(57)【要約】【課題】入力される文字列情報中の単語数または語彙数から他方の値を予測する文字列特徴量予測装置を提供する。【解決手段】文字コードの連続的に連なるテキストを解析し、その一連の文字系列中から単語数（Ｎ）、あるいは、語彙数（Ｌ）のいずれかをカウントし、一方のカウント値のみから他方のカウント値を式（９）または式（１０）によって推定する。【数１】2005346277.tif 000012【選択図】図１
2005346277.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力される文字列情報中の単語の総数を計数する計数手段と、該単語の総数から入力される文字列情報中の語彙数を予測する予測手段を有することを特徴とする文字列特徴量予測装置。
【請求項２】
入力される文字列情報中の語彙数を指定する入力手段と、該語彙数から入力される文字列情報中の単語の総数を予測する予測手段を有することを特徴とする文字列特徴量予測装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の文字列特徴量予測装置において、前記予測手段は、カウントされた一方の数値と、入力される文字列情報に関するカテゴリとに基づいて予測することを特徴とする文字列特徴量予測装置。
【請求項４】
請求項３に記載の文字列特徴量予測装置において、前記予測手段は、カウントされた一方の数値と、入力される文字列情報に関するカテゴリを用いた指数関数を用いて予測することを特徴とする文字列特徴量予測装置。
【請求項５】
上記請求項１乃至４のいずれかに記載の文字列特徴量予測装置において、前記予測手段は、上限値と下限値とで予測推定することを特徴とする文字列特徴量予測装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかに記載の文字列特徴量予測装置において、入力される文字列情報に関するカテゴリを学習する学習手段を有することを特徴とする文字列特徴量予測装置。
【請求項７】
入力される文字列情報中の単語数あるいは語彙数のいずれかを一方カウントして、カウントしてない他方の語彙数あるいは単語数を予測することを特徴とする文字列特徴量予測方法。
【請求項８】
コンピュータに、請求項１乃至６のいずれかに記載の文字列特徴量予測装置の機能を実行させるためのプログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字列特徴量予測装置、文字列特徴量予測方法、プログラムおよび記録媒体に関し、文書内の単語数や語彙数を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
自然言語を扱うシステムでは、対象となるテキストの特性を知る必要があり、システム設計に当たっては語彙数や単語数は最初に調査しなければならないデータである。特に、語彙数は辞書を作成したり、検索性能を予測したり、あるいは、システムの保守をする上の重要なパラメータである。
【０００３】
一般に、自然言語の単語数を求めるのは、英語やフランス語のような、単語別に分かち書きされている文章では、単語数をカウントすることは極めて容易である。
しかし、日本語や中国語のように、分かち書きされてない言語における単語のカウントは容易ではない。そのため、様々な工夫がなされている。
【０００４】
最も基本に忠実な方法は、文章を構文解析して、前後関係や係り受けの情報から単語を切り出す方法であるが、これには膨大な演算量と大規模な単語辞書、文法辞書を必要とする。
また、簡易的な方法は、日本語のように異なる複数の文字種から構成される言語では、文字の種類（ひらかな、片仮名、漢字、数字、アルファベット等）の変り目を利用して簡易的に単語の切れ目と見なす方法である。
【０００５】
一方、語彙数をカウントすることは更に困難である。抽出された単語候補の中から、異なるものだけを数え上げる機能が必要であり、そのためには、それまでに出現した単語と、抽出された単語が同一であるかどうかの比較演算を必要とする。この比較に要する演算時間は、語彙数が増えれば増えるほど増加する。例えば、100万の語彙が既に登録されている場合、新しく単語が１つ切り出されるたびに、登録されている100万個の語彙と比較し、この新しい単語が新しい語彙かどうかを判定する。 そのために新しい単語ごとに100万ステップの比較が必要となる。
【０００６】
したがって、単語の切り出しおよびそのカウントには簡単な手法があるが、語彙のカウントは遥かに高いコストがかかることが分かる。
このように、単純な数値と思われる単語数や語彙数であっても、その計測は必ずしも容易なものとはいえない。
【０００７】
一方、特許文献１や非特許文献１の技術では、自然言語から構成されるテキストファイルにおいて、下記式（１）の関係が成り立つことを示している。
【０００８】
【数１】
2005346277.tif 000003
【０００９】
ここで、Ｎは、テキストファイル中の総単語数、Ｌは語彙数、Ｇは、テキストの内容に依存する定数である。非特許文献１では、この式（１）をより正確に表現した、次の式（２）、（３）を示している。
【００１０】
【数２】
2005346277.tif 000004
【００１１】
このＣ1の値は、対数の底（これをＤと表現する）に依存し、上記式（３）が成り立つのは、Ｄ＝１０の場合であることが非特許文献１に示されている。
【００１２】
このＧは、対象とする自然言語の内容が豊かになるほど小さな値を示すことが経験的に知られており、図９に示すように通常の自然言語テキストであれば、原文が日本語でも英語でも式（４）の関係がほとんどのテキストについて成り立つことが、非特許文献１に示してある。
０.１≦Ｇ≦０.５                      …  （４）
【００１３】
また、非特許文献１では、上記のＧ値は、対象とする文章の種類（以下、カテゴリともいう）によってかなり変動するが、同一のカテゴリの文章であれば、その値は一定していることも示している。換言すれば、対象テキストの一部を利用して、上記解析を行っても、安定したＧの値が得られることを意味している。
【特許文献１】特許第３４７１３８１号公報
【非特許文献１】Ejiri et al.; "Proposal of a new constraint measure for the text", Contribution to Qualitative Linguistics, (ed. R. Koehler and B. Rieger), 195-211, Kluwer Academic Publishers, 1993
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
本発明は、上述のような実情を考慮してなされたものであって、入力される文字列情報中の単語数やこれに代わる概略の単語数、あるいは、語彙数やこれに代わる概略語彙数のいずれか一方をカウントすることによって、カウントしてない他方の値を予測する文字列特徴量予測装置、文字列特徴量予測方法、プログラムおよび記録媒体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】
【００１５】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、入力される文字列情報中の単語の総数を計数する計数手段と、該単語の総数から入力される文字列情報中の語彙数を予測する予測手段を有することを特徴とする。
【００１６】
請求項２に記載の発明は、入力される文字列情報中の語彙数を指定する入力手段と、該語彙数から入力される文字列情報中の単語の総数を予測する予測手段を有することを特徴とする。
【００１７】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の文字列特徴量予測装置において、前記予測手段は、カウントされた一方の数値と、入力される文字列情報に関するカテゴリとに基づいて予測することを特徴とする。
【００１８】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の文字列特徴量予測装置において、前記予測手段は、カウントされた一方の数値と、入力される文字列情報に関するカテゴリを用いた指数関数を用いて予測することを特徴とする。
【００１９】
請求項５に記載の発明は、上記請求項１乃至４のいずれかに記載の文字列特徴量予測装置において、前記予測手段は、上限値と下限値とで予測推定することを特徴とする。
【００２０】
請求項６に記載の発明は、請求項１乃至５のいずれかに記載の文字列特徴量予測装置において、入力される文字列情報に関するカテゴリを学習する学習手段を有することを特徴とする。
【００２１】
請求項７に記載の発明は、入力される文字列情報中の単語数あるいは語彙数のいずれかを一方カウントして、カウントしてない他方の語彙数あるいは単語数を予測することを特徴とする。
【００２２】
請求項８に記載の発明は、コンピュータに、請求項１乃至６のいずれかに記載の文字列特徴量予測装置の機能を実行させるためのプログラムである。
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、入力される文字列情報中の単語数（または概略の単語数）、あるいは、語彙数（または概略語彙数）のいずれか一方をカウントすることによって、カウントしてない他方の値を予測することができる。
これを利用して、予測語彙数の大きさによって、システムを構成する場合の辞書（単語辞書またはｎグラム辞書等）を選択・判定することができる。
また、文書のカテゴリ分類に学習機能を付加させることで、より一層精度の高い分類が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、図面を参照して本発明の文字列特徴量予測装置に係る好適な実施形態について説明する。
【００２５】
まず、本発明の文字列特徴量予測装置を説明するために、テキストに含まれる総単語数Ｎと語彙数Ｌとの関係を説明する。先に説明した式（２）および式（４）から次の式（５）あるいは式（６）が導かれる。
【００２６】
【数３】
2005346277.tif 000005
【００２７】
これらの式（５）および式（６）は、対数の底を１０と置いて書き換えると、それぞれ次の式（７）および式（８）と表すこともできる。
【００２８】
【数４】
2005346277.tif 000006
【００２９】
これらの式（７）および式（８）の意味するところは、「総単語数Ｎが求まれば語彙数Ｌの存在範囲が求まる」、逆に、「語彙数Ｌが決まれば、総単語数Ｎの存在範囲が求まる」ことを意味している。
【００３０】
また、前述した非特許文献１によれば、上記Ｇの値は、対象とする文章の種類によってかなり変動するが、文章が同一のカテゴリであれば、その値は一定していることが示されている。したがって、文章の種類（カテゴリ）に応じ、総単語数から語彙数の推定、あるいは、語彙数から総単語数の推定がより正確に行えるといえる。
【００３１】
式（１）を変形して語彙数Ｌを求めると、式（９）のように表せる。
【００３２】
【数５】
2005346277.tif 000007
【００３３】
同様に、式（１）から総単語数Ｎは、式（１０）のように表せる。
【００３４】
【数６】
2005346277.tif 000008
【００３５】
以上の総単語数Ｎと語彙数Ｌの関係をもとに、本発明の文字列特徴量予測装置について説明する。
図１は、本発明の文字列特徴量予測装置の機能構成を示すブロック図である。同図において、文字列特徴量予測装置は、予測部と学習部とからなっている。
予測部は、ファイル１０、単語抽出手段１１、計数手段１２、計数結果表示手段１３、予測手段１４、予測結果表示手段１５、パラメータ記憶手段１６、カテゴリテーブル１７とからなっている。
学習部は、学習ファイル２０、単語抽出手段２１、語彙抽出手段２２、学習手段２３、パラメータ記憶手段１６、カテゴリテーブル１７からなっている。
【００３６】
まず、予測部について説明する。
ファイル１０は、自然言語や人工言語（例えば、プログラム言語）で作成された文章を電子化（コード化）して記憶したものであり、本発明の総単語数あるいは語彙数の予測対象となる文章が記憶されている。
【００３７】
単語抽出手段１１は、ファイル１０に記憶された文章に対して、単語辞書や文法辞書を用いて文章を形態素解析および構文解析を行い、前後関係や係り受けの情報から単語を切り出して、切り出された単語列を計数手段１２へ渡す。
または、単語抽出の簡便な方法として、日本語のように異なる複数の文字種から構成される言語では、文字の種類（ひらかな、片仮名、漢字、数字、アルファベット等）の変り目を利用して簡易的に単語の切れ目と見なして、単語を切り出すようにしても良いし、また、英語のように単語を分ち書きしている場合には、分ち書きされている文字列を単語とみなして切り出すようにしても良い。
【００３８】
計数手段１２は、単語抽出手段１１から渡された単語列中にある単語の総数（以下、総単語数Ｎとよぶ）をカウントし、この単語総数Ｎを計数結果表示手段１３に渡す。
ここでは、単語抽出手段１１と計数手段１２とを別々の手段として説明しているが、単語を抽出しているときに単語の総数をカウントするようにして、計数手段１２を省略しても良い。
【００３９】
本発明では、上記のように形態素解析や構文解析を行って抽出された単語の総数を総単語数とよび、上述の簡便な方法で抽出された単語の総数のことを概略単語数とよぶ。
同様に、語彙についても、前者の方法によって抽出された単語から語彙を求めた場合には語彙数といい、また、後者の方法によって抽出された単語から語彙を求めた場合には概略語彙数という。
しかし、簡便な方法であっても、実験によると十分実用に耐えうる数値が得られるので、以下の説明では、総単語数も概略単語数も同じもの、また、語彙数も概略語彙数も同じものとして説明する。
【００４０】
計数結果表示手段１３は、例えば図２に示したように、計数手段１２から受け取った総単語数Ｎを表示装置へ出力する。図２において、受け取った総単語数Ｎが「xxxx」の部分に表示され、ファイル１０に記憶された文書の種類を選択する選択肢と予測開始を指示する「予測」ボタンが表示されている。
【００４１】
この選択肢には、記憶されているカテゴリテーブル１７に登録されている文書の種類（カテゴリ）および「不明」を表示する。この文書の種類としては、例えば、図３に示したように、凝った文書、日常的な文章、事務文書・専門書、マニュアル文章等があり、後述の学習部にて文書の種類（カテゴリ）を追加登録することができる。また、「不明」とは、カテゴリテーブル１７に登録されていないかまたはファイルの内容が分からないという意味である。
【００４２】
ここで、表示された総単語数から語彙数を予測するためには、図２の表示中でファイル１０に記憶されていた文章がどの種類のものカテゴリであるかを選択し、予測ボタンを押下する。予測ボタンが押されると、計数結果表示手段１３は、予測手段１４に選択された文書の種類（カテゴリ）を渡す。
【００４３】
予測手段１４は、計数手段１２でカウントした総単語数Ｎおよび計数結果表示手段１３から渡された文書の種類（カテゴリ）をもとに語彙数Ｌを予測する。
予測手段１４は、カテゴリテーブル１７に、文書の種類（カテゴリ）に対応して上述したＧの値が記憶されているので、渡された文書の種類（カテゴリ）に対応したＧの値を求める。
次に、予測手段１４は、このＧ値と総単語数Ｎとで上記式（９）によって表される演算を行って、語彙数Ｌを求める。
【００４４】
ここで、計数結果表示手段１３から文書の種類が「不明」として渡された場合には、次のようにしてＧの値を求める。
上述したように、非特許文献１では、Ｇ値は、同一のカテゴリの文章であれば、その値は一定しているとしている。換言すれば、文書の一部分を使っても、文書全体と同じ関係式（１）〜（４）が成り立つことを意味しているので、この関係を使ってＧ値を求める。
まず、ファイル１０に記憶されている予測対象の文書から一部分を切り出し、この切り出した部分に対して、総単語数Ｎ’と語彙数Ｌ’とを計数する。
次に、これらの総単語数Ｎ’と語彙数Ｌ’で式（１）の演算を行ってＧ’を算出する。
【００４５】
【数７】
2005346277.tif 000009
【００４６】
既に述べたように、同一文書の一部のＧ’値は、文書全体のＧ値とほぼ等しいことが示されているので、文書全体での語彙数Ｌの予測値は、先に計数手段１２で求めた総単語数ＮとこのＧ’値（≒Ｇ値）とで式（９）の演算を行って求めることができる。
【００４７】
【数８】
2005346277.tif 000010
【００４８】
最後に、予測手段１４は、総単語数Ｎ、予測した語彙数Ｌおよび文書の種類（カテゴリ）を予測結果表示手段１５へ渡す。
予測結果表示手段１５は、例えば、図５に示したように表示装置上に予測結果を表示する。図５において、受け取った総単語数Ｎを「xxxx」の部分に、先に選択された文書の種類あるいは予測手段１４で決定された文書の種類を「yyyy」の部分に、予測した語彙数Ｌを「zzzz」の部分に表示する。
【００４９】
また、上述の予測手段１４では、語彙数を予測する式として式（９）を用いていたが、式（７）を用いることによって、語彙数の存在範囲を求めることができる。
【００５０】
上述した実施形態の予測部は、文書が記憶されているファイルを指定して、文書に含まれる総単語数から、その文書に含まれる語彙数を予測する場合について説明した。
ここでは、変形例として、与えられた語彙数から総単語数を予測する場合について説明する。
【００５１】
図６は、変形例の予測部に係る機能構成を示すブロック図であり、図１と同じ機能を持つものは同じ符号を付してある。
語彙数入力手段１８は、まず、図７（Ａ）に例示したような語彙数入力画面を表示装置上に表示する。この図７（Ａ）の画面には、語彙数の入力欄と、その語彙が含まれている文書の種類（カテゴリ）を選択する選択肢と、予測実行のための予測ボタンが表示されている。ここで、選択肢は、カテゴリテーブル１７に登録されている文書の種類（カテゴリ）が表示される。
【００５２】
ユーザは、総単語数を予測したい文書の種類（カテゴリ）と、その文書に含まれている語彙数とを入力し、予測ボタンを押下する。
語彙数入力手段１８は、入力された語彙数と文書の種類（カテゴリ）とを予測手段１４に渡す。
予測手段１４は、渡された文書の種類（カテゴリ）に対するＧ値をカテゴリテーブル１７を参照して取り出し、このＧ値および入力された語彙数Ｌとにより、上述した式（１０）により表される演算を行って、総単語数Ｎを予測する。
【００５３】
予測手段１４は、入力された語彙数Ｌと文書の種類（カテゴリ）、および予測された総単語数Ｎとを予測結果表示手段１５へ渡す。
予測結果表示手段１５は、例えば、図７（Ｂ）に示したように予測結果を表示装置上に表示する。図７（Ｂ）において、「xxxx」には入力された語彙数が表示され、「yyyy」には選択入力された文書の種類（カテゴリ）が表示され、「zzzz」には予測された総単語数が表示される。
【００５４】
また、上述の予測手段１４では、総単語数を予測する式として式（１０）を用いていたが、式（８）を用いることによって、総単語数の存在範囲を求めることができる。
【００５５】
次に、学習部について説明する。
言語情報は常に変化しており、また環境にも強く依存するため、カテゴリテーブル１７（図３参照）のような判定基準となる重要情報は常に保守して精度を高めておくことが重要である。この学習部では、カテゴリテーブル１７の学習およびそのときに利用した学習データに関する情報をパラメータ記憶手段１６へ累積していく。
【００５６】
学習ファイル２０は、自然言語や人工言語（例えば、プログラム言語）で作成された文章を電子化（コード化）して記憶したものであり、予め内容が分かっている文書を記憶している、文書の種類（カテゴリ）の学習データである。
【００５７】
単語抽出手段２１は、学習ファイル２０に記憶された文章に対して、単語辞書や文法辞書を用いて文章を形態素解析および構文解析を行い、前後関係や係り受けの情報から単語を切り出して単語の総数をカウントする（単語の総数を総単語数Ｎとよぶ）。
さらに、単語抽出手段２１は、切り出された単語列と総単語数Ｎを語彙抽出手段２２へ渡す。
【００５８】
ここで、単語を抽出するのに上述のような簡易な方法で行っても良いが、学習時には、高速性は必ずしも要求されないので、形態素解析や構文解析を利用する方が学習データの文書の種類（カテゴリ）とＧ値とを正確に対応付けることができる。
【００５９】
語彙抽出手段２２は、単語抽出手段２１から渡された単語列の中で重複する単語を削除して語彙を抽出し、この抽出された語彙の数をカウントする（語彙の数を語彙数Ｌとよぶ）。さらに、語彙抽出手段２２は、総単語数Ｎと語彙数Ｌとを学習手段２３へ渡す。
【００６０】
上述の単語抽出手段２１において、単語を抽出して単語数をカウントするとともに、既に抽出した単語と重複していないかを比較判定することによって、重複していない語彙を抽出し、同時に語彙数をカウントするようにしても良い。この場合には、語彙抽出手段２２を省略することができる。
【００６１】
学習手段２３は、語彙抽出手段２２から渡された総単語数Ｎと語彙数Ｌとを上記式（１）によって表される演算を行ってＧ値を求め、例えば、図８に示すように、総単語数Ｎ、語彙数Ｌおよび算出されたＧ値を表示装置へ表示する。この画面では、次のデータを入力させるようになっている。
【００６２】
（１）学習ファイル２０に記憶されている文書の種類（カテゴリ）の選択肢
カテゴリテーブル１７に記憶されている文書の種類（カテゴリ）のリストと、該当したカテゴリがないときの選択入力欄とを持つ。
（２）学習に使用するデータの範囲
過去に学習したデータのいずれの期間のデータを用いて学習するのかを指定する。
開始日と終了日とを入力した場合には、その期間にパラメータ記憶手段１６に記憶されたデータを対象として学習する。
開始日が入力されていない場合には、パラメータ記憶手段１６に記憶されているデータのうち最も古いデータの日時とし、終了日が入力されていない場合には、最も新しいデータの日時となる。
【００６３】
ユーザは適当と思う文書の種類（カテゴリ）を選択、または、適当な文書の種類がない場合には新たな文書の種類（カテゴリ）を入力し、学習データの使用範囲を指定して学習実行ボタンを押下する。
【００６４】
学習手段２３は、ユーザが入力した文書の種類がカテゴリテーブル１７に登録されていないかを検索し、登録されていない場合には、この文書の種類（カテゴリ）と先に算出したＧ値とを対応付けてカテゴリテーブル１７に登録する。
【００６５】
一方、学習手段２３は、ユーザが入力した文書の種類（カテゴリ）がカテゴリテーブル１７に既に登録されている場合には、次のようにして新しいＧNEW値を計算して、カテゴリテーブル１７に登録されているＧ値と置き換える。
【００６６】
まず、パラメータ記憶手段１６を参照して、ユーザの指定した文書の種類（カテゴリ）と同じであって、データの解析日時が、「開始日」と「終了日」の間にあるデータを抽出する。
この抽出されたデータの件数をｍとし、カテゴリテーブル１７に記憶されているＧ値をＧ0、学習ファイル２０の学習データで算出したＧ値をＧとし、式（１１）によって表される演算を行ってＧNEW値を求める。
【００６７】
【数９】
2005346277.tif 000011
【００６８】
さらに、学習手段２３は、次のデータをパラメータ記憶手段１６へ登録する。
・単語抽出手段２１で抽出した単語の総数（Ｎ）、
・語彙抽出手段２２で抽出した語彙の数（Ｌ）、
・ユーザの指定した文書の種類（カテゴリ）、
・この学習結果を登録したときの順番号、
・学習結果を登録したときの日時、
・学習ファイル２０のファイル識別子、
・学習ファイル２０のデータ容量、
等。
【００６９】
または、上記の学習手段２３で新しいＧNEWを計算するときに次のようにしても良い。
まず、学習ファイル２０に記憶されている文書に対して算出したＧ値をパラメータ記憶手段１６へ記憶しておく（図４（Ｂ）参照）。
【００７０】
次に、パラメータ記憶手段１６を参照して、ユーザの指定した文書の種類（カテゴリ）と同じであって、データの解析日時が、「開始日」と「終了日」の間にあるデータを抽出する。このとき抽出されたデータ数をｍとする。
抽出されたｍ個のデータのＧ値（Ｇ1，Ｇ2，Ｇ3，…，Ｇm）を所定の関数Ｆを用いてＧ値を算出する。
Ｇ0＝Ｆ（Ｇ1，Ｇ2，Ｇ3，…，Ｇm）
このＧ0値、データ数ｍ、および学習データに対して算出されたＧ値を式（１１）に適用して新たなＧNEW値を求める。
【００７１】
さらに、上記同様に抽出したｍ個のデータのＧ値（Ｇ1，Ｇ2，Ｇ3，…，Ｇm）と、学習データに対して算出されたＧ値とを所定の関数Ｆに適用して新しいＧＮＥＷ値を算出するようにしても良い。
ＧNEW＝Ｆ（Ｇ1，Ｇ2，Ｇ3，…，Ｇm，学習データに対するＧ）
【００７２】
このように、文書の種類（カテゴリ）に対応するＧ値を学習させるようにしたことで、文書をより一層精度の高い分類が可能となる。
【００７３】
さらに、本発明は上述した実施形態のみに限定されたものではない。上述した実施形態を構成する各機能をそれぞれプログラム化し、あらかじめＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に書き込んでおき、このＣＤ−ＲＯＭをＣＤ−ＲＯＭドライブのような媒体駆動装置を搭載したコンピュータに装着して、これらのプログラムをそれぞれのコンピュータのメモリあるいは記憶装置に格納して、実行することによって、本発明の目的を達成することができる。
【００７４】
なお、記録媒体としては半導体媒体（例えば、ＲＯＭ、不揮発性メモリカード等）、光媒体（例えば、ＤＶＤ、ＭＯ、ＭＤ、ＣＤ−Ｒ等）、磁気媒体（例えば、磁気テープ、フレキシブルディスク等）のいずれであってもよい。
【００７５】
また、ロードしたプログラムの指示に基づき、オペレーティングシステムやアプリケーションプログラム等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００７６】
また、上述したプログラムをサーバコンピュータの磁気ディスク等の記憶装置に格納しておき、ネットワークで接続された利用者のコンピュータからダウンロードして頒布する場合、また、サーバコンピュータから配信して頒布する場合、このサーバコンピュータの記憶装置も本発明の記録媒体に含まれる。
このように、本発明の機能をプログラムして、記録媒体に記録し頒布することによって、コスト、可搬性、汎用性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】本発明の文字列特徴量予測装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】総単語数から語彙数を予測するときの入力画面例である。
【図３】カテゴリテーブルのデータ構造例である。
【図４】パラメータ記憶手段のデータ構造例である。
【図５】総単語数から予測した語彙数の出力画面例である。
【図６】本発明の文字列特徴量予測装置の他の機能構成を示すブロック図である。
【図７】語彙数から総単語数を予測するときの入力画面例と出力画面例である。
【図８】学習指示画面例である。
【図９】自然言語による種々の文章に対して計算されたＧ値を示す表である。
【符号の説明】
【００７８】
１０…ファイル、１１…単語抽出手段、１２…計数手段、１３…計数結果表示手段、１４…予測手段、１５…予測結果表示手段、１６…パラメータ記憶手段、１７…カテゴリテーブル、１８…語彙数入力手段、２０…学習ファイル、２１…単語抽出手段、２２…語彙抽出手段、２３…学習手段。
【図１】
2005346277.tif 000013
【図２】
2005346277.tif 000014
【図３】
2005346277.tif 000015
【図４】
2005346277.tif 000016
【図５】
2005346277.tif 000017
【図６】
2005346277.tif 000018
【図７】
2005346277.tif 000019
【図８】
2005346277.tif 000020
【図９】
2005346277.tif 000021