスト文データ１３０１に示すように、前記テキスト文データは「今月の食費は、（主格句）／父が（主格句）／７０００円の（従属句）／ワインを（従属句）／買ったため、（述部）／４５４００円になった（述部）」の各文要素データに分割される。
【０１１５】
２−３−３．抽出対象文決定処理  
テキスト文解析処理を終えるとＣＰＵ２０３は、抽出対象文決定処理を行う（ステップＳ３１０）。図１２に、抽出対象文決定処理におけるフローチャートを示す。
【０１１６】
ＣＰＵ２０３は、構文解析処理されたテキスト文データに基づいて、文の種類を判定する。すなわち、ＣＰＵ２０３は、主格句と述部の組合せの個数および並び方に基づいて、入力されたテキスト文データが、複文、重文、単文のいずれであるかを判定する（図１２、ステップＳ１２０１）。
【０１１７】
ＣＰＵ２０３は、主格句と述部の組合せが１つであればテキスト文データは単文であると判定する（ステップＳ１２０１、単文）。また、主格句と述部の組合せが２つであり、並び方が「主格句−主格句−述部−述部」であればテキスト文データは複文であると判定する（ステップＳ１２０１、複文）。さらに、主格句と述部の組合せが２つであり、並び方が「主格句−述部−主格句−述部」であればテキスト文データは重文であると判定する（ステップＳ１２０１、重文）。
【０１１８】
ＣＰＵ２０３は、入力されたテキスト文データが複文であると判定すると、当該テキスト文データを主文と副文に分割する（ステップＳ１２０３）。例えば、図１３に示すテキスト文データ１３０１の場合、文の構造が「主格句−主格句−述部−述部」であることにより、複文であると判定され、テキスト文データ１３０１は、主文としてのテキスト文データ１３０３「今月の食費は、（主格句）／４５４００円になった（述部）」および副文としてのテキスト文データ１３０５「父が（主格句）／７０００円の（従属句）／ワインを（従属句）／買ったため（述部）」に分割される。
【０１１９】
一方、ＣＰＵ２０３は、入力されたテキスト文データが重文であると判定すると、当該テキスト文データを前半文と後半文に分割する（ステップＳ１２０５）。例えば、図１４に示すテキスト文データ１４０１の場合、文の構造が「主格句−述部−主格句−述部」であることにより、重文であると判定され、テキスト文データ１４０１は、前半文としてのテキスト文データ１４０３「今月の食費は、（主格句）／４５４００円になった（述部）」および副文としてのテキスト文データ１３０５「父が（主格句）／７０００円の（従属句）／ワインを（従属句）／買ったため（述部）」に分割される。
【０１２０】
ＣＰＵ２０３は、分割され単文または入力された単文を取得し（ステップＳ１２０７）、当該単文に数値情報データが含まれるか否かを判定する（ステップＳ１２０９）。
【０１２１】
ＣＰＵ２０３は、取得した単文に数値情報データが含まれていれば（ステップＳ１２０９、ＹＥＳ）、当該単文を抽出対象文として決定し、メモリ２０５に記憶する（ステップＳ１２１１）。なお、数値情報データが含まれていなければ、ステップＳ１２１１をスキップする。
【０１２２】
ＣＰＵ２０３は、他の単文があれば（ステップＳ１２１３、ＹＥＳ）、ステップＳ１２０７に戻って、次の単文を取得して上記ステップＳ１２０９〜Ｓ１２１３と同様の処理を行う。なお、処理対象となる単文がなくなれば、当該処理を終了する（ステップＳ１２１３、ＮＯ）。
【０１２３】
例えば、図１３の主文としてのテキスト文データ１３０３が単文として取得されると、数値情報データ「４５４００円」が含まれるので、当該テキスト文データ１３０３を抽出対象文として決定する。さらに、副文としてのテキスト文データ１３０５が単文として取得されて、数値情報データ「７０００円」が含まれることにより、当該テキスト文データ１３０５を抽出対象文として決定する。なお、図１４に示した重文のテキスト文データ１４０１の場合も上記と同様に処理できる。
【０１２４】
２−３−４．係り受け情報抽出処理  
抽出対象文決定処理（図１１、ステップＳ３１０）において、入力されたテキスト文データが所定の種類の文要素データに分割され単文に分割されると、さらにＣＰＵ２０３は係り受け情報抽出処理（ステップＳ３１３）を行う。なお、係り受け情報抽出処理については、第１の実施形態において示した図６のフローチャートと同様である。
【０１２５】
ＣＰＵ２０３は、上記の抽出対象文決定処理（図１２）によって決定した単文の数だけ上記処理ステップＳ３１３〜Ｓ３１５を繰り返し（ステップＳ３１６、ＹＥＳ）、他の単文がなければ当該処理を終了する（ステップＳ３１６、ＮＯ）。
【０１２６】
例えば、図１３に示すテキスト文データ１３０３から、数値情報データ「４５４００円」、係り受け情報データ「食費」が抽出され、抽出結果データベース２０９７に記録される。同様に、図１３に示すテキスト文データ１３０５から、数値情報データ「７０００円」、係り受け情報データ「ワイン」が抽出され、抽出結果データベース２０９７に記録される。
【０１２７】
２−３−５．まとめ
以上説明したように、この発明によれば、テキスト文データが単文、複文、重文のいずれの場合であっても、数値情報データと係り受け関係にある名詞または文を正確に抽出することができる。
【０１２８】
なお、上記実施形態においては、テキスト文データが主格句と述部の組合せがの２つである複文または重文を前提として説明したが、２つ以上の組合せであってもよい。この場合、主格句と述部の並び方を予めパターン化しておき、いずれのパターンに属するかに基づいて、複文であるか重文であるかの判定を行い、単文に分割するように構成すればよい。
【０１２９】
３．第３の実施形態
上記の実施形態においては、入力されたテキスト文データを文要素データに分割し、数値情報データの属する文要素データの種類に基づいて、数値情報データおよび当該数値情報データと係り受け関係にある係り受け情報データのみを抽出するように構成した。
【０１３０】
本実施形態においては、所定の文要素データに基づいて数値情報データおよび係り受け情報データを主情報として抽出し、さらにその他の文要素データに基づいて付加情報を抽出する場合について説明する。
【０１３１】
３−１．機能ブロック図
図１５に、本実施形態にかかる情報抽出装置の機能ブロック図を示す。この図において、本発明にかかる情報抽出装置は、切出手段１０１、数値情報抽出手段１０３、テキスト文解析手段１０５、抽出対象文決定手段１０６、係り受け情報抽出手段１０７、付加情報抽出手段１０８、出力手段１０９を備えている。
【０１３２】
付加情報抽出手段１０８は、文要素データに分割されたテキスト文データに基づいて、数値情報データおよび係り受け情報データを含む文要素データ以外の文要素データを抽出し、当該数値情報データおよび係り受け情報データに関する付加情報として出力手段１０９に与える。
【０１３３】
なお、切出手段１０１、数値情報抽出手段１０３、テキスト文解析手段１０５、係り受け情報抽出手段１０７、出力手段１０９は、第１の実施形態と同様である。
【０１３４】
３−２．ハードウェア構成
ハードウェア構成については、第１の実施形態と同様である。
【０１３５】
３−３．フローチャート
情報抽出プログラム２０９１に基づく処理について、図１６のフローチャートを用いて説明する。以下では、第１の実施形態と同様に、テキスト文データ「営業利益は、前年度と同水準の３２７７６百万円となった。」を含むテキスト文書を切出手段１０１に入力した場合を例として説明する。
【０１３６】
図１１に示す情報抽出処理のフローチャートにおいて、ＣＰＵ２０３が行うステップＳ３０１〜Ｓ３１５までの処理は基本的に第１の実施形態と同様である。
【０１３７】
例えば、前記テキスト文データが読み込まれた場合、先頭の文である「営業利益は、前年度と同水準の３２７７６百万円となった。」がテキスト文データとして切り出される。
【０１３８】
ＣＰＵ２０３は、切り出したテキスト文データに基づいて、数値情報抽出処理を行う（ステップＳ３０５）。
【０１３９】
数値情報抽出処理（図１６、ステップＳ３０５）において、数値情報データが抽出されれば（ステップＳ３０７、ＹＥＳ）、ＣＰＵ２０３はテキスト文解析処理（ステップＳ３０９）を行う。第１の実施形態に示したように、図５に示すテキスト文解析処理のフローチャートにしたがって、ＣＰＵ２０３は上記テキスト文データを所定の文要素データに分割する。
【０１４０】
図１８に、テキスト文解析処理を行った後のテキスト文データを示す。テキスト文データ１８０１に示すように、前記テキスト文データは「営業利益は（主格句）／前年度と（従属句）／同水準の（従属句）／３２７７６百万円となった（述部）」の各文要素データに分割される。
【０１４１】
テキスト文解析処理（図１６、ステップＳ３０９）において、入力されたテキスト文データが所定の種類の文要素データに分割されると、さらにＣＰＵ２０３は係り受け情報抽出処理（ステップＳ３１３）を行う。なお、係り受け情報抽出処理については、第１の実施形態において示した図６のフローチャートと同様である。
【０１４２】
したがって、第１の実施形態と同様に、数値情報データ「３２７７６百万円」、係り受け情報データ「営業利益」が抽出結果となる。
【０１４３】
３−３−１．付加情報抽出処理  
係り受け情報抽出処理を終えると、ＣＰＵ２０３は、付加情報抽出処理を行う（ステップＳ３３１）。図１７に、付加情報抽出処理におけるフローチャートを示す。
【０１４４】
ＣＰＵ２０３は、数値情報抽出処理において抽出された数値情報データおよび係り受け情報抽出処理において抽出された係り受け情報データの属する文要素データを取得する（図１７、ステップＳ１７０１）。
【０１４５】
次に、ＣＰＵ２０３は、テキスト文解析処理において文要素データに分割されたテキスト文データ１８０１を読み込み、上記において取得した数値情報データおよび係り受け情報データの属する文要素データ以外の文要素データを追加情報として抽出する（ステップＳ１７０３）。
【０１４６】
例えば、図１８のテキスト文データ１８０１においては、数値情報データの属する文要素データは「３２７７６百万円（述部）」であり、係り受け情報データの属する文要素データは「営業利益は（主格句）」である。したがって、数値情報データおよび係り受け情報データの属する文要素データ以外の文要素データとして、「前年度と（従属句）」および「同水準の（従属句）」が抽出される。
【０１４７】
ＣＰＵ２０３は、上記の数値情報抽出処理（図４）によって抽出した数値情報データの数だけ上記処理ステップＳ１７０１〜Ｓ１７０３を繰り返し（ステップＳ１７０５、ＹＥＳ）、他の数値情報データがなければ当該処理を終了する（ステップＳ１７０５、ＮＯ）。
【０１４８】
付加情報抽出処理を終えるとＣＰＵ２０３は、抽出結果を抽出結果データベース２０９７に記録する（図１６、ステップＳ３３３）。
【０１４９】
例えば、図１８の１８０３に示すように、抽出結果データベース２０９７には、数値情報データ「３２７７６百万円」、係り受け情報データ「営業利益」に加えて、付加情報「前年度と／同水準の」が記録される。
【０１５０】
ＣＰＵ２０３は、テキスト文書から切り出されたテキスト文データの数だけ上記処理（図１１、ステップＳ３０３〜３３３を繰り返し（ステップＳ３１７、ＹＥＳ）、処理対象となるテキスト文データがなくなれば、当該情報抽出処理を終了する（ステップＳ３１７、ＮＯ）。
【０１５１】
３−４．まとめ
以上説明したように、この発明によれば、テキスト文データの主情報である数値情報データ・係り受け情報データに加えて、当該主情報にかかる付加情報を抽出することができる。
【０１５２】
これにより、数値情報データと直接的な係り受け関係にある係り受け情報データだけでなく、数値情報データまたは係り受け情報データと間接的な関係にある付加情報を抽出することができる。
【０１５３】
例えば、数値情報データ「３２７７６百万円」および係り受け情報データ「営業利益」に関する付加情報「前年度と／同水準の」は、「営業利益」が「３２７７６百万円」である状態に関する背景・状況としての付加情報として利用することができる。
【０１５４】
なお、上記実施形態においては、テキスト文データが単文である場合について説明したが、複文または重文を含む場合であってもよい。この場合、第２の実施形態において示したように、テキスト文解析処理（ステップＳ３０９）。と係り受け情報抽出処理（ステップＳ３１３）の間に抽出対象文決定処理を挿入すればよい。
【０１５５】
４．その他の実施形態
上記実施形態においては、数値情報抽出処理を行った後に分割処理を行うように構成したが、テキスト文解析処理中に数値情報抽出処理を行うように構成してもよい。具体的には、テキスト文解析処理においてテキスト文データを文要素データに分割した後に、各文要素データについて数値情報データが含まれるか否かを判断させ、含まれていればテキスト文データの構文解析を行うように構成すればよい。
【０１５６】
上記実施形態においては、数値情報データを抽出する場合に、テキスト文データの中に存在する所定の単位文字の前方に連続する数字を数値情報データとして抽出するように構成したが、単位文字によっては、後方に連続する数字を数値情報データとして抽出するようにしてもよい。例えば、「￥」や「＄」などの通貨記号を単位文字とする場合がこれに該当する。
【０１５７】
上記実施形態においては、構文解析処理において、上昇型構文解析のＬＲ文法パーザであるＹＡＣＣを例示したが、その他の種類のパーザであってもよい。例えば、下降型構文解析のＬＬ文法パーザなどがこれに該当する。
【０１５８】
上記実施形態においては、日本語で記述されたテキスト文書について説明したが、数値情報データが抽出可能であり、形態素解析処理および構文解析処理において文要素データに分割することができれば、他の言語で記述されたテキスト文書であってもよい。例えば、英語の場合は、英文の数値単位に基づいて数値情報データを抽出し、英文用の形態素解析プログラムおよび構文解析プログラムを用いて構成すればよい。
【０１５９】
上記実施形態においては、図１に示す機能を実現する為に、ＣＰＵ２０３を用い、ソフトウェアによってこれを実現している。しかし、その一部もしくは全てを、ロジック回路等のハードウェアによって実現してもよい。なお、プログラムの一部の処理をさらに、オペレーティングシステム（ＯＳ）にさせるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１６０】
【図１】この発明の実施形態における情報抽出装置の機能ブロック図の例を示す図である。
【図２】この発明の情報抽出装置のハードウェア構成図の例を示す例である。
【図３】この発明の「情報抽出処理」におけるフローチャートの例を示す図である。
【図４】この発明の「数値情報抽出処理」におけるフローチャートの例を示す図である。
【図５】この発明の「テキスト文解析処理」におけるフローチャートの例を示す図である。
【図６】この発明の「係り受け情報抽出処理」におけるフローチャートの例を示す図である。
【図７】この発明の「形態素解析」または「構文解析」の例を示す図である。
【図７ａ】この発明の「形態素解析データ」または「構文解析データ」の例を示す図である。
【図７ｂ】この発明の「構文解析データ」の例を示す図である。
【図８】この発明の「文法定義情報」の例を示す図である。
【図９】この発明の「主格句」または「述部」を決定する例を示す図である。
【図９ａ】この発明の「解析結果データ」の例を示す図である。
【図１０】この発明の実施形態における情報抽出装置の機能ブロック図の例を示す図である。
【図１１】この発明の「情報抽出処理」におけるフローチャートの例を示す図である。
【図１２】この発明の「抽出対象文決定処理」におけるフローチャートの例を示す図である。
【図１３】この発明の「複文を主文と副文に分割する」場合の例を示す図である。
【図１４】この発明の「重文を前半文と後半文に分割する」場合の例を示す図である。
【図１５】この発明の実施形態における情報抽出装置の機能ブロック図の例を示す図である。
【図１６】この発明の「情報抽出処理」におけるフローチャートの例を示す図である。
【図１７】この発明の「付加情報抽出処理」におけるフローチャートの例を示す図である。
【図１８】この発明のテキスト文データから付加情報を抽出する場合の例を示す図である。
【符号の説明】
【０１６１】
１０１    切出手段
１０３    数値情報抽出手段
１０５    テキスト文解析手段
１０６    抽出対象文決定手段
１０７    係り受け情報抽出手段
１０８    付加情報抽出手段
１０９    出力手段
【図１】
2005149359.tif 000003
【図２】
2005149359.tif 000004
【図３】
2005149359.tif 000005
【図４】
2005149359.tif 000006
【図５】
2005149359.tif 000007
【図６】
2005149359.tif 000008
【図７】
2005149359.tif 000009
【図７ａ】
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【図７ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【図９ａ】
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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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