(57)【要約】【課題】２単語間の類似度をシソーラス上の階層の深さ、概念の階層およびパス上の概念に依存させることが可能な単語間類似度計算装置、方法およびプログラムを提供する【解決手段】リンク重み計算部７は第１の外部記憶装置３に記憶保持されているコーパスのデータまたはテキスト文のデータと、第２の外部記憶装置４に記憶保持されているシソーラスのデータとに基づき、シソーラス階層関係パラメータ、上位下位概念関係パラメータおよび概念群間相関関係パラメータを求め、求めた各パラメータに基づいてシソーラス上の各リンクのリンク重みを計算し、単語類似度計算部８はリンク重み計算部７により計算されたシソーラスの各リンクのリンク重みと、第２の外部記憶装置４に記憶保持されているシソーラスのデータとに基づき、入力装置５から入力された測定対象となる２つの単語の類似度を計算する。【選択図】図１
2005038162.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の単語が収集された単語資料データベースと、概念および該概念にリンクする概念若しくは単語を階層構造で分類・配列した語彙データベースとに基づき、単語間の意味上の類似性を計算する単語間類似度計算装置において、
前記語彙データベースにおける階層間の関係を示す語彙データベース階層間関係情報を設定する語彙データベース階層間関係設定手段と、
前記語彙データベースにおける概念に対する該概念の上位に存在する上位概念、および該概念の下位に存在する下位概念の関係を示す上位下位概念関係情報を設定する上位下位概念関係設定手段と、
前記語彙データベースにおける第１の概念群と該第１の概念群以外の第２の概念群との関係を示す概念群間相関関係情報を設定する概念群間相関関係設定手段と、
前記語彙データベース階層間関係情報と、前記上位下位概念関係情報と、前記概念群間相関関係情報とに基づき、前記語彙データベースにおける各リンクにリンク重みを設定するリンク重み設定手段と、
前記リンク重み設定手段により語彙データベースにおける各リンクに設定したリンク重みに基づき、単語間の類似度を計算する単語間類似度計算手段と
を具備することを特徴とする単語間類似度計算装置。
【請求項２】
前記語彙データベース階層間関係設定手段は、
前記語彙データベースにおける第１の階層間より深い階層に位置する第２の階層間の類似性が、該第１の階層間の類似性より大きくなるような語彙データベース階層間関係情報を設定する
ことを特徴とする請求項１記載の単語間類似度計算装置。
【請求項３】
前記第２の階層間の語彙データベース階層間関係情報は前記第１の階層間の語彙データベース階層間関係情報よりも小さくなる
ことを特徴とする請求項２記載の単語間類似度計算装置。
【請求項４】
前記上位下位概念関係情報は、
前記上位概念および前記下位概念における特徴の違いによって表され、
前記上位概念と前記下位概念との間に存在するリンクによって表される
ことを特徴とする請求項１記載の単語間類似度計算装置。
【請求項５】
前記上位下位概念関係設定手段は、
前記単語資料データベースから単語の単語特徴量を計算する単語特徴量計算手段と、
前記概念に属する全ての単語の単語特徴量に基づき、該概念の概念特徴量を計算する概念特徴量計算手段と、
前記単語特徴量計算手段で計算した単語特徴量と、前記概念特徴量計算手段で計算した概念特徴量とに基づき、上位下位概念関係情報を計算する上位下位概念関係情報計算手段と
を具備することを特徴とする請求項４記載の単語間類似度計算装置。
【請求項６】
前記概念特徴量計算手段は、
前記概念に前記単語が属する場合、該概念に属する全ての単語の単語特徴量の和を示す概念特徴総和量と、該全ての単語の数を示す概念単語総和数とを求め、該概念特徴総和量を該概念単語総和数で割算することで、該概念の概念特徴量を計算し、
前記概念に下位概念が属する場合、該概念に属する全ての下位概念の概念特徴総和量の総和量と、該全ての下位概念の概念単語総和数の総和数とを求め、該概念特徴総和量の総和量を概念単語総和数の総和数で割算することで、該概念の概念特徴量を計算する
ことを特徴とする請求項５記載の単語間類似度計算装置。
【請求項７】
前記上位下位概念関係情報計算手段は、
前記概念と該概念に属する単語とのリンクの上位下位概念関係情報を設定する場合、該概念の概念特徴量と該単語の単語特徴量とに基づき、前記上位下位概念関係情報を計算し、
前記概念同士のリンクの上位下位概念関係情報を設定する場合、該リンクにおける上位概念の概念特徴量と下位概念の概念特徴量とに基づき、前記上位下位概念関係情報を計算する
ことを特徴とする請求項６記載の単語間類似度計算装置。
【請求項８】
前記概念特徴量は多次元空間の重心ベクトルで表され、
前記上位下位概念関係情報は前記上位概念の概念特徴量と、前記下位概念の概念特徴量とを変数とした距離関数で表される
ことを特徴とする請求項７記載の単語間類似度計算装置。
【請求項９】
前記概念群間相関関係情報は、
前記第１の概念群に含まれる概念若しくは単語と、前記第２の概念群に含まれる概念もしくは単語との関係により表される
ことを特徴とする請求項１記載の単語間類似度計算装置。
【請求項１０】
前記概念群間相関関係設定手段は、
前記単語資料データベースから単語の共起情報を抽出する共起情報抽出手段と、
前記共起情報抽出手段で抽出した共起情報を前記語彙データベースのリンクに付与し、該付与された共起情報に基づき、該リンクにおけるリンク相関関係情報を作成するリンク相関関係情報作成手段と、
前記リンク相関関係情報作成手段で作成したリンク相関関係情報に基づき、前記概念群間相関関係情報を計算する概念群間相関関係情報計算手段と
を具備することを特徴とする請求項９記載の単語間類似度計算装置。
【請求項１１】
前記概念群間相関関係情報計算手段は、
前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在する場合、全ての共起情報の数を示す共起情報総和数の逆数を概念群間相関関係情報とし、
前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在しない場合、正の定数を概念群間相関関係情報とする
ことを特徴とする請求項１０記載の単語間類似度計算装置。
【請求項１２】
前記単語間類似度計算手段は、
単語間に存在する少なくとも１つのリンクのリンク重みを合計した値を該単語間の類似度とする
ことを特徴とする請求項１記載の単語間類似度計算装置。
【請求項１３】
複数の単語が収集された単語資料データベースと、概念および該概念にリンクする概念若しくは単語を階層構造で分類・配列した語彙データベースとに基づき、単語間の意味上の類似性を計算する単語間類似度計算装置において、
前記語彙データベースにおける第１の概念群と該第１の概念群以外の第２の概念群との関係を示す概念群間相関関係情報を設定する概念群間相関関係設定手段と、
前記概念群間相関関係設定手段で設定した概念群間相関関係情報に基づき、前記語彙データベースにおける各リンクに重みを設定するリンク重み設定手段と、
前記リンク重み設定手段により語彙データベースにおける各リンクに設定したリンク重みに基づき、単語間の類似度を計算する単語間類似度計算手段と
を具備することを特徴とする単語間類似度計算装置。
【請求項１４】
前記概念群間相関関係情報は、
前記第１の概念群に含まれる概念若しくは単語と、前記第２の概念群に含まれる概念もしくは単語との関係により表される
ことを特徴とする請求項１３記載の単語間類似度計算装置。
【請求項１５】
前記概念群間相関関係設定手段は、
前記単語資料データベースから単語の共起情報を抽出する共起情報抽出手段と、
前記共起情報抽出手段で抽出した共起情報を前記語彙データベースのリンクに付与し、該付与された共起情報に基づき、該リンクにおけるリンク相関関係情報を作成するリンク相関関係情報作成手段と、
前記リンク相関関係情報作成手段で作成したリンク相関関係情報に基づき、前記概念群間相関関係情報を計算する概念群間相関関係情報計算手段と
を具備することを特徴とする請求項１４記載の単語間類似度計算装置。
【請求項１６】
前記概念群間相関関係情報計算手段は、
前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在する場合、全ての共起情報の数を示す共起情報総和数の逆数を概念群間相関関係情報とし、
前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在しない場合、正の定数を概念群間相関関係情報とする
ことを特徴とする請求項１５記載の単語間類似度計算装置。
【請求項１７】
前記単語間類似度計算手段は、
単語間に存在する少なくとも１つのリンクのリンク重みを合計した値を該単語間の類似度とする
ことを特徴とする請求項１３記載の単語間類似度計算装置。
【請求項１８】
複数の単語が収集された単語資料データベースと、概念および該概念にリンクする概念若しくは単語を階層構造で分類・配列した語彙データベースとに基づき、単語間の意味上の類似性を計算する単語間類似度計算方法において、
前記語彙データベースにおける階層間の関係を示す語彙データベース階層間関係情報を設定し、
前記語彙データベースにおける概念に対する該概念の上位に存在する上位概念、および該概念の下位に存在する下位概念の関係を示す上位下位概念関係情報を設定し、
前記語彙データベースにおける第１の概念群と該第１の概念群以外の第２の概念群との関係を示す概念群間相関関係情報を設定し、
前記語彙データベース階層間関係情報と、前記上位下位概念関係情報と、前記概念群間相関関係情報とに基づき、前記語彙データベースにおける各リンクにリンク重みを設定し、
前記リンク重みに基づき、単語間の類似度を計算する
ことを特徴とする単語間類似度計算方法。
【請求項１９】
前記語彙データベースにおける第１の階層間より深い階層に位置する第２の階層間の類似性が、該第１の階層間の類似性より大きくなるような語彙データベース階層間関係情報を設定する
ことを特徴とする請求項１８記載の単語間類似度計算方法。
【請求項２０】
前記第２の階層間の語彙データベース階層間関係情報は前記第１の階層間の語彙データベース階層間関係情報よりも小さくなる
ことを特徴とする請求項１９記載の単語間類似度計算方法。
【請求項２１】
前記上位下位概念関係情報は、
前記上位概念および前記下位概念における特徴の違いによって表され、
前記上位概念と前記下位概念との間に存在するリンクによって表される
ことを特徴とする請求項１８記載の単語間類似度計算方法。
【請求項２２】
前記単語資料データベースから単語の単語特徴量を計算し、
前記概念に属する全ての単語の単語特徴量に基づき、該概念の概念特徴量を計算し、
前記単語特徴量と前記概念特徴量とに基づき、上位下位概念関係情報を計算する
ことを特徴とする請求項２１記載の単語間類似度計算方法。
【請求項２３】
前記概念に前記単語が属する場合、該概念に属する全ての単語の単語特徴量の和を示す概念特徴総和量と、該全ての単語の数を示す概念単語総和数とを求め、該概念特徴総和量を該概念単語総和数で割算することで、該概念の概念特徴量を計算し、
前記概念に下位概念が属する場合、該概念に属する全ての下位概念の概念特徴総和量の総和量と、該全ての下位概念の概念単語総和数の総和数とを求め、該概念特徴総和量の総和量を概念単語総和数の総和数で割算することで、該概念の概念特徴量を計算する
ことを特徴とする請求項２２記載の単語間類似度計算方法。
【請求項２４】
前記概念と該概念に属する単語とのリンクの上位下位概念関係情報を設定する場合、該概念の概念特徴量と該単語の単語特徴量とに基づき、前記上位下位概念関係情報を計算し、
前記概念同士のリンクの上位下位概念関係情報を設定する場合、該リンクにおける上位概念の概念特徴量と下位概念の概念特徴量とに基づき、前記上位下位概念関係情報を計算する
ことを特徴とする請求項２３記載の単語間類似度計算方法。
【請求項２５】
前記概念特徴量は多次元空間の重心ベクトルで表され、
前記上位下位概念関係情報は前記上位概念の概念特徴量と、前記下位概念の概念特徴量とを変数とした距離関数で表される
ことを特徴とする請求項２４記載の単語間類似度計算方法。
【請求項２６】
前記概念群間相関関係情報は、
前記第１の概念群に含まれる概念若しくは単語と、前記第２の概念群に含まれる概念もしくは単語との関係により表される
ことを特徴とする請求項１８記載の単語間類似度計算方法。
【請求項２７】
前記単語資料データベースから単語の共起情報を抽出し、
該抽出した共起情報を前記語彙データベースのリンクに付与し、該付与された共起情報に基づき、該リンクにおけるリンク相関関係情報を作成し、
該作成したリンク相関関係情報に基づき、前記概念群間相関関係情報を計算する
ことを特徴とする請求項２６記載の単語間類似度計算方法。
【請求項２８】
前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在する場合、全ての共起情報の数を示す共起情報総和数の逆数を概念群間相関関係情報とし、
前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在しない場合、正の定数を概念群間相関関係情報とする
ことを特徴とする請求項２７記載の単語間類似度計算方法。
【請求項２９】
単語間に存在する少なくとも１つのリンクのリンク重みを合計した値を該単語間の類似度とする
ことを特徴とする請求項１８記載の単語間類似度計算方法。
【請求項３０】
複数の単語が収集された単語資料データベースと、概念および該概念にリンクする概念若しくは単語を階層構造で分類・配列した語彙データベースとに基づき、単語間の意味上の類似性を計算する単語間類似度計算方法において、
前記語彙データベースにおける第１の概念群と該第１の概念群以外の第２の概念群との関係を示す概念群間相関関係情報を設定し、
該設定した概念群間相関関係情報に基づき、前記語彙データベースにおける各リンクにリンク重みを設定し、
前記リンク重みに基づき、単語間の類似度を計算する
ことを特徴とする単語間類似度計算方法。
【請求項３１】
前記概念群間相関関係情報は、
前記第１の概念群に含まれる概念若しくは単語と、前記第２の概念群に含まれる概念もしくは単語との関係により表される
ことを特徴とする請求項３０記載の単語間類似度計算方法。
【請求項３２】
前記単語資料データベースから単語の共起情報を抽出し、
該抽出した共起情報を前記語彙データベースのリンクに付与し、該付与された共起情報に基づき、該リンクにおけるリンク相関関係情報を作成し、
該作成したリンク相関関係情報に基づき、前記概念群間相関関係情報を計算する
ことを特徴とする請求項３１記載の単語間類似度計算方法。
【請求項３３】
前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在する場合、全ての共起情報の数を示す共起情報総和数の逆数を概念群間相関関係情報とし、
前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在しない場合、正の定数を概念群間相関関係情報とする
ことを特徴とする請求項３２記載の単語間類似度計算方法。
【請求項３４】
単語間に存在する少なくとも１つのリンクのリンク重みを合計した値を該単語間の類似度とする
ことを特徴とする請求項３０記載の単語間類似度計算方法。
【請求項３５】
複数の単語が収集された単語資料データベースと、概念および該概念にリンクする概念若しくは単語を階層構造で分類・配列した語彙データベースとに基づき、単語間の意味上の類似性を計算する単語間類似度計算プログラムにおいて、
前記語彙データベースにおける階層間の関係を示す語彙データベース階層間関係情報を設定する処理と、
前記語彙データベースにおける概念に対する該概念の上位に存在する上位概念、および該概念の下位に存在する下位概念の関係を示す上位下位概念関係情報を設定する処理と、
前記語彙データベースにおける第１の概念群と該第１の概念群以外の第２の概念群との関係を示す概念群間相関関係情報を設定する処理と、
前記語彙データベース階層間関係情報と、前記上位下位概念関係情報と、前記概念群間相関関係情報とに基づき、前記語彙データベースにおける各リンクにリンク重みを設定する処理と、
前記リンク重み設定手段により語彙データベースにおける各リンクに設定したリンク重みに基づき、単語間の類似度を計算する処理と
をコンピュータに動作させることを特徴とする単語間類似度計算プログラム。
【請求項３６】
前記語彙データベースにおける第１の階層間より深い階層に位置する第２の階層間の類似性が、該第１の階層間の類似性より大きくなるような語彙データベース階層間関係情報を設定する
ことを特徴とする請求項３５記載の単語間類似度計算プログラム。
【請求項３７】
前記第２の階層間の語彙データベース階層間関係情報は前記第１の階層間の語彙データベース階層間関係情報よりも小さくなる
ことを特徴とする請求項３６記載の単語間類似度計算プログラム。
【請求項３８】
前記上位下位概念関係情報は、
前記上位概念および前記下位概念における特徴の違いによって表され、
前記上位概念と前記下位概念との間に存在するリンクによって表される
ことを特徴とする請求項３５記載の単語間類似度計算プログラム。
【請求項３９】
前記単語資料データベースから単語の単語特徴量を計算する処理と、
前記概念に属する全ての単語の単語特徴量に基づき、該概念の概念特徴量を計算する処理と、
前記単語特徴量と前記概念特徴量とに基づき、上位下位概念関係情報を計算する処理と
をコンピュータに動作させることを特徴とする請求項３８記載の単語間類似度計算プログラム。
【請求項４０】
前記概念に前記単語が属する場合、該概念に属する全ての単語の単語特徴量の和を示す概念特徴総和量と、該全ての単語の数を示す概念単語総和数とを求め、該概念特徴総和量を該概念単語総和数で割算することで、該概念の概念特徴量を計算し、
前記概念に下位概念が属する場合、該概念に属する全ての下位概念の概念特徴総和量の総和量と、該全ての下位概念の概念単語総和数の総和数とを求め、該概念特徴総和量の総和量を概念単語総和数の総和数で割算することで、該概念の概念特徴量を計算する
ことを特徴とする請求項３９記載の単語間類似度計算プログラム。
【請求項４１】
前記概念と該概念に属する単語とのリンクの上位下位概念関係情報を設定する場合、該概念の概念特徴量と該単語の単語特徴量とに基づき、前記上位下位概念関係情報を計算し、
前記概念同士のリンクの上位下位概念関係情報を設定する場合、該リンクにおける上位概念の概念特徴量と下位概念の概念特徴量とに基づき、前記上位下位概念関係情報を計算する
ことを特徴とする請求項４０記載の単語間類似度計算プログラム。
【請求項４２】
前記概念特徴量は多次元空間の重心ベクトルで表され、
前記上位下位概念関係情報は前記上位概念の概念特徴量と、前記下位概念の概念特徴量とを変数とした距離関数で表される
ことを特徴とする請求項４１記載の単語間類似度計算プログラム。
【請求項４３】
前記概念群間相関関係情報は、
前記第１の概念群に含まれる概念若しくは単語と、前記第２の概念群に含まれる概念もしくは単語との関係により表される
ことを特徴とする請求項３５記載の単語間類似度計算プログラム。
【請求項４４】
前記単語資料データベースから単語の共起情報を抽出する処理と、
該抽出した共起情報を前記語彙データベースのリンクに付与し、該付与された共起情報に基づき、該リンクにおけるリンク相関関係情報を作成する処理と、
該作成したリンク相関関係情報に基づき、前記概念群間相関関係情報を計算する処理と
をコンピュータに動作させることを特徴とする請求項４３記載の単語間類似度計算プログラム。
【請求項４５】
前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在する場合、全ての共起情報の数を示す共起情報総和数の逆数を概念群間相関関係情報とし、
前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在しない場合、正の定数を概念群間相関関係情報とする
ことを特徴とする請求項４４記載の単語間類似度計算プログラム。
【請求項４６】
単語間に存在する少なくとも１つのリンクのリンク重みを合計した値を該単語間の類似度とする
ことを特徴とする請求項３５記載の単語間類似度計算プログラム。
【請求項４７】
複数の単語が収集された単語資料データベースと、概念および該概念にリンクする概念若しくは単語を階層構造で分類・配列した語彙データベースとに基づき、単語間の意味上の類似性を計算する単語間類似度計算プログラムにおいて、
前記語彙データベースにおける第１の概念群と該第１の概念群以外の第２の概念群との関係を示す概念群間相関関係情報を設定する処理と、
該設定した概念群間相関関係情報に基づき、前記語彙データベースにおける各リンクに重みを設定する処理と、
前記リンク重みに基づき、単語間の類似度を計算する処理と
をコンピュータに動作させることを特徴とする単語間類似度計算プログラム。
【請求項４８】
前記概念群間相関関係情報は、
前記第１の概念群に含まれる概念若しくは単語と、前記第２の概念群に含まれる概念もしくは単語との関係により表される
ことを特徴とする請求項４７記載の単語間類似度計算プログラム。
【請求項４９】
前記単語資料データベースから単語の共起情報を抽出する処理と、
該抽出した共起情報を前記語彙データベースのリンクに付与し、該付与された共起情報に基づき、該リンクにおけるリンク相関関係情報を作成する処理と、
該作成したリンク相関関係情報に基づき、前記概念群間相関関係情報を計算する処理と
をコンピュータに動作させることを特徴とする請求項４８記載の単語間類似度計算プログラム。
【請求項５０】
前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在する場合、全ての共起情報の数を示す共起情報総和数の逆数を概念群間相関関係情報とし、
前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在しない場合、正の定数を概念群間相関関係情報とする
ことを特徴とする請求項４９記載の単語間類似度計算プログラム。
【請求項５１】
単語間に存在する少なくとも１つのリンクのリンク重みを合計した値を該単語間の類似度とする
ことを特徴とする請求項５０記載の単語間類似度計算プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、単語間類似度計算装置、方法およびプログラムに関し、特に、情報検索、文書自動分類、文書自動クラスタリング、テキストマイニング等の自然言語処理において、基礎要素技術である単語間の意味の類似性を測る単語間類似度計算装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の単語間類似度計算装置において、単語間類似度の計算には、シソーラスまたは統計情報が用いられている。
【０００３】
ここで、シソーラスとは、ある概念において、どのような概念または単語が属しているかを体系的に表したデータベースである。
【０００４】
図７は、シソーラスについて説明する図である。
【０００５】
シソーラスは階層構造を有し、概念や単語をノードとすると、上位概念を表すノードと下位概念を表すノードとの間または概念を表すノードとその概念に属する単語を表すノードの間をリンクとするグラフで表すことができる。例えば、図７に示すように、「食べ物」および「果物」は概念を表すノードであり、「りんご」および「みかん」は単語を表すノードであり、概念「食べ物」は概念「果物」の上位概念なので、概念「食べ物」と概念「果物」とはリンクし、単語「りんご」および単語「みかん」は概念「果物」に属する単語なので、単語「りんご」および単語「みかん」はそれぞれ概念「果物」とリンクしている。
【０００６】
例えば、２単語間のノード間は２単語の最小単位の共通概念を経由したパスを有し、このパス上のリンクを用いて単語間の類似度を計算するものがある（例えば、特許文献１参照。）。
【０００７】
ここで、単語ｗaとｗbとの類似性を測る尺度ｄｉｓｔ（ｗa，ｗb）を表したものとして、例えば、数１がある。
【０００８】
【数１】
2005038162.tif 000003
ｌi：リンク重み
path（ｗa，ｗb）：単語を表すノードｗa、ｗbの間に存在するパス
【０００９】
つまり、シソーラスを用いた類似度の計算では、単語間の類似度は２単語が属している概念を経由して測られるため、類似度には単語の属性が反映している。
【００１０】
ここで、統計情報とは、コーパス中の単語の出現頻度、共起度、ｔｆ・ｉｄｆ等を表す。統計情報を用いて単語間の類似度を測る手法としてベクトル空間モデルがあり、ベクトル空間モデルは統計情報からベクトル成分を定義し、単語の統計的性質を表す単語ベクトルの空間をつくる。例えば、ベクトル空間上の単語ベクトル間の類似性を単語間の類似性とするものがある（例えば、特許文献２参照。）。
【００１１】
ここで、共起度を用いて単語ベクトルを表したものとして、例えば、数２がある。
【００１２】
【数２】
2005038162.tif 000004
【００１３】
また、ベクトル空間モデルにおける単語間の類似度の尺度として、例えば、数３（コサイン法）がある。
【００１４】
【数３】
2005038162.tif 000005
【００１５】
つまり、統計情報を用いた手法では、単語間の関係は統計的な関係のみによって表されるため、単語の一般的な意味に捉われずに単語間の類似度を測ることができる。
【００１６】
【特許文献１】特開平８−１４７３２４号公報
【特許文献２】特開２００１−２７３２９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
しかし、従来の単語間類似度計算装置において、シソーラスを用いた手法、統計情報を用いた手法には、それぞれ課題点がある。
【００１８】
まず、１つ目の課題として、図１２（ａ）に示すようなシソーラスを一例にして考える。図１２（ａ）に示すように、ある概念Ｘには概念Ｂと概念Ｙとが属し、概念Ｂには単語ｂが属し、概念Ｙには概念Ａと概念Ｚが属し、概念Ａには単語ａが属し、概念Ｚには概念Ｃが属し、概念Ｃには単語ｃが属している。なお、単語間のシソーラス上のパスに存在するリンク重みを全て１とする。
【００１９】
ここで、単語ａと単語ｂとの間のパスは、
「単語ａ−概念Ａ−概念Ｙ−概念Ｘ−概念Ｂ−単語ｂ」
で表される。
【００２０】
また、単語ａと単語ｃとの間のパスは、
「単語ａ−概念Ａ−概念Ｙ−概念Ｚ−概念Ｃ−単語ｃ」
で表される。
【００２１】
単語ａと単語ｂとの間に存在するリンク数と単語ａと単語ｃとの間に存在するリンク数とはともに５であり、単語間の類似性は等しいと計算される。
【００２２】
しかし、単語ａに対して単語ｂは上位層に属する単語であり、単語ｃは下位層に属する単語であり、上位層の分類は下位層の分類よりも意味的に大きく分けられているため、任意の単語と当該単語より下位層に存在する単語との類似性は、任意の単語と当該単語より上位層に存在する単語との類似性よりも大きくなることが、実際の意味上では考えられる。すなわち、単語ａと単語ｃとの類似性は、単語ａと単語ｂとの類似性よりも大きくなる。
【００２３】
このように、従来のシソーラスを用いた手法では、任意の単語に対して、上位層の単語との類似性と下位層の単語との類似性の差が表現できないという課題があった。
【００２４】
次に、２つ目の課題として、図１２（ｂ）に示すようなシソーラスを一例にして考える。図１２（ｂ）に示すように、ある概念Ｐには概念Ｑと概念Ｒとが属し、概念Ｒには概念Ｓが属し、概念Ｑには単語ａと単語ｂとが属し、概念Ｓには単語ｃと単語ｄとが属している。なお、単語間のシソーラス上のパスに存在するリンク重みを全て１とする。
【００２５】
ここで、単語ａと単語ｂとの間のパスは、
「単語ａ−概念Ｑ−単語ｂ」
で表される。
【００２６】
また、単語ｃと単語ｄとの間のパスは、
「単語ｃ−概念Ｓ−単語ｄ」
で表される。
【００２７】
単語ａと単語ｂとの間に存在するリンク数と単語ｃと単語ｄとの間に存在するリンク数とはともに２であり、単語間の類似度は等しいと計算される。
【００２８】
しかし、概念Ｓは概念Ｐよりも２つ下の階層であるのに対し、概念Ｑは概念Ｐよりも１つ下の階層であり、上位層の分類は下位層の分類よりも意味的に大きく分けられているため、概念の直下に属する単語間の類似性は概念の階層が深いほど類似性が大きくなることが、実際の意味上では考えられる。すなわち、単語ｃと単語ｄとの類似性は単語ａと単語ｂとの類似性よりも大きくなる。
【００２９】
このように、従来のシソーラスを用いた手法では、任意の概念に直下する２単語間の類似性は当該概念の階層に依存しないという課題があった。
【００３０】
次に、３つ目の課題として、図１２（ｃ）に示すようなシソーラスを一例にして考える。図１２（ｃ）に示すように、ある概念Ｘには概念Ａと概念Ｂと概念Ｃとが直下に属し、概念Ａには単語ａ、概念Ｂには単語ｂ、概念Ｃには単語ｃが直下に属している。なお、単語間のシソーラス上のパスに存在するリンク重みを全て１とする。
【００３１】
ここで、単語ａと単語ｂとの間のパスは、
「単語ａ−概念Ａ−概念Ｘ−概念Ｂ−単語ｂ」
で表される。
【００３２】
また、単語ａと単語ｃとの間のパスは、
「単語ａ−概念Ａ−概念Ｘ−概念Ｃ−単語ｃ」
で表される。
【００３３】
単語ａと単語ｂとの間に存在するリンク数と単語ａと単語ｃとの間に存在するリンク数とはともに４であり、単語間の類似度は等しいと計算される。単語ｂと単語ｃとでは階層の深さは等しいが、それぞれの単語の上位概念は概念Ｂと概念Ｃとであり、上位概念の違いが反映されず、単語間の類似性はパス上の種類に依存しないという課題があった。
【００３４】
そこで、本発明は、上記課題を効果的に克服することが可能な単語間類似度計算装置、方法および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】
【００３５】
上記目的を達成するため、請求項１の発明は、複数の単語が収集された単語資料データベースと、概念および該概念にリンクする概念若しくは単語を階層構造で分類・配列した語彙データベースとに基づき、単語間の意味上の類似性を計算する単語間類似度計算装置において、前記語彙データベースにおける階層間の関係を示す語彙データベース階層間関係情報を設定する語彙データベース階層間関係設定手段と、前記語彙データベースにおける概念に対する該概念の上位に存在する上位概念、および該概念の下位に存在する下位概念の関係を示す上位下位概念関係情報を設定する上位下位概念関係設定手段と、前記語彙データベースにおける第１の概念群と該第１の概念群以外の第２の概念群との関係を示す概念群間相関関係情報を設定する概念群間相関関係設定手段と、前記語彙データベース階層間関係情報と、前記上位下位概念関係情報と、前記概念群間相関関係情報とに基づき、前記語彙データベースにおける各リンクにリンク重みを設定するリンク重み設定手段と、前記リンク重み設定手段により語彙データベースにおける各リンクに設定したリンク重みに基づき、単語間の類似度を計算する単語間類似度計算手段とを具備することを特徴とする。
【００３６】
なお、語彙データベース階層関係設定手段は図２に示すシソーラス階層関係パラメータ設定部に対応し、上位下位概念関係設定手段は図２に示す上位下位概念関係パラメータ設定部に対応し、概念群間相関関係設定手段は図２に示す概念群間相関関係パラメータ設定部に対応し、リンク重み設定手段は図２に示すリンク重み設定部に対応し、単語間類似度計算手段は図１に示す単語間類似度計算部に対応する。
【００３７】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記語彙データベース階層間関係設定手段は、前記語彙データベースにおける第１の階層間より深い階層に位置する第２の階層間の類似性が、該第１の階層間の類似性より大きくなるような語彙データベース階層間関係情報を設定することを特徴とする。
【００３８】
また、請求項３の発明は、請求項２の発明において、前記第２の階層間の語彙データベース階層間関係情報は前記第１の階層間の語彙データベース階層間関係情報よりも小さくなることを特徴とする。
【００３９】
また、請求項４の発明は、請求項１の発明において、前記上位下位概念関係情報は、前記上位概念および前記下位概念における特徴の違いによって表され、前記上位概念と前記下位概念との間に存在するリンクによって表されることを特徴とする。
【００４０】
また、請求項５の発明は、請求項４の発明において、前記上位下位概念関係設定手段は、前記単語資料データベースから単語の単語特徴量を計算する単語特徴量計算手段と、前記概念に属する全ての単語の単語特徴量に基づき、該概念の概念特徴量を計算する概念特徴量計算手段と、前記単語特徴量計算手段で計算した単語特徴量と、前記概念特徴量計算手段で計算した概念特徴量とに基づき、上位下位概念関係情報を計算する上位下位概念関係情報計算手段とを具備することを特徴とする。
【００４１】
なお、単語特徴量計算手段は図３に示す単語特徴量計算部に対応し、概念特徴量計算手段は図３に示す概念特徴量計算部に対応し、上位下位概念関係情報計算手段は図３に示す上位下位概念関係パラメータ計算部に対応する。
【００４２】
また、請求項６の発明は、請求項５の発明において、前記概念特徴量計算手段は、前記概念に前記単語が属する場合、該概念に属する全ての単語の単語特徴量の和を示す概念特徴総和量と、該全ての単語の数を示す概念単語総和数とを求め、該概念特徴総和量を該概念単語総和数で割算することで、該概念の概念特徴量を計算し、前記概念に下位概念が属する場合、該概念に属する全ての下位概念の概念特徴総和量の総和量と、該全ての下位概念の概念単語総和数の総和数とを求め、該概念特徴総和量の総和量を概念単語総和数の総和数で割算することで、該概念の概念特徴量を計算することを特徴とする。
【００４３】
また、請求項７の発明は、請求項６の発明において、前記上位下位概念関係情報計算手段は、前記概念と該概念に属する単語とのリンクの上位下位概念関係情報を設定する場合、該概念の概念特徴量と該単語の単語特徴量とに基づき、前記上位下位概念関係情報を計算し、前記概念同士のリンクの上位下位概念関係情報を設定する場合、該リンクにおける上位概念の概念特徴量と下位概念の概念特徴量とに基づき、前記上位下位概念関係情報を計算することを特徴とする。
【００４４】
また、請求項８の発明は、請求項７の発明において、前記概念特徴量は多次元空間の重心ベクトルで表され、前記上位下位概念関係情報は前記上位概念の概念特徴量と、前記下位概念の概念特徴量とを変数とした距離関数で表されることを特徴とする。
【００４５】
また、請求項９の発明は、請求項１の発明において、前記概念群間相関関係情報は、前記第１の概念群に含まれる概念若しくは単語と、前記第２の概念群に含まれる概念もしくは単語との関係により表されることを特徴とする。
【００４６】
また、請求項１０の発明は、請求項９の発明において、前記概念群間相関関係設定手段は、前記単語資料データベースから単語の共起情報を抽出する共起情報抽出手段と、前記共起情報抽出手段で抽出した共起情報を前記語彙データベースのリンクに付与し、該付与された共起情報に基づき、該リンクにおけるリンク相関関係情報を作成するリンク相関関係情報作成手段と、前記リンク相関関係情報作成手段で作成したリンク相関関係情報に基づき、前記概念群間相関関係情報を計算する概念群間相関関係情報計算手段とを具備することを特徴とする。
【００４７】
なお、共起情報抽出手段は図４に示す単語共起情報抽出部に対応し、リンク相関関係情報作成手段は図４に示すリンク相関関係情報作成部に対応し、概念群間相関関係情報計算手段は図４に示す概念群間相関関係パラメータ計算部に対応する。
【００４８】
また、請求項１１の発明は、請求項１０の発明において、前記概念群間相関関係情報計算手段は、前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在する場合、全ての共起情報の数を示す共起情報総和数の逆数を概念群間相関関係情報とし、前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在しない場合、正の定数を概念群間相関関係情報とすることを特徴とする。
【００４９】
また、請求項１２の発明は、請求項１の発明において、前記単語間類似度計算手段は、単語間に存在する少なくとも１つのリンクのリンク重みを合計した値を該単語間の類似度とすることを特徴とする。
【００５０】
また、請求項１３の発明は、複数の単語が収集された単語資料データベースと、概念および該概念にリンクする概念若しくは単語を階層構造で分類・配列した語彙データベースとに基づき、単語間の意味上の類似性を計算する単語間類似度計算装置において、前記語彙データベースにおける第１の概念群と該第１の概念群以外の第２の概念群との関係を示す概念群間相関関係情報を設定する概念群間相関関係設定手段と、前記概念群間相関関係設定手段で設定した概念群間相関関係情報に基づき、前記語彙データベースにおける各リンクに重みを設定するリンク重み設定手段と、前記リンク重み設定手段により語彙データベースにおける各リンクに設定したリンク重みに基づき、単語間の類似度を計算する単語間類似度計算手段とを具備することを特徴とする。
【００５１】
また、請求項１４の発明は、請求項１３の発明において、前記概念群間相関関係情報は、前記第１の概念群に含まれる概念若しくは単語と、前記第２の概念群に含まれる概念もしくは単語との関係により表されることを特徴とする。
【００５２】
また、請求項１５の発明は、請求項１４の発明において、前記概念群間相関関係設定手段は、前記単語資料データベースから単語の共起情報を抽出する共起情報抽出手段と、前記共起情報抽出手段で抽出した共起情報を前記語彙データベースのリンクに付与し、該付与された共起情報に基づき、該リンクにおけるリンク相関関係情報を作成するリンク相関関係情報作成手段と、前記リンク相関関係情報作成手段で作成したリンク相関関係情報に基づき、前記概念群間相関関係情報を計算する概念群間相関関係情報計算手段とを具備することを特徴とする。
【００５３】
また、請求項１６の発明は、請求項１５の発明において、前記概念群間相関関係情報計算手段は、前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在する場合、全ての共起情報の数を示す共起情報総和数の逆数を概念群間相関関係情報とし、前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在しない場合、正の定数を概念群間相関関係情報とすることを特徴とする。
【００５４】
また、請求項１７の発明は、請求項１３の発明において、前記単語間類似度計算手段は、単語間に存在する少なくとも１つのリンクのリンク重みを合計した値を該単語間の類似度とすることを特徴とする。
【００５５】
また、請求項１８の発明は、複数の単語が収集された単語資料データベースと、概念および該概念にリンクする概念若しくは単語を階層構造で分類・配列した語彙データベースとに基づき、単語間の意味上の類似性を計算する単語間類似度計算方法において、前記語彙データベースにおける階層間の関係を示す語彙データベース階層間関係情報を設定し、前記語彙データベースにおける概念に対する該概念の上位に存在する上位概念、および該概念の下位に存在する下位概念の関係を示す上位下位概念関係情報を設定し、前記語彙データベースにおける第１の概念群と該第１の概念群以外の第２の概念群との関係を示す概念群間相関関係情報を設定し、前記語彙データベース階層間関係情報と、前記上位下位概念関係情報と、前記概念群間相関関係情報とに基づき、前記語彙データベースにおける各リンクにリンク重みを設定し、前記リンク重みに基づき、単語間の類似度を計算することを特徴とする。
【００５６】
また、請求項１９の発明は、請求項１８の発明において、前記語彙データベースにおける第１の階層間より深い階層に位置する第２の階層間の類似性が、該第１の階層間の類似性より大きくなるような語彙データベース階層間関係情報を設定することを特徴とする。
【００５７】
また、請求項２０の発明は、請求項１９の発明において、前記第２の階層間の語彙データベース階層間関係情報は前記第１の階層間の語彙データベース階層間関係情報よりも小さくなることを特徴とする。
【００５８】
また、請求項２１の発明は、請求項１８の発明において、前記上位下位概念関係情報は、前記上位概念および前記下位概念における特徴の違いによって表され、前記上位概念と前記下位概念との間に存在するリンクによって表されることを特徴とする。
【００５９】
また、請求項２２の発明は、請求項２１の発明において、前記単語資料データベースから単語の単語特徴量を計算し、前記概念に属する全ての単語の単語特徴量に基づき、該概念の概念特徴量を計算し、前記単語特徴量と前記概念特徴量とに基づき、上位下位概念関係情報を計算することを特徴とする。
【００６０】
また、請求項２３の発明は、請求項２２の発明において、前記概念に前記単語が属する場合、該概念に属する全ての単語の単語特徴量の和を示す概念特徴総和量と、該全ての単語の数を示す概念単語総和数とを求め、該概念特徴総和量を該概念単語総和数で割算することで、該概念の概念特徴量を計算し、前記概念に下位概念が属する場合、該概念に属する全ての下位概念の概念特徴総和量の総和量と、該全ての下位概念の概念単語総和数の総和数とを求め、該概念特徴総和量の総和量を概念単語総和数の総和数で割算することで、該概念の概念特徴量を計算することを特徴とする。
【００６１】
また、請求項２４の発明は、請求項２３の発明において、前記概念と該概念に属する単語とのリンクの上位下位概念関係情報を設定する場合、該概念の概念特徴量と該単語の単語特徴量とに基づき、前記上位下位概念関係情報を計算し、前記概念同士のリンクの上位下位概念関係情報を設定する場合、該リンクにおける上位概念の概念特徴量と下位概念の概念特徴量とに基づき、前記上位下位概念関係情報を計算することを特徴とする。
【００６２】
また、請求項２５の発明は、請求項２４の発明において、前記概念特徴量は多次元空間の重心ベクトルで表され、前記上位下位概念関係情報は前記上位概念の概念特徴量と、前記下位概念の概念特徴量とを変数とした距離関数で表されることを特徴とする。
【００６３】
また、請求項２６の発明は、請求項１８の発明において、前記概念群間相関関係情報は、前記第１の概念群に含まれる概念若しくは単語と、前記第２の概念群に含まれる概念もしくは単語との関係により表されることを特徴とする。
【００６４】
また、請求項２７の発明は、請求項２６の発明において、前記単語資料データベースから単語の共起情報を抽出し、該抽出した共起情報を前記語彙データベースのリンクに付与し、該付与された共起情報に基づき、該リンクにおけるリンク相関関係情報を作成し、該作成したリンク相関関係情報に基づき、前記概念群間相関関係情報を計算することを特徴とする。
【００６５】
また、請求項２８の発明は、請求項２７の発明において、前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在する場合、全ての共起情報の数を示す共起情報総和数の逆数を概念群間相関関係情報とし、前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在しない場合、正の定数を概念群間相関関係情報とすることを特徴とする。
【００６６】
また、請求項２９の発明は、請求項１８の発明において、単語間に存在する少なくとも１つのリンクのリンク重みを合計した値を該単語間の類似度とすることを特徴とする。
【００６７】
また、請求項３０の発明は、複数の単語が収集された単語資料データベースと、概念および該概念にリンクする概念若しくは単語を階層構造で分類・配列した語彙データベースとに基づき、単語間の意味上の類似性を計算する単語間類似度計算方法において、前記語彙データベースにおける第１の概念群と該第１の概念群以外の第２の概念群との関係を示す概念群間相関関係情報を設定し、該設定した概念群間相関関係情報に基づき、前記語彙データベースにおける各リンクにリンク重みを設定し、前記リンク重みに基づき、単語間の類似度を計算することを特徴とする。
【００６８】
また、請求項３１の発明は、請求項３０の発明において、前記概念群間相関関係情報は、前記第１の概念群に含まれる概念若しくは単語と、前記第２の概念群に含まれる概念もしくは単語との関係により表されることを特徴とする。
【００６９】
また、請求項３２の発明は、請求項３１の発明において、前記単語資料データベースから単語の共起情報を抽出し、該抽出した共起情報を前記語彙データベースのリンクに付与し、該付与された共起情報に基づき、該リンクにおけるリンク相関関係情報を作成し、該作成したリンク相関関係情報に基づき、前記概念群間相関関係情報を計算することを特徴とする。
【００７０】
また、請求項３３の発明は、請求項３２の発明において、前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在する場合、全ての共起情報の数を示す共起情報総和数の逆数を概念群間相関関係情報とし、前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在しない場合、正の定数を概念群間相関関係情報とすることを特徴とする。
【００７１】
また、請求項３４の発明は、請求項３０の発明において、単語間に存在する少なくとも１つのリンクのリンク重みを合計した値を該単語間の類似度とすることを特徴とする。
【００７２】
また、請求項３５の発明は、複数の単語が収集された単語資料データベースと、概念および該概念にリンクする概念若しくは単語を階層構造で分類・配列した語彙データベースとに基づき、単語間の意味上の類似性を計算する単語間類似度計算プログラムにおいて、前記語彙データベースにおける階層間の関係を示す語彙データベース階層間関係情報を設定する処理と、前記語彙データベースにおける概念に対する該概念の上位に存在する上位概念、および該概念の下位に存在する下位概念の関係を示す上位下位概念関係情報を設定する処理と、前記語彙データベースにおける第１の概念群と該第１の概念群以外の第２の概念群との関係を示す概念群間相関関係情報を設定する処理と、前記語彙データベース階層間関係情報と、前記上位下位概念関係情報と、前記概念群間相関関係情報とに基づき、前記語彙データベースにおける各リンクにリンク重みを設定する処理と、前記リンク重み設定手段により語彙データベースにおける各リンクに設定したリンク重みに基づき、単語間の類似度を計算する処理とをコンピュータに動作させることを特徴とする。
【００７３】
また、請求項３６の発明は、請求項３５の発明において、前記語彙データベースにおける第１の階層間より深い階層に位置する第２の階層間の類似性が、該第１の階層間の類似性より大きくなるような語彙データベース階層間関係情報を設定することを特徴とする。
【００７４】
また、請求項３７の発明は、請求項３６の発明において、前記第２の階層間の語彙データベース階層間関係情報は前記第１の階層間の語彙データベース階層間関係情報よりも小さくなることを特徴とする。
【００７５】
また、請求項３８の発明は、請求項３５の発明において、前記上位下位概念関係情報は、前記上位概念および前記下位概念における特徴の違いによって表され、前記上位概念と前記下位概念との間に存在するリンクによって表されることを特徴とする。
【００７６】
また、請求項３９の発明は、請求項３８の発明において、前記単語資料データベースから単語の単語特徴量を計算する処理と、前記概念に属する全ての単語の単語特徴量に基づき、該概念の概念特徴量を計算する処理と、前記単語特徴量と前記概念特徴量とに基づき、上位下位概念関係情報を計算する処理とをコンピュータに動作させることを特徴とする。
【００７７】
また、請求項４０の発明は、請求項３９の発明において、前記概念に前記単語が属する場合、該概念に属する全ての単語の単語特徴量の和を示す概念特徴総和量と、該全ての単語の数を示す概念単語総和数とを求め、該概念特徴総和量を該概念単語総和数で割算することで、該概念の概念特徴量を計算し、前記概念に下位概念が属する場合、該概念に属する全ての下位概念の概念特徴総和量の総和量と、該全ての下位概念の概念単語総和数の総和数とを求め、該概念特徴総和量の総和量を概念単語総和数の総和数で割算することで、該概念の概念特徴量を計算することを特徴とする。
【００７８】
また、請求項４１の発明は、請求項４０の発明において、前記概念と該概念に属する単語とのリンクの上位下位概念関係情報を設定する場合、該概念の概念特徴量と該単語の単語特徴量とに基づき、前記上位下位概念関係情報を計算し、前記概念同士のリンクの上位下位概念関係情報を設定する場合、該リンクにおける上位概念の概念特徴量と下位概念の概念特徴量とに基づき、前記上位下位概念関係情報を計算することを特徴とする。
【００７９】
また、請求項４２の発明は、請求項４１の発明において、前記概念特徴量は多次元空間の重心ベクトルで表され、前記上位下位概念関係情報は前記上位概念の概念特徴量と、前記下位概念の概念特徴量とを変数とした距離関数で表されることを特徴とする。
【００８０】
また、請求項４３の発明は、請求項３５の発明において、前記概念群間相関関係情報は、前記第１の概念群に含まれる概念若しくは単語と、前記第２の概念群に含まれる概念もしくは単語との関係により表されることを特徴とする。
【００８１】
また、請求項４４の発明は、請求項４３の発明において、前記単語資料データベースから単語の共起情報を抽出する処理と、該抽出した共起情報を前記語彙データベースのリンクに付与し、該付与された共起情報に基づき、該リンクにおけるリンク相関関係情報を作成する処理と、該作成したリンク相関関係情報に基づき、前記概念群間相関関係情報を計算する処理とをコンピュータに動作させることを特徴とする。
【００８２】
また、請求項４５の発明は、請求項４４の発明において、前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在する場合、全ての共起情報の数を示す共起情報総和数の逆数を概念群間相関関係情報とし、前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在しない場合、正の定数を概念群間相関関係情報とすることを特徴とする。
【００８３】
また、請求項４６の発明は、請求項３５の発明において、単語間に存在する少なくとも１つのリンクのリンク重みを合計した値を該単語間の類似度とすることを特徴とする。
【００８４】
また、請求項４７の発明は、複数の単語が収集された単語資料データベースと、概念および該概念にリンクする概念若しくは単語を階層構造で分類・配列した語彙データベースとに基づき、単語間の意味上の類似性を計算する単語間類似度計算プログラムにおいて、前記語彙データベースにおける第１の概念群と該第１の概念群以外の第２の概念群との関係を示す概念群間相関関係情報を設定する処理と、該設定した概念群間相関関係情報に基づき、前記語彙データベースにおける各リンクに重みを設定する処理と、前記リンク重みに基づき、単語間の類似度を計算する処理とをコンピュータに動作させることを特徴とする。
【００８５】
また、請求項４８の発明は、請求項４７の発明において、前記概念群間相関関係情報は、前記第１の概念群に含まれる概念若しくは単語と、前記第２の概念群に含まれる概念もしくは単語との関係により表されることを特徴とする。
【００８６】
また、請求項４９の発明は、請求項４８の発明において、前記単語資料データベースから単語の共起情報を抽出する処理と、該抽出した共起情報を前記語彙データベースのリンクに付与し、該付与された共起情報に基づき、該リンクにおけるリンク相関関係情報を作成する処理と、該作成したリンク相関関係情報に基づき、前記概念群間相関関係情報を計算する処理とをコンピュータに動作させることを特徴とする。
【００８７】
また、請求項５０の発明は、請求項４９の発明において、前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在する場合、全ての共起情報の数を示す共起情報総和数の逆数を概念群間相関関係情報とし、前記リンク相関関係情報に前記共起情報が存在しない場合、正の定数を概念群間相関関係情報とすることを特徴とする。
【００８８】
また、請求項５１の発明は、請求項５０の発明において、単語間に存在する少なくとも１つのリンクのリンク重みを合計した値を該単語間の類似度とすることを特徴とする。
【発明の効果】
【００８９】
本発明によれば、シソーラスとコーパスのデータの共起情報とから求めたパラメータに基づき、２つの単語間の距離を算出することで、シソーラス上の２単語間の類似度をシソーラス上の階層の深さに依存させることが可能になり、更に、シソーラス上の任意の概念に直下する２単語間の類似度を当該概念の階層に依存させることが可能になり、更に、シソーラス上の２単語間の類似度をシソーラス上のパス上の概念に依存させることが可能になるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００９０】
以下、本発明に係わる単語間類似度計算装置、方法およびプログラムの実施の形態について添付図面を参照して詳細に説明する。なお、本発明に係わる単語間類似度計算装置がＰＣ（Personal Computer）等の情報端末装置に組み込まれている構成を実施例として説明する。
【００９１】
図１は、本発明に係わる単語間類似度計算装置１を組み込む情報端末装置２の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
【００９２】
図１に示すように、情報端末装置２は、第１の外部記憶装置３、第２の外部記憶装置４、入力装置５、表示装置６、単語類似度計算装置１から構成されている。
【００９３】
ここで、第１の外部記憶装置３は、コーパスのデータまたはテキスト文のデータを記憶保持し、ハードディスク等から構成されている。
【００９４】
また、第２の外部記憶装置４は、シソーラスのデータを記憶保持し、ハードディスク等から構成されている。
【００９５】
また、入力装置５は、ユーザにより指示された測定対象となる２つの単語を単語類似度計算装置１に入力し、キーボード、マウス等から構成されている。
【００９６】
また、表示装置６は、単語間の類似性を示す数値、シソーラス上の単語間のパス、または各リンク重み等を表示する。
【００９７】
また、単語類似度計算装置１は、リンク重み計算部７、単語類似度計算部８から構成されている。
【００９８】
ここで、リンク重み計算部７は、リンク重み設定手段により、第１の外部記憶装置３に記憶保持されているコーパスのデータまたはテキスト文のデータと、第２の外部記憶装置４に記憶保持されているシソーラスのデータとに基づき、シソーラス上の各リンクのリンク重みを計算する。なお、リンク重み設定手段については後述にて詳細に説明する。
【００９９】
また、単語類似度計算部８は、リンク重み計算部７により計算されたシソーラスの各リンクのリンク重みと、第２の外部記憶装置４に記憶保持されているシソーラスのデータとに基づき、入力装置５から入力された測定対象となる２つの単語の類似度を計算する。
【０１００】
図２は、リンク重み計算部７の機能的な構成の一例を詳細に示すブロック図である。
【０１０１】
図２に示すように、リンク重み計算部７は、シソーラス階層関係パラメータ設定部９、上位下位概念関係パラメータ設定部１０、概念群間相関関係パラメータ設定部１１、リンク重み設定部１２、複数のメモリ（２０１〜２０６）から構成されている。
【０１０２】
ここで、メモリ２０１は、第２の外部記憶装置４からシソーラスのデータを読み出し、読み出したシソーラスのデータを記憶保持し、また、メモリ２０２は、第１の外部記憶装置３からコーパスのデータまたはテキスト文のデータを読み出し、読み出したコーパスのデータまたはテキスト文のデータを記憶保持する。
【０１０３】
また、シソーラス階層関係パラメータ設定部９は、シソーラス階層関係パラメータ設定手段により、メモリ２０１に記憶保持されているシソーラスのデータに基づき、シソーラス階層関係パラメータを設定し、設定したシソーラス階層関係パラメータをメモリ２０３に記憶保持する。なお、シソーラス階層関係パラメータおよびシソーラス階層関係パラメータ設定手段については後述にて詳細に説明する。
【０１０４】
また、上位下位概念関係パラメータ設定部１０は、上位下位概念関係パラメータ設定手段により、上位下位概念関係パラメータを設定し、設定した上位下位概念関係パラメータをメモリ２０４に記憶保持する。なお、上位下位概念関係パラメータおよび上位下位概念関係パラメータ設定手段については後述にて詳細に説明する。
【０１０５】
また、概念群間相関関係パラメータ設定部１１は、概念群間相関関係パラメータ設定手段により、概念群間相関関係パラメータを設定し、設定した概念群間相関関係パラメータをメモリ２０５に記憶保持する。なお、概念群間相関関係パラメータおよび概念群間相関関係パラメータ設定手段については後述にて詳細に説明する。
【０１０６】
また、リンク重み設定部１２は、リンク重み設定手段により、メモリ２０３に記憶保持されているシソーラス階層関係パラメータと、メモリ２０４に記憶保持されている上位下位概念関係パラメータと、メモリ２０５に記憶保持されている概念群間相関関係パラメータとに基づき、シソーラス上の各リンクのリンク重みを設定し、設定したリンク重みをメモリ２０６に記憶保持する。なお、リンク重み設定手段については後述にて詳細に説明する。
【０１０７】
図３は、上位下位概念関係パラメータ設定部１０の機能的な構成の一例を詳細に示すブロック図である。
【０１０８】
図３に示すように、上位下位概念関係パラメータ設定部１０は、単語特徴量計算部１３、概念特徴量計算部１４、上位下位概念関係パラメータ計算部１５、複数のメモリ（３０１、３０２）から構成されている。
【０１０９】
ここで、単語特徴量計算部１３は、単語特徴量計算手段により、メモリ２０２に記憶保持されているコーパスのデータに基づき、メモリ２０１に記憶保持されているシソーラス上の単語に関する単語特徴量を計算し、計算した単語特徴量をメモリ３０１に記憶保持する。なお、単語特徴量計算手段については後述にて詳細に説明する。
【０１１０】
また、概念特徴量計算部１４は、概念特徴量計算手段により、最小単位である概念の概念特徴量を計算する場合、当該概念に属する全ての単語の単語特徴量をメモリ３０１から読み出し、読み出した単語特徴量に基づいて当該概念に関する概念特徴量を計算してメモリ３０２に記憶保持し、また、概念特徴量計算手段により、最小単位でない概念の概念特徴量を計算する場合、当該概念の下位概念の概念特徴量をメモリ３０２から読み出し、読み出した下位概念の概念特徴量に基づいて当該概念の概念特徴量を計算してメモリ３０２に記憶保持し、シソーラスの構造に従って、ボトムアップに全ての概念に関して計算し、最終的には全ての概念の概念特徴量を計算してメモリ３０２に記憶保持する。なお、概念特徴量計算手段については後述にて詳細に説明する。
【０１１１】
また、上位下位概念関係パラメータ計算部１５は、上位下位概念関係パラメータ計算手段により、最小単位の概念と単語との間のリンクの上位下位概念関係パラメータを計算する場合、当該単語の単語特徴量をメモリ３０１から読み出すとともに、当該概念の概念特徴量をメモリ３０２から読み出し、読み出した単語特徴量と概念特徴量とに基づいて上位下位概念関係パラメータを計算し、計算した上位下位概念関係パラメータをメモリ２０４に記憶保持し、また、上位下位概念関係パラメータ計算手段により、概念と概念との間のリンクの上位下位概念関係パラメータを計算する場合、当該概念の上位概念の概念特徴量と下位概念の概念特徴量とをメモリ３０２から読み出し、読み出した上位概念の概念特徴量と下位概念の概念特徴量とに基づいて上位下位概念関係パラメータを計算し、計算した上位下位概念関係パラメータをメモリ２０４に記憶保持する。なお、上位下位概念関係パラメータ計算手段については後述にて詳細に説明する。
【０１１２】
図４は、概念群間相関関係パラメータ設定部１１の機能的な構成の一例を詳細に示すブロック図である。
【０１１３】
図４に示すように、概念群間相関関係パラメータ設定部１１は、単語共起情報抽出部１６、リンク相関関係情報作成部１７、概念群間相関関係パラメータ計算部１８、複数のメモリ（４０１、４０２）から構成されている。
【０１１４】
ここで、単語共起情報抽出部１６は、単語共起情報抽出手段により、メモリ２０２に記憶保持されているコーパスのデータまたはテキスト文のデータから共起情報を抽出し、抽出した共起情報をメモリ４０１に記憶保持する。なお、単語共起情報抽出手段については後述にて詳細に説明する。
【０１１５】
また、リンク相関関係情報作成部１７は、リンク相関関係情報作成手段により、メモリ４０１に記憶保持されている共起情報と、メモリ２０１に記憶保持されているシソーラスのデータとに基づき、シソーラス上の各リンクに関するリンク相関関係情報を作成し、作成したリンク相関関係情報をメモリ４０２に記憶保持する。なお、リンク相関関係情報作成手段については後述にて詳細に説明する。
【０１１６】
また、概念群間相関関係パラメータ計算部１８は、概念群間相関関係パラメータ計算手段により、メモリ４０２に記憶保持されているリンク相関関係情報に基づいてシソーラス上の各リンクの概念群間相関関係パラメータを計算し、計算した概念群間相関関係パラメータをメモリ２０５に記憶保持する。なお、概念群間相関関係パラメータ計算手段については後述にて詳細に説明する。
【０１１７】
そして、リンク重み設定部１２は、シソーラス階層関係パラメータ設定部９により設定したシソーラス階層関係パラメータと、上位下位概念関係パラメータ設定部１０により設定した上位下位概念関係パラメータと、概念群間相関関係パラメータ設定部１１により設定した概念群間相関関係パラメータとに基づき、シソーラス上の各リンクのリンク重みを計算する。
【０１１８】
次に、シソーラス階層関係パラメータについて詳細に説明する。
【０１１９】
シソーラス階層関係パラメータは、シソーラスの構造によって定義されたものであり、シソーラスの階層が深いほど小さな値をとるように設定されるため、深い階層での同じ上位概念をもつ２つの下位概念間のパス上に存在するリンクのシソーラス階層関係パラメータの和と、浅い階層での同じ上位概念をもつ２つの下位概念間のパス上に存在するリンクのシソーラス階層関係パラメータの和とを比較すると、深い階層でのリンクのシソーラス階層関係パラメータの方が小さい値となる。
【０１２０】
次に、シソーラス階層関係パラメータ設定部が行うシソーラス階層関係パラメータの設定の処理について図５に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１２１】
シソーラスのデータを読み出し（ステップＳ５０１）、シソーラス階層関係パラメータ設定手段により、シソーラスのデータに基づいてシソーラス階層関係パラメータを設定し（ステップＳ５０２）、シソーラス階層関係パラメータを記憶保持し（ステップＳ５０３）、処理手順を終了する。
【０１２２】
次に、シソーラス階層関係パラメータ設定手段について詳細に説明する。
【０１２３】
シソーラス階層関係パラメータ設定手段は、数４によりシソーラス階層関係パラメータｌi1を求める。
【０１２４】
【数４】
2005038162.tif 000006
ｋi：リンクｉに対する下位概念の階層（ただし、ルートを０階層とする）
０＜ａ＜１
【０１２５】
数４により、深い下位階層間のリンクほどｌi1は小さな値をとり、小さい値ほど類似度が大きく評価されることを表すパラメータを設定することができる。例えば、ａ＝０．８とすると、シソーラス階層関係パラメータは階層が深くなるにつれて、０．８、０．６４、０．５１２、…と下降順で値をとることになる。なお、ａには任意の値を設定することができ、また、シソーラス階層関係パラメータを求める数式として数４以外の数式を適用しても良い。
【０１２６】
従って、深い階層ほど単語間の類似度が大きくなるシソーラス階層関係パラメータを求めることにより、１つ目の課題および２つ目の課題を克服することが可能になる。
【０１２７】
次に、上位下位概念関係パラメータについて詳細に説明する。
【０１２８】
上位下位概念関係パラメータは、シソーラスの構造と統計情報とによって定義されたものであり、同一の上位概念に対する下位概念の違いを反映するように設定されるため、リンク周辺の単語に依存した値となる。
【０１２９】
次に、上位下位概念関係パラメータ設定部が行う上位下位概念関係パラメータの設定の処理について図６に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１３０】
コーパスのデータとシソーラスのデータとを読み出し（ステップＳ６０１）、単語特徴量計算手段により、コーパスのデータに基づいてシソーラス上の単語の単語特徴量を計算し（ステップＳ６０２）、単語特徴量を記憶保持し（ステップＳ６０３）、シソーラス上の各概念の概念特徴量の計算を開始する。
【０１３１】
最小単位の概念である場合（ステップＳ６０４でＹＥＳ）、その概念に属する全ての単語の単語特徴量を読み出し（ステップＳ６０５）、概念特徴量計算手段により、単語特徴量に基づいて概念特徴量を計算し（ステップＳ６０６）、概念特徴量を記憶保持し（ステップＳ６０９）、上位概念がある場合（ステップＳ６１０でＹＥＳ）、ステップＳ６０４に戻る。
【０１３２】
ステップＳ６０４において、最小単位の概念でない場合（ステップＳ６０４でＮＯ）、その概念の下位概念の概念特徴量を読み出し（ステップＳ６０７）、概念特徴量計算手段により、概念特徴量に基づいて概念特徴量を計算し（ステップＳ６０８）、概念特徴量を記憶保持する（ステップＳ６０９）。
【０１３３】
ステップＳ６１０において、上位概念がない場合（ステップＳ６１０でＮＯ）、シソーラス上の各リンクの上位下位概念関係パラメータの計算を開始する。
【０１３４】
リンクが最小単位の概念と単語とのリンクである場合（ステップＳ６１１でＹＥＳ）、概念の概念特徴量と単語の単語特徴量とを読み出し（ステップＳ６１２）、上位下位概念関係パラメータ計算手段により、概念の概念特徴量と単語の単語特徴量とに基づいて上位下位概念関係パラメータを計算し（ステップＳ６１３）、上位下位概念関係パラメータを記憶保持し（ステップＳ６１６）、上位階層のリンクが有る場合（ステップＳ６１７でＹＥＳ）、ステップＳ６１１に戻る。
【０１３５】
ステップＳ６１１において、リンクが最小単位の概念と単語とのリンクでない場合（ステップＳ６１１でＮＯ）、上位概念の概念特徴量と下位概念の概念特徴量とを読み出し（ステップＳ６１４）、上位下位概念関係パラメータ計算手段により、上位概念の概念特徴量と下位概念の概念特徴量とに基づいて上位下位概念関係パラメータを計算し（ステップＳ６１５）、上位下位概念関係パラメータを記憶保持する（ステップＳ６１６）。
【０１３６】
ステップＳ６１７において、上位階層のリンクがない場合（ステップＳ６１７でＮＯ）、処理手順を終了する。
【０１３７】
次に、上位下位概念関係パラメータ設定手段について詳細に説明する。
【０１３８】
単語特徴量計算手段は、統計情報としてコーパスのデータから単語ｗの単語特徴量ｆwを求める。なお、単語特徴量ｆｗとして単語ベクトルを用い、単語ベクトルの成分にはｔｆ・ｉｄｆ、共起度、カテゴリ等を用いる。
【０１３９】
概念特徴量計算手段は、各概念Ｃiにおいて概念Ｃiに属する全ての単語特徴量の和ＳＣi（以後、概念特徴総和量とする）、および概念Ｃiに属する全ての単語の数ｎＣi（以後、概念単語総和数という）を求め、概念Ｃiが最小単位の概念である場合、数５により概念特徴総和量ＳＣiおよび概念単語総和数ｎＣiを求める。
【０１４０】
【数５】
2005038162.tif 000007
｜Ａ｜：集合Ａの要素数
【０１４１】
また、概念特徴量計算手段は、概念Ｃiが最小単位の概念でない場合、数６により概念特徴総和量ＳＣiおよび概念単語総和数ｎＣiを求める。
【０１４２】
【数６】
2005038162.tif 000008
Ｃij：概念Ｃiにおけるｊ番目の直下の下位概念
ＮＣi：概念Ｃiの下位概念の数
【０１４３】
そして、概念特徴量計算手段は、概念特徴総和量ＳＣiと概念単語総和数ｎＣiとを用いて、数７により概念Ｃiの概念特徴量ｆＣiを求める。
【０１４４】
【数７】
2005038162.tif 000009
【０１４５】
ここで、概念特徴量計算手段は、最小単位の概念における概念特徴総和量ＳＣiを表す概念特徴総和ベクトル、および概念単語総和数ｎＣiを求め、求めた概念特徴総和ベクトルと概念単語総和数とから概念特徴量ｆＣiを表す概念特徴ベクトルを求める。
【０１４６】
そして、概念特徴量計算手段は、最小単位の概念における概念特徴総和ベクトルと概念単語総和数とから最小単位の概念が属する上位概念における概念特徴ベクトルを求めることで、最小単位の概念から最上位の概念へと概念特徴ベクトルを求めていく。
【０１４７】
上位下位概念関係パラメータ計算手段は、シソーラス上の各リンクに対して上位下位概念関係パラメータを求める。ここで、上位概念ベクトルと下位概念ベクトルとを定義した数８がある。
【０１４８】
【数８】
2005038162.tif 000010
Ｃhigh：上位概念ベクトル
Ｃlow：下位概念ベクトル
【０１４９】
上記のような上位概念ベクトルと下位概念ベクトルにより、ユーグリッド距離による上位下位概念パラメータｌi2は数９のようになる。
【０１５０】
【数９】
2005038162.tif 000011
【０１５１】
上記実施例では、類似度が大きいときにｌi2の値が小さくなる。なお、ユーグリッド距離以外の距離関数を上位下位概念関係パラメータに適用しても良い。
【０１５２】
数９により、最小単位の概念から最上位の概念までボトムアップに各概念の概念特徴総和ベクトルと概念単語総和数とを求めるとともに、求めた概念特徴総和ベクトルと概念単語総和数とによって求められた概念特徴ベクトルを求める。このように、ある概念の概念特徴ベクトルは直下の概念特徴ベクトルを用いて求められ、あるリンクの上位下位概念パラメータは当該リンクに対して上位の概念特徴ベクトルと下位の概念特徴ベクトルとから求められる。なお、単語と当該単語が属する概念との間のリンクにおける上位下位概念パラメータは、単語ベクトルと当該単語が属する概念の概念特徴ベクトルとから求められる。
【０１５３】
次に、概念群間相関関係パラメータについて詳細に説明する。
【０１５４】
概念群間相関関係パラメータは、シソーラスの構造と統計情報とによって定義されたものであり、共起情報の２単語がシソーラス上にどのように分布しているかに依存した値をとる。
【０１５５】
次に、概念群間相関関係パラメータ設定部が行う概念群間相関関係パラメータの設定の処理について図７に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１５６】
単語共起情報抽出手段によりコーパスのデータから共起情報を抽出し（ステップＳ７０１）、シソーラスのデータを読み出し（ステップＳ７０２）、リンク相関関係情報作成手段により、共起情報に基づいてシソーラス上の各リンクのリンク相関関係情報を作成し（ステップＳ７０３）、概念群間相関関係パラメータ計算手段により、リンク相関関係情報に基づいてシソーラス上の各リンクの概念群間相関関係パラメータを計算し（ステップＳ７０４）、概念群間相関関係パラメータを記憶保持し（ステップＳ７０５）、処理手順を終了する。
【０１５７】
次に、概念群間相関関係パラメータ設定手段について詳細に説明する。
【０１５８】
単語共起情報抽出手段は、統計情報としてコーパスのデータ中で共起している単語の組み合わせを共起情報として抽出する。例えば、コーパスのデータ中に存在する「太郎はおにぎりを食べた」という文から共起情報を抽出する場合、その文の形態素解析・構文解析を行うことで、｛太郎、おにぎり、食べる｝という単語集合を作成し、作成した単語集合から抽出する共起情報は、［太郎，おにぎり］、［太郎，食べる］、［おにぎり，食べる］の３つである。なお、共起情報の抽出は文単位とは限らず、文章単位または段落単位での抽出も適用可能である。
【０１５９】
リンク相関関係情報作成手段は、共起情報の２単語に対してパスを求め、パス上のリンクに共起情報を付与することで、各リンクに２単語間のパスとする２単語の共起情報が蓄積され、これをリンク相関関係情報とする。
【０１６０】
図８は、リンク相関関係情報作成手段が行うリンク相関関係情報の作成の一例を示す図である。
【０１６１】
例えば、コーパスのデータの共起情報が（Ｗａ，Ｗｂ）、（Ｗａ，Ｗｃ）、（Ｗｂ，Ｗｃ）、（Ｗｃ，Ｗｄ）の４つであり、単語Ｗａ、単語Ｗｂ、単語Ｗｃおよび単語Ｗｄが図５に示すシソーラス上の位置に分布する場合、シソーラス上のリンクｉに対して共起情報（Ｗａ，Ｗｃ）、（Ｗｂ，Ｗｃ）が付与される。従って、リンクｉのリンク相関関係情報は（Ｗａ，Ｗｃ）、（Ｗｂ，Ｗｃ）であり、このリンクは概念Ａ以下の概念群と概念Ａ以下の概念群をシソーラス全体から除いた集合の関係を表していると捉える。
【０１６２】
概念群間相関関係パラメータ計算手段は、数１０によりリンクｉの概念群間相関関係パラメータｌi3を求める。
【０１６３】
【数１０】
2005038162.tif 000012
ｎi：リンクｉのリンク相関関係情報中の共起情報数
ａ：正の定数
【０１６４】
概念群間相関関係パラメータは、リンク相関関係情報中の共起情報数の逆数とする。ただし、リンク相関関係情報中に共起情報が存在しない場合、概念群間相関関係パラメータは正の定数とする。例えば、図８に示すシソーラス上のリンクｉでは、ｎi＝２であることから、概念群間相関関係パラメータｌi3は１／２となる。
【０１６５】
次に、概念群間相関関係パラメータ設定手段による概念群間相関関係パラメータの求め方について具体的な一例を参照して説明する。
【０１６６】
「春になり暖かくなりました。桜も咲きはじめお花見の時期です。お花見では、食べ過ぎ・飲み過ぎには注意しましょう。」
の文章に形態素解析を施し、図９に示すシソーラスに登録されている単語を抽出し、例えば、上記文章中の３つの文を単語集合に変換する
１．｛春，暖かい｝
２．｛桜，咲く，お花見，時期｝
３．｛お花見，食べ過ぎ，飲み過ぎ，注意｝
【０１６７】
そして、上記単語集合から共起情報を抽出すると、次のようになる
１．（春，暖かい）
２．（桜，咲く）、（桜，お花見）、（桜，時期）、（咲く，お花見）、（咲く，時期）、（お花見，時期）
３．（お花見，食べ過ぎ）、（お花見，飲み過ぎ）、（お花見，注意）、（食べ過ぎ，飲み過ぎ）、（食べ過ぎ，注意）、（飲み過ぎ，注意）
【０１６８】
そして、パス上のリンクに共起情報を付与することで、リンク相関関係情報を作成する。例えば、（生物）と（自然）とをつなぐリンクのリンク相関関係情報は（桜，お花見）、（桜，時期）、（咲く，お花見）、（咲く，時期）の４つの共起情報から成り立ち、概念群間相関関係パラメータは１／４となる。
【０１６９】
ここで、図９に示すシソーラス上の各リンクに添付されている数値は概念群間相関関係パラメータを表しており、これら概念群間相関関係パラメータに基づき、例えば、「桜」と「お花見」との間の単語間距離を求めると、
『「桜」と「お花見」との単語間距離＝1/3+1/4+1/4+1/3+1/3+1/6+1/6
＝22/12
＝1.833                      』
となる。
【０１７０】
また、「桜」と「暖かい」との間の単語間距離を求めると、
『「桜」と「暖かい」との単語間距離＝1/3+1/4+1/4+1+1
＝34/12
＝2.833          』
となる。
【０１７１】
ここで、「桜」と「お花見」との間の単語間距離と、「桜」と「暖かい」との間の単語間距離とを比較すると、シソーラスの構造上では「桜」と「暖かい」との間の方が、「桜」と「お花見」との間よりも小さいものの、概念群間相関関係パラメータに基づいた単語間距離では「桜」と「お花見」との間の単語間距離の方が、「桜」と「暖かい」との間の単語間距離よりも小さくなっている。つまり、概念群間相関関係パラメータに基づいた単語間距離を求めることで、文章の内容を反映した単語間の類似度を求めることができる。
【０１７２】
このようにして求められた概念群間相関関係パラメータは、シソーラス上のリンクに対して下位の概念群とその概念群をシソーラスから除いた集合の間の相関性を表す。なお、最小単位の概念と単語との間のリンクにおいては、単語を概念群とみなし、リンクを単語とその単語をシソーラスから除いた集合との間の相関性を表すものと捉え、概念群間相関関係が成り立つものとする。
【０１７３】
次に、リンク重み設定部が行うリンク重みの設定の処理について図１０に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１７４】
シソーラス階層関係パラメータ設定手段により設定されたシソーラス階層関係パラメータと、上位下位概念関係パラメータ設定手段により設定された上位下位概念関係パラメータと、概念群間相関関係パラメータ設定手段により設定された概念群間相関関係パラメータとを読み出し（ステップ１００１）、シソーラス階層関係パラメータと上位下位概念関係パラメータと概念群間相関関係パラメータとに基づいてシソーラス上の各リンクのリンク重みを計算し（ステップＳ１００２）、リンク重みを記憶保持し（ステップＳ１００３）、処理手順を終了する。
【０１７５】
次に、リンク重み設定手段について詳細に説明する。
【０１７６】
リンク重み設定手段は、シソーラス階層関係パラメータの特性と、上位下位概念関係パラメータの特性と、概念群間相関関係パラメータの特性とを反映するようなシソーラス上の各リンク重みを設定する。
【０１７７】
リンク重み設定手段は、数１１によりリンク重みｌiを求める。
【０１７８】
【数１１】
2005038162.tif 000013
ｌi：リンク重み
ｌi1：シソーラス階層関係パラメータ
ｌi2：上位下位概念関係パラメータ
ｌi3：概念群間相関関係パラメータ
α，β：定数
【０１７９】
数１１では、α、βの値を変更することで、リンク重みへの上位下位概念関係パラメータおよび概念群間相関関係パラメータの依存性を設定することができる。
【０１８０】
例えば、α＝２、β＝５にすると、リンク重みｌiは数１２のようになる。
【０１８１】
【数１２】
2005038162.tif 000014
【０１８２】
つまり、リンク重みは、上位下位概念関係パラメータの値と概念群間相関関係パラメータの値とを反映したものとなり、概念の特徴が反映したリンク重みが求められ、３つ目の問題を克服できる。
【０１８３】
従って、シソーラス階層関係パラメータ、上位下位概念関係パラメータおよび概念群間相関関係パラメータに基づき、３点の課題を効果的に克服することができるリンク重みを求めることができる。
【０１８４】
なお、上記実施例では、シソーラス階層関係パラメータ、上位下位概念関係パラメータおよび概念群間相関関係パラメータに基づいてリンク重みを求める構成について説明してきたが、概念群間相関関係パラメータだけに基づいてリンク重みを求める構成でも３点の課題を効果的に克服することができる。
【０１８５】
また、上記実施例で説明した単語間類似度計算装置と同様の処理を行うことが可能な単語間類似度計算プログラムを、一般的なＰＣ（Personal Computer）等の汎用電子計算機にインストールする構成でも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１８６】
【図１】本発明に係わる単語間類似度計算装置１を組み込む情報端末装置２の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
【図２】リンク重み計算部７の機能的な構成の一例を詳細に示すブロック図である。
【図３】上位下位概念関係パラメータ設定部１０の機能的な構成の一例を詳細に示すブロック図である。
【図４】概念群間相関関係パラメータ設定部１１の機能的な構成の一例を詳細に示すブロック図である。
【図５】シソーラス階層関係パラメータ設定部が行うシソーラス階層関係パラメータの設定の処理を示すフローチャートである。
【図６】上位下位概念関係パラメータ設定部が行う上位下位概念関係パラメータの設定の処理を示すフローチャートである。
【図７】次に、概念群間相関関係パラメータ設定部が行う概念群間相関関係パラメータの設定の処理を示すフローチャートである。
【図８】リンク相関関係情報作成手段が行うリンク相関関係情報の作成の一例を示す図である。
【図９】具体的なシソーラスの一例を示す図である。
【図１０】リンク重み設定部が行うリンク重みの設定の処理を示すフローチャートである。
【図１１】シソーラスについて説明する図である。
【図１２】従来の手法による課題点を説明するためのシソーラスの一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１８７】
１    単語類似度計算装置
２    情報端末装置
３    第１の外部記憶装置
４    第２の外部記憶装置
５    入力装置
６    表示装置
７    リンク重み計算部
８    単語間類似度計算部
９    シソーラス階層関係パラメータ設定部
１０    上位下位概念関係パラメータ設定部
１１    概念群間相関関係パラメータ設定部
１２    リンク重み設定部
１３    単語特徴量計算部
１４    概念特徴量計算部
１５    上位下位概念関係パラメータ計算部
１６    単語共起情報抽出部
１７    リンク相関関係情報作成部
１８    概念群間相関関係パラメータ計算部
２０１、２０２、２０３、２０４、２０５、２０６、３０１、３０２、４０１、４０２    メモリ
【図１】
2005038162.tif 000015
【図２】
2005038162.tif 000016
【図３】
2005038162.tif 000017
【図４】
2005038162.tif 000018
【図５】
2005038162.tif 000019
【図６】
2005038162.tif 000020
【図７】
2005038162.tif 000021
【図８】
2005038162.tif 000022
【図９】
2005038162.tif 000023
【図１０】
2005038162.tif 000024
【図１１】
2005038162.tif 000025
【図１２】
2005038162.tif 000026